該技術研發經理還介紹稱，用戶畫像適用於多個場景，如擁有較好支付能力的用戶在搜索時會看到更多的奢侈類商品；在社交網站擁有較多粉絲的“大V”，其高影響力等同於高級別會員，在客服人員處理其投訴時被識別，從而更快、更好地被響應。
另有網友表示，大數據對於“售後服務”的運用不止這一例。在某電商網站上存在“好次摻賣”的情況，對於投訴較少的客戶，網站發次品的幾率較高，而對於質量較為敏感的客戶，網站則發優等品的幾率較高。該網友對此表示無奈和不滿。
大數據為“一級價格歧視”提供便利？
實際上，“大數據殺熟”在國外早已出現。2000年，亞馬遜網站開始了差別定價試驗，亞馬遜選擇了68種DVD碟片進行動態定價，根據潛在客戶的人口統計資料、在亞馬遜的購物歷史、上網行為以及上網使用的軟件系統，從而確定不同的報價。例如，名為“泰特斯”的碟片對新顧客的報價為22.74美元，而對那些對該碟片表現出興趣的老顧客的報價為26.24美元。通過這一定價策略，亞馬遜提高了銷售的毛利率。
對此，中國人民大學公共管理學院組織與人力資源研究所教授劉昕表示，“過去經濟學裡講一級價格歧視，聽上去像是天方夜譚，現在有了所謂的大數據，倒是堂而皇之地實現了。一級價格歧視又稱完全價格歧視，每一單位產品都有不同的價格，它假定壟斷者知道每位消費者對任何數量的產品要支付的最大貨幣量，並以此決定價格，因而能夠獲得每位消費者的全部消費剩餘。”
實際上，一些消費者認為，針對不同的用戶定價策略可以被理解，但前提是“知情權”。只要知曉了企業的定價策略、促銷方式，那麼就可以根據自己的喜好去選擇相應的網站和產品。
專家觀點
大數據營銷應保護用戶個人信息資料安全
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