“大数据杀熟你如何看”

今天，主编发现了大数据是如何看待你在网络上备受瞩目的热度的。 随着了解大数据是如何看待发烧的，很多伙伴会了解这些事件的吧。 当然，也有一些同伴不知道大数据是怎么看你的。 那没关系。 主编今天还特意抽出时间在网上整理和分享了大数据是如何看你的和相关的文案。 (以下复印件是互联网非小编写的。 发生侵害时，请联系站长删除)

大数据成熟了你觉得怎么样？

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(/h ) )即使是同样的商品和服务，老顾客比新顾客看到的价格也要高，这在网络领域被称为“大数据杀熟”。

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其实“杀熟”行为由来已久，在互联网领域也早有先例。 20年前，亚马逊试图根据潜在客户的基本资料、购物历史、网络行为等差异对平台的68种畅销dvd定价，但很快遭到抵制并停止。

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从经济学上讲，这种行为被称为“价格歧视”，指的是同样的商品和服务，在不同的市场上面对不同的顾客，使用差别化的价格。 对公司来说，这是追求利润最大化的常见战略。

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价格歧视存在的一个大前提是公司能够区分对商品诉求不同的顾客群体。 这在大数据时代很容易实现，互联网企业可以根据账户资料、搜索记录、购物记录等制作顾客图像，更准确地评价其费用能力和费用意愿。

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没有一定程度的垄断和对冲可能性，这是另外两个大前提。 这就解释了为什么在线旅行是“大数据杀熟”的重灾区。

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目前，国内在线旅游领域集中度很高。 大部分平台使用的是代理商的商业模式，航空空企业、酒店、景点等资源在OTA (在线旅游代理)平台手中。 5个头部ota平台(座位旅行、去哪里、弗里吉、同程艺龙、美团)的市场份额超过9成，客户没有太多选择。

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但是在平台上预订酒店、机票、门票是实名制的，不能再次销售。 另外，因为去旅行本身就有其私密性，如果不特意搭理的话，客人很难注意到自己的价格和别人不一样。

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薛定谔的“大数据杀熟” /h// h/]薛定谔的“大数据杀熟”

但据中国政法大学传法研究中心副主任朱巍巍介绍，顾客主观感受到的“大数据成熟”、经济学意义上的价格歧视，在法律意义上构成“利用大数据技术损害顾客权益的违法行为”

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网络经济社电子商务研究中心生活服务电商分解师陈礼腾告诉亿欧，此前发布的《电子商务法》中对大数据的“杀熟”有相关规定。

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根据《电子商务法》第十八条，电子商务经营者根据客户有趣的爱好、费用习惯等特征展示提供商品和服务的检索展示结果时，应当向该客户提供不比较个人特征的选择。

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但是，在实际生活中，人们对“大数据杀熟”的理解和评价还存在分歧。

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(/h ) ( ( ) ) ( ) ) ( ) ) ( ) ) ) ) ) ) )，我注意到在同一辆车上两个人表示的价格有些不同。 刘先生认为是因为两人采用的手机不同被平台“杀熟”了。 但是，上天先生认为，可能是因为自己收到了一点优惠券。

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李先生(化名)告诉亿欧元，如果新顾客因为有优惠券而比老顾客便宜的话，体验不好，但是可以接受。 “刚注册的时候也有特价活动，但是用了这个折扣。 ”

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但是，对于浏览商品时多次更新会导致价格上涨，三人都表示平均无法接受。

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新发布的《规定》更确定地定义了在线旅游的“大数据”。 “在线旅游经营者不得滥用大数据观察等技术手段，不得根据旅游者的费用记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵害旅游者的合法权益。”

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参加《规定》起草过程的朱巍告亿欧。 由于“大数据杀熟”集中在旅游业，特别是网上预订机票、酒店、门票等情况，《规定》依据《电子商务法》，确定了对这一问题的范围定义、监管方法和处罚措施。

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但是，问题的关键是，不能很容易地说明平台上是否存在“大数据杀熟”行为。

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网络经社电子商务研究中心特约研究员、北京德恒(广州)律师事务所律师黎智鹏认为，认定“大数据杀熟”本身存在收集证据的困难。 顾客的自我搜索和投诉是发现“大数据杀熟”的线索之一，但很难说明在线旅游经营者是否使用了大数据手段。

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表单行程、自由滑等平台，价格由航空空企业、酒店、景区制定，平台主张即使对所有客户报价一致，也不存在“大数据杀熟”，

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大数据杀熟示例 大数据杀熟示例

大数据杀熟一词首次进入大众视野是在去年3月。 一位网友发现，自己长期在某网站上预订的酒店房间价格在380-400元人民币，在朋友的账户上看，同一个房间的价格只有300元左右。

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2019年3月，一位网友表示自己涉嫌“被谋杀”。 他一开始买了17548元的机票，但是忘记选择清算证明，取消了订单的重新选择。 但是后来发现系统没有票，重新搜索时价就变成了18987元。

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年3月，网友曝光，在天猫超市88vip上看到的商品价格比普通会员还贵。 同样是豆浆，88vip的价格为73.3元，88vip以外的价格为62.8元。

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这些例子在互联网上引起了热议，许多网民表示有过相似的经历。

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总结央视的信息，常见的“杀熟”型主要有三种。

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根据设备的不同，如比较苹果客户和安卓客户制定的价格差异等，制定不同的价格

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(/h ) )根据客户在哪里花费，例如对离百货商店远的客户设定更高的价格；

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由于客户的消费频率不同，一般来说，消费频率越高的客户对价格的耐受性也越高。

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根据北京市顾客协会2019年7月公布的调查结果，88.32%的受访者认为大数据“杀熟”现象普遍或普遍，56.92%的受访者有被“大数据杀熟”的经历，网购

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