“杀熟”与价格歧视

比起上一代人,我们这一代很大程度上是习惯于“杀熟”的,在购买互联网打包出售的服务时,价格歧视早已成为了行业内默许的规则。不同于对不同的用户提供为其量身定做的不同服务,而是对不同用户提供不同售价的相同服务,看到滴滴关于“杀熟”的报道,自然而然翻起张五常以前的这篇賣桔者言,不免又有些新的认识。

经济学上关于价格分歧或价格歧视的定义,是将同样的货物,同样的成本,以不同的价格出售。要做到这点,广泛认为需要两个条件。

一是卖方能够了解不同顾客的需求弹性,也就是能了解到不同顾客的购买意愿和能力。当然,在人们主动或非主动地出自己隐私和数据时,互联网公司通过构建用户画像了解这一切也就不是什么难事了。

二是将顾客或市场区分开,有人认为同时同地将顾客分开是不可能的,张五常的博文中则认为只要市场的顾客有不同高低的信息费用,就会产生一种变相的市场分隔。以如今的移动互联网为例,价格的信息费用也是很高的,你的服务商掌握你的隐私和数据,只要作为购买方的你相信自己的定价足够便宜,就不会在花费时间去查询,当然你也没有意愿公布自己的买价供他人比较。因此,在服务方看来,顾客是可以由手机应用来区分开的。

所以通常看来,信息较少、弹性系数低倾向于付出高价格的群体,商家会倾向于售卖更高价格的服务,这是商业自然的行径。商家在为不同用户提供个性化服务的同时,引入价格歧视提高收入也在所难免。

这是对是错,还难以评判,只是未来有一天,可能人们会习惯于用更好的包装以至于难以发现价格分歧的服务,也可能监管的力量会以某种形式被引入进数据领域。不过谁又知道那一天会如何呢?

3 thoughts on ““杀熟”与价格歧视

  1. 同样商品为用户带来的效用是不同的,商家熟稔利用消费者心理来榨取消费者剩余,星巴克在全球的区别售价就是例子。价格歧视无处不在,然而简单粗暴通过不同客户端来划分消费者,也是太站不住脚了。

    1. 客户端往往并不重要,更普遍的价格歧视是通过公司收集到的用户隐私。本质以数据和算法驱动的互联网公司,大都是通过收集数据、构建用户画像、预测用户行为来自动化地协调配置资源实现效率最大化而非最公平。

      服务方往往在这个过程中将用户的历史数据作为参数加入去影响价格,即使去同样的地点,一个经常在这个时间去其他地点的人和一个经常同一时段去这个地点的人,在算法看来也是不一样贵的。

      简单地用客户端划分,太低估那群为大公司做算法的聪明博士了。

      1. 受教~原来如此。这个做的事情和programmatic trader大同小异啊,简而言之所有的数据都让我们的用户画像更加精准,便利的同时也觉得有点可怕~digital footprint根本不受普通用户的控制了

        另外,内容写的都很好,经济学学生自愧不如。

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