杀熟

「杀熟」这个词也是近两年才听说，最早听到这个说法大概是，某订票网站被爆，老会员账号和新会员账号登录进去，看到的机票价格不一样，老会员看到的价格比新会员高。之后，接二连三就看到其他电商网站也出现类似的情况，老会员反而是花了更多的钱。

我没有亲自考证，暂且不管真假，如果真的有，我大概已深受其害许久而不自知。购物网站基本上习惯了一家，除非服务和质量上出现重大问题，否则不会轻易更换其他家，一是懒得再去做横向对比，二是总有什么比其他家要更合我心意的点，当初才会选择Ta，而这个点目前还在。

不过，说实话，存在「杀熟」现象并不奇怪，如今的互联网行业，流量依旧为王，今天看到XX公司拿下了某城市百分之X的份额，明天又看到XX公司占据了哪哪的半壁江山。没有增长点，数据报表不好看，没有可以推演的故事，没有想象空间，也就没有了资本的青睐。

于是各大网站纷纷推出「忠诚度计划」，说是忠诚度计划，理应是“取悦”老客户，让他们有足够的理由继续留下来。而事实上，“忠诚”的老客户可能并没有受益更多，更贴切的应该是「纳新计划」，新会员源源不断地涌入。

而对于老会员，想要保级或者升级越来越难。某集团酒店每年推出的XX计划，第一年特别容易达到，给足你甜头，越往后越艰难，就像是金字塔的塔尖，非常少的人可以到达那里。

所以，「忠诚度计划」(Loyalty program) 的目标究竟是哪部分人群？八二原则已经被抛弃了吗，服务好老客户带来的增长率真的不如迎新吗，这些问题我都不得而知，欢迎来讨论。

这是关于「杀熟」的现象，而具体是怎么操作的呢？如何鉴定「熟」，又如何「杀」。

当然离不开大数据。虚无缥缈的大数据对于电商行业非常重要，我们耳熟能详的那些名词「用户画像」「偏好喜好」「用户特征」，在电商行业将得到淋漓尽致的发挥。购物习惯可以反映一个人乃至一个家庭的很多信息，信息量大到你无法想象。

指尖动一动，就被打上了各种标签，「单身贵族」「奶爸奶妈」「时尚男女」「数码达人」「养生人士」等等，当然远不止这些，一次点击、一次浏览、一次添加购物车、一次下单，只要有任何动作，产生的数据都将被归集被分析，不怕有冗余数据，就怕样本量不够多。这也就是为什么蚂蚁金服可以去做信用，Ta太了解你了，小到是不是按时缴纳电费，Ta都看着呢。

有了这些，虚拟世界的你就变得触手可及了，完全暴露在这些数据之下，「熟」就达到了，接下来就可以「杀」了。

有传闻说，电商会分析你的购买偏好，由此来猜测你对于「质量」「正品」这些词的敏感程度，如果大数据显示你不是很在意，那么有可能你搜索到的那些商品质量不是特别好，又或者根本不是正品。抛开道德舆论，对于机器而言，Ta只是收集了你的行为，将你的习惯放大并加以利用（也许这些习惯你都没意识到），无法直接用「对与错」去评价这种行为。

插播一段

就像是与人交往，对方怎么对你，有时候恰恰是你默许了这种方式，或者说，某种自己不喜欢的方式发生时，你没能及时指出，放任自流，最终反受其害。

所以，希望别人怎么对你，你必须做出明显的指引，这样对方能够接收到这样的信号，至于怎么处理就是对方的事情了，至少你表达了出来。

这又让我想到了一位朋友说过的话，跟别人介绍自己的时候，更好的方式是介绍那个你想成为的「你」，而不是现在的你，无论是工作职位还是生活状态，说出的瞬间自己都会感觉很棒，似乎目标就在眼前了。

既然避免不了被分析，那么，如果不想要分析的结果与你的期望背道而驰，比如说，你是一个对生活质量有追求的人，希望周遭的生活用品精致而美好，那么就要让大数据认识到这一点，而不是总推送一些质量欠佳的商品给你。当然，在这里，我们假设这些分析算法都是「善良无公害」的，那么原则上使用得越多，Ta就会越了解你，成为你肚子里的蛔虫，成为生活中的贴心小助手。

有点可怕，感觉没有了隐私？时时刻刻有双眼睛盯着你？

然而就像小扎的脸书隐私泄漏事件一样，即便民众很愤怒，即便很诚恳地去国会接受了询问并诚恳地道了歉，然而那些已经泄漏的隐私始终覆水难收。同时，像李彦宏说的，中国网民愿意用隐私去换取一些便利。虽不赞同，但事实确实是如此，面对暴露在网络上的隐私，个人很难能去做点什么，小心小心再小心，始终防不胜防，或者无从防起，在点那个「接受XX服务协议」的瞬间，也许会犹豫，可是很难因此而放弃一个便利的服务。隐私这东西，真的只能靠企业责任和良心，有限范围内收集必要的隐私，而不是肆无忌惮地滥用。

互联网的「杀熟」也许让人们震惊，但现实生活中的「杀熟」却是悄无声息。在「熟」人的面前，我们很容易就肆无忌惮，越是亲近的人有时候反而得不到与「生」人同等的待遇，那样彬彬有礼、轻声细语、恪守承诺，「自己人」也需要得到公平的对待。（参见 轻声细语好好说），这方面，我做得不够好，正在努力改进中。

有句话评价「杀熟」很贴切，「有恃无恐」，于是选了一首有这句话的歌，我们都应该警惕这样的「恃」。