大数据分析杀熟|所谓的“大数据杀熟”具体怎么回事什么叫“杀熟”

Ⅰ 大数据杀熟究竟到了什么程度了大数据时代有何利弊

现在的大数据时代的话，确实是方便了很多的人，但其实也带来了一定的空子。给那些不法分子去进行暴力，而且现在大数据的话随着很多方面的推广之类的，其实在我们的生活当中带来了既有利的方面，同时也存在弊端的一方面。

但更多的是利大于弊，而这些弊端的话，往往也是存在着一定的控制，让那些非法途径或者是不谋正当的一些人的话钻了空子，做了不好的事情。

Ⅱ 所谓的大数据杀熟究竟是什么意思

现在的网络发展还是非常迅速的，出现了各种各样类型的智能手机，方便了，我们的生活让我们体验到了智能化的时代，感受到这个世界带来的神奇，能够让我们体验到不一样的感觉，很多东西都已经被智能所取代了。那么很多人都会有这样的疑问，所谓的大数据杀熟究竟是什么意思？大数据杀熟的就是买同件商品，老客户看到的价格要比新客户看到的价格要高很多，这对于老顾客来说是特别不公平的，因为来光顾这家店铺的生意价格，反而增添了。以上只是小编个人的看法，那么你觉得大数据杀熟对于老顾客来说公平吗？

Ⅲ 如何对抗大数据杀熟

如何对抗大数据杀熟？数据分析师教你反套路“大数据杀熟”成为热点话题已经一段时间了，为大家科普原理和揭秘本质的文章也数不胜数。然而，相比起“大数据杀熟”背后的策略和原理，我想大家可能更关心的是——我该怎么做，才能避免被“大数据杀熟”。 首先还是简单介绍一下“大数据杀熟”的现象及其原理。最常见的“大数据杀熟”现象：某打车平台软件，同一时间同样起点和终点的行程的预估价格差异可以达到 20% 以上;某网络订票平台，如果你高频搜索和持续关注，则搜索的机票价格持续上涨，订票后却又发现价格下跌;概括地说，就是指，通过大数据分析和预测的手段，对于同样的商品和服务，对不同对象收取不同价格的现象。顾名思义，“大数据杀熟”——其技术基础是大数据，也就是海量的用户数据。通过你的基础属性数据判断你的所在用户群体、人群特征(如消费能力)，通过你的行为数据判断你的偏好和消费意愿强烈程度。综合一系列的分析，判断出你是谁，你现在要做什么，愿意付出多少代价去做。然后通过精准的用户画像，去对消费能力高、消费意愿强烈的用户展示更高的价格，赚取更多的利益。已知了对方的招数，对策自然也不言而喻——“反用户画像”。具体该怎么做呢，给大家提供以下几种思路和方案，大多数都是我进行过实操并且亲测有效的。大家也可以试试看。思路一：画像伪装1. 简单粗暴版操作指南：卸载重装 APP亲测案例：某打车 APP。卸载后再重装，车费相比卸载前(2 分钟前)便宜了 5 到 6 元。背后原理：伪装流失用户或新用户。有运营相关经验的同学应该知道，运营的四大工作内容：拉新、留存、促活、转化。为了拉新对于新用户通常会给较大的优惠力度;对于已流失或即将流失的用户，平台通常会给予特殊的福利以召回和挽留。而卸载这一行为对应的就是——用户流失。而重装后，有一定概率被认为是新下载用户。因此通过卸载重装这一简单行为，你将会带着“召回的流失用户”或“新用户”标签被给予一些特殊的优待。注：一定概率的意思是指：对于非强制登陆的产品，生成用户标示的方式一般是 cookie id，卸载重装后会有新的 cookie id，则会被判定成新用户;而对于需要注册登录才能使用的产品，重装就可能就不太会起作用了，因为平台是以你的手机号记录你是谁以及你的数据的。卸载重装不仅可以用于大数据杀熟，对于一些游戏也很适用，比如去年风靡一时的阴阳师，卸载一小段时间后再重装，基本几抽之内就能出 SSR。其实也是常见的游戏运营策略。2. 交叉验证版操作指南：多找几个朋友一起试试看亲测案例：朋友在旅行前两个月就在某订票平台上持续关注出行航班机票，关注许久发现票价一直在 6000 元以上居高不下，我听闻后立即帮忙搜索查询，搜索结果票价不到 4000，遂帮忙订票，省下 2000 元。背后原理：精细化运营下，同一策略同时命中多个人的概率是很低的。因此多找几个朋友试试看，甚至可以用父母的手机(网络行为不活跃用户，数据较少)搜索对比，然后选择最低价的那个下单。3. 越薅越上瘾版操作指南：伪装价格敏感用户亲测案例：越是“无优惠券不下单”的用户，被派发的下单红包、优惠券的概率和优惠力度越大。背后原理：价格敏感用户是指下单意愿强弱度受价格高低、优惠力度影响极大的用户群体。在用户运营中，为了节省预算的同时最大化提升转化，平台会选择将补贴下发给最容易受补贴诱导而转化消费的用户。因此，如果你能够被定义为价格敏感用户，那么你接收到优惠补贴的概率就会高出普通用户很多。思路二：画像模糊操作指南：反向操作案例举例：当你要搜索 A 时，再伴随搜索一些不相关的 B、C、D，用无关数据掩盖你的真实意图数据。背后原理：用户画像的准确性来自于用户行为数据的收集和分析。违反自身实际意图地进行一些操作，留下错误标签，降低平台收集的数据的真实性和准确性，使用户画像匹配度降低。然而需要注意的是，用户画像作为一柄双刃剑，它越了解你越能够为你提供贴心的服务，同时也越容易找到你的弱点伤害你。因此，当你的用户画像准确度降低时，你被伤害的可能性降低的同时带来的也是你享受的精细化个性化服务的质量可能会降低。究竟选择哪一面，这是你的选择。思路三：数据保护操作指南：关掉定位许可，关掉 Wi-Fi 自动连接，关掉 APP 数据需求许可案例举例：这里我想讲一个自己身上的反例。3月底的某一天我去国家会议中心参加了北京婚博会，晚上回到家打开微博和微信，发现信息流广告全部变成了婚纱照、婚庆公司、婚礼礼服等。令我感到恐怖的是在此之前我从未在手机进行过结婚相关的任何搜索，之前也没有出现过一条结婚相关的广告。这一切发生改变的原因仅仅是我本人去了婚博会这个地方而已。背后原理：公共 Wi-Fi 泄密或定位服务泄密。和同事探讨了这件事，分析后得出以上两种可能性。不管是哪种，原理都是通过网络获取你的物理位置(婚博会现场)后分析出你的所属人群(婚期将近)和需求(婚礼相关消费)，然后进行信息流广告推送。对此我们需要做的是，尽可能地不要让你的隐私数据(包括地理位置、通讯录、相册等)被获取。关闭掉一切非必须的定位许可、照片读取许可、通讯录读取许可，不要连接来路不明的 Wi-Fi 甚至一些看起来官方的 Wi-Fi。写在最后以上的这些思路和方案，目前来说应该还是可以有效一阵子的。基于这些思路，大家也可以想到更多的其他方案来应对“大数据杀熟”。然而技术和方法总是在不停发展和进步的，如果不愿意做待宰的羔羊，我想我们能做的就是跟上它们的步伐，知其然，并知其所以然，然后找到破解之法。范冰老师对于大数据杀熟使用一句名言打了个再恰当不过的比方：「所有命运赠送的礼物，都早已在暗中标注了价格」。当我们越来越多地享受数据带给我们的便利服务时，也应该尽早地考虑到我们将要为之付出的代价。“大数据杀熟”所代表的动态定价也只是其中的冰山一角而已。而在不远的未来，数据安全，其实就是你我的安全。

Ⅳ 如何治理大数据杀熟现象

治理“大数据杀熟”现象，不是要“杀死”大数据，而是要善于借力，形成监管和治理的合力。监管部门应建立和完善大数据网上监管平台，提高对各种隐性“大数据利用”违法行为的查处能力。要将消费评价权保障、旅游者信息使用等纳入重点监管和治理范畴，与时俱进升级监管手段，打造让消费者“说走就走”、安全旅游的法治环境。国庆节将至，一条与在线旅游相关的话题——“大数据杀熟行为10月1日起明令禁止”登上微博热搜榜。该话题缘于文化和旅游部印发的《在线旅游经营服务管理暂行规定》（简称《规定》）今年10月1日起正式施行，《规定》第十五条明确，在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益。这条规定针对的，就是近年来饱受诟病的“大数据杀熟”行为。“大数据时代”到来，给人们带来了诸多便利，同时也带来了一些负面影响，“大数据杀熟”便是其中之一。去年10月文化和旅游部发布的《在线旅游经营服务管理暂行规定》（征求意见稿）中，禁止“大数据杀熟”被定义为“在线旅游经营者不得利用大数据等技术手段，针对不同消费特征的旅游者，对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格”。综合《规定》（征求意见稿）和《规定》的这两条规定，“大数据杀熟”可以简单理解为：在线旅游经营者滥用大数据分析手段，利用自身掌握的信息优势，对老客户设置比新客户更高的价格，造成老客户吃亏。去年3月，北京市消协发布的一项调查结果显示，近九成被调查者认为“大数据杀熟”现象普遍存在，56.92%的被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历，其中网购、在线旅游、酒店住宿、网约车、外卖、影视等消费场景最容易被“大数据杀熟”。

Ⅳ 大数据杀熟是什么意思

大数据杀熟即“利用自己所拥有的的用户数据，对老用户实行价格歧视的行为”。例如同一趟航班，高级会员是一个价格，普通用户是一个价格;同样叫车，起始点和距离一样，有的人显示52.1元，有的人显示46元…大数据杀熟的本质是价格歧视。“价格歧视”本身并不稀奇，曾经在传统商业社会中，“歧视”的对象有“生人”，也有“熟人”，比如在旅游景区内商家会将商品以更高的价格卖给“外乡人”，比如凭借穿着打扮和谈吐，商家会将商品以更高的价格卖给看起来更有钱的人。只是在传统商业中，“生”“熟”都可能受到歧视，而在数据等的参与下，互联网商业中存在更多的是“杀熟”。甚至在“杀熟”的过程中，大数据成为了必备工具——每个平台都会搜集很多的用户信息，然后根据这些用户信息，加上千人千面的技术，针对不同用户给出不同的价格和优惠。大数据杀熟的套路都是基于标签的，现有的商品和服务搜索结果是基于消费者的兴趣、消费习惯和其他特征。消费者每次在网上操作，都会被经济平台拿去分析、挖掘。客户与APP的互连动次数越多，APP的粘性越强，经济平台就越了解用户的行为。并在此基础上给用户提供个性化定制的服务与报价。

Ⅵ 何为大数据杀熟

“大数据杀熟”本质是一种差异化的定价策略。此前有经济学教授告诉南都记者，因为不同顾客对价格敏感性不同，支付意愿也大相径庭，相对于“一视同仁”的统一定价，歧视性定价可以提高商家的利润。

借助大数据手段，平台能进一步分析识别用户的偏好特征及行为习惯，对“熟客”推荐与其个人特征相吻合的产品或服务，进而收取更高的价格。

但在实践中如何认定平台滥用大数据分析技术的“杀熟”存在不少争议。2019年3月，北京市消费者协会曾发布调查发现，大数据杀熟具有隐蔽性，维权举证难的特点，且部分商家虽然存在特定推送行为，却也难以界定是否属于法律规定的不合理推送。

(6)大数据分析杀熟扩展阅读：

相较征求意见稿，大数据杀熟条款有明显变化

南都记者对比发现，关于价格歧视条款较原来有明显不同。去年9月发布的征求意见稿第十六条指出，在线旅游经营者不得利用大数据等技术手段，针对不同消费特征的旅游者，对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格。

《规定》第十五条则对此进行了细化，明确在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益。

在法律责任方面，此前征求意见稿指出如果平台出现价格歧视的行为，执法部门将依照《电子商务法》第七十七条的规定进行处罚。该条的具体惩戒措施包括由市场监督管理部门责令限期改正，没收违法所得，或处以5万元以上20万元以下的罚款，情节严重的，处20万以上50万元以下的罚款。

也就是说，按照征求意见稿，大数据杀熟行为最高或被罚50万元。但此次《规定》中删去这一具体明确罚款的规定。

Ⅶ 所谓的“大数据杀熟”具体怎么回事，什么叫“杀熟”

先解释一下什么叫”杀熟“吧，简单来说就是坑熟人，中国一贯都是熟人社会，办事喜欢找熟人，就哪怕是出去打工也喜欢找老乡，因为在我们长久以来的观念中，熟人知根知底值得信赖，但是有些人就是利用了这种信赖的心理，利用对熟人的了解来坑熟人，往往因为了解一坑一个准。

现在大数据杀熟还挺普遍的，而且大数据杀熟具有隐蔽性，而且十分动态，所以每次那些电商平台被曝光利用大数据杀熟，他们总是能找到理由解释。但是不用怀疑，大数据杀熟是确实存在的，早在2000年的时候亚马逊就被发现将同一款DVD为新老客户制定不同的价格，引起了消费者的愤怒，随后亚马逊就道歉了并且承诺再也不价格歧视了。

Ⅷ 什么是“大数据”杀熟为什么会出现这种现象

随着社会的发展，我们的科技变得越来越好，很多人都会利用科技来改善我们的生活，但是有的时候科技也有可能损害我们的生活，比如说大数据杀熟的现象，什么是大数据杀熟呢？为什么会出现这种现象呢？其实我认为主要是因为人们都在追求利润，接下来跟大家具体说明。3.很多人为了利润，所以会出现这种现象。对于公司来说，他们的主要目的是利润，他们虽然知道客户花多了钱，但是对于他们来说，通过这样的方式能够让自己赚取更多的利润，从而表现不错，获得更多人的投资，改善自己的生活，所以归根结底还是利润，但是我们在赚取利润的时候也应该考虑到消费者的利益，更应该注意对于企业的影响，所以这种行为应该被制止。

总而言之，科技的发展是双刃剑，既有好处也有坏处，就比如大数据用在好的一方面能够方便我们的生活，为我们省钱，用在坏的一方面能够让很多消费者多花钱，坑了消费者，所以说很多公司为了自己的利润，为了自己的报表好看，会选择做这种事情，这种行为应该被制止，是不符合商业规则的，应该对消费者负责。

Ⅸ 何为“大数据杀熟”

所谓大数据杀熟，是指商家利用大数据技术，基于对用户信息的分析和处理，对其中使用次数较多、对价格不敏感的客户实施差异性定价，其最终目的是达到利益的最大化。《个人信息保护法》出台前，针对大数据杀熟行为最常用的规制依据是《消费者权益保护法》第十条规定的“公平交易权”。但该条文较为概括，且即使消费者基于“公平交易权”得到了赔偿，企业仅需要承担相应的民事责任，对于企业而言“违法成本”较低，不足以对“大数据杀熟”行为产生足够的威慑。由于“大数据杀熟”大多同市场垄断势力存在关联，故反垄断领域成为较早规制“大数据杀熟”行为的领域之一。2021年初，国务院反垄断委员会发布了《关于平台经济领域的反垄断指南》，其中第十七条规定，实施“大数据杀熟”可能被认定为“滥用市场支配地位”。若一旦被认定为滥用市场支配地位，则其需要根据《反垄断法》承担相应的法律责任。具体而言，企业可能需要面临“停止违法行为，没收违法所得，并处上一年度销售额百分之一以上百分之十以下的罚款”的行政处罚。《个人信息保护法》系首次在法律层面直接对“大数据杀熟”行为作出规制，将“大数据杀熟”行为界定为“实行不合理的差别待遇”，系在《消费者权益保护法》的基础上，针对“大数据杀熟”行为性质的进一步界定。

Ⅹ 所谓的大数据杀熟是什么

实际上而言无论是任何涉事「杀熟」平台及机构，当我们尝试着判断产品是否存在「杀熟」行为，数学中的「控制变量法」再适合不过了，当仅存在唯一变量的情况下再去比较，得出来的结论才有可信度，如果存在多个变量比如时间、地域等等因子其实也都是需要考虑在内的！不过，在讨论「杀熟」之前，我们先来看看什么是大数据？再来讨论什么又是大数据「杀熟」？大数据是AI人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。