如何看待滴滴 CTO 张博称，滴滴从未有过「大数据杀熟」？
对于滴滴 CTO 张博否认“大数据杀熟”的说法，我倾向于从多个角度来审视和理解。
首先，我们要明确“大数据杀熟”这个概念的内涵。它通常指的是商家利用掌握的用户数据，对老用户或忠实用户展现出比新用户更差的优惠力度、更高的价格，或者提供更差的服务体验，以此来实现利润最大化。这其中涉及到的核心是信息不对称和价格歧视。
张博作为滴滴的CTO，他的表态无疑是滴滴官方的立场。从技术和运营的角度来看，一个像滴滴这样体量的公司，其定价和派单逻辑是极其复杂的，由无数个算法模型构成。这些模型会考虑诸如供需关系、实时路况、司机空驶率、用户出行习惯、用户信誉评分、甚至用户所在区域的经济水平等多种因素。
滴滴方面常强调，其定价是动态的、基于供需关系的“市场价”。也就是说，在高峰期、恶劣天气、热门区域等情况下，由于需求大于供给，价格自然会上涨，这是一种正常的市场经济现象。同时，他们也可能通过优化派单算法，让更近、更符合条件的司机接到订单，从而提升效率，这本身并不构成“杀熟”。
那么，为什么用户会有“大数据杀熟”的观感？
1. 信息不对称与感知差异： 用户很难完全了解滴滴背后复杂的定价算法和派单逻辑。当一个用户在两次相似的出行中，发现价格差异较大时，很容易将其归结为“杀熟”。例如，同样是晚上回家，一次可能因为路况好、车辆多而价格不高，另一次可能因为遇上高峰期或者临近春节而价格飙升。这种感知上的差异，即使没有“杀熟”的行为，也可能导致用户产生负面印象。
2. 个性化推荐的副作用： 大数据技术在为用户提供个性化服务的同时，也可能带来某些负面影响。比如，如果一个用户经常使用某条线路，算法可能会认为他是一位忠诚用户，因此在派单时优先考虑那些愿意走这条“熟悉”路线的司机。但这并不意味着价格会因此而提高，更多是派单效率和路线选择的优化。然而，用户可能会误解为“熟悉我的出行路线所以要对我‘杀熟’”。
3. 优惠券和奖励机制的复杂性： 滴滴会针对不同用户推出不同的优惠券、会员体系和奖励活动。新用户可能享有“首单优惠”，老用户可能享有“会员折扣”或“特定时段奖励”。这些差异化的优惠策略，虽然是为了吸引新用户、留住老用户，但在某些用户看来，可能会觉得“我的优惠不如别人多”，从而联想到“杀熟”。尤其是当一些老用户发现自己获得的优惠不如某个新用户时，更会产生这种负面联想。
4. “大数据”标签的模糊化： “大数据杀熟”已经成为一个广泛传播的负面标签，很多时候它被用来概括一切不满意的使用体验，即使其背后并非真正的“杀熟”行为，而是复杂的算法、市场供需或者运营策略。用户在维权或表达不满时，往往会使用这个易于理解的词汇来概括他们的感受。
从滴滴的角度来看，张博的否认也可能是基于以下几点：
合规性考量： 公开承认“大数据杀熟”会带来巨大的法律风险和品牌信任危机。对于任何一家上市公司，尤其是在线出行平台，遵守消费者权益保护法是底线。
技术实现的难度和意图： 如果真的要进行“大数据杀熟”，那么算法设计会非常隐蔽且难以追踪。而滴滴作为技术公司，其核心竞争力之一就是算法优化，他们更倾向于通过提升效率、降低成本、优化体验来获得竞争优势，而非通过这种可能被揭露且不道德的方式来短期获利。
风险与回报不成正比： “杀熟”的收益可能无法抵消因此带来的品牌形象损害、监管处罚以及用户流失的潜在损失。
我的看法是：
我不完全排除滴滴在运营过程中，由于算法的某些设计偏差或数据处理的不完善，导致极少数用户感知到“价格不公”的可能性。技术并非完美，算法的迭代和优化是一个持续的过程，难免会有不尽如人意之处。
但是，以滴滴的体量和监管环境，它不太可能公然进行大规模、有组织的“大数据杀熟”行为。更多的情况，我认为是用户对动态定价机制、个性化优惠策略以及复杂算法的感知偏差，以及“大数据杀熟”这个标签的泛化使用。
用户体验和透明度是关键。滴滴如果希望消除这种负面观感，需要做的不仅仅是技术层面的解释，更需要在用户沟通、价格公示透明度以及优惠策略的清晰化方面做得更好。例如，更清晰地解释价格是如何形成的，让用户在叫车前能够更直观地了解价格浮动的原因；在优惠券的发放和使用规则上做到更简单易懂；并建立更有效的用户反馈和申诉渠道，让用户感到自己的声音被听到和重视。
总而言之，张博的说法是滴滴官方的否认，我更倾向于相信其背后是因为“大数据杀熟”并非滴滴的普遍策略，而是用户在复杂的技术和市场环境下产生的一种负面感知。这提醒着所有互联网平台，在享受大数据红利的同时，更要关注用户的体验和信任，用更透明和负责任的方式来构建用户关系。
首先，我们要明确“大数据杀熟”这个概念的内涵。它通常指的是商家利用掌握的用户数据，对老用户或忠实用户展现出比新用户更差的优惠力度、更高的价格，或者提供更差的服务体验，以此来实现利润最大化。这其中涉及到的核心是信息不对称和价格歧视。
张博作为滴滴的CTO，他的表态无疑是滴滴官方的立场。从技术和运营的角度来看，一个像滴滴这样体量的公司，其定价和派单逻辑是极其复杂的，由无数个算法模型构成。这些模型会考虑诸如供需关系、实时路况、司机空驶率、用户出行习惯、用户信誉评分、甚至用户所在区域的经济水平等多种因素。
滴滴方面常强调，其定价是动态的、基于供需关系的“市场价”。也就是说，在高峰期、恶劣天气、热门区域等情况下，由于需求大于供给，价格自然会上涨，这是一种正常的市场经济现象。同时，他们也可能通过优化派单算法，让更近、更符合条件的司机接到订单，从而提升效率，这本身并不构成“杀熟”。
那么，为什么用户会有“大数据杀熟”的观感？
1. 信息不对称与感知差异： 用户很难完全了解滴滴背后复杂的定价算法和派单逻辑。当一个用户在两次相似的出行中，发现价格差异较大时，很容易将其归结为“杀熟”。例如，同样是晚上回家，一次可能因为路况好、车辆多而价格不高，另一次可能因为遇上高峰期或者临近春节而价格飙升。这种感知上的差异，即使没有“杀熟”的行为，也可能导致用户产生负面印象。
2. 个性化推荐的副作用： 大数据技术在为用户提供个性化服务的同时，也可能带来某些负面影响。比如，如果一个用户经常使用某条线路，算法可能会认为他是一位忠诚用户，因此在派单时优先考虑那些愿意走这条“熟悉”路线的司机。但这并不意味着价格会因此而提高，更多是派单效率和路线选择的优化。然而，用户可能会误解为“熟悉我的出行路线所以要对我‘杀熟’”。
3. 优惠券和奖励机制的复杂性： 滴滴会针对不同用户推出不同的优惠券、会员体系和奖励活动。新用户可能享有“首单优惠”，老用户可能享有“会员折扣”或“特定时段奖励”。这些差异化的优惠策略，虽然是为了吸引新用户、留住老用户，但在某些用户看来，可能会觉得“我的优惠不如别人多”，从而联想到“杀熟”。尤其是当一些老用户发现自己获得的优惠不如某个新用户时，更会产生这种负面联想。
4. “大数据”标签的模糊化： “大数据杀熟”已经成为一个广泛传播的负面标签，很多时候它被用来概括一切不满意的使用体验，即使其背后并非真正的“杀熟”行为，而是复杂的算法、市场供需或者运营策略。用户在维权或表达不满时，往往会使用这个易于理解的词汇来概括他们的感受。
从滴滴的角度来看，张博的否认也可能是基于以下几点：
合规性考量： 公开承认“大数据杀熟”会带来巨大的法律风险和品牌信任危机。对于任何一家上市公司，尤其是在线出行平台，遵守消费者权益保护法是底线。
技术实现的难度和意图： 如果真的要进行“大数据杀熟”，那么算法设计会非常隐蔽且难以追踪。而滴滴作为技术公司，其核心竞争力之一就是算法优化，他们更倾向于通过提升效率、降低成本、优化体验来获得竞争优势，而非通过这种可能被揭露且不道德的方式来短期获利。
风险与回报不成正比： “杀熟”的收益可能无法抵消因此带来的品牌形象损害、监管处罚以及用户流失的潜在损失。
我的看法是：
我不完全排除滴滴在运营过程中，由于算法的某些设计偏差或数据处理的不完善，导致极少数用户感知到“价格不公”的可能性。技术并非完美，算法的迭代和优化是一个持续的过程，难免会有不尽如人意之处。
但是，以滴滴的体量和监管环境，它不太可能公然进行大规模、有组织的“大数据杀熟”行为。更多的情况，我认为是用户对动态定价机制、个性化优惠策略以及复杂算法的感知偏差，以及“大数据杀熟”这个标签的泛化使用。
用户体验和透明度是关键。滴滴如果希望消除这种负面观感，需要做的不仅仅是技术层面的解释，更需要在用户沟通、价格公示透明度以及优惠策略的清晰化方面做得更好。例如，更清晰地解释价格是如何形成的，让用户在叫车前能够更直观地了解价格浮动的原因；在优惠券的发放和使用规则上做到更简单易懂；并建立更有效的用户反馈和申诉渠道，让用户感到自己的声音被听到和重视。
总而言之，张博的说法是滴滴官方的否认，我更倾向于相信其背后是因为“大数据杀熟”并非滴滴的普遍策略，而是用户在复杂的技术和市场环境下产生的一种负面感知。这提醒着所有互联网平台，在享受大数据红利的同时，更要关注用户的体验和信任，用更透明和负责任的方式来构建用户关系。
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