今年春节期间，一位复旦大学教授带领团队在全国多个城市进行打车，做了一项网约车出行调研，最终得出一些结论：手机越贵的用户叫到昂贵车型的概率也越大；在优惠层面，苹果手机获得的优惠也要比非苹果手机更少；“熟人”打车比“新人”贵；打车人越多，打车费越贵。另外调研当中还发现实际支付车费比预估费要高，而这样的情况占比高达80%。这个调研一经发布，就被业内定性为网约车存在“大数据杀熟”行为。

针对这个调研结论，以滴滴快车为例，来咖智库也做了同样一个小测试，但发现了不一样的结果。比如考虑到新老用户的不同，我们将用户分成新注册、已注册非活跃和已注册活跃这三类用户，在同一时段、同一目的地发单打车，页面上呈现的预估价格是不同的，但这个不同是因为有优惠券的存在，如果扣除优惠券的话，那么整体预估价都是32元，仅有0.2元的小差距（见图一）。

而关于手机越贵打车越贵的问题，我们专门注册了两个新号，分苹果和安卓机型做了测试，发现在没有优惠的情况下，两者的预估价都是32元（见图二）。这也就是说，在同时段、同路段打车，新老用户或者不同机型的用户，整体的预估价基本上是一致的，只是享受优惠的不同。

对于上述因优惠券引起的价差问题，贝壳新房资深产品经理、前首汽集团高级产品总监周路璐在直播中明确表示，平台上一些常用的用户运营手段，如「发放优惠券」、「发放可抵扣现金的虚拟货币」等，这些其实不算大数据杀熟，因为优惠券的运营手段由来已久，比如肯德基、麦当劳大量发放优惠券，目的也是为了给价格敏感的用户提供更多的优惠，这个手段大家已经普遍接受了。AI时代只是进一步加强了这种运营的千人千面性，例如目前各互联网平台都会有新人礼或新人优惠，以此进行拉新，对于老客，会建立起会员体系，根据算法模型判定用户是活跃用户、流失用户还是新用户或者是沉默用户，以此发放不同的优惠券。“优惠券虽然会造成结算价格的不同，但优惠券是用户提前获得并知晓的，用户可以据此判断是否进行交易，价格本身并没有变化，因此也不算大数据杀熟。”

这个解释也得到了部分网友的认同，有网友称“我觉得这些平台应该是通过手机机型还有打车的频率，判断用户活跃度，经常打车的老用户会被系统判定为常客，没必要给你提供更多的优惠，毕竟粘性高的用户对平台依赖性更强。”

而针对平台推出的各种优惠活动，有网友在直播中还提出“差异化让利”这个概念，在订外卖或者打车中，虽然预估总价基本都一样，但考虑到每个人享受的优惠不同，实际支付也会有差异，相当于平台以优惠的形式，主动进行了差异化让利，当然这背后是对用户行为所做的应对，但这也让市场营销变得更加丰富。

另外，关于预估价和实际价不同的问题，这个也比较容易理解。从我们的测试来看，在同一时段、同一目的地发单，网约车平台给的时长和预估价都是一样的，并不会因人而异。但在实际行驶中，不会完全符合预估路况，比如遇上交通事故、恶劣天气、特殊时期的政策等，也会影响预估价的准确性。

互联网行业资深观察家丁道师在直播中也提到，以移动出行为例，因为拥堵不一、交通灯等待因素，也会导致服务时长和路程的变化，这些变化必然导致价格差异。另外，高峰期用1.X倍的价格调整来缓解供需矛盾的策略，也不属于大数据杀熟。近期在滴滴“苹果手机用户的打车费确实更贵”的案例中，实际上也不属于大数据杀熟，也是因为多种因素带来的价格波动和动态调价所致。

“在人类社会长期的商业发展历史中，演化出了大量的差异化定价行为，其中的一部分是对市场供需的合理调节，事实上已经被社会所接受了。”在中国社会科学院财经院研究室副主任、清华大学中国经济思想与实践研究院研究员冯煦明看来，我们需要客观认识“大数据杀熟”与传统差异化定价的异同，他还用三类例子来说明差异化定价在日常生活中是如何体现的。

第一类是潮汐需求和潮汐定价。比如五一假期快到了，一个很明显的现象是，节假日期间机票、宾馆的价格要比平时要贵一些，原因很简单——在节假日的时候，市场上对于机票和宾馆的需求会潮汐式的上涨，因而在供给不变的情况下价格也会水涨船高。这类做法在经济学中被称为潮汐需求导致的潮汐定价，是一种因为市场供给需求变化所主动产生的市场化调节行为。类似的还有网约车在上下班高峰时段的定价也会比普通的时段要高一些。可以说，这一类潮汐定价行为在合理幅度内也是能够被社会普遍接受的，并非商家道德瑕疵使然。

第二类是因为确定性溢价或者折价因素而产生的动态定价。比如，越早订机票，价格可能会越便宜（比如提前半年或两三个月），而临近日期时预定就会变得比较贵，但到了起飞前最后几小时，价格又会变得便宜。这种价格差异的产生，是因为在不同的时间点订票，对航空公司来说确定性是不一样的，你订票越早，航空公司面临的确定性越高，而越晚确定性就会越低，所以存在溢价和折价的因素在里面。

第三类是经济学中所谓的广义的“价格歧视”。价格歧视，简单而言是指商家以不同的价格把同一种物品销售给不同客户的做法。“价格歧视”是有市场势力的商家进行利润最大化的一种销售策略。实践中有各式各样的“价格歧视”做法，其中有些已经被社会普遍接受，有些在道德层面则不认可。

资深法律人士漆艳认为，对于“大数据杀熟”，法律界对其的定性界于 “价格歧视”和“价格欺诈”之间。“大数据杀熟”行为首先是违反诚实信用原则的，可能受到《价格法》、《消费者权益保护法》、《反不正当竞争法》、《电子商务法》、反垄断等多种法律法规的规制。但商家仍可采取合法经营策略，避免“大数据杀熟”行为。比如区别定价是现代企业策略营销的核心之一，按不同变量将市场进行细分，根据不同细分市场的吸引力，生产具有不同特点、风格、质量和尺寸的产品，或设计有区别的、个性化的服务，这些产品和服务面向不同的目标市场提供，供不同的顾客选购，自然可以设定不同的价格，最大化“消费者剩余”。