需求价格弹性名词解释（大数据杀熟）

一只脚踏入强监管

最近的，无非就是“大数据杀熟”这个概念了。 随着互联网在整个弱监管期间，野蛮的发展和生长，这个概念开始逐步地走进了广大人民群众的视野，成为茶余饭后，大爷大妈讨论的话题。

我们都知道一句名言：“当社区大妈跟你说牛市来了的时候，你就该卖了”。

没错，时间到了，就是现在。

“大数据杀熟”已经开始进入了国家管控的范围，通过即将发布的《个人信息保护法》，正式走向全面监管，我们即将或者说已经开始逐步进入全面强监管发展阶段。

有人说，这太宏观了，跟我们老百姓关系不大。 我说“不”。

每一个顶层操作，最终都会通过企业，传导到每一个劳苦大众身上，再由劳苦大众将效果反馈到顶层，我们最有可能是受益者，也最有可能是受害者。

大数据杀熟 or 大数据杀猪？

回到正题上，首先我们来看看什么叫“大数据杀猪（熟）”，让我来用通俗幽默的语言来解释下。

字面意思上，大数据隶属于科技范畴，杀熟是经济行为，这俩相亲结合之后，妥妥的金融科技产品，与时代发展规律相吻合，而问题则出现在这个叫“杀熟”的身上，学名叫做“价格歧视”。

• 通俗的来说大数据，就是你的五行八卦，生辰八字，生活行为习惯，你的一举一动。
• 通俗的来说价格歧视，就是你买的比别人贵，或者你买的比别人便宜。

究竟他们两个是怎么结合做到杀猪的呢？且听我们来举一些例子来讲解

批发 or 零售

一个大家都很熟悉的名词，便宜的代名词，经常买完结果囤到过期都用不完。

这就是一种价格歧视，我们管它叫二级价格歧视。 从商家的角度来说，批发比零售挣得更多，获取的利润更大。

有人不禁说了，这不是扯淡么，都降价了，这不就是“江南皮革厂倒闭了，通通10块了！通通10块！”的节奏么？那是因为你还没有明白一个道理：存在即合理。

商家抛出橄榄枝搞批发。 对于消费者来说批发价等同于降价销售，因为在我们的认知中，原价是公平的，一旦售价低于原价，我就认为我占了便宜。 批发的原理，就是薄利多销。 一般这种都是需求弹性大的商品，通过降低售价从而增加销量，销量的增长幅度超过价格下降幅度，从销量✖价格角度来说，促使提高整体收入。

比如，张三10块钱卖了3斤猪肉，收入30元。 以8块钱价格出售，可以卖出去5斤，收入40元。

换句话说，只要你吃得多，商家也合适，你也合适，因为不浪费。

劫富 or 济贫

所谓的大数据分析、客户画像，可以简单理解为对客户行为的数字化。 根据不同的数字组合，消费者会被打上不同的标签，商家根据标签来进行定价，实行三级价格歧视。

那是不是简单理解为，某一样商品消费者搜索得越多，最终呈现给此人的价格就越贵呢？

不全面。 这只是其中一种方式。 因为市场不是垄断的，同一款商品会有很多销售者，消费者在他们中间，对于价格会有横向比较，卖得贵不一定会成交。

精髓是向愿意出高价的人标识高价，向愿意出低价的人标识低价。

存在即合理。

标识高价的，投机方式赚取高差价利润。

标识低价的，走批发方式赚取数量上的优势。

一个商家，在富人和穷人中间，两头赚钱，就像一个杠铃的两端。 根据28原则，富人和穷人占比大概在20%和80%，80%的财富集中在20%的富人手里，执行这种策略，就有80%的可能在富人身上赚更多的钱，同时也有80%可能在穷人群体里赚更多的钱。

有人会问了，富人明知自己被要了高价，为什么还要买？这个问题我们将在后边的章节中进行分析和解释。

磨刀霍霍

杀猪的手法告诉你了，接下来让我们看看是如何动刀的。

在现实中，价格歧视是一个融合的方式，不是仅有二级，也不是只有三级。

• 假如一个商品利润3元，零售可以卖100个，销售商这时的收入是300。
• 销售商搞批发，二级价格歧视，一个商品利润降低到2.5元，但是销售数量可以提高到150个，销售商这时的收入是375。
• 在批发基础上，再搞三级价格歧视。 对于有钱的老板，把价格提到2.7元，由于同一个老板需求的数量短时间不会变化，所以还是150个，销售商这时的收入是405。

实行价格歧视的依据，就是依赖大数据分析出来的结果。

回到实际场景中：

• 张三早高峰打车排队时间很长，李四排队5分钟。
• 张三机票25000，李四只要18000，甚至张三和李四都看不到某一趟航班。
• 张三外卖麻辣烫25，李四外卖+优惠券只要24.5，王五第一次购买直接18拿走。

这些都是大数据杀熟的典型案例。

有人又会问了，根据上边说的，价格歧视有利于销售商，但是有时候不也对消费者有好处么，比如批发或者济贫，对于消费者来说价格是下降的，但是为啥我一直是被当猪看呢？比别人花得多呢？

那是因为，你在不知不觉中，被划分到了富人区域。

科技以人为本，不是宰人为本

接下来，让我来回答之前的两个问题：

为什么富人有时候明知自己价格高，但依然要购买？或者不知情的情况下，购买了高价商品，以及为什么我一直是被当猪看呢？

问题的核心在于“信息”与“情感”

大数据带来的最根本的问题，造成了销售者和消费者之间的信息不对称。

销售者作为小众团体，可以通过有限成本的数据信息互通，根据大数据分析，了解和知道行业均价和客户习惯。 举个例子，从几大航空公司，可以得出基本各个省飞机消费习惯，集体标出高于真实均价的价格。 再猛一点的就是垄断，所以这是被禁止的。

消费者作为大众群体，数据信息互通的成本是无限的，从单一个体无法得知北京2000万人的消费习惯，单一个体在消费时，只能挨家横向比较，也就是我们说的货比万家，是靠统计，靠经验来得出真实均价。

在非大数据信息时代，获取信息的成本是非常高昂的，对于信息的处理方式局限在有限的认知里。

但是近年来，随着大数据及人工智能的发展，强大的数据获取与分析算法正逐渐洞悉消费者的支付意愿，“千人千面价”成为可能，企业可以“沿着”需求曲线定价，把价格刚好定在每一消费者的支付意愿附近，恰好让他她剁得下去手。 既扩大了订单量，又增加了收入，实现企业价值的最大化。

换句话说，在大数据时代，可以做到：

销售者提高20%售价，再给消费者打9折，消费者还以为自己赚了钱的情景。

“凡勃仑效应”

另外一个很重要的问题，我们无法忽略最重要的人的情感。

凡勃伦效应是指消费者对一种商品需求的程度因其标价较高而不是较低而增加。 它反映了人们进行挥霍性消费的心理愿望。 商品价格定得越高，越能受到消费者的青睐。

现实交易中的消费者并不是经济学上的“理性人”，成本收益原则绝不是人们行事的唯一标准，计算支付意愿的经济理性只是支配消费者决策的诸多因素中的一种。

消费者有意无意的一些行为，被大数据分析模型认定为有钱，那你将来就可能被高价了。

结尾

负负得正 or 正正得负？

“价格歧视”本身并不是一个坏事情，相反的有利于扩大市场销售量，增加生产者剩余和消费者剩余，在一定程度上克服垄断造成市场效率低下的弊端。 因而，它是一种积极的措施，对市场是有利的，其价格的形成也是符合市场运行规律的。

“大数据”本身也不是一个坏事情，也可以做到双赢。 比如超市布局和商品摆放，既可以减少消费者寻找货物的时间，也可以提高购物体验，增加超市客户喜爱度。 但是大数据本身必然会牵扯到客户隐私问题，究竟孰轻孰重，还是要看监管的力度而决定。

但是他俩结合到一起，在缺乏监管的情况下，被以获取最大利益的企业所利用，变成了一个在消费者看来对自己无利的东西。

相信在不远的未来，随着监管的逐步升级，大数据杀熟将不复存在，更多的将是大数据福利。

作者：大狮子与维尼

一个不太关心价格的富人[打脸]

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