科技改變生活 · 科技引領未來
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一只腳踏入強監管最近的【經濟熱點問題】，無非就是“大數據殺熟”這個概念了。隨著互聯網在整個弱監管期間，野蠻的發展和生長，這個概念開始逐步地走進了廣大人民群眾的視野，成為茶余飯后，大爺大媽討論的話題。我們都知道一句名言：“當社區大媽跟你說牛市
一只腳踏入強監管
最近的【經濟熱點問題】，無非就是“大數據殺熟”這個概念了。隨著互聯網在整個弱監管期間，野蠻的發展和生長，這個概念開始逐步地走進了廣大人民群眾的視野，成為茶余飯后，大爺大媽討論的話題。
我們都知道一句名言：“當社區大媽跟你說牛市來了的時候，你就該賣了”。
沒錯，時間到了，就是現在。
“大數據殺熟”已經開始進入了國家管控的范圍，通過即將發布的《個人信息保護法》，正式走向全面監管，我們即將或者說已經開始逐步進入全面強監管發展階段。
有人說，這太宏觀了，跟我們老百姓關系不大。我說“不”。
每一個頂層操作，最終都會通過企業，傳導到每一個勞苦大眾身上，再由勞苦大眾將效果反饋到頂層，我們最有可能是受益者，也最有可能是受害者。
大數據殺熟 or 大數據殺豬？
回到正題上，首先我們來看看什么叫“大數據殺豬（熟）”，讓我來用通俗幽默的語言來解釋下。
字面意思上，大數據隸屬于科技范疇，殺熟是經濟行為，這倆相親結合之后，妥妥的金融科技產品，與時代發展規律相吻合，而問題則出現在這個叫“殺熟”的身上，學名叫做“價格歧視”。
究竟他們兩個是怎么結合做到殺豬的呢？且聽我們來舉一些例子來講解
批發 or 零售
一個大家都很熟悉的名詞，便宜的代名詞，經常買完結果囤到過期都用不完。
這就是一種價格歧視，我們管它叫二級價格歧視。從商家的角度來說，批發比零售掙得更多，獲取的利潤更大。
有人不禁說了，這不是扯淡么，都降價了，這不就是“江南皮革廠倒閉了，通通10塊了！通通10塊！”的節奏么？那是因為你還沒有明白一個道理：存在即合理。
商家拋出橄欖枝搞批發。 對于消費者來說批發價等同于降價銷售，因為在我們的認知中，原價是公平的，一旦售價低于原價，我就認為我占了便宜。批發的原理，就是薄利多銷。一般這種都是需求彈性大的商品，通過降低售價從而增加銷量，銷量的增長幅度超過價格下降幅度，從銷量?價格角度來說，促使提高整體收入。
比如，張三10塊錢賣了3斤豬肉，收入30元。以8塊錢價格出售，可以賣出去5斤，收入40元。
換句話說，只要你吃得多，商家也合適，你也合適，因為不浪費。
劫富 or 濟貧
所謂的大數據分析、客戶畫像，可以簡單理解為對客戶行為的數字化。根據不同的數字組合，消費者會被打上不同的標簽，商家根據標簽來進行定價，實行三級價格歧視。
那是不是簡單理解為，某一樣商品消費者搜索得越多，最終呈現給此人的價格就越貴呢？
不全面。這只是其中一種方式。因為市場不是壟斷的，同一款商品會有很多銷售者，消費者在他們中間，對于價格會有橫向比較，賣得貴不一定會成交。
精髓是向愿意出高價的人標識高價，向愿意出低價的人標識低價。
存在即合理。
標識高價的，投機方式賺取高差價利潤。
標識低價的，走批發方式賺取數量上的優勢。
一個商家，在富人和窮人中間，兩頭賺錢，就像一個杠鈴的兩端。根據28原則，富人和窮人占比大概在20%和80%，80%的財富集中在20%的富人手里，執行這種策略，就有80%的可能在富人身上賺更多的錢，同時也有80%可能在窮人群體里賺更多的錢。
有人會問了，富人明知自己被要了高價，為什么還要買？這個問題我們將在后邊的章節中進行分析和解釋。
磨刀霍霍
殺豬的手法告訴你了，接下來讓我們看看是如何動刀的。
在現實中，價格歧視是一個融合的方式，不是僅有二級，也不是只有三級。
實行價格歧視的依據，就是依賴大數據分析出來的結果。
回到實際場景中：
這些都是大數據殺熟的典型案例。
有人又會問了，根據上邊說的，價格歧視有利于銷售商，但是有時候不也對消費者有好處么，比如批發或者濟貧，對于消費者來說價格是下降的，但是為啥我一直是被當豬看呢？比別人花得多呢？
那是因為，你在不知不覺中，被劃分到了富人區域。
科技以人為本，不是宰人為本
接下來，讓我來回答之前的兩個問題：
為什么富人有時候明知自己價格高，但依然要購買？或者不知情的情況下，購買了高價商品，以及為什么我一直是被當豬看呢？
問題的核心在于“信息”與“情感”
大數據帶來的最根本的問題，造成了銷售者和消費者之間的信息不對稱。
銷售者作為小眾團體，可以通過有限成本的數據信息互通，根據大數據分析，了解和知道行業均價和客戶習慣。舉個例子，從幾大航空公司，可以得出基本各個省飛機消費習慣，集體標出高于真實均價的價格。再猛一點的就是壟斷，所以這是被禁止的。
消費者作為大眾群體，數據信息互通的成本是無限的，從單一個體無法得知北京2000萬人的消費習慣，單一個體在消費時，只能挨家橫向比較，也就是我們說的貨比萬家，是靠統計，靠經驗來得出真實均價。
在非大數據信息時代，獲取信息的成本是非常高昂的，對于信息的處理方式局限在有限的認知里。
但是近年來，隨著大數據及人工智能的發展，強大的數據獲取與分析算法正逐漸洞悉消費者的支付意愿，“千人千面價”成為可能，企業可以“沿著”需求曲線定價，把價格剛好定在每一消費者的支付意愿附近，恰好讓他她剁得下去手。既擴大了訂單量，又增加了收入，實現企業價值的最大化。
換句話說，在大數據時代，可以做到：
銷售者提高20%售價，再給消費者打9折，消費者還以為自己賺了錢的情景。
“凡勃侖效應”
另外一個很重要的問題，我們無法忽略最重要的人的情感。
凡勃倫效應是指消費者對一種商品需求的程度因其標價較高而不是較低而增加。它反映了人們進行揮霍性消費的心理愿望。商品價格定得越高，越能受到消費者的青睞。
現實交易中的消費者并不是經濟學上的“理性人”，成本收益原則絕不是人們行事的唯一標準，計算支付意愿的經濟理性只是支配消費者決策的諸多因素中的一種。
消費者有意無意的一些行為，被大數據分析模型認定為有錢，那你將來就可能被高價了。
結尾
負負得正 or 正正得負？
“價格歧視”本身并不是一個壞事情，相反的有利于擴大市場銷售量，增加生產者剩余和消費者剩余，在一定程度上克服壟斷造成市場效率低下的弊端。因而，它是一種積極的措施，對市場是有利的，其價格的形成也是符合市場運行規律的。
“大數據”本身也不是一個壞事情，也可以做到雙贏。比如超市布局和商品擺放，既可以減少消費者尋找貨物的時間，也可以提高購物體驗，增加超市客戶喜愛度。但是大數據本身必然會牽扯到客戶隱私問題，究竟孰輕孰重，還是要看監管的力度而決定。
但是他倆結合到一起，在缺乏監管的情況下，被以獲取最大利益的企業所利用，變成了一個在消費者看來對自己無利的東西。
相信在不遠的未來，隨著監管的逐步升級，大數據殺熟將不復存在，更多的將是大數據福利。
作者：大獅子與維尼
一個不太關心價格的富人[打臉]
李熙