大資料定價本質上是客戶體驗愛好付費。

現在的市場營銷在快速的轉向網路市場，但是電商如何識別客戶愛好並心甘情願的付費呢？傳統的模式是大量的廣告轟炸，讓你對該類產品有深刻印象，但是這個方法容易讓閱讀者反感，畢竟每個人都有自己的工作狀態，而不是單純的是你的客戶，所以這種盲目的廣告模式逐步衰退。

有了大資料技術以後，市場營銷發生了巨大變化，尤其是大資料蒐集技術的快速發展，透過你在智慧手機的瀏覽記錄，甚至透過手機的攝像頭看你的眼睛駐留某個商品的時間，還有你在微信朋友圈發的資訊，綜合計算你對哪個產品感興趣，甚至還根據你使用的是蘋果手機還是廉價手機，給你推送更高價格的產品。如此根據你的愛好和習慣來確定你不介意的但是實際並不便宜的商品推送。

所以大資料定價實際上就是客戶體驗的愉悅度，其次才是合適的價格。

甚至一些自媒體都是如此，根據你的閱讀愛好推送適合你的內容，所以你會覺得很舒服。但是慢慢的你就會失去獨立思考的能力，因為你再也看不到你不喜歡的資訊了。

企業為產品定價是一個非常複雜的過程，使用大資料技術輔助產品定價具備一定的科學性，未來一定會得到更多的應用。

在我理解，用大資料為產品定價需要大量的市場資料作為依託，透過合適的演算法完成各種因素的綜合性分析，包括產品的定位人群、年齡段、性別、文化程度、季節、氣候、宗教、區域、接受度等等因素。把好的產品銷售給匹配的人群，用適合的價格讓更多人有能力去享受產品帶來的樂趣，這是大資料應該做的事情。

大資料給客戶定價，在我看來這個出發點應該是使用大資料給不同消費層次的人做一個歸類分析，從而針對性的推送不同的產品。如果是同一個產品，給不同的客戶定不同的價格，那麼這就有“殺熟”的嫌疑了，這也是應該避免的事情。

大資料定價是一個可以很快落地的應用，這個落地需要把大量的已有資料做歸類、整理，同時把影響價格的因子充分考慮進去，根據不同的演算法得出全方位的分析資料，這個過程能夠輔助決策者做出科學的定價。

雖然行業千差萬別，但是大資料的應用終歸有其核心的思路，這個思路就是以資料為核心進行分析和預測。同時，大資料也是一把雙刃劍，它也會帶來一些問題，比如隱私安全等，希望使用者慎重，千萬不要用大資料損人利己。

產品的定價取決於很多因素，簡單的說就是成本+利潤。不同企業對於成本和利潤的計算是不一樣的。

大資料分析可以給客戶精準營銷，從而給客戶提供有效的決策依據。定價可以從給客戶帶來的價值來考慮。

不過，在缺乏法律監管的條件下，大資料會不會成為洩漏客戶隱私的一個工具？