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主营：劳力士、欧米茄、卡地亚、gucci、IWC万国、宝格丽、百达翡丽、七个星期五、江诗丹顿、浪琴、伯爵、迪奥、法兰克、香奈儿等一线品牌。

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随着我们社会的互联网渗透率越来越高，也出现了一些新问题。比如很多人在订外卖、订酒店，或者是用网约车、玩网络游戏的过程中，发现不同的人或者是不同的手机，同一个订单却出现不同的价格，这个备受质疑和诟病的现象，被称为“大数据杀熟”。无论是从消费者的直观感知，还是深究企业背后的利益驱动，以及国家层面逐步加大监管力度，“大数据杀熟”似乎成了全社会一个闻之色变的新名词。

但新问题更需要全面客观的看待和理解，比如是不是所有的差异化价格，都是大数据杀熟？平台主动以优惠让利形式产生的价差，该怎么定义？哪些行为才是真正的大数据杀熟？大数据杀熟，能不能被监管和治理？

4月22日，来咖智库邀请到中国社会科学院财经院研究室副主任、清华大学中国经济思想与实践研究院研究员冯煦明，资深法律人士、伦敦商学院面试官漆艳，贝壳新房资深产品经理、前首汽集团高级产品总监周路璐，以及互联网行业资深观察家丁道师这四位嘉宾，《大数据杀熟，是不讲武德还是经营之法？》这一主题进行了直播分享。嘉宾们分别从经济、法律、产品运营以及互联网发展等不同角度，对“大数据杀熟”的话题做一个客观中立的深度探讨，包括如何界定、区分以及避免“大数据杀熟”，并和网友就用户隐私保护问题做了互动。

直播的嘉宾们认为，对不同物理条件、供需关系下进行的潮汐定价、动态定价以及价格歧视等行为，并不属于“大数据杀熟”，这些可以称为是“差异化定价”。而“差异化定价”在人类商业社会的发展历史中一直存在，其中的一部分是对市场供需的合理调节，事实上已经被社会所接受了，不能和“大数据杀熟”混为一谈。“区别‘大数据杀熟’与传统差异化定价可以有一个简单而行之有效的判定标准，那就是商家是否隐瞒了相同产品不同定价，或不同产品相同定价的存在。消费者在做出购买决策的时候，是否明知存在不同的价格，如果商家没有隐瞒，消费者知道存在不同的价格自愿做出的选择，那么就不是“大数据杀熟”，反之则是‘杀熟’。”

今年春节期间，一位复旦大学教授带领团队在全国多个城市进行打车，做了一项网约车出行调研，最终得出一些结论：手机越贵的用户叫到昂贵车型的概率也越大；在优惠层面，苹果手机获得的优惠也要比非苹果手机更少；“熟人”打车比“新人”贵；打车人越多，打车费越贵。另外调研当中还发现实际支付车费比预估费要高，而这样的情况占比高达80%。这个调研一经发布，就被业内定性为网约车存在“大数据杀熟”行为。

针对这个调研结论，以滴滴快车为例，来咖智库也做了同样一个小测试，但发现了不一样的结果。比如考虑到新老用户的不同，我们将用户分成新注册、已注册非活跃和已注册活跃这三类用户，在同一时段、同一目的地发单打车，页面上呈现的预估价格是不同的，但这个不同是因为有优惠券的存在，如果扣除优惠券的话，那么整体预估价都是32元，仅有0.2元的小差距（见图一）。