“看人下菜碟”的网购平台
人们平时消费的时候，大抵讨厌遇到两种商家，一种是“欺生”的，一种是“杀熟”的。
所谓“欺生”，指的是专“宰”陌生人。比如，你在外地旅游，无论住店还是购物，总有一些无良商家会打量你的口音和装扮，然后以次充好，虚报高价。而当你出于认可和习惯，选择了自己经常光顾的店面或者照顾自己朋友的生意时，商家不仅没有感激之心，反而对你更加收取高价或者以次充好，这就是“杀熟”。“欺生”与“杀熟”，虽然都是旁门左道，但无疑后者更可恶。
如今，在互联网时代，人们的消费方式有了巨大的变化，网络消费渐渐代替了实地消费，各类商品在网站上已经被明码标价。这是否意味着消费者可以放心买、买、买了呢？遗憾的是，人们发现，在网络消费中，“欺生”的现象变少了，但“杀熟”的现象却愈演愈烈。近些日子，就有不少网友爆料了自己在互联网平台上遭遇“杀熟”的堵心经历。
比如，某位出差者经常通过某旅行服务网站预订特定酒店的房间，酒店给出的报价一直保持在400元左右。偶然的一次聊天，出差者从酒店前台的口中得知，酒店房间在淡季的价格其实仅为300元左右。随后，出差者用朋友的新账号在旅行服务网站上查询了酒店房间的价格，他发现网站对新旧两个账号给出的报价截然不同，旧账号显示的报价足足贵了100元。又比如，在某某购物平台，某网友为了节省运费和享受折扣，一直都是年年花钱充会员，结果网友在和同事一起买纸巾的时候发现，同一款纸巾，同事（非会员）手机上显示的价格就比自己手机显示的价格便宜5元左右。
另外，涉及到打车、机票、电影票以及其他商品，此类“杀熟”现象也多得不胜枚举。总之，面对同一个商品或同一种服务，不同的用户在某些互联网平台会看到截然不同的价格，老用户和会员看到的价格更高，新用户看到的价格反而较低。在经济利益的驱使下，虚拟的网购平台似乎也学会了“看人下菜碟”。
“杀熟”不只是道德问题
为何无需讨价还价的网络消费也会“杀熟”呢？这是不是意味着，商家的道德操守出了问题呢？
在回答这个问题之前，经济学家提到了另一个名词：价格歧视。所谓“价格歧视”，是指对于同样的商品或服务，商家对消费者实行不同收费标准。从本质上讲，“欺生”和“杀熟”没有什么不同，两者其实都是商家对特定消费者做出的“价格歧视”。
那么，商家为什么会对不同的消费者产生“价格歧视”？最重要的原因就在于，商家总是倾向于追求“最优报价”。我们知道，在经济活动中，所有的商家，无论网络上的还是实地中的，都在费尽心思寻找消费者对于某件商品所能承受的最高价格。只有商品的报价正好轧在“太贵，我不买了”和“好喜欢啊，我咬咬牙花钱买了”之间的那根“红线”时，那才是能够给商家带来最多利润的“最优报价”。然而，对于同样的商品或服务，不同的消费者所能承受的“最优报价”是不同的（比如，同样一张机票，你在紧急出行时愿意为之付出高价，但平时你或许连低折扣的机票都不愿购买；一瓶标价10元的“恒大冰泉”对你来说可能太贵了，但恒大足球队的球迷可能就觉得价格合理），所以，如何找到消费者能够接受的“最优报价”便成为商家的一个挑战。
在实地交易中，商家恨不得做到“千人千价”，以便能够榨干每一个消费者，但他们对于消费者普遍不够了解，也没有精力对消费者的底细做逐一调查。那么商家就只能连蒙带猜，将消费者粗略划分为不同的类别，设定不同标准的“最优报价”，比如会员价和非会员价、学生票和儿童票、景点凭本地身份证打折等。当商家用最粗略的方法分类——将消费者分为外地人、熟人、普通本地人，然后利用外地人不懂行市、熟人盲目轻信的弱点多赚一笔的时候，这便产生了最简单的“价格歧视”——“欺生”和“杀熟”。
所以，“杀熟”不仅仅是一个道德操守的问题，它是商家追求更大利润时采用的一种定价策略，在商品交易中，“杀熟”作为一种最简单的“价格歧视”，是很难避免的。
大数据加剧“价格歧视”
虽然无论线上还是线下，“价格歧视”都难以避免，但经济学家发现，相比于实地交易，网络消费会为“价格歧视”提供更多的方便，因为与网络营销相伴的大数据技术会暴露消费者的隐私，让商家在设定“最优价格”的博弈中占据优势。
在互联网时代，如果你打开一个购物网站，常常会发现自己感兴趣的资讯、商品或者广告会自动被推送到面前，网购平台似乎早已洞悉你的需求和爱好，给你带来便利。网购平台之所以能够做到这些，靠的就是大数据技术。从你打开电脑或者智能手机开始，大数据技术就开始了解你的浏览记录、你的IP地址、你的上网时间了。追踪你一段时间，大数据技术能够分析出你喜欢看什么、买什么、有多大的消费能力、你的好友圈子是什么层次、你经常在什么地域活动等信息。这些信息，其实就是消费者在与商家进行的“价格战”中手中的“底牌”，大数据暴露了你的“底牌”，你就很容易被商家“宰割”了。
比如，根据地理位置的定位，如果你附近的商场比较少，那么商家们就知道你买东西会不方便，购物网站就会对你看到的商品加价。许多年前，美国就出现过“如果附近没有肯德基，就给用户显示更高的披萨价格”的案例。类似的，如果网络数据显示你住在“富人区”，那么网络平台就会觉得你花得起钱，同样敢于给你看到的商品加价。又比如，根据你使用搜索引擎搜索的词汇、时间、频率，判断你对于某件商品是“随便看看”还是“迫切需要”。蚂蚁金服（中国最有名的大数据公司）就曾举过一个例子：购买紧身裤的人经常由于裤子比较紧身，手机没放进裤子上极度贴身的兜里，结果手机会掉在地上，将屏幕摔坏。在手机实体商店里，脑洞再大的销售人员，也很难会猜出面前的顾客是否真的非常需要手机，但如果大数据技术跟踪到你近期的购买紧身裤的消费记录，那么网购平台就会为你看到的手机调整报价。
所以，当你通过网络消费的时候，虽然商家与你相距很远，但实际上他们比以往任何时候都更加“懂”你。当他们更“懂”你的时候，你被“杀熟”的概率也就更高。如何避免大数据技术带来的这种负面效应？消费者其实也没有很好的办法，只能尽量减少自己的隐私输出，或者买东西的时候货比三家。实在不放心的时候，让朋友用他们的账号帮忙多看看吧。
