编辑导语：你是否了解什么是算法歧视？你是否能够深入了解商业社会的背后？本篇文章中，作者介绍了什么是价格歧视，讲解了买家商业价值的三个维度六个指标等方面的干货内容，推荐想要学习个性化定价的群体阅读。

今年的双12静悄悄！

遥想一个月前的双11，关于商家先抬价后打折、满减之后商品反而更贵、保价服务形同虚设等来自消费者的投诉，几乎席卷了微博、B站、小黑猫投诉等平台战线。

作为一个战斗在数据一线的打工人，思量再三，我决定试着揭开那些隐藏在价值和价格差背后的无声的算计。

可是了解这些有啥用呢？普通人，可以反思自己的购物行为如何被商家使用，免得做了冤大头还不自知；对想赚钱的，那这里面日进斗金的机会多了去了。

言归正传，下文主要分为三个部分：

1. 滥觞：算法歧视的经济学解释；
2. 实践：商业社会的湿暗后厨。
3. 结语：不必讶异也不必躲藏。

一、滥觞：算法歧视的经济学解释

数年前我在桂林游玩，酒店楼下的米粉店人头攒动，我也跟着吃了一次。排队的时候，有的人要指着墙上菜单说要几块钱的，有的人不看菜单只说要几量。我老婆发现，两种点餐的方法价格却不一样：指着墙上的那拨人付钱更多。

于是，在山明水清的桂林街头，在匆匆的行人之间，我真切的感受到来自价格对外地人的“歧视”。

价格歧视是经济学术语，又称价格差别，指商家在同一时期对同一产品索取不同价格的行为。价格歧视既可以是对不同买家索取不同价格，也可以对同一个买家的不同购买数量收取不同价格。

“歧视”在这里并没有贬义，本质上，它迎合了商业的最终目标：利润的最大化（简单起见，这里将利润简化成收入）。

比如说有这么一件商品，成本是100块，理论上卖101块也是赚钱的，然而商家会这么定价吗？

商家会做的是根据不同买家的心理价位来定价，如果一个人心理估值是200那就卖给卖给他200，如果一个人心理估值是150那就按150卖给他。

一个理想的差异化定价要能保证不同的买家（心理价位）有不同的价格，直到覆盖掉整个三角形区域，这时候的收入是最大化的，翻译成大白话就是看人下菜碟。

这样的定价行为，我们在生活中不乏见到——

有依据支付意愿来定价的拍卖行，卖家用竞价的方式来找到愿意为商品支付最高价格的买家。

再比如说波音公司出售飞机，从来没有一个固定的价格，飞机的价格要通过几轮谈判来决定。就是因为波音公司要从几轮谈判中，试探出客户的心理估值，争取拿到最高的客单价。

也有根据产品生命周期的撇脂定价，这种定价方式常见于高科技产品，如苹果手机，每次新机发售定价都很高，然后随着竞争对手的跟进再慢慢降价，这是因为尝鲜的买家的心理价位往往都比较高，给了苹果一个撇脂的窗口期，就像先把牛奶中的脂肪层撇取。

更有依靠诸如区域、购买量、人群等条件定价的，线下实体的商家对这种定价方式称得上信手拈来：1935年的美国电影院依靠的是年龄和身份，2021年的海底捞只对大学生69折，桂林那家米粉店看的是我“外地人”的身份。

——1935年美国某影院价格表

聪明的你可能发现，商家要想实现差异化定价，一般要具备两个先决条件：

1. 商家有能力了解每个买家的购买意愿和能力，从而针对每个人单独定价；
2. 买家之间彼此是区隔的，他们在购买前无从得知或很难得知标准定价。

这几乎相当于是要实现一人一价，也就是经济学中所说的一级价格歧视，而数字化世界里的商家恰恰具备了这两个条件。

二、实践：商业社会的湿暗后厨

在说明两个条件之前，还需要再提到一个概念：心理估值。

很多人一直以为价值是一个客观存在的概念，但其实价值是由人类定义的。在维基百科中，商品的定义是是一种用于满足人的欲望和需求的产品，重点在于满足人的欲望和需求。

也就是说，任何一件产品，人需要，它就有价值；人不需要，它就没有价值。

既然这样，那么一件商品的价值就不是固定的了，对于不同人来说，同样一件商品的价值是不同的。由此就引出了心理估值的概念，每个人对一件产品愿意付出的最大代价是不同的，这就是心理估值。

在美国的一档节目中，Uber经济研究主管曾说，在手机电量即将耗尽时，用户愿意承受9.9倍的动态溢价。

这个多出的9.9倍就是手机电量即将耗尽的用户的心理估值。

同样的，直播间里老铁们刷出的火箭、送出的钻石也是用户的一种心理估值。

数字化世界里的卖家不仅能够“窃取”每一个买家的心理估值，而且还能做到私人订制——

• 所谓的平台和系统根据用户的属性、历史行为可以收集大量的数据，从而分析出买家的画像，使得有能力了解不同买家的购买能力和心理价位，从而做到千人千价。
• 数字化世界里的买家呈现原子化的特征：那块每天面对的屏幕将买家区隔开来，成为一个个独立的孤岛。除非特意，否则买家根本无从得知，显示在这个屏幕上的价格，到底是一个标准定价，还是针对他的私人订制。

接下来，我从买家商业价值分析入手，把自己一知半解的、关于个性化定价的知识分享给大家，虽然乍看起来，这些内容也是负能量深重，但却是商业社会实实在在必需的操控技巧。

2.1. 你的口袋Data可见

数据最懂你。根据你搜索的时间、频率，能判断出你是“随便逛逛”“有点种草”还是“迫切需要”，进而调整价格。还可以根据你的收货地址，判断你的居住区域、进而衡量你的消费能力。

总而言之，买家在平台上的注册、浏览、点击、购买、咨询都会被用来投喂平台或系统的算法，进而从三个维度六个指标衡量买家的商业价值：

维度一：忠诚度

指标一：最近一次消费时间（Rccency）：理论上来讲，上一次付费时间距离现在越近的买家的商业价值越大。

指标二：消费频率（Frequency）：消费频率越高，买家价值越大，用户忠诚度越高。

维度二：购买力

指标三：消费金额（Monetary）：消费金额越大，买家的消费力也越大。

指标四：最大单笔消费金额：用以衡量买家的消费潜力。

维度三：价格敏感度

指标五：特价商品消费占比：表示特价商品在买家累计销售额中的占比，作为衡量买家对价格敏感程度的一个指标。

指标六：高单价消费占比：表示高价商品在买家累计销售额中的占比，作为衡量买家对价格敏感程度的一个指标。

其中前三个指标就是著名的买家价值研究的RFM模型，它源于美国数据库营销机构的研究，目前已经成为买家价值研究以及用户运营的通用模型。

这三个维度既可以单项分析，也可以组合在一起分析。

单项分享比较简单，这里不做介绍，而综合分析则可以较为完整的刻画买家的商业价值，我们首先需要量化上述6个指标，一般采用标准打分制（行业不同、企业不同、标准也会不同），参考下表：

——买家价值评分标准

通过对以上六个指标的量化分析，卖家基本上可以完整描摹出买家价值。

——买家类型的雷达图

于是乎，卖家看到了精准营销的空间。图中的1号买家，忠诚度很高，但是购买力和价格容忍度都不高。这种类型的买家，虽然消费力不够，但节约了营销资源，即便不互动（不发优惠券），他们也会定期复购的。

同样坐拥庞大数据的滴滴也可以对不同用户采用不同的定价策略。比如说，根据用户在App上的使用记录推断用户的价格敏感度，并以此对高敏感的用户做打折优惠、或者对非活跃用户做价格营销。

若论本质，上述的个性化定价就是经济学上的三级价格歧视。

然而不同的是，淘宝和滴滴们可以把定价策略持续细分，直到每个用户都有一套针对自己的价格体系。在极限情况下，定价会变成一级价格歧视，所有的用户端的剩余都将归淘宝/滴滴所有。

其实，这些玩法在美国传统销售行业早已践行几十年，而网络经济里，电商元老Amazon堪当始作俑者。早在 2000 年，Amazon就小范围玩起了价格歧视的骚操作：

同样的 DVD 碟片，如果你是新用户，价格是 22 美元，而如果你是一名被认为有购买意愿的老用户，价格就会动态调整到 26 美元。结果这一测验在震耳欲聋的骂声中下线了。

然而，骂声和投诉就能难倒卖家吗？这儿，还有一个暗黑系的办法。

2.2 每次只有你和屏幕

页面上同样一台Mac，买家A看到卖10000，B看到卖8000，当然是不合适的。不过，可以换一个思路：对大家都标价11000，然后以感恩回馈的名义邀请AB抽奖，让A抽到一张1000元的优惠券，B抽到一张3000的，结果不是一样的么？

——是不是很熟悉这个界面

看似“随机”的噱头，其实背后蕴含着算法歧视背后的另外一个技巧：精准推送。

其实，“精准推送”这个概念早在互联网广告兴起的时候就已经被提出来了，只不过广告行业的叫法是“精准投放”，即“广告主将合适的广告投放给合适的人群/受众”。

精准推送从本质上来讲，也是一种广告形式（Push或者应用内消息），实践中，常将”精准推送“与”个性化推荐“进行区分，这里为便于讨论，归为一种类型，即“把合适的内容推送给合适的人群/受众”，这里的“内容”可以是价格，可以是优惠，也可以是UGC。

无论内容为何，精准推送的要义在于具备了一种实现买家区隔的能力。正是具备了这个能力，

每个人看到的信息都是定向投喂的，除非特意，否则买家根本无从得知，显示在这个屏幕上的价格，到底是一个标准定价，还是针对他个人的定价。

——除非特意，优惠券只在自己的屏幕里

行文至此，你可能会感慨：产品的价格与价值差竟有如此秘而不宣的操纵技巧！

而这就是商业社会的湿暗后厨：

看起来你有了更多的选择，可以好好计算一下，殊不知网页背后的算法已经算计了你十万八千次了。

三、结语：不必讶异也不必躲藏

如今的世界，早已是数字世界第一性的了。

利用用户数据提供个性化服务，是绝对无法逆转的大趋势。频上热搜的“大数据杀熟”并非互联网的新问题，原来实体商业中也不少，只是因为互联网让数据分析与应用的影响规模化，类似的事情才引起大家的额外重视。

我们既没必要“谈数色变”，也不能做埋头鸵鸟、忽视算法背后的问题。

这些问题的解决，不仅有赖于法规的约束。

11月1日，个人信息保护法正式实施，其中规定“不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇”。

还需行业加强自律，践行社会责任。

10月22日，腾讯、华为等20余家重点APP运营企业签署《深圳市APP个人信息保护自律承诺书》，向社会公开作出“不超范围采集信息，不利用大数据杀熟、不滥用人脸识别数据，不监听个人隐私”等承诺。

而对于买家，除继续忍受外，还可以——

一方面可以行“鱼目混珠”或“颠倒黑白”之事，用一个词概括：混淆。比方说：为了防止企业按自己的搜索记录歧视，消费者可以先随机搜索几个词，再键入自己的真实意图。

另一方面，无论是各处生长的比价网站，还是各种大量注册账户抢券抢特价套利的“财路”，都可以视为对平台价格歧视的逃避。以上实践都在蓬勃生长，相关领域的进展也是日新月异。

这场科技含量十足的猫鼠游戏，暂时还看不到结束的那一天。

参考资料：

[1] 价格歧视：双11的真相，人人都是产品经理

[2] 价格歧视？算法时代的一场“猫鼠游戏”，腾讯研究院

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