美团外卖大数据“杀熟”，程序员成了“接锅侠”，简直不讲武德！

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了美团外卖大数据“杀熟”，程序员成了“接锅侠”，简直不讲武德！，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5582字，纯文字阅读大概需要8分钟。

内容图文

美团回应

十年前，我们收到的互联网公司的邀请函上，通常会有一句“我们希望成长为一家受人尊敬的互联网企业”。因为这句话出现的过于高频，以至于我们把这当成了一种固定的格式和客套。

但十年后的这个午后，看着美团关于大数据杀熟的回应，我居然开始怀念起了那个追求理想在乎体面的年代。美团的回应，不仅不够真诚，还在偷换概念。

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事情的缘起是，近日，自媒体“漂移神父”的一篇《我被美团会员割了韭菜》文章引发热议。大数据杀熟再次被搬上了台面。文章讲述作者发现在开通美团外卖会员后，常点的一家店铺，配送费由2元涨至了6元。在向客服投诉后，配送费降至4元，然而非会员的账号显示依然是2元。后续美团客服回电作者，表示补偿十元红包，并将账号提交给技术查找原因，但截止原文作者发稿并没接到任何处理结果。作者还发现，这种情况不是“个案”，几乎所有外卖商户，会员账号的配送费超出非会员配送费1至5元不等。

网友态度

这件事在全网引起了大家的热议，微博热搜都干到了前十。我这里找了一些网友的评论，其中不乏别的内容爆料，大家一起来看下。

美团平台商家：

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会员价格不同：

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满减活动不同：

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平台吃三方：

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可见广大网友也是深受“大数据杀熟”的毒害啊！

有时候还挺疑惑，程序员是不是正在成为新的崛起的力量，在统治这个世界。但不可否认，数据和算法成为更有力量的工具后，我们在现实生活中的羸弱也可能变得更加隐蔽。

1、大数据杀熟并不准确，大数据宰客更熨帖

其实大数据杀熟，是一个通俗的说法，并不准确，更贴切的应该叫“大数据宰客”。既然是宰客，就不会刻意区分什么“生熟”，判断的核心依据是用户对价格敏感程度。对价格越敏感的用户，越不容易被宰，反之，对价格越无感，越被平台喜欢。

价格不同

为此有人专门采访了资深的程序员和产品经理，在沟通中，大家普遍表示，大数据杀熟其实就是用户画像、用户行为分析的一种隐蔽的、不道德的技术行为。现在我们都知道，互联网公司手里掌握着海量的用户信息，这已经是个公开的秘密。而前面说的用户画像和行为分析，也已经是大数据分析领域非常成熟的分支了，只要有足够多的数据和适当的挖掘方法（并且根本不用很高深的算法），就很容易将用户界定为“熟客”还是“生客”，然后决定要不要“宰”。

换言之，之所以会出现大数据杀熟这种现象，根本原因是互联网公司能够得知我们在网络上的一举一动，主要包括几个方面：

1、通过在H5页面、App、小程序内埋点收集用户的点击流；

2、采集我们注册时填写的基础用户信息、手机机型信息、精确定位信息等；

3、采集所有的交易数据（订单、优惠券、会员等）；

4、甚至可以获取到其他来源的信息，如浏览器历史和Cookies等；

在这些数据的基础上，通过企业内部预先设定好的维度和算法，将用户抽象成定性或者定量的标签集合，形成的就是技术领域的用户画像（profile）。一套成功的用户画像系统可以勾勒出用户高层次的方方面面的属性，以电商领域为例，一个用户的画像中除了包含基础人口统计学标签之外，还会包含消费品牌偏好、品类偏好、下单时间特征、消费档次、优惠券/积分使用偏好、活跃度/流失倾向、黄牛倾向等等数十到数百个维度的标签。用户在企业的后台是绝对数据化的，因此非常方便互联网巨头们对每个用户都自动化地做出利益最大化的决策。

用户画像

 

并且随着实时处理技术在近几年的突飞猛进，用户画像在互联网巨头的后台里是可以随着我们的一举一动而在亚秒级别内发生变化的，也就是说杀熟动作是随时随地都有可能发生，用“缓存”来应付是说不过去的。美团之所以这么措辞和回应，是因为他们觉得大部分用户不懂技术，可以轻易地被搪塞过去。

2、为什么说美团宰VIP用户的产品策略很短视？

但具体到美团对VIP会员杀熟这件事上，反应出的还是美团产品策略的短视和愚蠢。既然用户都已经购买了VIP会员，就表明他想长期使用这个服务，并且愿意为这个“便宜”付费。也就是说，这样的用户，已经是粘性极高的用户了，平台应该对他们表达更高的善意，又何必对他们再砍一刀呢？

美团产品策略的失心疯在于，他们认为购买了VIP会员的用户既然付费意愿更高，那么就可能更容易被宰。但产品经理和技术可能忘了一点——会买VIP会员的大多其实也是价格敏感用户，希望买了之后得到的优惠更多，平台方是笃定利用用户信任这一点来宰客的。但同时，用户只需要用最简单的交叉验证就能让平台露出马脚。这就是偷鸡不成蚀把米。

而我们日常听到的智能推荐，和大数据杀熟的技术基础其实是相同的，只不过是从不同的角度来利用用户画像——智能推荐会综合考虑用户的各类偏好，给用户呈现Ta可能感兴趣的商品，提高用户购买欲；大数据杀熟是挖掘用户对平台的依赖程度和消费习惯，试图在定价层面从用户身上榨取更多的利益，动机不纯。

杀会员

 

3、面对大数据宰客，作为消费者我们如何反击

面对互联网公司的大数据宰客，我们是不是一点办法都没有呢？当然不是。

核心思路就一点，既然互联网公司大数据宰客是以用户画像和行为分析为基础的，那么如果反杀熟，很简单，那就尽量让互联网公司拿到假的用户画像。

还是以电商类平台为例，可以不定期地在购物车、收藏夹内加入一些自己实际并不感兴趣的条目，让用户画像后台无法精准地判断在哪个方面下手宰你。另外，可以在一段时间内集中使用优惠券下单，如果没有优惠券，则不下单，就是构造一个自己是极度价格敏感用户的画像，这样平台为了增加转化率，不仅不会自动提价来杀熟，还会把补贴更多地发送给你。

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大数据杀熟

算法主导下的平台，往往就像“渣男”，你对它越好，它越是宰你。但你越是对它爱答不理，它就会为了活跃度、留存率这些数据和指标，想尽办法讨好你。这到底是人性在算法下的扭曲，还是道德在利益前的沦丧，我们不得而知。

还有一个更简单粗暴的粗暴，就是在不使用时直接卸载APP，并且不保留任何用户数据，等需要时再重新装回，用完再继续卸载掉。说白了，就是将自己伪装成流失倾向非常大的用户，平台一般都会非常顾及留存率，会加大优惠力度来挽留你。比如阴阳师，就是个“杀熟”的典型，如果每天都氪688，肯定越氪越非，但是卸载十天半个月之后十抽出SSR概率甚大。

如何判断自己有没有被大数据宰客，最简单的办法就是找其他人用同样的APP进行同样的操作，来验证。

现在，关于互联网垄断的讨论很多，作为普通用户，我们希望互联网公司能有好的发展，在提供好的服务的同时，保护好我们的隐私。但在这种风口浪尖，美团提供了一个很恶劣的样本。在用户对美团的行为发出质疑后，美团给该用户退了钱，那么我们不禁要问，那些没发声的用户呢，美团既然能测算出一个用户的损失，其实就有能力测算出更多用户的损失，因为这背后都有算法和数据支撑。

你们对此怎么看呢？欢迎评论区留言。

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内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的美团外卖大数据“杀熟”，程序员成了“接锅侠”，简直不讲武德！全部内容，希望文章能够帮你解决美团外卖大数据“杀熟”，程序员成了“接锅侠”，简直不讲武德！所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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