最近，复旦大学一名副教授正式公布《2020打车报告》，他在过去一年带领团队做了一项“手机打车软件打车”的调研。
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该团队在国内5个城市，花50000元，收集了800多份有效打车样本，最终得到了一组令人瞠目结舌的结论。
01
苹果手机打车最贵
在这份报告中，孙教授定义了一个名词：“被舒适”程度。
用不同的手机，做同样的叫车操作：一键呼叫经济型+舒适型两档。被更贵的“舒适型”车辆接走占所有订单的比例，就叫作“被舒适”程度，其实就是“被多花钱”程度。
数据表明，与非苹果手机用户相比，苹果手机用户的确更容易“被舒适”车辆（比如专车、优享等）司机接单，这一比例是非苹果手机用户的3倍。
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不仅如此，除了通过手机品牌来识别用户，打车软件平台也可能同时关注乘客手机价格所透露的信息。
报告通过相关研究表明，如果乘客不是用苹果手机，那么就要看他的手机价位，手机价位越高则越有可能被舒适型车辆接走。
02
苹果手机享受的优惠更少
此外，“苹果税”还体现在苹果用户比非苹果用户享受到的打车优惠更少。
800多份样本表明，苹果手机平均只能获得两块钱优惠，还不到安卓机的一半。当系统识别你是苹果用户时，平台就自动将更多补贴给到了更容易受补贴转化的安卓用户。
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孙金云在采访中解释，企业有根据不同支付能力的个性化定价策略，研究中发现的“苹果税”，接近于个性化定价，它能够使企业获得较高收益，但存在歧视用户的嫌疑。
03
苹果手机打车更贵更易延误
研究结果表明，除了价格问题，苹果手机用户的预估等待时间往往被更严重地低估。
其中，在滴滴和首汽两个平台上——两者非苹果手机用户的时间延误比例为25.6%和12%。即便是差距最小的高德，两类用户的时间延误比例差异仍然达到了10.3%。
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这意味着，苹果手机用户会比非苹果手机用户付出更多的时间成本。
为什么不同手机品牌、型号之间差距这么大？
归根结底还是因为大数据杀熟。
04
大数据杀熟已不是新闻
所谓大数据杀熟，就是经营者利用大数据技术釆集用户信息、建立用户“画像”，并以谋取利益为目的，根据用户“画像”提供特定（非可选性）商品或服务的损害消费者权益行为。
简单来说，大数据最擅长“精准打击”，大数据杀熟通常表现为“最懂你的人伤你最深”，本质上是企业利用老用户的信任牟利，为了追求短期利润较大化，有意消费用户忠诚度。
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其中，网购平台、在线旅游和网约车成为重灾区。携程、京东、滴滴、淘票票等平台均被曝出存在大数据杀熟行为。
从一开始的大优惠，到减少、取消优惠，再到浮动价格，逐步试探这名用户的消费心理。若用户完全相信平台产品，无论显示什么样的价格都照样买单时，便可以把钝刀子磨快“杀熟”了。
因此就出现了：
打车，同一时间，同一地点，同一条路线，不同手机，价格却相差不少。旅游，同一航班，同一酒店，同一餐厅，同一APP ，不同用户，价格不同。
可以说，任何电商平台上的优惠，只不过是向平台暂时“借”的钱，迟早要还回去的。所有的红包补贴，最终也都是羊毛出在羊身上。
05
巨头杀熟为何屡试不爽
从经济学角度来看，在资源供给固定的情况下，随着价格的增长，购买人数减少，定价高买的人少，定价低买的人多但不赚钱，在传统行业，又要赚钱，又要定高价是很难的。
但是互联网平台的优势在于：它有大数据。
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平台会基于用户画像，把用户分类，平台可以根据用户消费行为、价格敏感度、消费意愿等，让愿意出高价的人用高价买，愿意出低价的人用低价买。所以，这样的情况下，就能做到又赚钱，又能定高价。
经济学中有个二八定律：在一个社会中，20%的人占有80%的财富——在一个平台或者行业，20%的人贡献了80%的利润。
对于不少互联网平台而言，新用户增加数才是KPI的关键指标，20%的会员用户是贡献利润的主要来源；如何把用户转化为平台中的20%的用户，如何让20%的基数变大，是不少平台在琢磨的。
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因此，从平台利益的角度来看，对用户进行“大数据杀熟”屡试不爽的重要原因是信息不对称。
平台通过大数据能利用用户信息不对称的优势，通过“千人千面”的展现方式，表示给用户更好的个性化体验，而另一方面，千人千面的展示方式恰恰能隐蔽性的收割会员的钱包——因为这样一来，用户很难发觉自己被割了韭菜，即便发觉，也难以举证。
因此，因为用户信息不对称，大数据杀熟得以顺利成为平台经济的一种隐性的商业模式。
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收关，在庞大的数据面前，如果商品和服务是免费，那么你，具象地说是你的个人信息，就是商品本身。大数据时代，我们每个人都在被几十到几百个变量定义，它甚至比你更了解自己。
而当大数据对用户拥有充分的了解，多花钱或许只是大数据应用中对受众伤害最小的“坑”。无孔不入的信息搜集中，我们都是透明人。
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