大V投诉被更快处理？

    一位技术研发经理介绍道，自己所在的网站也会给用户进行“画像”，根据用户信息、订单、行为等等推测出其喜好，再针对性地给出产品，可以极大地提升用户感受，能避免用户被无故打扰的不适感。其用户画像维度包含多方面，包括：用户个人资料、会员等级、行为、订单特征、其社交网站信息、搜索网站搜索信息、职场网站信息、内部客服信息等。

    该技术研发经理还介绍称，用户画像适用于多个场景，如拥有较好支付能力的用户在搜索时会看到更多的奢侈类商品；在社交网站拥有较多粉丝的“大V”，其高影响力等同于高级别会员，在客服人员处理其投诉时被识别，从而更快、更好地被响应。

    另有网友表示，大数据对于“售后服务”的运用不止这一例。在某电商网站上存在“好次掺卖”的情况，对于投诉较少的客户，网站发次品的几率较高，而对于质量较为敏感的客户，网站则发优等品的几率较高。该网友对此表示无奈和不满。

    大数据为“一级价格歧视”提供便利？

    实际上，“大数据杀熟”在国外早已出现。2000年，亚马逊网站开始了差别定价试验，亚马逊选择了68种DVD碟片进行动态定价，根据潜在客户的人口统计资料、在亚马逊的购物历史、上网行为以及上网使用的软件系统，从而确定不同的报价。例如，名为“泰特斯”的碟片对新顾客的报价为22.74美元，而对那些对该碟片表现出兴趣的老顾客的报价为26.24美元。通过这一定价策略，亚马逊提高了销售的毛利率。

    对此，中国人民大学公共管理学院组织与人力资源研究所教授刘昕表示，“过去经济学里讲一级价格歧视，听上去像是天方夜谭，现在有了所谓的大数据，倒是堂而皇之地实现了。一级价格歧视又称完全价格歧视，每一单位产品都有不同的价格，它假定垄断者知道每位消费者对任何数量的产品要支付的最大货币量，并以此决定价格，因而能够获得每位消费者的全部消费剩余。”

    实际上，一些消费者认为，针对不同的用户定价策略可以被理解，但前提是“知情权”。只要知晓了企业的定价策略、促销方式，那么就可以根据自己的喜好去选择相应的网站和产品。