2004年，剛入IT行業的偉哥對商業的了解還處于懵懂狀态。一個關系非常好的同學找我組裝PC，我帶着那厮轉遍了整個電腦城，見面就讓商家報調貨價。最終，給同學組裝了一台令他滿意的電腦，卻得罪了整個電腦城的商戶，老闆們紛紛到我所在的公司控訴我的罪狀。老闆語重心長：弟兒啊，至少咱得掙出個售後服務費吧。
後來，隔壁店的一個大哥，也是熟人了，對我進行了一番洗腦。他說，中國是熟人社會，朋友來找你就是想讓你多掙幾個錢，回頭你去找他也是一個道理。是以，“殺熟”并不是個貶義詞，而是朋友之間的互相照顧。
這個說法，當時不了解，随着對商業洞悉越多，也就越明白這個道理。後來不從事IT行業了，依然去朋友的店裡買東西，都是明白人，自然知道我是在照顧他們的生意。而且，總有哪一天他們有什麼事需要我幫忙，也總能會照顧我的生意。
一
朋友、熟人之間互相“殺熟”，可以看作禮尚往來。其實殺熟的概念，同樣适用于企業，因為企業對客戶越了解，就越能做到更有效的營銷。網際網路還未普及的年代，企業要對某些特定使用者營銷，都要傾盡全力去了解這些使用者。具備專業管理水準的企業，都要對企業重點客戶建檔，一般的企業，至少負責人是了解客戶的。那些講究的以及不差錢的企業，在研發新産品之前，都要找調查公司了解閱聽人基本特征。
但是慢慢的，殺熟卻變了味道。現在所謂的“殺熟”，簡單說就是絞盡腦汁、不擇手段地專賺、專騙熟人錢物。原來是損人利己，現在是損熟人而利己。随着網際網路技術的普及，各行各業都開始網際網路+，平台型企業滿天飛，更新的網際網路技術也都開始應用到的企業之中。
大資料技術逐漸成熟的今天，每個平台對使用者的分析次元已經細分到令你無法想象。尤其在消費金融成為電商平台生态的基礎構成之後，征信資料讓各平台對使用者的了解甚至詳細到每根發絲。你手中的移動裝置一但同意各種APP可以擷取你的隐私之後，你在某個酒店約會某個情人的場景它都能分析到，好在這些平台不是執法部門。
大資料的基本作用，是便于企業精準把握使用者需求，根據使用者的各種需求提供更多的個性化服務，這也就是新零售所講究的“千人千面”。但現在的大資料技術在為消費者描繪使用者畫像的同時，竟也面向不同使用者采取不同定價，出現了越是老使用者價格越高的奇葩現象，人們管這種現象叫作“大資料殺熟”。
二
所謂“大資料殺熟”，是指網際網路廠商利用自己所擁有的使用者資料，對老使用者實行價格歧視的行為。同一件商品或者同一項服務，網際網路廠商顯示給老使用者的價格要高于新使用者。越是在某個平台消費頻次的高的，越容易成為其殺熟目标。
舉個例子，有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，淡季某日，他的賬号查到酒店價格還是380元，但朋友的賬号查詢顯示價格僅為300元。
再如，有網友和其室友從公司回家的路線是同一條路，每次滴滴她消費都同僚貴七八元，因為她是安卓手機，同僚的是iPhone。
這種殺熟，因為不是個體之間的交易行為，跟本文開頭所提正常的殺熟商業行為，有本質的不同。這是平台面向C端使用者的行為，使用者不可能反過來再對平台殺熟，是以是不可逆的。尤其是接下來我們的生活都将基于智能終端，所有的消費都是在各種網際網路平台上的服務流轉，所有使用者對這種大資料殺熟都無能為力。目前，在機票、酒店、電影、電商、出行等多個價格有波動的平台都存在殺熟的情況。
眼下3.15剛過不久，大資料殺熟就被曝已經成為多個領域的消費重災區，其中，以線上旅遊平台為最。一位網友表示，其在某線上旅遊平台訂機票，選好的那班每次看時都會上浮;而當自己選好該機票後取消，再選那個機票時，價格立刻上漲甚至翻倍，在自己覺得“不買會更貴”而匆忙下單後，發現該航班價格又恢複到最初的低價。
當然，旅遊網站還存在更多的問題。除了殺熟，被吐糟最多的應該就是“航意險”“航空延誤險”“取消險”等捆綁搭售了，這些服務對于大多數消費者而言“形同虛設”。在結算付款時，取消位置過于“隐形”，沒有經驗的使用者很難找到。而購買這些保險後，要想理賠一般很難。偉哥也曾在去哪兒網訂酒店的時候購買過“取消險”，訂房是明明顯示酒店取消可以理賠，但真理賠時一般都不符合條件，最後隻能無奈放棄，網上很多人都有這樣的遭遇。
三
在當今物聯網時代，通過大資料可以随意殺熟，且可以變着樣的“花式殺熟”。各平台會通過你搜尋過的關鍵詞，向你推送各種你想購買的商品與服務。你感覺這種推薦非常人性化，解決了你不少比價的時間，并且幫你解決了選擇困難症。
但這種推薦隻是開始，你所選擇的推薦商品之一，其實價格相對其他人購買商品的價格已經提高了。而這也隻是平台的初步試探，如果你能接受這個價格，可能今後給你推薦的所有産品都要比正常價格高出幾分，并且平台根據你的行為，可能會給你貼幾個标簽并進行定位：能接受漲價、沒發現調價、不在乎價格、優質韭菜。
好了，在你成為“優質韭菜”之後，你在平台上的所有消費都比一般人高幾個點，你這樣的“優質韭菜”在平台上不知道有多少。更可悲的是，更多的平台可能也對你做完了測試，或者不同平台存在資料共享，都将你定位成“優質韭菜”，這意味着你已經成為全網的“優質韭菜”，将面臨着各平台一輪又一輪的收割。
四
如果用人工智能來做殺熟這個事，其實挺恐怖的。即便每天有幾十萬人投訴大資料殺熟的事件，也抵擋不了人工智能利用熟客大資料，每天不知疲倦的針對老使用者進行各種價格試探。據偉哥所知，要實作這個過程其實很容易，僅屬于人工智能的初級應用。
說起來，2017年是人工智能應用元年，人工智能技術已經開始在各行各業落地。隻是沒想到，這麼多的平台，剛引入人工智能技術便應用到了使用者殺熟上。
如果所有平台都有這麼一套成熟的“殺熟系統”，并将這些方法論以整體解決方案輸出正在更新轉型的傳統企業身上，無疑傳統企業在數字化轉型之後也都具備了大資料殺熟能力，或将迎來一個前所未有的“全網殺熟”大時代。“全網殺熟”也将成為繼全民榮耀、全民吃雞之後的又一網際網路力作。差別在于，全民遊戲系列是騰訊出的，“全網殺熟”則屬于網際網路全平台。從全民吃雞到“全網殺熟”，隻差大資料是否用到殺熟上。
這樣的大資料應用，是人類助手還是人類公敵呢?如果新零售都是用大資料來殺熟的新零售，這樣的銷售模式存在的意義是什麼?效率提高了，但是使用者的損失增大了，甚至都無法合理消費了，無法保證公平的消費權益了，這樣的新零售存是否應該繼續存在?如果這種方式也算是消費更新，那這種建立在犧牲消費者利益基礎上的消費更新，其實不要也罷，因為消費額度是升上去了，但是體驗沒有更新，甚至連消費權益都無法保障。
五
但是話又說回來，大資料本身無罪，是否殺熟在于企業的經營理念。如果企業通過這種不斷測試來提升消費者的消費能力，同樣的産品對不同的消費者采取不同的定價，說明企業本身的經營理念就存在問題。這種面向使用者的不知曉或者不易察覺心理而進行的資料營銷，與現實中的不誠信無甚差別，這是否應該判斷為一種欺詐行為?這種行為是否應該立法?受害消費者到法院起訴，又能否打赢官司?
大資料，有多種方式可以讓使用者體驗更新，可以讓企業效率提升。隻是，眼下的大資料卻大面積的用于殺熟，這可以說是對技術的一種亵渎。這些企業不如直接轉型為黑客組織，直接去使用者的賬戶搶錢吧，至少黑客不會挂羊頭賣狗肉。
其實，企業壓力也是蠻大，營收關乎企業存亡。但為了生存而使用者的權益，豈是正途?善就是善，惡就是惡。技術無罪，善惡一念存乎企業本心。
目前，正有更多的企業被曝光，這份名單自會越來越長。伴随着曝光，使用者也正在覺醒的途中。誰在真正以使用者為中心，誰在以個性化推薦的名義大搞價格歧視，誰在為了一時之利而踐踏使用者利益，相信都會漸漸浮出水面。
坐等那些有取巧嫌疑、存在價格歧視、不重視使用者的企業，在使用者雪亮的眼睛中，将自己送上誠信與欺詐的斷頭台。
就說這些。