综合过往报道，电商、打车、外卖等互联网行业是“大数据杀熟”的重灾区。最初，引人争议的是购买同样规格型号的产品，使用相同商家相同距离的服务呈现不同价格，客户消费频率越高、对产品粘性越大则需要支付相对更高的费用，这一乱象令人苦不堪言。

在传统实体商业交易中，“货比三家”、“砍价”是消费者熟知的购物流程，在这样的购物流程中衍生了一些“生活智慧”，比如价格比对，比如“砍价不能先开价”等。这样的购物流程中，效率显然要比互联网购物要低，与之相反的是，购物欺诈性降低。

互联网的价格标识面向每一位用户，实体商家的价格标识面向公众，一旦出现“你买一瓶饮料8块，而我要交10块”现象，脾气火爆的顾客甚至要和商家当面对质。

步入互联网时代以来，用户的便捷反而催生了利益的受损。

在“大数据杀熟”案例曝光之前， “培养用户习惯”经常出现在很多互联网公司的口中，我们能够在很多种商业行为的背后看到企业在“培养用户习惯”上所做出的尝试：比如“烧钱大战”中给用户发放优惠券供用户以便宜的价格享受打车服务，而这段需要打车的路程用户此前可能是乘坐公交或骑行;比如做出一个商家评论社区，让用户交流自己的消费体验，让更多的用户在消费之前能够看到别人的体验进行参考，而此前用户需要实现这一目的要么“盲吃”，要么求助于已经消费过的用户;再比如用非常低廉的价格，培养用户线上买菜的习惯，用“便宜又外送”的方式来占据用户生活中的一环……

这些补贴让利活动的目的是“让用户习惯于该产品所提供的服务”，进而成为生活中的一部分。用户使用服务越高频，粘性越高，一些“心术不正”的商家就会动起花心思，逐步试探高频用户的底线，同时，培养更多用户的使用习惯也不能断，互联网平台往往更在意“增量市场”，增量市场代表着该平台的发展势头，也会影响其在资本市场的估值。

“大数据杀熟”本质就是通过数据算法筛选，对高频用户底线的试探。经过多年发展，互联网工具“便捷”的特性已深入人心，“便捷”的背后，也磨灭了传统实体商业交易中用户的一些习惯，与此同时，商家“大数据杀熟”的手段也在持续变化中。

在很多“反大数据杀熟”的教程中，货比三家是经常提及的词汇。主要做法是当用户有需求购买某产品时，多个平台进行比价，或是使用一些比价平台，对于产品的实际价格做到心中有数。

一位消费者表示：“在金额较大的产品购买上，正常人都会货比三家，但在一些金额较小，生活常用的小产品上，使用互联网平台的便捷会滋生一部分惰性，几十块钱的东西可能不假思索的就付款了，支付平台的小额免密支付功能更是快捷。”

而算法的陷阱，就隐藏在这不假思索的快速付款中。

以外卖平台为例，外卖平台是“大数据杀熟”重灾区中的核心，这一点由平台类型决定，当用户打开电商平台的时候，未必会真在此次打开中发生购物行为，但当用户打开外卖平台的时候，往往真的是要点外卖，几乎不存在这次不点，过几天再点的情况。

用户从外卖平台中选择餐品、加入购物车、提交订单、付款一气呵成，连贯的流程让算法给用户打上了一个“对价格不敏感”的“狗大户”标签，进而影响到用户下一次使用外卖平台所能看到的餐品价格，当价格歧视的套路曝光，平台随即转为更隐秘的“杀熟”方式。

红包是“杀熟”的新手段之一，有B站up主测试，使用频率不同的两个账号，在同样的红包获取渠道中，老账号获取的红包数额远远低于新用户。另一种套路是，如果用户在将餐品加入的购物车之后，等待一段时间打开外卖平台，将有几率获得数额不等的红包，红包的发放，也许意味着平台对用户迟迟不付款的“催促”。

另一种传统“价格歧视”之外的杀熟手段是各平台会员，会员是一种区别于普通用户的增值服务，平台的会员优惠多体现在购买折扣和专享价格福利，一般逻辑是“买的东西越多，总体花费越少”。然而比较尴尬的情况是，当普通用户表达自己的需求，会员很慷慨的借出自己的会员身份帮助朋友省钱，结果发现会员价比普通价还要高。

“我开通的会员，结果成为人家大数据杀熟宰我的那把刀，而这把刀，是我亲手递给别人的。”有会员表示。

愿意开通会员，意味着用户对平台的信任，而对会员进行价格歧视，是平台对这种信任的枉顾。

据笔者不完全统计，包括亚马逊、搜狐视频、百度、腾讯视频、美团点评、淘宝、优酷、爱奇艺、去哪儿、天猫、猫眼电影、淘票票、当当网、饿了么等多家平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行、在线视频等多个领域，频繁有消费者投诉称遭遇“杀熟”情况。

在生活方式之外，网络游戏对于玩家的“大数据杀熟”行为，则相对而言受关注较少。这并不意味着其“大数据杀熟”手段的隐蔽，而是多年积累下，用户的习以为常。

当一个用户注册某网游的账号，进入网络游戏所构建的世界中，用户满心欢喜的以为自己面对的是一个全新的世界，但对游戏公司来说，他们面对的可不是全新的用户。

得益于网络游戏实名制的推行，用户在注册新账号时需要绑定身份信息及手机号，否则在游戏时长上将受到限制。而当用户填写了相关身份信息后，游戏公司会迅速的调取这个身份信息下的所有可获得信息，技术上称之为UnionID(同一用户不同应用下的唯一标识)，包括但不限于用户在同一游戏公司下其它产品的游戏日志、在游戏公司自营渠道的论坛乃至用户在游戏内的好友聊天记录等，通过这些数据来快速地给用户打上付费能力及付费意愿的标签。一些“神通广大”的游戏大厂有可能获取跨平台的用户数据，来为“用户画像”的精准度做出佐证。

这一事关“用户画像”的标签对游戏商场内明码标价的商品道具几乎毫无影响，但一些需要概率的抽奖氪金行为，也就是“盲盒”机制，则可能会受到影响。

有游戏从业者透露：“如今抽奖活动的页面都有奖池中相关奖品的获奖概率，但参考性不大。比如一个道具抽中的概率是0.1%，有的玩家第一手就能抽中，而有的玩家需要足足抽中1000次才能获得。极端情况下之外，有的玩家需要氪金100元能够抽中，而有的人需要1000元。造成这种差异，往往取决于该账号的用户标签。

这种机制下，大多数玩家会将自己“抽不中”的行为归结于“人品问题”或自己“脸黑”，戏称自己是“非酋”，相对应的，“人品爆棚”的情况称之为“欧皇”。

这不是单纯的“人品问题”，而是数据作怪。

另一种套路则是玩家运气爆棚，在概率极微的情况下获得了一件好的“装备”，但区别于这件装备获得本身，该装备的强化升级所需要的花费更甚，玩家为了不辜负自己的运气，要花费大量的时间成本和金钱成本来打造这件装备。

大多数玩家还太年轻，不知道所有命运馈赠的礼物，早已在暗中标好了价格。

近日，《中华人民共和国个人信息保护法》的出台，很多人直呼“大数据杀熟”的末日，新法规规定，禁止平台利用大数据对消费者实施差别待遇。

有法可依、划清经营底线，这对“大数据杀熟”这一侵害消费者行为的打击，能够提供支柱作用，但能否起到完全肃清的效果，还是一个较为漫长的过程。

这需要监管在上层引导，平台在中层自律，用户在下层使用且监督，三向发力。用户需要在享受互联网便捷的同时，秉持着货比三家、精打细算的消费意识，切实维护自身合法权益。

同时，警惕“上有政策，下有对策”的情况出现，一些令人熟知的套路被禁止后，可能会出现其它的手段变种。

正如中国政法大学刑事司法学院教授罗翔所说：“法律是对一个人最低的道德要求”。一家公司要经营，守法、合规是基本准则，但如果只是单纯守法，那社会责任何在?

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