前幾天有朋友給編輯講個故事，剛發瞭年終獎，她準備給爸媽買臺筆記本，正好有熟人做電子產品生意，對方也稱一定給到最大優惠，最終花瞭 8000 塊拿下那臺看好的筆記本。但她出門後在旁邊的品牌店看到瞭一模一樣的電腦，標價 7700。
是不是很有趣？
而進入大數據時代，" 殺熟 " 不 " 殺生 " 事件屢見不鮮。
你比別人用的頻，卻比別人價格高？
最近，網友 @廖師傅廖師傅在微博吐槽瞭兩件糟心事。
第一件事，該網友經常通過某旅行網站訂一個出差常住的酒店，長年價格在 380-400 元左右。不久前在該旅行網站用差不多的價格又住這個酒店，辦入住時好奇的問瞭一下前臺現在酒店的價格，前臺說現在是旅遊的淡季，價格很低，差不多 300 元左右。該網友讓朋友用他自己的賬號查瞭一下，果然是 300 元。而自己本人的賬號依然顯示 380 元。面對這樣的不同價格，該網友打電話詢問客服人員，客服稱可能是緩存的問題。最後在網友堅持下，平臺免瞭這間房的房費。
第二件事，某晚該網友從蕭山機場通過某叫車平臺預約瞭一輛普通的網約車，結果來瞭一輛七座的商務車。該網友當時並沒有在意，畢竟偶爾也有普通網約車緊張，平臺提醒白金卡用戶免費升級到商務車，仍按普通型收費的情況。但結束行程後該網友發現被扣 400 元左右，投訴後客服回應稱司機繞路瞭，給他退款 140 元左右。該網友翻出以前的打車紀錄，發現前幾次打車平臺免費幫忙升級瞭商務車，但之後幾次基本都按照升級後的車型收費。
而在最後，這位網友也感嘆道，" 現在流行兩個 NB 的關鍵詞，一個是大數據，一個是基於大數據的千人千面，本是美事一樁，通過度讓部分個人隱私，幫助大傢做最優的決策。但是很多無良的互聯網企業卻利用瞭大數據這個利器做惡。他們會給消費者的每一次行為打數據標簽，會為你打上千甚至上萬個標簽，比你自己都瞭解自己，然後利用這些標簽和你的消費習慣去牟取不屬於他們的利益。"
上述微博一經發出就得到兩萬多條轉發，近萬條評論。不少有過相似經歷的圍觀群眾紛紛留言吐槽瞭自己的遭遇。
雷鋒網編輯在貓財經的文章中看到一種說法：使用過螞蟻借唄的用戶日利率為萬分之 5，未使用過螞蟻借唄的用戶顯示的日利率為萬分之 3。為瞭驗證該信息真偽，雷鋒網編輯邀請朋友一起測試瞭一把其所言的螞蟻借唄日利率不同的情況，發現某從未使用過借唄的童靴日利率為萬分之 3，其他兩位曾使用過一兩次借唄的用戶利率為萬分之 4.
除此之外，也有知乎網友吐槽餓瞭麼拼手氣紅包使用時限因人而異，他本人每個紅包都隻能當天使用，而朋友的紅包通常使用時限為兩三天。" 我買瞭餓瞭麼超級會員，平均訂餐消費都比朋友高，但這種‘殺熟’明顯是個性化營銷的潛規則。"
大數據竟比你媽更懂你
來自邦盛科技數據挖掘團隊的負責人姚隆告訴雷鋒網編輯，殺熟的行為，是對於大數據的一個不良應用，通過對公司內存量客戶的歷史行為數據分析和挖掘，總結得到部分人對於特定訂單是強需求，並且對於訂單的價格不敏感，應用這些結論，使得對於該公司內部得到收益最大化。相比於對價格敏感的用戶，公司更多會采取營銷活動來獲取更大收益。
很多時候，你的一條微博，一個點贊，一條朋友圈，一個評分等數據堆砌起來的可能是你的畫像，甚至你的某些習慣自己還未意識到，數據已經發現瞭。
姚隆告訴雷鋒網，數據 " 殺熟 " 的行為背後主要通過有監督學習的方法，測試用戶對於價格的敏感性，另外一項技術即關聯分析，可以尋找哪些客戶與對應的賓館或航空公司有強依賴關系，比如經常去預定。顯然關聯分析即 " 啤酒與尿佈 "，美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班以後要為孩子買尿佈。而丈夫在買完尿佈之後又要順手買回自己愛喝的啤酒，因此啤酒和尿佈在一起購買的機會還是很多的。
數據比你更懂自己似乎不是什麼好事。但任何事情都有兩面性，不少網絡公司通過一些用戶數據可以提供一些積極營銷，提升用戶體驗感。若以這種方式盈利，更多傷害的是用戶隱私。
這些惡意行為是否會越來越常見？
姚隆表示可能不會少，數據監管禁止對外輸出數據，但若是這些數據用作內部使用就不會受到幹預，畢竟其采集的都是正常業務所需數據，不提供這種數據也不能享受到相應的服務。
那用戶怎麼辦？隻能選擇相對值得信賴的用戶瞭。
最後，套用某知乎網友的一句話：互聯網商業最終的結果是，商傢在做什麼你完全不知道，而你每點一個按鈕都會被記錄。未來的商業模式可能會更註重個人的數據隱私，但最終如何誰也不知道。當下最好的方式，繼續裝糊塗吧。
參考來源：知乎，貓財經。
