“今年過年度假，我跟朋友同一天在某豬上訂了某一酒店的高級大床房，我是老用戶，朋友是新用戶，本以為老用戶還可以打個折，結果付款發現，老用戶的房費229元1間，而新用戶的房費220元1間，另享受5元買立減優惠，實際215元1間。”
接受“中國經濟網”關於“大數據殺熟”的採訪時，該在線旅遊服務平臺老用戶王女士一臉疑惑。
“大數據殺熟”是指在大數據算法支持下，同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多的現象。簡單來說，就是以往線下社會中“老客戶不如狗”的殺熟現象，在大數據的作用下，蔓延到了線上。
“大數據殺熟”現象之普遍，可能超出了你的想象。
3月27日，北京市消費者協會發布“大數據殺熟”榜單。據調查，多達56.92%的消費者經歷過“大數據殺熟”，其中，購物、旅遊、打車領域是重災區。
44.14%的被調查者在網購時經歷過“大數據殺熟”，39.5%的被調查者在旅遊平臺上被“大數據殺熟”，而被網約車平臺“大數據殺熟”的則有37.17%。
換言之，只要生活在移動互聯網時代，你的衣、食、住、行基本就和“大數據殺熟”相伴，逃不脫、躲不過。
你是否有過不網購時平臺狂送優惠券，下單時卻沒一張合適的經歷?你是否在訂房時發現多次瀏覽同一房間，最後價格上漲或者瞬間滿房?你是否在下定機票時，經常被默認勾選“航空意外險”和“延誤險”?
在我們加速進入移動互聯網時代、享受便捷服務的同時，信息風險也在加速擴張：在我們在註冊APP輸入個人身份信息時、當我們在無條件勾選用戶隱私政策時、在我們選擇個性化推薦時，大數據產生了，“大數據殺熟”也隨之而來。
面對洶湧而至的“大數據殺熟”，作為科技產經媒體的“前瞻經濟學人”，將在近期推出“大數據殺熟”專題。專題將全面覆盤“大數據殺熟”突出的行業，解析“大數據殺熟”原理，探討“大數據殺熟”的規避方法，並展望真正能夠體現大數據價值的產業。
目前，專題部分文章已經發布，現在下載“前瞻經濟學人”APP，搜索關鍵詞“殺熟”，與我們一同探討“大數據殺熟”的背後真相!
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