“大數據殺熟”這個2017年從OTA平臺率先被曝光的詞匯，在隨后的數年時間里幾乎是迅速席卷全網。同樣的商品或服務，老用戶的價格要比新用戶高這類問題，也成為了大量用戶的痛點。而這樣對平臺越忠誠、反而就要付出更多金錢的反差，無疑也讓消費者們難以接受。

好在，這個現象將有望迎來轉機。日前據中新網報道顯示，個人信息保護法草案(三次審議稿)即將提請十三屆全國人大常委會審議。并且全國人大常委會法工委發言人臧鐵偉8月13日在記者發布會上，也介紹了三審稿擬作修改的情況，其中特別提及，“進一步完善個人信息處理規則，特別是對應用程序(App)過度收集個人信息、‘大數據殺熟’等作出有針對性規范。”

當時，“大數據殺熟”處于消費者普遍感同身受、監管機構已經意識到存在，但互聯網企業卻異口同聲否認的狀態。根據北京市消費者協會在今年5月的調查發現，近9成受訪對象認為“大數據殺熟”現象普遍存在，其中56%的被調查者表示自已有過被“大數據殺熟”的經歷，并且其中以網購、在線旅游、酒店住宿、網約車、外賣、影視等消費場景最多。

如今在搜索引擎上，以幾乎任意一家知的互聯網企業+“大數據殺熟”為關鍵詞，都能輕易找到用戶反饋的案例，這無疑也說明了當下“大數據殺熟”已然濫觴。

那個“大數據殺熟”到底是什么?根據《人民法院報》在2019年6月11日發布的一篇文章中有著這樣的描述。其是指經營者運用大數據收集消費者的信息，分析其消費偏好、消費習慣、收入水平等信息，將同一商品或服務以不同的價格，賣給不同消費者從而獲取更多消費者剩余的行為。

事實上，“大數據殺熟”的基礎是大數據(Big Data)，隨著云計算時代的到來，算力的提升讓非結構化、半結構化數據，這些原本看起來很難收集和使用的數據變得容易被利用起來。而海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型構成的大數據，則讓互聯網企業與普通用戶之間的信息收集處理能力形成了代差。

“大數據殺熟”最核心的一點，就是通過技術手段剝奪消費者的知情權，本質上屬于經濟學概念中的一級價格歧視，即對任何一個消費者都能按他所接受的最高價格出售商品，以賺取最大的消費者剩余。而價格歧視存在的一大重要前提，則是企業能夠區分對商品需求程度不同的消費者群體。所以在互聯網出現之前，一級價格歧視是很難成為現實的，因為商家并沒有能力知道所能覆蓋所有消費者的真實購買力。

但在來到互聯網時代后，用戶的行為軌跡都以數據的形式保留了下來。早在千禧年，亞馬遜就曾在小范圍進行了一次差別定價實驗，同樣的DVD碟片，如果你是新用戶價格是22美元，但如果你是一名被系統認為有購買意愿的老用戶，那么價格就會動態調整為26美元。而此事最終的結果，就是創始人貝索斯公開道歉，并表示，“不論是過去、現在，還是將來，亞馬遜都不會利用消費者的資料進行差別定價。”

二十年前根據用戶數據進行價格歧視就已經出現的情況下，更別提如今在大數據技術的幫助下，用戶的精準畫像早已成為了現實。綜合用戶在不同平臺上留下的信息，互聯網廠商的系統可能比你自己還了解你。再加上互聯網企業一貫燒錢換增長的模式，最終是需要盈利來回報資本的，所以最大限度的獲取營收也成為了互聯網企業的剛需，因此大數據這件基于用戶貢獻信息而組成的工具，最終就調轉了槍口，成為壓榨消費者的“幫兇”。

然而，大數據殺熟的普遍應用并非毫無代價。根據《人民法院報》公布的信息顯示，“大數據殺熟”中經營者并非依據商品本身的性質功能，而是根據分析消費者心理與行為的結果對商品定價，使處于相同交易條件下的消費者面對的價格不同，這種行為極大地違背了公平交易權的內在精神與實質內涵。

所以，“大數據殺熟”出現的背景，就是技術的發展和消費者的認知出現代差。而消費者會被“大數據殺熟”，是因為此前在互聯網平臺上會誠實地表現出自己的偏好、興趣等信息，并且這種情況通常出現在沒有意識到自己數據被收集和利用的時候。事實上，在“大數據殺熟”被曝光前，除了從業者外，很少會有用戶有意識到自己在社交平臺上留下的信息，會被例如電商平臺利用，大家通常都會認為各互聯網廠商之間有著高高的壁壘。

在某種意義上來說，“大數據殺熟”顯然并不是一個很高明的商業行為。為何如今消費者愈發重視隱私和透明度?其實原因就在于，互聯網信息技術固然能夠幫助企業完成用戶畫像，但同時也為消費者提供了交流的平臺，促使消費者認識到了自己向互聯網企業提供的數據，最終成了“收割自己的鐮刀”。所以在許多業內人士看來，“大數據殺熟”其實只是大數據技術開始應用的短暫時代紅利。

顯而易見，當你知道互聯網企業所提供的產品價格并非基于合理定價，而是利用你的路徑依賴和信息不對稱，要掏空你荷包里的時候，你勢必對此會感到憤怒。而當消費者認識到問題所在時，特別是認識到互聯網企業的“大數據殺熟”，是讓更忠誠的用戶比更容易流失的用戶付出更高代價時，往往則會下意識地選擇更具有欺騙性的應對方式。

既然知道了互聯網企業會對新用戶或曾經活躍的回歸用戶更加友好，并給予更多的優惠，消費者自然也就會“上有政策下有對策”。例如同類型平臺換著用，讓平臺不認為你是忠誠用戶，又或者拒絕交出非必要的隱私信息。而企業為了獲取更真實的用戶信息，反過來又造成了APP過度索取權限，并會千方百計獲取用戶隱私的局面。

此外，“大數據殺熟”更大的負面效應，是無論某一用戶拿到的是否是最低價，只要他知曉價格差異的存在，都可能會懷疑自己拿到的是相對高價，而這顯然是人之常情。其實就能解釋為什么雙11、618這類電商購物節會越來越頻繁、戰線越來越長，因為大家都知道這類活動往往會有更高的折扣，這時候精明的消費者就會提前壓制消費需求，在電商購物節時候再釋放，以期獲得最大的收益。

因此監管機構對于“大數據殺熟”作出有針對性的規范，不僅能夠讓消費者免遭價格歧視，同時也能在一定程度上緩解消費者與企業圍繞“大數據殺熟”進行博弈，而造成的雙輸現象。