大数据杀熟是电子商务平台经营者等利用大数据分析、算法等技术手段，根据消费者的偏好、交易习惯等特征，基于成本或正当营销策略之外的因素，对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格的行为。
商家首先通过多种渠道收集用户数据，如用户主动填写的个人信息、浏览记录、购物车添加记录、搜索关键词、支付习惯等。然后，利用大数据和算法技术对收集到的用户数据进行分析处理，为用户精准画像，判断用户的消费能力、价格敏感度、消费意愿等。最后，根据用户画像，对不同用户实施差异化定价策略，如对价格不敏感的老用户提高价格，对新用户或价格敏感用户提供优惠价格以吸引购买。
价格差异：老用户看到的价格比新用户高，或者同一商品在不同设备、不同账号下价格不同。
会员等级陷阱：高级会员购买产品或服务的价格可能比新用户或低级别会员更高。
平台导向性推荐：根据用户消费习惯，推送更贵的商品或服务。
影响： 消费者层面：使消费者面临不公平的价格，损害经济利益，还会降低消费者对商家和平台的信任度。
市场层面：破坏了市场的公平竞争环境，降低价格透明度，影响市场资源的有效配置，不利于市场的健康发展。
法律层面：违反了《中华人民共和国民法典》规定的公平原则、诚实信用原则，构成价格欺诈，侵害了消费者的隐私权、知情权、公平交易权
怎么做：消费者角度：可采用多设备、多账号对比价格，定期清理浏览记录和缓存，谨慎填写个人信息，发现杀熟及时向平台投诉或向消费者协会求助。
企业角度：应加强自律，建立健全内部管理制度，规范数据使用和定价行为，提高价格透明度。
监管角度：完善相关法律法规，加大执法力度，加强对平台数据收集、使用和定价行为的监管，建立健全投诉举报机制，为消费者提供维权渠道。
商家首先通过多种渠道收集用户数据，如用户主动填写的个人信息、浏览记录、购物车添加记录、搜索关键词、支付习惯等。然后，利用大数据和算法技术对收集到的用户数据进行分析处理，为用户精准画像，判断用户的消费能力、价格敏感度、消费意愿等。最后，根据用户画像，对不同用户实施差异化定价策略，如对价格不敏感的老用户提高价格，对新用户或价格敏感用户提供优惠价格以吸引购买。
价格差异：老用户看到的价格比新用户高，或者同一商品在不同设备、不同账号下价格不同。
会员等级陷阱：高级会员购买产品或服务的价格可能比新用户或低级别会员更高。
平台导向性推荐：根据用户消费习惯，推送更贵的商品或服务。
影响： 消费者层面：使消费者面临不公平的价格，损害经济利益，还会降低消费者对商家和平台的信任度。
市场层面：破坏了市场的公平竞争环境，降低价格透明度，影响市场资源的有效配置，不利于市场的健康发展。
法律层面：违反了《中华人民共和国民法典》规定的公平原则、诚实信用原则，构成价格欺诈，侵害了消费者的隐私权、知情权、公平交易权
怎么做：消费者角度：可采用多设备、多账号对比价格，定期清理浏览记录和缓存，谨慎填写个人信息，发现杀熟及时向平台投诉或向消费者协会求助。
企业角度：应加强自律，建立健全内部管理制度，规范数据使用和定价行为，提高价格透明度。
监管角度：完善相关法律法规，加大执法力度，加强对平台数据收集、使用和定价行为的监管，建立健全投诉举报机制，为消费者提供维权渠道。
