可以説，自從美團成為家喻户曉的工具之後，關於美團的討論隔段時間就會出現一個新的熱點，不管是美團外賣員陷入平台程序化的內卷，還是如今的大數據殺熟技術爐火純青，總之美團，早已將屠刀對準了每一個使用它的用户。
既上一次的美團外賣員，被平台算法所困住之後沒多久，這次美團再次放出重磅炸彈，原來對於美團使用用户，其也是怒下狠手，不知道是不是向滴滴學習，總之坑人技術簡直是出奇一致，再次在網絡端引起了一大堆人的憤怒。
大數據殺熟的背後，巨頭們都將技術用到了哪裏？
其實早在美團之前，另外一家公司，也是以大數據殺熟而聞名，在如今的互聯網IT圈子裏面，如果説排名第一的是BAT，那麼排名第二的就莫過於頭條，美團，滴滴了，而滴滴在之前經過瘋狂補貼大戰之後，如今已經順利拿下了國內打車軟件行業第一，而其本身的大數據分析能力也是更加嫺熟，可是這種能力卻並不一定是應用到用户方面，而是用到了如何從用户身上掠奪更大的利益。
比如説，對於平常使用打車軟件較多的人來説，同樣的里程，打車費用相對而言要優惠很多，甚至比平台上面的很多新用户要多出兩到三成，如果不是比較，你根本看不出來，而對於一些新用户，為了吸引其更頻繁的使用自家的打車軟件，則是各種費用低到了一種髮指的程度，然而平台又不會真正做慈善，所有的這一切最後都要從老用户那裏把羊毛擼出來。
除此之外，在不同時間段，相同的里程，同一個人叫同種類型車，價格依舊是千差萬別，看似平台是利用大數據在幫助合理的規劃路線，協調資源，然而其背後的割羊毛思路卻從來沒有變過，在用户質問為何同一個手機，就因為切換了個一個賬號，叫車的價格千差萬別之後，平台想到更多的是找藉口，找理由，最後眼看瞞不住了，就説是程序Bug，程序員也真的是無辜躺槍。
美團會員背後的殺熟技術，和滴滴打車如出一轍
而近日，美團所爆出的會員黑幕，則更是將大數據這一幕後的遮羞布，狠狠地撕了下來，據網友反饋，自己開了會員，可是用會員付款的時候，其價格居然比朋友的非會員還要多出幾塊錢，最後自己切換了另外一個手機號，登陸之後，馬上價格讓自己大跌眼鏡，同樣的點餐，價格居然比會員還便宜，而美團開會員時，明確寫到，會員將會使你享受更大的優惠，如今看起來確是極為諷刺。
美團的會員殺熟技術，幾乎和滴滴有着異曲同工之妙，主要還是根據你是用軟件的頻率，還有使用的習慣和購買商品的分類，如果説你本身平常就是用得比較多，購買的頻率也比較高，那麼其自然在各個環節會稍微進行加價，反正你也不會在意，而對於使用的較少的用户，則會適量打折，等待你使用形成依賴之後，那麼在實行同樣的殺熟技術。
這樣在潛移默化當中，如果你不是太過於仔細觀察，根本就無從發現，但是使用的多了，你才會感覺到，價格似乎是越來越貴，最後無奈之後開了會員，開了會員對這種狀況只能是緩解，但是從根本上來説，其並沒有解決掉省錢的問題，不過是將原來加的錢轉移到每個月開的會員上面而已，看起來似乎是省了錢，但是最後仔細想想，不過是一場錯覺而已，實際上最後自己還是淪為了韭菜。
大數據雖好，但不應該成為巨頭謀利和殺熟的工具
可以説，如今的大數據技術，已經幾乎涉及到互聯網各個大的產品的角角落落，大數據本身的意義，是能夠利用數據背後的挖掘和邏輯，為不同的用户提供千人千面的畫像與推薦，同時大數據能夠挖掘用户真正的喜好，智能化的展示用户所感興趣的內容，讓用户對平台形成一定的依賴，在用户的瀏覽和使用過程中，瞭解用户的喜好，打上相應的標籤，進而為用户進行服務。
可是如今的大數據技術，卻似乎力道用錯了地方，在收集了大量的用户數據和個人消費習慣之後，卻開始鑽起了用户懈怠的空子，用會員，減價，促銷還有各種有會員，和用户玩弄着數據遊戲，根據用户對於平台的依賴和使用深度，來決定最終的套餐與產品展示價格，逐漸讓用户入套，而這套所謂的差異化擼羊毛方式幾乎是讓無數平台屢試不爽。
包括前段時間的外賣員陷入平台規則怪圈一樣，機器算法的學習，早已是拿捏住了一個外賣員自身極限，不斷地強調速度與時間，效率的背後，最後將一個個外賣員放在火爐上面烤，不闖紅燈，根本無法按時送單，被客户差評毫無理由扣掉佣金，可以説，原本是讓用户和平台參與者得到便利的大數據，如今早已成為平台的劊子手，瘋狂的將邪惡的觸手伸向了每一個可以掠奪價值的角落。
我們需要大數據，我們也需要大數據能夠真正地發揮出其本身的價值與意義，可是我們並不需要那些所謂的巨頭，打着大數據服務的名義，最後在這個上面做着瘋狂損害用户和平台參與者利益的事情，大數據看似在殺熟，不過是平台利用海量數據的研究，最終將自己置於萬劫不復之地，用户可以一時看不到，但是紙終究是包不住火的，時間久了必然平台會遭到更多人的唾棄，還望好自為之！
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