采访中的记者发现，这种”大数据杀熟”的做法早已摒弃了过去”老顾客定价更高”的直白套路，转而推行了更为隐蔽的”优惠券机制”。同一个商品链接，不同消费者点进去获得的待遇南辕北辙——有人幸运地被砸中巨额折扣，有人怎么刷都看不到任何优惠。用户的手机号、地理位置，甚至无意的反复访问等信息，都会决定平台分配的优惠券额度，进而改变最后的成交价。
同家店的套餐，却被三台设备显示成了三个价位。从消费者亲历者的视角看，这无疑指向了”大数据杀熟”。不过平台方面向来有辩词，通常声称”用户的积分、会员权益、优惠券额度不一致，所以最终价格呈现差异”。可若继续追问——是否积分越高、等级越好，优惠就一定越多、价格越低？对此，平台们往往选择含糊其词。而现实中的消费数据却反映出，在电商、外卖、网约车等多个领域，反而普遍存在”重度用户支付价格更高”的现象，这显然不符合商业逻辑、损害了公平交易。
早期的”大数据杀熟”手法相对粗糙，消费者一旦聚集比对，就能轻易识别端倪，其原因也容易看出——平台对老用户减少折扣，对新用户增加返利，证据清晰，企业很难狡辩。之后在舆情压力和监管介入下，各大平台也做了态度表示和修正举措。眼看着人们以为这股风气已经消退，没想到平台突然推出了升级版的差别定价方案，其隐蔽程度和诡异程度都有明显提升。
新方案的妙处在于，将商业意图埋藏在表象的”随机性”之下。不再是直接发放优惠券，而是设计各种”运气抽取”模块——譬如红包雨、转轮游戏等，最后获得多少优惠，表面上全由概率决定。但蛛丝马迹却暗示，这并非纯粹的运气，而很可能是老用户倾向抽到小券、新用户容易抽到大券的设定……最高明之处在于，消费者根本感觉不到自己被区别对待、遭受价格差别，反而会自我反思——怪自己反应迟钝、怪自己人品不佳。这种无声的杀熟，消费者有口难辩，平台算法日臻老练。
此类操作取证的难度很高。即便用户多次抽中小面额券，也难以直接证明这是平台人为设计还是运气不佳。症结在于，平台的算法体系对外部来说完全是黑箱。回顾过往的”幽灵外卖”案件，即便有政府部门出手，也耗费了巨大精力才掌握了底层技术证据。长此以往，这种不透明给了某些企业可趁之机。然而，若继续无所谓地施展这套花招，迟早会重蹈被监管重锤的覆辙。
