大數據殺熟：也指價格歧視。是指同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多的現象，這一現象或已持續多年。有數據顯示，國外一些網站早就有之，而近日有媒體對2008名受訪者進行的一項調查顯示，51.3%的受訪者遇到過互聯網企業利用大數據“殺熟”的情況。
面對網友的質疑，攜程于 2018年5 月 27 日在新浪微博發表了題為《攜程 “大數據殺熟” 了嗎?并沒有》的文章，否認使用大數據 “看人下菜”，對網友列舉出的問題逐一進行解釋。
攜程強調，平臺上不存在 “大數據殺熟” 的情況，網友看到不同手機預訂同一家酒店同一房型出現差價的問題，可能是由于日期、支付方式、是否含早、取消政策、供應商不同等原因所致。
例如，有可能是一個賬號有優惠券，另一個賬號沒有，因此顯示的價格有所不同;也有可能是系統優先推薦的房型差異不同所致，如可退改房價和不可退改房價，價格就不一樣。
可是面對攜程給出的解釋網友們似乎并不接受。認為攜程的自證可信力存疑，應該交由第三方獨立機構查實，并且不少網友都以親身經歷力證除了酒店，攜程在機票銷售中也存在 “大數據殺熟” 嫌疑。
一位不愿具名的國內某資訊平臺算法工程師向記者透露，大數據定價實驗，是平臺為獲取最大利益普遍采取的策略之一。“一方面，平臺會以促銷方式擴張用戶數量;另一方面，平臺會借助大數據分析用戶消費水平，向其推薦可能支付的最大價值產品。這就意味著符合消費者需求，但不能體現最大剩余價值的產品將被過濾。換句話說，廉價實惠的產品將被過濾。”
我們每個人似乎都遭遇過大數據殺熟事件。例如：菜市場傍晚的蔬菜通常比清晨的便宜;電影票從網上買也會比直接走進電影院買便宜;同一趟航班，提前一個月購票和出發前一天購票，價格通常相差不少;麥當勞里同一個套餐，用優惠券和不用優惠券也是兩個價格，購買某平臺會員,安卓和蘋果的價錢就是不一樣等等。
在面對這些的時候，我們并不覺得有什么，那是因為我們都潛移默化的認為之所以造成價格差異是受到需要外界因素，并不是本身的因素，可是“同房不同價”便不能與之相提并論。
一罐可樂，在超市只賣2元，在五星級酒店能賣30元——這不能叫價格歧視，而是因為你能住得起五星級酒店，那么你就是要被“殺”，這樣的例子在現實中比比皆是。但是，這個理論套用在“大數據殺熟”上卻并不恰當。一個關鍵問題是，一罐可樂的正常價格是透明的，所以在五星級酒店的溢價是公開的。但“大數據殺熟”卻處于隱蔽狀態，多數消費者是在不知情的情況下“被溢價”了。
大數據殺熟如何避免，除了要完善數據保護方面的立法之外，還要依靠平臺企業的自律，大數據的技術本身自然沒有錯，但在為我們生活帶來便利的同時，其負面作用也不能不令人反思。
攜程是否真的存在“大數據殺熟”現在還不能下定論，但有則改之，無則加勉。加強自我反思，是否在產品設計中存在類似問題，增強與顧客之間的信息對稱，提高消費體驗。
只有這樣，消費者今后在平臺上購物時，才不會在心里打個問號。
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