出品｜虎嗅大商業組

作者｜李玲

頭圖｜視覺中國

315不痛不癢地結束了，消費者的困擾卻仍在繼續。

就像被曝光的非法收集消費者面部信息的行為，互聯網時代，每個人對平台來說都隻是一個數據。而随着互聯網平台滲透進生活越深，其作為現代生活的基礎設施作用越強，數據的力量也愈發讓消費者畏懼。

3月3日，複旦大學教授孫金雲發布關于網約車的調研結果後，“手機越貴打車越貴”詞條沖上熱搜。這800多份樣本的研究裡，一個可怕的答案呼之欲出——我們都被大數據“殺熟”了。

預估價20多元，實際卻花了小40元；同一家外賣餐廳，和同事買了一個套餐卻貴了不少……這種價格偏差幾乎無處不在。大數據殺熟與互聯網産業發展可謂如影随形，相較此前屢屢被揪出的訂酒店、訂機票，打車這種剛需場景的大數據殺熟更容易讓消費者心生憤怒。平台對穩定貢獻的老顧客，遠不及對新人熱情，也讓老用戶愈發感受到了欺騙。

但業内人士金源告訴虎嗅，這種價格差異很大程度上是供需關系下的必然結果，網約車定價機制也并非針對個人，而是一個區域或某一類群體的運營策略，有其合理性。

在她看來，用戶是互聯網産品的生命線，平台針對用戶的消費行為進行運營，是可持續經營要求下的合理行為，也是整個互聯網行業“約定俗成的事情”。

網約車平台有着複雜多變的定價體系，這導緻了預估價往往與實際價格相差巨大，用戶的心理預期與實際付出不符合，加上一些隐藏的規則，更讓用戶笃定“貓膩”的存在。

預估價為何總是“虛低”

網約車預估價主要由兩個因素決定：時間和裡程。在一定路程内，時長費和裡程費組成了實際費用；超過一定距離後，會産生遠途費。這是常規的定價體系，不同的網約車平台略有不同，如每公裡單價、是否分段計價，此外大體的規則基本相同。

現實中，造成預估價與實際價格出現偏差的原因有很多，關聯最密切的的是路況。這裡分為兩類：即時出行訂單與預約訂單，前者的預估數據會比後者準确。

即時出行的預估價格是根據當前路況評估所得，而預約單的價格形成就複雜得多。預約單發布時間與出發時間存在一定間隔，系統估價基礎是導航的大數據算法，通過收集巨量用戶的曆史數據，再以曆史數據平均出一個數值預估路況。

但實際出發的情況不會完全符合預估路況，遇上交通事故、惡劣天氣、特殊時期的政策等，也會影響預估價的準确性。

除實際行駛路況、司機開車風格等因素，走了哪條路也至關重要。系統預估時會按路線最近去算，實際走的時候導航會優先高速，這時會産生較大價格差異。

“正常情況下的價格差異，基本都出在時長上，而時長是一個非常不可控的因素，造成的差異在早晚高峰特别明顯。”金源表示，裡程因素通常較為固定，除非司機繞路或換路線。以現在網約車平台對路程的把控程度來看，繞路很難實現，換路線則可能在用戶主動要求下實現。

實際價格與預估價有偏差就是被“殺熟”了嗎？當然不是。

如果用戶打車的同時用導航，會發現導航永遠比網約車計時準确，這是因為導航在實時獲取位置信息，實時刷新路況、更新到達時間與價格，網約車預估價則在下單那一刻就固定了。基于路況的多變性，整個網約車行業預估價與實際價格有合理的浮動範圍，即上下10%以内。

你是如何被“殺熟”的

那麼，起點和終點相同 ，時間長之後價格卻從30幾塊漲到了50多塊，這種現象又如何解釋？

“這種情況有可能是平台調整價格了，也有可能計價方式變了。網約車平台改價還是挺頻繁的。”金源舉了個例子，按起步價模式算，以前起步價是15塊錢，三公裡10分鐘以内都是10塊。平台調價後，表面上看起步價還是15塊錢，但有可能起步範圍隻含兩公裡；或者原來說1公裡1塊錢，10公裡以内都如此，平台改變計價規則後，第1公裡到第5公裡每公裡1塊錢，再往上每公裡的單價逐級增長。

調價不隻按照時間和裡程推進，也可以針對人群和地域。

平台定價不似用戶想象中的一個地方統一價，而是劃分成很多塊區域運營，每個區域采用的定價系統都可能不是一套，價格自然也會出現差異。典型如，消費者在機場打車與在機場旁邊小區打車的定價規則就可能完全不同。

這種細微規則的改動，直接影響着用戶最終的付款金額，但通常用戶不會關注這種隐藏在深處的變化，隻能在付錢時深刻感受到價格偏差帶來的不爽。

此外，平台因人而異的運營策略下，也會加劇這種價格差異。

“平台都會做用戶分層，判定用戶是活躍用戶、流失用戶還是新用戶，給到不同的優惠。越大的網站數據量越大，其分層就越細緻，越細緻的分層對應的運營策略就越精确。”金源說，“從技術上來講，實現分人群、分地域、分時段的定價機制，沒有門檻。”

加上現如今各個平台建立起的會員體系下，用戶權益的差異，使得對應的優惠政策也完全不同，平台能夠實現真正的“千人千面”。

可怎麼判斷是不是區别對待用戶呢？要從網約車定價依據講起。

網約車定價體系是一個複雜且多變的龐大系統，這個系統的定價依據，基于用戶行為和用戶需求，取決于供需關系。

比如，一個站點的用戶需求量非常大，而車又偏少，匹配效率低，平台就會采取漲價的方式抑制需求，提高匹配，以此實現利益最大化。

具體來說，如果區域内有100個用戶有用車需求，但隻有10輛車，平台隻能匹配10單，此時平台通過價格調升抑制需求，當價格調到剩下50人仍要打車時，不管這50個人在不在平台打車都不重要，因為需求仍大于供應，但此時平台匹配10單的利潤就遠大于開始。

在網約車行業，供求關導緻的價格變化無處不在，典型如高峰和平峰時期的價格差。除這種消費者不能看到的系統内部調控，擺在明面的調價如平台的動态調價，臨時加價××倍……

以滴滴為例：滴滴快車使用的是排隊政策，因為快車的用戶群體對價格較為敏感，可能不會接受加價的方式。滴滴禮橙專車用的是加價策略，用加倍的價格來抑制需求，讓接受高溢價的即時出行需求者得到運力。

特權價差與認知偏差

如果基于供需關系進行調價進行用戶篩選是合理的，那麼通過會員特權插隊呢？

當前，各家平台都試圖通過會員體系鞏固用戶粘性，由此賦予了級别較高用戶插隊的權益——快速通道。也就是說，即使消費者接受了高峰時期的漲價，也會面臨被高級别用戶插隊。

目前各個網約車平台排隊的技術實現方法不一樣，有的平台是直接插隊，有的平台會将排隊做成兩個序列，就像去機場櫃台辦理托運，普通用戶一個隊伍，金卡用戶另起一隊。

“快速通道肯定會傷害到一部分正在排隊的用戶的利益，這是必然的，但平台必須保障高等級用戶的用戶體驗。”她稱。

但是，排隊的優先權益本質依據是公司經營的利益最大化原則。活躍用戶的高等級權益是通過忠實、穩定的消費行為獲得的，相比偶爾使用的低頻消費者，平台會優先保障前者的權益和服務體驗，以達到運營的高效率與經營的持續性。

“即使兩個人在同一個地點一起下單，所面對的供應關系也不盡相同。”在金源看來，不同手機或賬号顯示的價格不一樣，并不代表是被大數據殺熟了。

當下，每個人在平台面前就是一個數據，平台為了自己的經濟效益，會對現有規則進行調整。這裡有消費者能感知且看見的，也有看不見的部分，比如給新用戶或者非活用戶的獨家優惠。

“特别是這種雙向匹配的平台，看不見的調整一定存在，因為本身有一定的動态空間。而平台要實現利益最大化，就要實現更多的供需匹配。”

在網約車行業，動态溢價和降價随時都在發生。如果當前的需求溢出，平台就會漲價；如果供給溢出，價格就會調降。

時間、裡程、路況等導緻的價格偏差不可避免，且也是技術無法解決的問題。但如插隊這樣的會員權益，能否做到每個用戶人人平等，每個地域人人平等，确實存在區别對待的情況。

而孫金雲教授的研究結果，打車費用和手機價格相關，技術上确實沒有障礙。因為諸如手機品牌、型号、操作系統、适配情況，甚至是屏幕分辨率，在用戶下載App的那一刻就不再是秘密。而平台通過行程信息的數據積累，可以推導出更多用戶信息。

但從平台的角度看，“願意花錢買貴手機的人，不見得願意花錢打車，我還不如去獲取你的出行信息更直接。”她認為，這兩部分用戶并不重合，平台運營是為了利益，幹這種事情“不值”。

“在整個互聯網行業，隻要需要做用戶運營，所謂的大數據殺熟就是一個約定俗成的事情。”金源認為，用戶是互聯網産品的生命線，平台要促活、要留存，針對用戶的消費行為進行運營就不可避免。

“如果你是一個活躍用戶，平台肯定不會在你身上過多投入，而會把有限的成本投入到更多的流失用戶或新用戶身上，以達到用戶量的累積增長。”

平台始終會根據經營利益制定規則，而不是從個體角度去做決定。她認為，目之所及的大數據殺熟現象，更多是平台針對不同活躍度用戶進行的區别運營策略，在大衆眼中産生的認知偏差。

“平台會把更多的預算花在新用戶和流失用戶上，但絕對不會給活躍用戶漲價，因為大家都是用腳投票，你漲價用戶就會選擇其他平台，反而會導緻用戶流失。兩個月後平台可能需要更多成本才能把用戶召回來。這非常不劃算。”

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