一位赴日旅客，在携程上预订酒店，同款房型价格被标为折合人民币7000元一夜。但是，当他抵达酒店前台办理入住时，实际只需支付4000元。3000元的价差，这样的经历并非孤例。
复旦大学数字经济学团队在2025年3月公布的研究数据表明，超过60%的在线旅游平台用户自认遭遇过"大数据杀熟"的困扰，其中携程成为被提及最多的平台。在黑猫投诉平台上，包含"携程"字眼的投诉记录达到了160303条。
同年7月25日，国家市场监管总局对携程处以51.79亿元的巨额罚单。具体来说，没收违法所得16.58亿元，处以罚款35.21亿元，并且退还酒店储备金1.22亿元。仅仅三天后，也就是7月28日，上海市消保委发布了一篇题为《修复消费信任，携程还需根治"杀熟"顽症》的声明。
消保委的意图清晰明了：罚款仅仅是为治理"大数据杀熟"问题打下了基础，而要真正解决问题，还需要从根源上清除这一顽疾。
51.79亿元是一个庞大的数字，但如果杀熟的算法没有得到改正，每一个使用App的消费者，仍然会沦为算法宰割的对象。
一、越忠诚，越遭遇溢价
大数据杀熟并非什么新现象。早在2000年9月，亚马逊就进行了一项实验，选择了68种畅销DVD，根据用户的购物历史、上网行为进行差异化定价。同一张《泰特斯》DVD，新用户的价格是22.74美元，而老用户则需要支付26.24美元。价差达到了3.5美元。这起事件曝光后，亚马逊CEO贝佐斯亲自出面道歉，并退还了差价。他表示这是"随机测试"，但实际上，这种"随机测试"的策略被全世界的电商平台所效仿。
根据新浪财经的报道，美国布兰戴斯大学经济学系助理教授Benjamin Shiller基于对Netflix的研究发现，使用传统人口统计资料的个性化定价，只能增加0.3%的利润；但如果利用机器学习技术分析用户的网络浏览历史，估算每个人愿意支付的最高价格，利润可以增加14.55%。0.3%和14.55%，两者之间相差将近50倍。
这就是为什么所有平台都在极力打造用户画像——不是为了提供更优质的服务，而是为了精确计算消费者愿意支付的价格。这就是杀熟的经济学驱动力：不是仅仅多收几块钱的问题，而是利用算法精确计算出每个消费者的"支付意愿上限"，然后逐一进行收割。
携程的逻辑与此类似。据澎湃新闻报道，消保委指出，平台借助算法建立起精细化的用户画像体系，对于那些出行需求强烈、价格敏感度低、长期忠诚消费的用户，会设置差异化高价。用通俗的话来说，就是用得越多，用户越依赖这个平台，越不容易比价，价格就越高。这被称为"越忠诚，越遭遇溢价"。你以为会员等级是你的特权，实际上却是你的标签，这个标签上写着四个字：此人可以宰。
北京消费者协会的调查显示，超过半数被调查者表示自己曾经遭遇过大数据杀熟的情况。在所有涉及杀熟问题的商家中，在线旅游平台的问题最为突出。这不是偶然现象，旅游消费具有三个特点：低频、刚需、信息不对称。你一年会订几次酒店？订酒店的时候通常已经在路上了，你有足够的时间去比较各个平台的价格吗？这三个特点叠加在一起，就为杀熟提供了完美的条件。
