试听180秒54 杀熟：大数据的阴暗面

本期课程原文 

今天我们要来讨论在大数据时代，企业是如何运用机制设计理论帮助他们进行定价，从而从我们消费者身上榨取更多利润的这样一个现象。

这个现象现在有一个新的叫法叫大数据杀熟。杀熟是过去我们在生活当中指的朋友欺骗朋友，欺骗熟人的现象。

这种朋友之所以能坑朋友，熟人之所以能坑熟人的现象，原因就在于两点，第一点就是坑你的朋友，他对你比较熟悉，比较了解，然后你对他的防范性也不足，所以这样一来的话有可能会坑到你。

另外一点他也知道，由于他是你的朋友，即使他把你坑了，你可能也不能拿他怎么样。也就是说你对他坑你的行为，没办法进行特别严厉的惩罚。那正是因为他对事先对你比较了解，事后也不害怕你的惩罚。

现在所讲的大数据杀熟是什么意思呢？ 是指由于我们经常在某一个网站上购物，或者是接受某一个平台提供的服务。这样一来的话，这个平台他对我们就比较了解。

大家知道我们不管是用手机购物、还是用电脑购物，购物的网站，它其实都会搜集我们大家的用户的数据信息。这些信息其实不仅包括你在网站上购物的这些消费的记录，而且还会收集你的手机型号的信息，你的用手机的常处的位置、GPS定位，这样的话大概就可以推测出来，你在什么地方上班，你家住在什么地方，从而可以知道你的大体的收入水平如何。

如果说你是在高档社区里面居住，你工作的地点也都是像市中心CBD这一类高端的写字楼的地方，他可以很容易锁定你的收入状况，财产状况等等。

这样一来的话就知道你对某一类产品的价格可能不那么敏感，从而向你收一个高价。当然如果他要是不了解你的话，你是第一次注册成为平台的用户的话，由于他对你不是足够的了解，所以这样的话反倒没有办法对你收取高价。

因此反倒是作为一个新的用户，能够获得较为低廉的这种价格，这就是一些大数据平台产生的杀熟不杀生的这样一个现象。其实这种现象在我们生活当中现在已经是越来越普遍了。

前一段时间很多网友都反映，同样两个人，或者说同样两个人用各自的账户去购买电影票，去订宾馆，去打车，结果发现索取的价格都不相同，往往是用的比如说是苹果手机，或者说是收入高一点的那个人可能被索取了更高的价格。

实际上背后是什么？其实如果你要是懂得博弈论，特别是懂得我们上一讲所讲的机制设计理论的话，其实你就会理解，这是商家利用大数据的优势所进行的机制设计。机制设计在经济学当中有一个名词叫价格歧视。

字面意思就是说给不同的消费者提供不同的价格，在价格上对大家进行区别对待。价格歧视其实在没有大数据的时代，已经在使用，只不过它是把消费者分成不同的人群，然后针对每一类人收取不同的价格。

你比如说我们大家去买书，那么书店对于我们这种零散的顾客，一般可能会提供一个打折的服务。但是如果说这个书是卖给高校的图书馆的，那么一般来讲书店是不给提供折扣的。

这样一来的话，把书卖给个体的、零散的顾客打折，卖给图书馆这种公家用户则是全价，其实就已经是一种价格歧视了。只不过这种价格其实它是按照不同的群体给予了不同的对待。

现在我们大家之所以感到大数据杀熟，让我们很多人难以接受，原因就在于现在的企业借助大数据的手段，它来进行定价的时候，已经不是按照不同的群体给予不同的价格，而是按照每一个人向他索取不同的价格，就是说基本上可以做到按人来定价，也是我们所俗称的叫看人下菜碟。

这个实际上是大数据这种技术发展，给企业进行机制设计，或是定价机制设计所带来的一个优势。在经济学当中，价格歧视根据对用户的歧视的程度，可以分成三类，分别是一级价格歧视，二级价格歧视和三级价格歧视。

三级价格歧视是过去最常见的，根据大家购买的数量不一样，然后索取不同的价格，你去吃馆子、你去买东西，你买的越多，然后给你的价格折扣就越大。这个其实就是一种三级价格歧视。

二级价格歧视就是刚才给大家提到的，商家是把顾客分成不同的群体，按照每一类群体索取不同的价格。你比如说我们大家去必胜客吃披萨，如果你是在校的学生，你拿着学生证，那么他就给你一个优惠的价格，学生价，包括我们买火车票也有学生价，那么这是按照不同的群体给的价格的折扣就是叫二级价格歧视。

一级价格其实我们现在遭遇到的这种大数据杀熟，他是向每一个人索取不同的价格。过去在没有大数据技术的时候，向每一个人索取不同的价格，对商家来讲其实是非常困难的。因为他没有办法知道每个消费者到底愿意付出多少钱，这就是我们讲的信息不对称问题。

买卖双方打交道的时候，过去我们有个说法叫从南京到北京，买的没有卖的精。这个说法是指买卖双方打交道，买方会缺乏有关于商品的质量信息成本信息，这是指买方缺乏信息。

但实际上买卖双方打做生意的时候，卖方有的时候他也缺乏信息，卖方缺乏的是什么信息，他缺乏的并非是商品的质量信息，而是消费者的支付意愿信息。

所谓支付意愿，就是消费者为这一件商品到底愿意付多少钱？你出门住酒店，这个房间你到底是愿意付580，还是愿意付650，还是只愿意付450。不同的人支付意愿是不一样的。

那过去当商家不知道我们消费者支付意愿的时候，他对产品进行定价，只好采用薄利多销的做法。所谓薄薄利多销就是指我同样一个东西，我不知道你到底是愿意出450，还是500，还是650。

但我知道，只要我定450，你们三个人都会购买。所以这样一来的话，薄利多销这种手段它就可以让商家不去关心消费者的支付意愿问题。这么做的话，固然节约了商家收集信息的成本，但是也让他只能获得薄利了。

换句话说，在没有大数据基础之前，对于商家来讲，在厚利和多销之间它只能选一个，要想实现多销就得薄利，而要想实现厚利的话，只能销量下滑。你定了一个特别高的价格，销量就下降下来。

因此很多的因此随着互联网的出现或者大数据的出现得很多的商家就想能不能借助大数据这种技术既能实现厚利，又能实现多销。也就是说要想办法看看能不能把一级价格歧视这种定价机制把它落实下来。

那实际上最早把一级价格歧视运用到现实商品定价的是我们大家都非常熟悉的电子商务巨头亚马逊。亚马逊早在2000年的时候，就在它的网站上进行一个价格歧视的定价实验。

它是选择了他所出售的一部分光盘，就是DVD光盘。然后如果是老顾客来购买光盘，由于他有老顾客的数据，知道老顾客对价格不敏感，所以说他就定了一个比较高的价格，是26.24美元。

但是如果你要是登录亚马逊的网站，你把浏览器当中的个体的数据信息删掉的话，他不知道你的支付能力、支付意愿之后，他给你显示了一个比较低的价格，价格是22.74，差了接近四美元。

后来消费者后来这件事情被消费者们发现了，那消费者肯定是感到了受消费者感到亚马逊对他们进行价格歧视、区别化的对待，感到不公正，进行了抗议。

最后是亚马逊的CEO贝索斯亲自道歉，辩解说这只是一个实验，不会把它用到更多的商品上来。这个是最早亚马逊的这样一个做法。

后来大家知道，随着我们购物的习惯越来越依靠网上，这样一来的话，这些商家都开发了各种各样的程序，去来收集我们的个人的隐私的数据，并且借助算法来自动的进行对商品区别定价，从而从我们消费者身上获取了更大的利润。

那这样一种做法，特别是在我们国内是非常的普遍。大部分的通过网络进行的电子商务，都会进行类似的产品定价。

原因是什么？我想可能是有两个方面的原因。第一个就是我们国家到目前并没有制定一部特别严格的保护消费者个人数据的法律。 这样一来的话使得他们杀熟的成本太低。

还有一个因素就是在我们中国的互联网的商务活动当中，有一种独特的互联网的经济活动，可能很多网友都不太了解，它叫互联网广告联盟的这样一种做法。

所谓广告联盟是指一些广告商基于互联网的技术，形成一个同盟，形成同盟干什么？他们相互之间要分享用户的数据。

也就是说假如说你在某一个网站上，比如说你去搜索某一件商品，比如说你想买一件衣服，好了，你明明是在A网站上搜索这件衣服，那么A网站上的程序，然后会记录下你的搜索行为数据，然后通过广告联盟把你搜索的数据信息提供给其他的互联网的广告公司。

这样一来的话，等到你去打开另外一个网页的时候，比如说你去看新闻了，选了半天没有选中这件合适的衣服，然后你去看新闻，进一个新闻网站看新闻，那么你会发现你在看新闻的时候，那么关于这一类衣服的广告会在你的网页上面出现。

这就说明你浏览A网站的信息，被广告联盟分享给B网站的企业，那这样一种广告联盟的做法实际上是侵害了我们消费者的隐私。

如果说就像我们一开始给大家提到的，我们对待我们的熟人，他对我们比较了解，而我们又没有足够的手段对它杀熟的行为进行惩罚的话，这种行为将会非常容易泛滥。

所以在这个意义上来讲，我们应该明白，大数据杀熟的本质是这些企业借助大数据技术进行的机制设计，也就是所谓的一级价格歧视。

那么一级价格歧视是有违公平，是损害我们消费者利益的。所以在这个意义上来讲的话，我们应该是完善互联网相关的立法，特别是加强网络时代消费者权益的保护法，加强个人隐私的保护，惩罚利用这种窃取数据，贩卖数据，特别是这种广告联盟的做法，分享数据和侵犯我们的隐私，那么应该是进行坚决的制止。

否则的话在互联网时代，我们每个人都在裸奔，我们每个人利益都会受到侵蚀。

机制设计本身是中性的，大数据技术也是中性的。但是如果说我们没有足够的手段来让这些中性的技术发挥它积极作用的话，只会给我们的生活带来负面的作用。好，以上就是我们今天给大家讲的大数据杀熟到底是什么。