美團外賣大數據「殺熟」，程序員成了「接鍋俠」，簡直不講武德！

美團迴應

十年前，咱們收到的互聯網公司的邀請函上，一般會有一句「咱們但願成長爲一家受人尊敬的互聯網企業」。由於這句話出現的過於高頻，以致於咱們把這當成了一種固定的格式和客套。

但十年後的這個午後，看着美團關於大數據殺熟的迴應，我竟然開始懷念起了那個追求理想在意體面的年代。美團的迴應，不只不夠真誠，還在偷換概念。

 

事情的緣起是，近日，自媒體「漂移神父」的一篇《我被美團會員割了韭菜》文章引起熱議。大數據殺熟再次被搬上了檯面。文章講述做者發如今開通美團外賣會員後，常點的一家店鋪，配送費由2元漲至了6元。在向客服投訴後，配送費降至4元，然而非會員的帳號顯示依然是2元。後續美團客服回電做者，表示補償十元紅包，並將帳號提交給技術查找緣由，但截止原文做者發稿並沒接到任何處理結果。做者還發現，這種狀況不是「個案」，幾乎全部外賣商戶，會員帳號的配送費超出非會員配送費1至5元不等。

網友態度

這件事在全網引發了你們的熱議，微博熱搜都幹到了前十。我這裏找了一些網友的評論，其中不乏別的內容爆料，你們一塊兒來看下。

美團平臺商家：

 

 

會員價格不一樣：

 

 

滿減活動不一樣：

 

平臺吃三方：

 

可見廣大網友也是深受「大數據殺熟」的毒害啊！

有時候還挺疑惑，程序員是否是正在成爲新的崛起的力量，在統治這個世界。但不能否認，數據和算法成爲更有力量的工具後，咱們在現實生活中的羸弱也可能變得更加隱蔽。

一、大數據殺熟並不許確，大數據宰客更熨帖

其實大數據殺熟，是一個通俗的說法，並不許確，更貼切的應該叫「大數據宰客」。既然是宰客，就不會刻意區分什麼「生熟」，判斷的核心依據是用戶對價格敏感程度。對價格越敏感的用戶，越不容易被宰，反之，對價格越無感，越被平臺喜歡。

價格不一樣

爲此有人專門採訪了資深的程序員和產品經理，在溝通中，你們廣泛表示，大數據殺熟其實就是用戶畫像、用戶行爲分析的一種隱蔽的、不道德的技術行爲。如今咱們都知道，互聯網公司手裏掌握着海量的用戶信息，這已是個公開的祕密。而前面說的用戶畫像和行爲分析，也已是大數據分析領域很是成熟的分支了，只要有足夠多的數據和適當的挖掘方法（而且根本不用很高深的算法），就很容易將用戶界定爲「熟客」仍是「生客」，而後決定要不要「宰」。

換言之，之因此會出現大數據殺熟這種現象，根本緣由是互聯網公司可以得知咱們在網絡上的一舉一動，主要包括幾個方面：

一、經過在H5頁面、App、小程序內埋點收集用戶的點擊流；

二、採集咱們註冊時填寫的基礎用戶信息、手機機型信息、精肯定位信息等；

三、採集全部的交易數據（訂單、優惠券、會員等）；

四、甚至能夠獲取到其餘來源的信息，如瀏覽器歷史和Cookies等；

在這些數據的基礎上，經過企業內部預先設定好的維度和算法，將用戶抽象成定性或者定量的標籤集合，造成的就是技術領域的用戶畫像（profile）。一套成功的用戶畫像系統能夠勾勒出用戶高層次的方方面面的屬性，以電商領域爲例，一個用戶的畫像中除了包含基礎人口統計學標籤以外，還會包含消費品牌偏好、品類偏好、下單時間特徵、消費檔次、優惠券/積分使用偏好、活躍度/流失傾向、黃牛傾向等等數十到數百個維度的標籤。用戶在企業的後臺是絕對數據化的，所以很是方便互聯網巨頭們對每一個用戶都自動化地作出利益最大化的決策。

用戶畫像

 

而且隨着實時處理技術在近幾年的日新月異，用戶畫像在互聯網巨頭的後臺裏是能夠隨着咱們的一舉一動而在亞秒級別內發生變化的，也就是說殺熟動做是隨時隨地都有可能發生，用「緩存」來應付是說不過去的。美團之因此這麼措辭和迴應，是由於他們以爲大部分用戶不懂技術，能夠輕易地被搪塞過去。

二、爲何說美團宰VIP用戶的產品策略很短視？

但具體到美團對VIP會員殺熟這件事上，反應出的仍是美團產品策略的短視和愚蠢。既然用戶都已經購買了VIP會員，就代表他想長期使用這個服務，而且願意爲這個「便宜」付費。也就是說，這樣的用戶，已是粘性極高的用戶了，平臺應該對他們表達更高的善意，又何須對他們再砍一刀呢？

美團產品策略的失心瘋在於，他們認爲購買了VIP會員的用戶既然付費意願更高，那麼就可能更容易被宰。但產品經理和技術可能忘了一點——會買VIP會員的大多其實也是價格敏感用戶，但願買了以後獲得的優惠更多，平臺方是篤定利用用戶信任這一點來宰客的。但同時，用戶只須要用最簡單的交叉驗證就能讓平臺露出馬腳。這就是偷雞不成蝕把米。

而咱們平常聽到的智能推薦，和大數據殺熟的技術基礎實際上是相同的，只不過是從不一樣的角度來利用用戶畫像——智能推薦會綜合考慮用戶的各種偏好，給用戶呈現Ta可能感興趣的商品，提升用戶購買慾；大數據殺熟是挖掘用戶對平臺的依賴程度和消費習慣，試圖在訂價層面從用戶身上榨取更多的利益，動機不純。

殺會員

 

三、面對大數據宰客，做爲消費者咱們如何反擊

面對互聯網公司的大數據宰客，咱們是否是一點辦法都沒有呢？固然不是。

核心思路就一點，既然互聯網公司大數據宰客是以用戶畫像和行爲分析爲基礎的，那麼若是反殺熟，很簡單，那就儘可能讓互聯網公司拿到假的用戶畫像。

仍是以電商類平臺爲例，能夠不按期地在購物車、收藏夾內加入一些本身實際並不感興趣的條目，讓用戶畫像後臺沒法精準地判斷在哪一個方面下手宰你。另外，能夠在一段時間內集中使用優惠券下單，若是沒有優惠券，則不下單，就是構造一個本身是極度價格敏感用戶的畫像，這樣平臺爲了增長轉化率，不只不會自動提價來殺熟，還會把補貼更多地發送給你。

 

大數據殺熟

算法主導下的平臺，每每就像「渣男」，你對它越好，它越是宰你。但你越是對它愛答不理，它就會爲了活躍度、留存率這些數據和指標，想盡辦法討好你。這究竟是人性在算法下的扭曲，仍是道德在利益前的淪喪，咱們不得而知。

還有一個更簡單粗暴的粗暴，就是在不使用時直接卸載APP，而且不保留任何用戶數據，等須要時再從新裝回，用完再繼續卸載掉。說白了，就是將本身假裝成流失傾向很是大的用戶，平臺通常都會很是顧及留存率，會加大優惠力度來挽留你。好比陰陽師，就是個「殺熟」的典型，若是天天都氪688，確定越氪越非，可是卸載十天半個月以後十抽出SSR機率甚大。

如何判斷本身有沒有被大數據宰客，最簡單的辦法就是找其餘人用一樣的APP進行一樣的操做，來驗證。

如今，關於互聯網壟斷的討論不少，做爲普通用戶，咱們但願互聯網公司能有好的發展，在提供好的服務的同時，保護好咱們的隱私。但在這種風口浪尖，美團提供了一個很惡劣的樣本。在用戶對美團的行爲發出質疑後，美團給該用戶退了錢，那麼咱們不由要問，那些沒發聲的用戶呢，美團既然能測算出一個用戶的損失，其實就有能力測算出更多用戶的損失，由於這背後都有算法和數據支撐。

大家對此怎麼看呢？歡迎評論區留言。

 

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