那到底什麼是大資料殺熟呢？簡而言之就是同樣的商品、同樣的服務讓你多花錢了
從經濟學角度來看，在資源供給固定的情況下，隨著**增加，購買的人數會減少；**降低了，購買的人數就會增多。
因此定價高的話買的人少，定價低的話買的人多但是沒錢賺，這個時候，如果把顧客分類（使用者畫像），讓願意出**的人用**買，願意出低價的人用低價買，找到最佳的平衡點。
所以殺熟不是隨便殺的，這裡主要說說暗殺，所謂暗殺就是在不知情的情況下發生的，那明殺很好理解，比如一瓶礦泉水在路邊的便利店是1.5元，車站附近是3元，旅遊景點是6元，五星級酒店是10元，這些都是明碼標價的，雖然存在溢價，但都是公開的，可明槍易躲暗箭難防呀。
暗殺主要是根據你的消費行為、**敏感度、消費意願等來判斷要不要殺你，這裡要排除（排除季節因素、供需因素、緊急因素），經常會出現老客戶的**要高於新客戶的**，下來我們看看那些行為容易被殺
1、消費行為：經常在某一平台購買，那麼你就屬於高度活躍使用者
2、**敏感：購買商品或者服務時，從來不使用各類優惠券
3、消費意願：經常搜尋某個品類，會判斷你對此品類是短期剛需，相應的**會有所提高，因為你太有意願了
等等，只是簡單舉幾個例子，其實後台的演算法比這個要複雜的多，有很多場景，不同場景下觸發的機制也不同
那麼大家也很好理解，主要是自己的消費行為表現活躍度高、**不敏感、消費意願強烈，那恭喜你，你有很大概率即將成為殺熟的物件。
今天其實不想和大家交流大資料殺熟的演算法，而是和大家一起交流如何降低殺熟的風險，那接下來也從行為、敏感度、消費意願來說起，為了便於理解，我們按照分析師的思路，把使用者分為，首次購買、重複購買2類。
先看看首次購買，首次購的定義很好理解，就是你在某個平台發生的第一次購買，而之前從來沒有在某個平台購買過，一般來講對新客戶的**優惠要高於老使用者，用一些大的優惠給新使用者還是值得的，畢竟拉新成本很高的。
場景：
小鄧是一名資料分析師，於2023年5月註冊了某電商平台的賬戶，臨近春節他沒有經住這個電商平台各類資訊的**，打算購買一些商品春節帶回家，但是怕被殺熟，於是...
心想：
自己曾經和營銷部門的一些分析，深知對首次購使用者一般都有很大的優惠力度，但優惠的程度取決於你的行為，這個行為是只你在這個平台的瀏覽行為，畢竟你沒有留下消費行為，一般分為幾種：
2、當使用者一直瀏覽，但一直沒有消費，則會採用較大的優惠額度吸引你發生購買，稱之為轉化，要不然你老轉來轉去的，消耗伺服器資源。
3、當使用者一直瀏覽，但在最近一段時間內沒有發生瀏覽行為，這是運營覺得你即將流失，同樣會給一定的優惠吸引，稱之為挽留
還有很多類似的場景，當然還會根據你留存的時長、訪問的週期、深度等進行更複雜的分析建模，從而制定有效的營銷方案，也就是常說的千人千面，這裡不難猜出，對拉新、召回、挽留的運營手段相對要力度大一些，所以我們為了防止開始被殺，要採取一些行動。
解決：
1、保護好自己的隱私，自己成為out群體，讓平台事先無法了解你
2、學會偽裝，讓最大的優惠選擇你
善於用資料偽裝自己，既然我們知道了運營的策略，也明白了資料分析圍繞的幾個點，那就偽裝自己是挽留使用者、待召回使用者，簡單的方式就是解除安裝一段再安裝，或者安裝後開始瀏覽一段，之後故意不開啟，偽造即將流失的假象，你懂...
3、我很窮，我是真沒錢
關鍵字：解除安裝、偽裝、不炫富
接下來看看重複購行為：
消費行為簡單的會從三個方面入手，消費金額、消費頻次、消費的間隔時間，相比大家都記得有乙個模型，rfm分析（recency，frequency，monetary），模型本身沒有什麼，而使用模型的目的是我們要知道的，其實就是使用者畫像，找出高、中、低價值的使用者，進行不同程度的營銷策略，從而達到資源優化，高收益的目的。
解決方式：
1、我不常來，而且常常不來
分不同平台購買，不要把所有的行為資料都暴露給乙個平台，別讓平台太了解你，很可怕，他們會給你很貼心的服務，每個平台隔一段時間去
2、我是過日子的好手，精打細算
有事沒事購買時都要使用優惠券，還可以加入平台的聯盟，自己購買時用自己分享的鏈結，一般都會有分享的現金獎勵，直接返回到你賬戶，一定要從資料和行為上表現出自己很摳門的那種，這樣大額優惠券才能和你來一次熱戀。
3、偽裝本性，刻意造數
不要集中時間或經常搜尋一些高階奢侈的品牌，即使搜尋了也要用隨手搜尋一些別的關鍵字來誤導隱藏自己的內心深處，比如要過年了，想買個愛數圈的會員送給女朋友，那就不要在某電商平台連續幾天內搜尋愛數圈，而是要搜尋愛數圈的同時，隨便再搜尋一些不想關的關鍵字，用「假」搜尋擾亂演算法的判斷。
4、多比較、多測試
找幾個好友幫你多看看**，找不同平台多對比**，你心裡滿意了才能稱得上是一次愉快的購物。
關鍵字：不常來、摳門、造數、滿意
以上分別從購買前行為，購買後行為分別和大家做了交流，其實商業環境比這個要複雜，而是多領域、多渠道資料融合後的建模，但不管模型如何精緻、只要你懂得了殺熟的機制，你一定會找到應對的方式。
大資料是一門技術，而殺熟則是一門藝術。
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