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**歧视是什么(**歧视有什么问题现状如何)

2017年,大数据杀熟现象开始成为人们讨论的热点,其导火线是用户昵称为“廖**廖**”的一条微博。

**歧视是什么(**歧视有什么问题现状如何)

所谓的大数据杀熟,其实是**歧视的一种。

什么叫**歧视呢?

将相同的商品或服务以不同的**卖给不同的用户,就是经济学上的**歧视。很明显,大数据杀熟是互联网**歧视的一种不太道德的形式。

接下来的文章将从三方面对互联网**歧视问题进行讨论,分别是:

互联网**歧视的现状如何,这部分会主要介绍两种形式的**歧视;互联网**歧视目前存在的问题;对互联网**歧视的未来做探索性分析。一、现状如何?

**歧视不是互联网独创,其目的是最大化商业利润。仔细想一想,你肯定遇到过**歧视的现象。

一系列类似的现象,都可以归结为**歧视行为。归纳起来,上述行为可以分成两类:动态定价和个性化定价。

1. 动态定价

动态定价的核心在于供需平衡,可理解成供需双方为达到平衡点而做出的**调整。互联网时代,动态定价比以往变得更加便捷和快速。

全球最大的在线零售商A**zon每天都会对无数**进行调整,有些娴熟的买家已经学会了在C**elC**elC**el.com(可分析A**zon**的下跌情况,并且列出最大的)等网站的帮助下跟平台讨价还价。

之前的商业时代,可以根据季节、时段、地域等实行动态定价,但反应速度较慢。而互联网时代,基于其连接特性,利用大数据等技术,动态定价的规模和速度都达到了新的阶段。不变的是,动态定价是基于供需关系变化,这是其核心特点,也是区别其与个性化定价的关键。

2. 个性化定价

商家根据消费者购买力等消费特点的不同而为每个客户量身定做**,这种定价方式就是个性化定价。与动态定价基于供需关系变化不同,个性化定价基于客户消费特点的差异性。

也就是说,供给大于需求时**低,需求大于供给时**高,这是动态定价;而同一商品同一时间同一地点,不同类型的人来买需要支付不同的**,这是个性化定价。

咋一看,似乎动态定价比较合理,而个性化定价不太公平。

且慢,想象一下很常见的这个现象:购买一件商品的单价往往要比**一批商品的单价高,这就是个性化定价!有的商家会做活动,买三赠一,或者买两件便宜XX元,这些都是个性化定价的表现形式。

但是到了互联网,个性化定价就出问题了。

大数据杀熟成为人们反对的行为,消费者感受到了不公平对待,因此愤怒。

当然,大数据杀熟是不道德的,也是不符合消费者消费心理的,但不能因此否定个性化定价的合理性。

二、有何问题?

就像**歧视这个词本身所表现出来的意思一样,其最大的问题在于“歧视”可能导致的公平问题。个性化定价的含义本来就容易让人觉得不公平,大数据杀熟这种错误的做法,则完全激发了用户这种潜在的不公平感受。

动态定价基于供需变化,本身比较合理,但也存在某些潜在的不公平因素。

以美国电价为例:在用电高峰时,美国公共事业部门需要利用石油、煤炭发电的老式电厂,成本高昂,环境污染也更严重。同时需要专门聘请一批全年上岗的正式员工,以应对紧急情况,电厂发电成本可能是用电低谷时的4到5倍。

假如:电费单价像机票**一样时时波动,那就可以**消费者减少高峰时期的用电需求,将一部分需求转移到用电低谷期。这种方案似乎很合理。

但问题是:社会存在财富分配不均匀问题,富人阶级不会受到动态定价影响,而**阶级则成了动态定价的“受害者”。

一些人可能无法时时追踪**的变动,或者不知该如何调整相应的用电情况,因此**可能受到超出预期的账单。事情甚至可能更糟——如果穷困老人在热浪来袭时,为避免花费过高用电费用,而关闭了空调,最终导致中暑身亡,事情就变得更严重了[1]。

互联网时代,随着各种技术的发展,实施**歧视行为更加容易。但需要注意的是:动态定价可能面临社会公平问题,而个性化定价则可能引起更大范围的争议,需要充分思考这些问题并拿出解决方案。

三、未来何在?

**歧视本身符合商业原理,是商家为最大化利润做出的努力。但是在实施**歧视之前要充分了解用户消费心理,尤其是在互联网时代,通过用户可接受的方式合理的达成最大化利润的目标,是机遇也是挑战。

1. 不止要涨价,也要降价

动态定价行为中有涨价也有降价,而说到个性化定价,互联网企业往往想到的是涨价,其实这与传统商业行为中的个性化定价初衷背道而驰。

为什么****更低?

因为卖出了更多的商品,总的利润更大,减少了库存等各种成本和风险,而互联网完全有能力实现卖出更多商品进而实现更多盈利的目标。

假定一件商品成本30元,如果定价60元,可能有100个用户购买。而如果定价40元,则会有500个用户购买,那么可以针对消费能力弱的这部分用户,实行类似“学生票”的这种优惠政策,而不是**的采用大数据杀熟的方式。

大家对学生票这种做法没有争议,因为规则透明公开,并且符合用户对公平的理解。至于怎么判断用户是否符合“学生票”的标准,这才是大数据要做的事。当然,这种学生票的模式也不一定完全合理,但是如果互联网企业把思路转向类似的方向,而不只是**的

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