什么是“大数据杀熟”？2021年7月2日，国家市场监督管理总局公布的《价格违法行为行政处罚规定（修订征求意见稿）》给出定义：“电子商务平台经营者利用大数据分析、算法等技术手段，根据消费者或者其他经营者的偏好、交易习惯等特征，基于成本或正当营销策略之外的因素，对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格的行为”。

数字技术满足多样化需求催生了多种产品，消费者体验到的“杀熟”，在很大程度上恰恰是数字技术催生了新的业务模式、产生新的产品的结果。因此，对于差别定价，不能简单认定为“大数据杀熟”而加以惩罚，还需要对价格差异背后的机制有更多的分析和检查。

北京大学国家发展研究院教授、北京大学数字金融研究中心副主任沈艳从最近的打车经历出发，对识别“大数据杀熟”的挑战以及可能的监管改进做出思考。她认为，监管的重点在于发现在多大程度上原本可被视同一种的产品被划分成多种产品、被相应制定多种定价来规避监管，以及不同产品的价格差别是否合理。

当我写下这个标题，想到互联网上寻找一些最近关于“大数据杀熟”的信息的时候，搜索结果第一条的标题是“‘大数据杀熟’无药可救”。哦，好巧。巧得好像我的朋友在社交软件上对同事抱怨自己崴了脚后，打开某快药App，直接看到“跌打损伤类”药物推荐一样。

什么是“大数据杀熟”？2021年7月2日，国家市场监督管理总局公布的《价格违法行为行政处罚规定（修订征求意见稿）》（下称《规定》）给出定义：“电子商务平台经营者利用大数据分析、算法等技术手段，根据消费者或者其他经营者的偏好、交易习惯等特征，基于成本或正当营销策略之外的因素，对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格的行为”。治理“大数据杀熟”，有关部门是认真的：《规定》给予警告，并可以处上一年度销售总额1‰以上5‰以下的罚款；有违法所得的，没收违法所得；情节严重的，责令停业整顿，或者吊销营业执照。

监管部门维护消费者权益的政策导向十分清晰，但监管要有效，就不仅需要能识别出平台制定价格过程中，存在“基于成本或者正当营销策略之外的影响定价的因素”，同时还要找到对“同一商品或者服务”在“同等交易条件下”被设置了不同价格的行为。但最近的打车经历，让我对识别“大数据杀熟”的挑战以及可能的监管改进，有管中窥豹和抛砖引玉的一点思考。

“费用有疑问”

事情是这样的：最近父母来京，每个工作日的早上需打车到22千米外的某医院，大约三小时后再返回。第一天是我打的车，打到的是一辆专车，时间是6:45-7:30，费用101元；当天回程是妈妈采用同一家网约车平台叫的车，叫到的是出租车，费用68元，差价高达33元。但由于叠加早高峰因素，我没有多想。第二天早上，妈妈自己打车，同一网约车平台，依然是出租车，出发和到达时间和第一天早上相仿，费用是66元。我意识到，专车价格和出租价格的差异，并非主要由早高峰导致，应该是我被“大数据杀熟”了。那我究竟是怎么被“杀熟”的呢？

我首先做的是点开订单，想知道自己被收费的明细。在收费旁一个很小的三角那里，我看到了下面的信息：起步价14元，里程费（19.5千米）48.75元，时长费33元，远途费（4.5千米）6.3元，平台优惠1.03元。用这个网约车平台这么久，我才首次知道，起步价是14元，超过15公里还有远途费。但里程费和时长费的收费标准又是什么呢？

细看页面下方，发现有一行浅灰色小字：“费用有疑问”。点击进去，可以看到预估价90元但实际支付101元，这个预测值与真实值之间的差异是可以接受的：模型估计总会有偏差。我的问题不在于预测和实际的差异，而是这个预估和实际价格究竟是怎么计算出来的？这一页没有回答。再细看，又是在下方，看到了“查看计价规则”几个字。如探险般，我再点击进去，看到起步价分三个时段，里程费分七个时段，价格从2.15到3元不等；时长费有四个时段，价格从0.55-0.75元/分钟不等；远途费按是否超过15千米和40千米分两段，每千米分别加价1.4元和2.2元。

这才明白，专车起步价不含任何里程和时长，也就是说，如果我在早上6:00到晚上9:00间打了一辆专车，只上车一分钟之后改主意了，哪怕车并未发动，我仍然需要支付14.55元。如果行车一公里，耗时三分钟，那么费用将是14+2.15+0.55×3=17.8元。其余时段、远途等都有标价，也算明码实价吧。

所以对于我究竟怎么被“杀熟”这个问题，第一步的发现是：我不清楚计价规则。与每辆出租必须明示起步价和起步价包含公里数之外的里程价格不同，互联网平台上的车没有被要求明示上述价格明细。这就导致像我这样的消费者，在打车之前对于会花费多少钱毫无概念，下车时分，会产生一种强烈的“任人宰割”感。

看明白计价规则后我认为专车的价格偏贵，但毕竟司机还为我们准备了水，往往也有良好的态度。只要明码标示价格，市场消费者就能接受，那么“存在的就是合理的”。如果要提监管建议，那么就是要求平台将明示价格做得更好：应当在消费者叫车下单时，前置计价规则；打到车后专车上也贴出价格表：车外是简单版、车内是明细版，保证消费者的知情权。

打车平台上，究竟有多少种商品？

如果只是计价规则隐蔽、价格高昂，应当不会产生“大数据杀熟”的问题。会不会每个人看到的计价规则不同？我在一个有十多位记者朋友的群里，询问大家看到的计价规则是什么样的。这时候大家问我，该网约车平台有很多计价规则，你说的是哪个？

我这才意识到，在计价规则部分，我只看了自己打的专车的明细，却忽略了上面一行小字：专车-舒适型-普通。于是我向在北京的记者朋友求证，发现我和她看到的计价规则是一样的。这样看来，并不存在“对同一商品或服务设置不同价格的行为”，自然也就不能判罚“大数据杀熟”。

为什么我有如此强烈的“被杀”的感觉呢？回想这个探寻过程，又一个细节跳进脑海：我的订单车型是“专车-舒适型-普通”。平常打出租车，北京普通消费者面对的是同一车型同一单价，但打车平台上，究竟有多少种商品？

到哪里明确究竟有多少种产品呢？经记者朋友指点，我点击“我的—设置—用户指南”，点击进去之后看到不同车型，但继续点击又会展示更多车型。索性一个个点击开，看看都有多少种产品。仔细数了数，按快车、专车、豪华车、顺风车这四个车型，一共有58个大类产品。由于每个车型又按照起步价、里程、时长、是否远途等有不同分类计价，并且假定所有车型都至少有这四个维度的类似分类，就一共有58×3×7×4×3=14616个产品。当然，不同车型的分类个数有差异，实际产品数应该少于这个数，但上千总是有的吧？

这意味着我前述要求在消费者打的前明示所有计价规则的建议不可行，因为不可能要求网约车平台将这58种车型的成千上万种产品的计价规则都展示给消费者。要让用户能够快速打到车，只能是从中挑选数种产品来展示。

一个硬币的两面：“精准营销”和“大数据杀熟”

当我点开网约平台App的时候，看到的是5种车型。即便假定网约车平台只有100种车型，要从中挑选5种展示，那也会有逾万个选项，这就意味着平台要让用户有好的体验，必须想法子向用户展示最可能被挑选的产品，而不能随机展示。为消费者作画像、将消费者分类势在必行。

如何为消费者做画像？基于大数据的机器学习，要给我和我妈妈分类并不困难。像我这样常常出没大学校园（我相信平台轻易利用GPS就知道这一点）的北京老用户，根据平台收集的关于我的年龄（身份证号即可展示）和手机型号等，大抵可能将我归类到常常因为赶时间或者追求舒适而价格不敏感型消费者。而我的妈妈，是最近来京的、外地老年人用户（这个容易识别，因为妈妈用的是最大号字体），老年人的特点是价格敏感但不赶时间。于是就不难理解：我和妈妈同时在早高峰在打开网约车平台叫车到同一个地方去，妈妈手机很快有出租车应答，但车远在16千米之外；而我则显示最快应答的是预估价超过100元的专车。当我特意去掉专车选项而等待出租的时候，却发现根本没有出租应答。再看监管要求对“同等交易条件收取不同费用为大数据杀熟”的条款，会发现“识别同等交易条件”存在困难，因为我和妈妈很可能被认定为不同类型的消费者。对我们采用差别定价，可以认为交易条件并非同等。

这样看来，监管“大数据杀熟”难度大，在一定程度上，数字技术优势的副产品就是基于满足多样化需求的差别定价。也就是说，数字技术的一个优势就是能满足长尾客户的需求，而这一特征本身标志着可以触达的消费者变得更加多样化，需求因此更为多样化，为满足这些需求相应就会有更多产品。而且，对同一个消费者同时展示所有产品既不现实，也无法提高服务效率，提升消费者体验。因此，对不同消费者展示不同的选项，是提高效率、提高用户体验的必然选择。换言之，“精准营销”和“大数据杀熟”，似乎是一个硬币的两面：一方面精准营销为不同消费者量身打造了不同产品，也就有不同的价格；另一方面，这也意味着选取不同产品面临的价格不具备可比性。事实上，相比于对同一种产品采用不同收费，现实更多出现的是原来的单一产品变成了成千上万的产品，这就让监管失去了抓手。

当然，还是有一个小细节：我和妈妈同时从家里使用手机打车软件，为什么妈妈立刻可以有出租车应答，而我等很久根本就不会出现出租车、能有的选项只有专车？平台在提升用户体验、做好精准营销的同时，有没有可能夹带私货，通过调整一定参数和权重，让我只能看到价高的选项，从而让我不得不在使用服务时支付更高的价格？

羊毛出在羊身上

与上述问题相关的是，数字平台有没有可能产生新的壁垒、增加新的信息不对称？最近的打车经历中还有一个细节：我为父母打车支付101元的这个订单，妈妈看到之后很惊讶，她说她离开的时候，看到司机界面是78元。现在网约车服务提升用户体验的一个特点，是用户可以不用支付当次消费的金额就下车，这是否也会产生一个漏洞，就是乘客和司机看到的价格，其实完全是不一样的？

对于这个问题，我的记者朋友们帮我找来了某网约车平台“上线司机收入报告持续推进公开透明”的公众号文章，从文中的司机端计价信息与乘客端计价信息的对比我发现两点：第一，乘客端和司机端的计价规则是完全不同的，比如乘客端起步价是13元而司机端是11元，每千米里程费乘客端是1.45元而司机端是1.1元，时长费则分别是0.4和0.3元每分钟。第二，网约车平台给的这个典型案例，起步价包含里程和等待时长，但我作为专车用户是不享受这些的。我采用文中的表格，假定在普通时段打车10千米，耗时30分钟，那么乘客端看到的费用是13+(1.45+0.4)×7=25.95元；而司机端看到的将是11+(1.1+0.3)×7=20.8元，乘客支付金额是司机看到金额的1.25倍。

在上述公众号中，平台解释了自己收取的费用中其实还包含了补贴，也就是说，乘客在打车的过程中还得到了平台的好处。但是，从现有安排看，司乘同程不同价的安排中，乘客就支付了高达25%的溢价；再给乘客一点小小的“补贴”，是不是羊毛出在羊身上呢？

“大数据杀熟”有药可治

根据上述分析，可以讨论监管有所为、有所不为之处。首先，数字技术满足多样化需求催生了多种产品，消费者体验到的“杀熟”，在很大程度上恰恰是数字技术催生了新的业务模式、产生新的产品的结果。因此，对于差别定价，不能简单认定为“大数据杀熟”而加以惩罚，还需要对价格差异背后的机制有更多的分析和检查。

当然，监管者在治理“大数据杀熟”方面，仍然有不少值得探索的努力方向。一是上述分析显示现实中更多出现的是不同消费者被销售了不同的商品，而不是对“同一产品”和“同等交易条件下”的消费者采取了不同定价。因此，要治理“大数据杀熟”的问题，监管的重点可能不在发现对同一产品是否采用了不同定价，而是在多大程度上，原本可被视同一种的产品被划分成多种产品、被相应制定多种定价来规避监管，以及不同产品的价格差别是否合理。要做到这一点，短期举措是可以突击抽查，通过了解平台实际发生业务的频率，利用人工来识别和评估一些分类和定价是否合理。长期来看，则需要推动对算法的审计，通过评估算法中一些参数和权重的设定是否合理的方式，来评估哪怕被认定为不同类型的消费者，是否还是存在通过对权重的调整来侵害消费者权益。文章来源：《北大金融评论》2021年第4期（总第9期）

沈艳，北京大学国家发展研究院教授、北京大学数字金融研究中心副主任。研究兴趣包括大数据和互联网金融等。