
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
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29