“大数据杀熟” 一词频繁进入大众视野，尤其在《个人信息保护法》相关讨论中备受关注。
《个人信息保护法》把生物信息纳入敏感个人信息范畴，以及规定人脸识别必须获得用户单独同意等条款，无疑是极具前瞻性的举措，就像精准的 “防火墙”，有效管控了人脸识别技术因广泛应用而滋生的潜在风险。
我们日常所说的 “大数据杀熟”，从学术的专业视角来看，它有着更为正式的称谓——“价格歧视”。
从经济学角度来看，价格歧视并非新生事物，它自人类商业行为诞生之初便如影随形，已深深嵌入商业社会的肌理，成为其不可或缺的一部分。
让我们依据微观经济学的基本原理来探究，价格歧视得以存在的关键密码，就在于商品所具备一定程度的不可替代性。
以煤炭市场为例，众多煤矿开采出来的煤炭，从本质属性和实用功能上看，几乎相差无几。
在这样充分竞争的市场环境下，假如某一家煤矿妄图抬高价格，其他煤矿必然会迅速做出反应，以更低的价格投入市场参与竞争。
如此一来，这家煤矿想要在煤炭产品上实施价格歧视策略，无疑是难上加难。
而反观像LV这样的奢侈品，其独特的品牌文化、精湛的制作工艺以及深厚的历史底蕴，共同铸就了独一无二的品牌价值，使其在消费者心中具有不可替代的地位。
无论品牌方如何划分产品档次，推出多少款式系列，消费者若想拥有带有 LV 标识的产品，就只能在其品牌构建的销售体系内进行选择，这无疑为价格歧视提供了肥沃的土壤。
在传统商业发展过程中，价格歧视衍生出了形形色色的表现形式。
以美国奥特莱斯为例，它将店铺选址在远离市中心的偏远地带。
中心城区的高收入群体，由于对时间成本和出行便利性较为看重，往往不愿花费大量时间驱车前往奥特莱斯购买商品，因而依旧会选择在市中心的高端商场购买价格高昂的商品。
而那些对价格较为敏感的普通消费者，他们更愿意为了追求性价比，不惜花费时间和精力，驱车前往奥特莱斯购物。
同时，奥特莱斯还在商品层面精心布局，通过设置一些看似微不足道的差异，如商品的颜色、细节设计等，以及制造一些像购物环境、服务流程等方面的不便，巧妙地将价格敏感人群和价格不敏感人群区分开来，进而针对不同群体制定差异化的价格策略，实现利润最大化。
当我们将视角切换到互联网平台，就会发现直接对大数据杀熟进行管控，往往难以达到预期的理想效果。
以打车软件为例，在同一时刻，不同用户从 A 地前往 B 地，却可能看到截然不同的价格，这无疑是价格歧视在互联网领域的典型体现。
面对这种情况，监管部门出台规定，要求相同商品在相同时间段内不得设置不同价格。
然而打车软件却能轻松绕过这一监管限制，通过发放不同额度的优惠券来实现变相的价格歧视。具体而言，它们会利用大数据分析技术，精准识别出价格敏感人群，向这部分用户发放更多的优惠券；而对于价格不敏感人群，则减少优惠券发放甚至不予发放。
假如监管部门进一步收紧对优惠券发放的限制，打车软件依然有应对之策。它们可以设计一些趣味性的小游戏，通过巧妙的游戏规则设定，吸引价格敏感人群参与游戏，用户通过完成游戏任务获取相应的优惠券。
如此一来，打车软件依然能够达成价格歧视的目的。
这种监管措施的实施，最终的结果往往只是迫使企业摒弃以往那种简单粗暴的大数据杀熟方式，转而回归到传统商业社会中，通过设置更为隐蔽、巧妙的小障碍来实施价格歧视。
而对于广大消费者而言，他们并未从这种监管中获得实质性的利益提升。
造成这种现象的根本原因在于打车软件在市场中占据了垄断地位。
在这种情况下，用户由于缺乏其他可供选择的出行服务平台，只能无奈接受打车软件的定价规则，陷入被动消费的困境。
在传统商业社会的运作体系中，价格歧视同样离不开数据分析的有力支撑。
航空公司就是一个极具代表性的例子。航空公司在制定机票价格时，会深入分析不同时间购票人群的行为特征和消费偏好。
比如留学生群体通常预算有限，对机票价格较为敏感，并且他们的出行时间相对集中，多集中在开学季和假期前后。基
于这一分析结果，航空公司会在这些时间段适当降低机票价格，以吸引留学生购票。
而商务出差人群，由于出行费用由公司报销，他们对价格的敏感度较低，更注重出行的便捷性和时效性。
因此，航空公司在面对这部分人群时，会提高机票价格。尽管在同一时间点，不同销售渠道的机票价格可能存在差异，但这恰恰生动地展现了数据分析在价格歧视策略中的运用不断深化和升级。
在这种情况下，监管部门若将精力集中在管控企业依据何种特征来区分用户、实施价格歧视，无疑是舍本逐末之举。
真正的关键在于从市场层面审视垄断行为是否对消费者权益造成了实质性侵害，以及从技术层面深入探究企业的算法模型和目标函数究竟在优化何种指标，是否符合公平、公正的市场原则。
从价格歧视的独特视角深入剖析，我们会惊异地发现，大多数消费品品牌的建设历程，实际上就是一场精心策划的价格歧视实施过程。以某知名运动品牌的鞋子为例，从生产工艺和实际质量来看，它与莆田小厂生产的鞋子或许并无本质区别。
然而，该品牌通过邀请知名体育明星代言、投放大量高端品牌广告等一系列营销手段，成功地塑造了高端、专业的品牌形象。
在消费者的认知层面，这两者已然被划分为截然不同的产品类别。
通过这种方式，该品牌成功地从充分竞争的市场环境中脱颖而出，进入了垄断竞争市场。在这个新的市场格局中，品牌方可以凭借其独特的品牌优势，通过一些看似细微的产品差异来实施价格歧视策略。
比如，在鞋子中加入一个宣传具有特殊功能的小气垫，尽管这个气垫的实际功能可能并没有宣传中那么神奇，但品牌方却可以以此为卖点，将产品价格提高数倍。
对于那些对价格不敏感，追求极致舒适性和品牌体验的消费者来说，他们愿意为这一微小的差异支付更高的价格。又比如，将传统的系带方式改为更为便捷的搭扣设计，品牌方同样可以借此提高产品价格。
通过这些方式，品牌凭借其在消费者心中的独特地位和产品的特异性，具备了一定程度的垄断属性，从而能够进一步细分市场，针对不同价格敏感度的消费者实施精准的价格歧视策略，获取超额利润。
让我们再次回到《个人信息保护法》中关于大数据杀熟的问题探讨。
从价格歧视的专业角度进行深度剖析，我们不难发现，试图通过法规来全面管控价格歧视，在现实中面临着巨大的挑战。
商业社会历经数千年的发展演变，在这漫长的历史进程中，无数的商业实践和制度探索都未能成功地将价格歧视彻底消除或有效管控。这足以说明，价格歧视已深深扎根于商业社会的本质特征之中，成为一种难以避免的经济现象。
当然，我们必须明确，对于那些毫无正当理由、明目张胆地愚弄消费者的价格歧视行为，比如在同一时间点，相同商品针对不同用户显示完全不同的价格，且不存在任何合理的解释或差异因素，这种行为严重违背了市场公平和诚信原则，必须予以严厉监管和惩处。
然而，我们也应该清醒地认识到，不能对法规在根本上解决价格歧视和大数据杀熟问题抱有过高的期望。
文本内容源自@北冥乘海生的视频内容
小迷糊
在中国，只要涉及电子销售的都有数据杀熟。记得20年前是通过携程网络订票才感觉出来的，不同用户同一旅程足迹价格不同。