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逻辑|算法与定价：“大数据杀熟”的底层逻辑丨蔚言大义

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逻辑|算法与定价：“大数据杀熟”的底层逻辑丨蔚言大义
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当我们已经习惯数字科技给我带来的消费便捷体验时 ， 对于数据安全、大数据算法的控制担忧也逐渐出现 。 目前针对这些问题 ， 全球企业的做法是什么？目前我们拥有什么样的选择方案 。 本文旨在通过梳理定价模式的变迁 ， 试图拆解今天我们定义里大数据杀熟的底层逻辑 。
——编者
一
2000年9月 ， 亚马逊网站进行了一项动态定价实验 ， 它把DVD根据客户的购买历史以不同的价格（最多相差40%）出售给客户 。 当该实验的消息被曝光后 ， 消费者隐私团体提出了严厉批评 。 而亚马逊公司也公开道歉 ， 并向6896名客户退回相关款项 。
此后《华盛顿邮报》在一篇名为《网络上的价格标签模糊不清：你支付的费用可能取决于你是谁》（On the Web Price TagsBlur: What You Pay Could Depend on Who You Are）的报道对此事进行了跟踪：“虽然DVD的动态定价在媒体上得到了更多的关注 ， 但亚马逊的动态定价实际上是在2000年5月首次被发现的 ， 当时它被发现在一个流行的MP3播放器上向一些客户提供超过20%的折扣 。 除了动态定价外 ， 企业还利用消费者资料数据来定位广告和进行产品推荐 。 事实上 ， 使用消费者档案数据的定制广告的售价是无目标广告的十倍 。 ”
20多年过去了 ， 这种动态定价进展如何？随着互联网从PC端向移动端的转变 ， 动态定价问题并未得到解决 ， 相反 ， 还出现了个性化动态定价 。
从全世界范围看 ， 尽管隐私问题受到更多关注 ， 而且也有更多的法律限制商家使用个人信息 ， 但是消费者的担心并没有完全消除 。 再加上媒体上时不时传来“大数据杀熟”的报道 ， 很多消费者都会在琢磨一个问题 ， 我是不是获得了特别待遇 ， 被算法“歧视”了？法律该怎么管？
二
通常来说 ， 算法是“在计算或其他解决问题的操作中要遵循的过程或规则集” 。 在收入和收益管理的背景下 ， 算法通过计算商品的最佳分配并相应地调整价格来最大化收入和利润 ， 这种通常使用算法或软件来确定价格的策略被称为“算法定价” 。 从历史看 ， 算法定价并非始于互联网 ， 而是源于航空公司 。
航空公司不仅初始投入巨大 ， 而且每次飞行都有庞大的开支 ， 因此好的定价系统是航司运营良好的前提 。 长期以来 ， 航空公司的目标是以最大限度地提高收入的方式来确定座位价格 ， 并形成了独具特色的收益管理系统（Revenue & PricingManagement System） 。 考虑到不同客户群的支付意愿的巨大差异 ， 航空公司通过限制性的票价规则来区分他们的票价 ， 使每个客户群倾向于不同的票价等级 。 这些规则包括：同一位置不同时间价格不同 ， 同时还根据票价来确认相应的退改签规则 。 收益管理系统限制高需求航班的低票价供应 ， 以便为未来更高的收益预订保留座位；同时还设置座位库存水平 ， 以最大限度地提高航班总收入 ， 同时平衡出发时未售出的座位(库存的浪费）和没有足够的座位来满足高收入的最后一刻的需求（需求溢出） 。

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