京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如今,用APP打车是司空见惯的事情,不过你有没有发觉自己已成“大数据杀熟”的重点目标了!
复旦大学管理学院孙副教授和其团队进行了一项数据收集和分析研究,得出了一人令人震惊的结果。
研究团队遍布了国内5座不同的城市,分别进行了800多趟打车的操作,搜集到了滴滴、曹操、首汽、T3、 美团、高德和扬招等7个渠道的数据。
通过分析这些数据得出了一份“打车报告”,结果表明这些打车平台存在明显的“大数据杀熟”行为。
据更详细数据显示,苹果手机用户更容易被舒适的车辆,如:专车、优享等的司机接单,比例是非苹果手机用户的3倍。
不仅如此,苹果手机用户比非苹果手机用户享受到的打车优惠更少,苹果手机用户平均只能获2.07元优惠,而非苹果用户平均可获4.12元优惠。
你是苹果手机用户吗?你今天被“大数据杀熟”了吗?为了让大家能避开这个坑,我们先来了解下何为“大数据杀熟”。
“大数据杀熟”究竟是啥
2018年天猫、京东等平台被指责有“大数据杀熟”嫌疑,即:同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
随着大数据分析技术蓬勃发展,经营者运用已有的大量数据,如:消费偏好、频率、习惯、收入等,分析客户购买力、对商品或服务需求的程度……
依据分析结果,将同一商品或服务以不同价格卖给不同的消费者,从而获得更大的利益。
互联网“大数据杀熟”起源
互联网“大数据杀熟”鼻祖是亚马逊,2000年,亚马逊启动了著名的差别定价实验,将部分DVD碟片对新顾客报价22.74美元,而对感兴趣的老顾客报价26.24美元。
这种销售方式产生了极佳的效果,但后来被老顾客发现,最终以亚马逊赔钱并道歉告终。
“大数据杀熟”常见形式
▷ 根据用户使用设备不同而差别定价,如:苹果与安卓用户定价不同;
▷ 根据用户消费场所不同而差别定价,如:给距离商场远的用户定价更高;
▷ 根据用户消费频率不同而差别定价,如:给消费频率高的用户定价更高。
怎样避开“大数据杀熟”
▶ 网购时,偶尔换新账号,查看价格变化情况;
▶ 货比三家,提防商户隐藏信息,多了解商品;
▶ 切勿轻易被商户锁定、被套牢。
“大数据杀熟”后话
——给卖家的话
大数据分析是为给消费者提供更好的服务,差异化定价应遵守底线,保证用户的知情权,以防危及品牌的名誉,造成忠实用户的流失。
——给买家的话
没有人能避开大数据,根据消费习惯、喜好等,在线平台会给每位消费者贴上千个标签。不想被大数据“套牢”,就要跟上大数据时代的步伐,注意培养自己的数据分析思维。
大数据分析是什么?
大数据分析,为提取有用信息和形成结论,而对数据加以详细研究和概括总结的过程。简而言之,就是将数据(包括文本、音乐、文字、数字等)转化为知识、智慧的方法。
拥有数据分析思维的人,想不发光发亮都很难。因此,随着大数据时代到来,以这种思维为基础形成了一个朝阳产业,倍受社会各界人士的青睐。
现今,各大企业对数据分析能力过硬的人才,需求量也越来越大,供不应求的市场导向,让这个新风口行业的从业者薪资普遍偏高。
不过,大数据技术的出现是为更好地服务于大众,而非欺骗忠实顾客,谋取高额利益的手段。建议消费者也能多了解大数据,培养大数据思维,从而明白如何维护自己的权益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12