警惕！大数据“杀熟”？算法变“算计”？

如何避免成为”数据韭菜“？

会员带来的到底是省钱还是多花钱？

下面

擎盾中台将带您探索

大数据时代下

互联网平台普遍搜集用户数据

带来的生活隐患

案例聚焦

2020年，一篇《我被美团会员割了韭菜》的文章热度爆发，冲上热搜，也让大数据时代下的个人信息泄露隐患——“大数据杀熟”问题第一次清晰得暴露在大众眼前。

作者在文中详细说明了自己被美团“杀熟”的过程。即使经过反复刷新，会员用户在同一时间同一店家同一地点点外卖会比非会员用户多4元配送费。尽管作者已经及时保存证据向客服反映之后，当事人得到的回应却只是10元补偿。

随后美团给出的解释是由于软件存在定位缓存，错误地使用了用户上一次的历史定位，与用户实际位置产生了偏差，导致了配送费预估不准，与会员身份并无直接关联。这也被看做美团的官方回应，但这样的说法显然不能让人信服。资本市场上美团当天股价暴跌3%，直接蒸发了400亿市值。

“大数据杀熟”概念于2018年出现，是指互联网平台利用大数据收集和分析用户喜好，依靠数据优势和信息不对称，将同一商品以不同价格卖给用户的情况，经济学上这也被称为“价格歧视”。从2018年4月起，在部分投诉平台上大数据相关投诉呈现波浪式增长的趋势，且每年年关呈现大幅度跳跃式增长。

根据北京消费者协会展开的大数据“杀熟”问题调查问卷显示个体消费者越来越觉得自身同样经历过“大数据杀熟”的事件，可见无论是“大数据杀熟”本身概念的普及还是用户体感类似事件的发生都越来越普遍。

现如今“杀熟”的方式逐渐进化，“被杀熟”的群体愈加多元，1.0版本的“熟客高价”已经演变为了2.0版本的“千人千价”，普通消费者正在成为数据“韭菜”。

杀熟问题数据分析

01 商家怎么“杀熟”？

调查结果显示商家利用大数据宰熟客的方式极为多元，最为普遍的方式是不同用户的计价优惠有差异，此类杀熟方式显然采取个性化计价方式，且由于不同个体购买商品很难完全一致因此发现也较困难。

其次是对于新老用户定价不同甚至有隐藏价格，占比达到38.92%，实属杀熟方式中的普遍类型。

第三类方式为限购，占比达到12.29%，剩下的占比较小，分别为购买前后价格调整，占比为4.28%以及搜多了涨价和增加消费难度等等。

02 谁在被“杀熟”？

根据数据显示，被“大数据杀熟”的用户类型中，会员所占比例高达47.6%，其次是多次消费或使用该软件的用户占比23%。

他们作为消费习惯固定，消费意愿更高的“熟客”，会更容易被分到更高的商品原价和更少的价格优惠，其中会员更是首当其冲。剩下的类型中，不明类型的用户占比22.8%，最少的为多次搜索的用户占比为1.2%。

被“大数据杀熟”的用户并非是被随机挑选的，而是依据用户个人信息进行分类提供待遇。

而一般大数据杀熟挑选用户方式分为六种类型：

01

根据消费历史进行分类杀熟。

老用户比新用户价格高；消费过的顾客再次消费会比新客户看到的价格贵，甚至会员客户看到的价格远高于新用户。

02

根据算法以手机价格推算个人消费能力进行分类杀熟。

使用较贵手机人群所见商品价格普遍比便宜手机用户的价格高。比如苹果系统的人一般会比安卓系统的许多产品价格上会更高。

03

根据搜索频率杀熟。

在出行订单上，很多消费者反映如若第一次搜索旅途价格后未订票再次搜索之时价格会变高，一般表现在航空订单上；可能是系统根据顾客的反复搜索确认其需求的紧急程度对价格进行不公正的调整。

04

根据消费水平分类杀熟。

经常购物并且消费水平高的人比消费低或不经常购物的人的价钱高一些。

05

根据消费频率分类杀熟。

购买某一样商品频繁的比购买次数非常少的客户价钱高一点。如：经常坐飞机买机票的消费者购买同一公司，同一航班，同一时间的机票会比较少买机票人的票价高一些。

06

根据消费定位分类杀熟。

消费者线上消费同样能够线下消费的产品之时，定位处于购买点近的地方比离购买远的地方的价格会更高。在酒店附近订酒店，看到的价格就会比距离酒店远的贵；此类区分可能同样是系统根据消费用户的需求程度，短期需求亦或是长期需求，紧急需求或是普通需求辨别而呈现的差别待遇。

如此可见经营者利用大数据搜集的技术手段，通过用户个体数据如消费信息如浏览记录 、消费历史记录、支付能力、价格敏感程度、消费偏好甚至地理位置、手机型号或页面停留时间长短等碎片化信息进行用户画像，进而针对具有不同消费特性和需求程度的客户提供歧视性待遇，针对相同条件下的同一产品或服务设置差异化的价格，在部分时间段甚至称得上是极短时间内的“坐地起价”。

这样的行为肆意消费用户信任，试探用户的底线，看人下菜碟，诱导客户选择利润最高而非最合适的产品以达到实现利润最大化的目的，令人胆战心惊。

03 “杀熟”问题所在领域

根据北京消费者协会展开的大数据“杀熟”问题调查问卷显示，消费用户对于大数据杀熟问题占比分类为：

在线旅游占比为21.13%；购物类为23.62%；打车类为19.89%；外卖类为9.21%；电影类占比7.45%。

可见在线出行购票，打车，酒店、外卖等等在线业务都是大数据杀熟的“重灾区”。

04 被“杀熟”后消费者处理方式

那么在遭遇大数据“杀熟”后，消费者是如何处理的呢？

调查结果显示，26.72%的被调查者选择向消协或市场监管部门投诉，25.56%的被调查者选择不再去这个商家消费，17.43%的被调查者选择忍气吞声、自认倒霉，11.71%的被调查者选择与商家理论并要求赔偿，10.46%的被调查者选择卸载商家APP或删除网址，8.13%的被调查者选择在社交网站或向媒体曝光。

可见当消费者发觉自身受到不公正待遇之时，53.35%的用户都会选择默默吃亏被动抗争，即选择下次不去或者删除商家软件，而非在此次事件发生之时即直接采取手段维护自身权益，这跟大数据杀熟本身的举证困难也存在极大联系。

企业“杀熟”深层动机

在消费者的角度看来，熟客常客应当是被争取爱护的稳定消费群体，商家理应通过更大的优惠，更低廉的价格争取用户粘性确保稳定市场。但事实上现有大部分平台的扩张之路在于首先通过低价战术大幅度扩大市场，通过前期巨大投入“烧钱补贴”吸引注册用户的流入，而在注册人数稳定，用户恒长之时，就是收割前期成本赚取利润之时。

平台杀熟的逻辑在于通过分层定价不仅能够收割老用户的羊毛，同时可以利用收割的利润再次投入新兴市场的拓展。对于平台来说，新客户的可争取价值远比老客户的维护价值大，因为通过最初的抢断市场，平台规模人气一骑绝尘，线上领域早已流量垄断，用户此时已无别的平台可供选择。

但事实上平台为吸引新用户提供优惠价格而投入的成本，理应属于自身需要负担的经营成本，区别定价的行为是转嫁自身经营成本的行为。

05 用户如何避免被“杀熟”？

数据显示用户如何发现自身被杀熟，占比最高的途径为“通过不同账号的对比”，比例达到62.65%，这种方式是最方便快捷的使得当事人意识到自己被杀熟的途径，因为对比变量少，基础条件相同的情形会员用户反而比非会员用户消费价格高，很难不怀疑被“大数据杀熟”。而跟“之前经历对比”的方式则占比第二，比例相对较少为16.09%。

但由于大数据杀熟问题存在的复杂性和隐蔽性，维权举证存在困难。因此在事前预防被大数据杀熟，比事后进行维权的效益更明显。

通过问卷显示用户发现被杀熟的情形可以提出以下的针对反大数据“杀熟”的建议：

1

不同平台价格比较。多渠道多平台多账号多手机型号进行横向比较价格。

2

无痕浏览。定期清除浏览记录并采用无痕，防止 OTA 平台（在线旅游平台）对历史数据进行跟踪。

3

开关定位。比较开关定位两种模式的价格。

4

对比登录 vs 不登录的价格择优取之。对比以会员身份登录之后看到的价格和游客身份的价格之间是否有差异。

5

查看使用条款的限制即取消条款或者隐藏条款的默认勾选。通常不可取消（预付）的酒店房间价格会比可取消的价格更低，原因是在预付环节即确保顾客此单消费的完成。

有的时候平台通过隐藏条款的默认勾选使得客户付出了购买订单额外的消费，在消费者对价格不敏感 消费注意不足的情形被无知觉得进行捆绑消费，或是通过此种方式隐藏老用户的优惠券。

从实际判决探索被杀熟后的法律救济方法

根据2018年的已有判决，无论是刘权与被告北京三快科技有限公司侵权责任纠纷一案即《我被美团会员割了韭菜》文章作者提起的诉讼，还是郑育高与上海携程商务有限公司其他侵权责任纠纷一案，都是原告消费者对平台方——美团和携程方提起的诉讼，且均为侵权责任之诉，并且结果都为败诉。

接下来是对两桩案件的案情解析和败诉原因进行的分析：

刘权与被告北京三快科技有限公司侵权责任纠纷案

在刘权与被告北京三快科技有限公司侵权责任纠纷一案中，原告刘权于2018年7月19日11时55分通过三快科技公司运营的美团外卖平台订购了一份套餐，当日12点08分，刘权以另一同事在该平台上向同一商家订购了同一份套餐,送货地址相同,但配送费却比刘权少1元。

因此刘权主张三快科技公司的区别定价行为利用行业垄断优势和“大数据杀熟”的技术手段，违法侵犯了刘权的合法权益，同时违反了《中华人民共和国反垄断法》的相关规定。

法院驳回当事人刘权的诉讼请求的原因为刘权所述的两份订单虽然购买商家、商品、收货地址均一致，但关键是下单时间不一致。三快科技公司根据平台交易量对配送费进行动态调整,是自身的经营行为,不构成对刘权的侵权。因此依照《中华人民共和国侵权责任法》第六条规定，无法证明美团因过错侵害当事人合法权益。可见当事人如若需要证明平台针对不同顾客定价不同需要保持其他订单的对比条件一致，此类举证才会被法院采纳。

郑育高与上海携程商务有限公司其他侵权责任纠纷案

在郑育高与上海携程商务有限公司其他侵权责任纠纷一案中，原告自述2018年8月22日20时11分无法通过携程平台购买8月23日15点50分去往香港的机票只好于20时12分先购买早上11点05分的机票，然而当晚22时39分,再次返回搜索之时又出现了15点50分的机票。当晚23时02分原告购买15点50分机票，支付票款2,387元。后原告于当晚23时21分取消了11时05分航班的订单,发生退票手续费500元。

因此原告认为，被告作为平台，擅自更改操纵机票价格，使处于相同交易条件下的原告面对的价格不同，并通过大数据对原告的机票需求进行分析而定价，侵犯了原告公平交易权，同时在原告可以以低价购买机票时以系统错误为由让原告难以购买低价机票，未将机票真实价格告知原告，侵犯了原告的知情权，在原告与被告客服沟通此事时，被告拖延敷衍侵犯了原告的人格尊严权利，故提起诉讼。

法院认为：

1、原告明确本案请求权基础系侵权之诉而非合同之诉，而原告所主张的知情权和公平交易权，不来源于《侵权责任法》，主张的权利来源为《消费者权益保护法》，但该法中对上述权利的规定均系消费者在购买、使用商品和接受服务时对经营者可主张之权利，具有相对性，其请求权基础应为合同之诉而非侵权之诉，故原告在选择侵权之诉的情况下主张上述权利缺乏法律依据。

2、机票价格受市场因素等影响存在价格浮动的情况符合一般交易惯例和公众认知，本案中，原告查询机票价格的时间存在一定间隔，机票价格的变动幅度也在合理范围内，不能因不同时间段机票价格存在波动就认定属于“大数据杀熟”行为。

因此可见当事人主张平台侵犯自身权益之时，不能笼统的运用《中华人民共和国民法典》第七编侵权责任编（《侵权责任法》自民法典生效后废止）中的绝对权利，应当主张平台杀熟侵犯《消费者权益保护法》第八条规定的知情权，违反了《消费者权益保护法》第四条中规定的的自愿，平等，公平，诚实信用原则同时应当保留某时间当事人无法低价购买所需机票的但同时间其他账号即可低价购买机票的存证，即商品价格或商品存量于同一时间内不同账号显示不同的证明，在不同时间内交通工具票价和配送费等可浮动费用的价格区别在法院看来属于正常价格浮动，不足以作为被大数据杀熟的证明，只有同一商品在同一时间不同账号时显示不同才能作为证据证明。

而如若当事人保存足够证据证明经营者在用户反复搜索情形下平台减少页面所见商品存量并自行涨价，原卖家事实并未涨价，平台刻意造成商品供不应求的假象导致用户做出错误判断引诱用户下单的行为实际上构成价格欺诈，平台则需要承担相应法律责任，当事人即可通过《中华人民共和国价格法》和《禁止价格欺诈行为的规定》维护自身权益。

《中华人民共和国价格法》第十四条规定经营者不得有下列不正当价格行为：（三）捏造、散布涨价信息，哄抬价格，推动商品价格过高上涨的；（四）利用虚假的或者使人误解的价格手段，诱骗消费者或者其他经营者与其进行交易；而《禁止价格欺诈行为的规定》第三条规定:“价格欺诈行为是指经营者利用虚假的或者使人误解的标价形式或者价格手段，欺骗、诱导消费者或者其他经营者与其进行交易的行为。”

胜诉案例可参考胡女士诉上海携程商务有限公司侵权纠纷一案。

胡女士诉上海携程商务有限公司侵权纠纷案

胡女士是平台上享受8.5折优惠价的钻石贵宾客户。但于2020年7月，胡女士通过携程APP订购了舟山希尔顿酒店大床房，支付价款2889元。但是后期胡女士发现酒店的实际挂牌价仅1377.63元。胡女士不仅没有享受到作为平台星级客户的优惠，反而因是熟客被多支付了一倍的房价。

法院审理后认为，携程APP作为中介平台对标的实际价值有如实报告义务，其未如实报告。携程向原告承诺钻石贵宾享有优惠价，却无价格监管措施，向原告展现了一个溢价100%的失实价格，未践行承诺。而且，携程在处理原告投诉时告知原告无法退全部差价的理由，经调查也与事实不符，存在欺骗。故认定被告存在虚假宣传、价格欺诈和欺骗行为，支持原告退一赔三。

可见在此次案件审理中，确认了平台对真实价格所负监管义务，由于在线旅行平台本身既有中介属性也含经营属性，柯桥法院将平台定义为经营者从而采取运用《消费者权益保护法》第五十五条对退赔三倍价款和服务费，是对规制大数据杀熟事件法律运用上的积极突破。

相关立法进程

《价格违法行为行政处罚规定》第七条

《价格违法行为行政处罚规定》第七条规定：经营者违反价格法第十四条的规定，利用虚假的或者使人误解的价格手段，诱骗消费者或者其他经营者与其进行交易的，责令改正，没收违法所得，并处违法所得5倍以下的罚款；没有违法所得的，处5万元以上50万元以下的罚款；情节严重的，责令停业整顿，或者由工商行政管理机关吊销营业执照。

该条法律法规能够被运用来规制大数据杀熟中虚假涨价的情形，但是其运用范围广并没有对“大数据杀熟”的具体情形做出直接规定。

而2019年1月1日起实施的《电子商务法》中，针对电子商务领域已出现接近于限制“大数据杀熟”行为的相关规定。

《电子商务法》第十八条

《电子商务法》第十八条规定：电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。

虽未明确提及“价格歧视”或“大数据杀熟”，该条规定仍然被中国消费者协会等解读为制约“大数据杀熟”。

按照规定，违反该法第十八条第一款规定提供搜索结果的电子商务经营者，由市场监督管理部门责令限期改正，没收违法所得，可以并处五万元以上二十万元以下的罚款；情节严重的，并处二十万元以上五十万元以下的罚款。

但“根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项”显然是对个性化推荐和采集个体消费数据的限制，该法条意识到了用户个人信息安全的重要性和电子商务平台对此的无孔不入，并由此予以保护。

《在线旅游经营服务管理暂行规定》

而文化和旅游部于2020年8月31日发布的《在线旅游经营服务管理暂行规定》，首次针对在线旅游领域对大数据分析用户数据的企业行为作出了明确的监管规定。第十五条规定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。该规定已于2020年10月1日正式实施。

而在最新的《价格违法行为行政处罚规定》 （修订征求意见稿）第十三条新增的针对“大数据杀熟"的直接规定条款中写到，【新业态中的价格违法行为】 包含（一）电子商务平台经营者利用大数据分析、算法等技术手段。 根据消费者或者其他经营者的偏好、交易习惯等特征，基于成本或正当营销策略之外的因素，对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格的...

该条款直接写入了大数据杀熟的定义——在同等条件下设置不同价格的本质，可见是对大数据杀熟全方位领域的直接规制，待该条款正式生效后则能够直接保护原本深受“大数据杀熟”之苦的“熟客”人群合法权益，同时也能维护诚实守信的经营者交易原则，肃清网络平台市场秩序，更大激发市场主体活力。