倘若搁置具体应如何定性的争议 。“大数据杀熟”所表现出来的现象和逻辑还是存在相当大的问题 。
另外 。也有专家表示 。这一价格机制较为普遍 。针对大数据下价格敏感人群 。系统会自动提供更加优惠的策略 。可以算作接受动态定价 。与其称这种现象为“杀熟” 。不若说是“杀对价格不敏感的人”：一罐可乐 。在超市只卖2元 。在五星级酒店能卖30元——这不能叫价格歧视 。而是因为你能住得起五星级酒店 。那么你就是要被“杀” 。这样的例子在现实中比比皆是 。
但是 。这个理论套用在“大数据杀熟”上却并不恰当 。一个关键问题是 。一罐可乐的正常价格是透明的 。所以在五星级酒店的溢价是公开的 。但“大数据杀熟”却处于隐蔽状态 。多数消费者是在不知情的情况下“被溢价”了 。此外 。将老顾客等同于“对价格不敏感的人” 。也有偷换概念之嫌 。
还有声音将“大数据杀熟”归咎为“大数据精准靶向坑人” 。本质上说 。大数据技术并无原罪 。由此所衍生的“杀熟” 。归根结底不过是一种商业套路 。这一定价“潜规则” 。正是依据大数据所形成的用户画像和消费习惯进行精准溢价 。
但反过来说 。它也可以对老顾客实行精准优惠 。所以 。不必将“大数据杀熟”视为大数据发展的必然现象 。真正要担心的是 。这一现象可能给大数据这一技术的未来发展制造“污名效应” 。
2、精准营销又是什么？
精准营销（Precision marketing）的概念是由营销专家菲利普·科特勒在2005年底提出 。他认为企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通 。需要制定更注重结果和行动的营销传播计划 。还有越来越注重对直接销售沟通的投资 。简单来说就是5个合适 。在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人 。像恋爱一样 。让消费者能够一见钟情、二见倾心、三定终生 。实现产品与用户多维度的契合 。
文章插图
到了互联网时代 。亚马逊的个性化推荐大幅增加了其销售量、腾讯的精准广告投放 。成功把粉丝和流量变现、Google搜索页面动态调整 。让推荐更符合用户心意 。提高了搜索的效率 。这些事例都成为业界口口相传的大数据营销经典之作 。
进入大数据时代 。一切营销行为和消费行为皆数据化 。营销逐渐的成为了一个数字游戏 。数据分析和数据管理成为了营销人员的核心竞争力 。数据贯穿营销过程的始末 。
通过大数据计算 。能够准确推测用户的真实需求 。将用户想要的、喜欢的精准到达 。有效的导流、用户触达和促进销售 。谁是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系发展 。这些问题的答案已经可以显现于眼前 。
而「大数据的精准营销」与「大数据杀熟」有着本质的区别 。但不管最终如何定性 。技术如何进步 。一个诚信、透明、公平的市场交易环境所对应的市场伦理——无论是线下还是线上 。都应该是一个成熟的商业社会所共同追求和呵护的 。
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