个人价值时代 
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数字商务营造了一种选择无限、价格绝对透明的假象。当买家打开手机应用时，他们看到的是一串数字，并将其视为一个固定的价格。 他们误以为卖家根据生产和物流成本，为整个市场设定了这个价格。这是一个根本性的误解。在现代电子商务生态系统中，固定价格早已过时。我们在屏幕上看到的价格，实际上是一场即时、无形的竞价的结果。
在这场拍卖中，唯一涉及的标的物是特定用户的偿付能力。市场算法不断解决一个复杂的优化问题：在不导致用户放弃交易的前提下，可以从用户那里提取的最大金额是多少？这种高度精准的金融手术所使用的工具并非标准价格标签，而是个性化的折扣组合。
寻找消费者剩余
古典经济理论的核心概念是“消费者剩余”。消费者剩余是指消费者愿意为产品支付的价格与他们实际支付的价格之间的差额。对于企业而言，消费者剩余的任何部分都意味着利润的直接损失。当价格恰好等于消费者的边际支付意愿时，对企业来说就是一笔完美的交易。
在实体零售中实施这样的系统在技术上是不可能的。你不可能根据顾客所穿西装的价格来改变超市货架上的价格标签。互联网打破了这些物理限制。现在，商品展示可以根据每个浏览者的需求进行定制。然而，简单地向不同的人展示不同的价格是一种冒险的策略。
用户之间交流、分享截图，而直接的价格歧视不可避免地会导致声誉危机。这时，优惠码就派上了用场。它充当了完美的缓冲，使不平等合法化。基础价格对所有人来说仍然很高，营造出一种平等的假象，而实际售价则由选择性发放的优惠券控制。
贫困和财富的信号
该系统会持续扫描用户行为，从中寻找有关其金钱态度的线索。搜索活动是最明显的指标之一。当用户主动离开应用，开始在第三方聚合网站上搜索新的速卖通优惠码或本地市场的优惠券时，他们就向算法发出了一个强烈的信号。
对于神经网络而言，这种行为表明用户对价格高度敏感。这类用户愿意花时间省钱。为了留住他们并促使他们完成结账，系统必须提供折扣。同时，如果顾客直接点击“购买”按钮，而忽略了优惠码输入框，则会被标记为对价格不敏感。下次，算法会推荐利润更高的产品。
行为生物特征学
为了设定合适的价格，平台仅仅了解你的购买历史是不够的。数据收集已经达到了行为生物识别的水平。现代脚本不仅分析你买了 什么 ，还分析你 是如何 购买的。它们会记录你的鼠标光标移动、页面滚动速度以及手指在按钮上停留的时间。
混乱、快速的浏览动作可能表明焦虑或急躁。在这种状态下，人们不太倾向于进行比较分析和理性选择。算法可能会对此做出反应，提供更快的配送服务但价格更高，或者只提供象征性的折扣。相反，缓慢、有条不紊的浏览则表明购物者比较谨慎，需要更有吸引力的优惠来刺激他们做出决定。
对设备的技术分析也会影响定价。智能手机型号、操作系统版本，甚至电池电量都会成为成本计算中的变量。 一项著名的出租车服务案例研究表明，电量极低的用户更倾向于接受更高的车费。 电商平台也运用了类似的逻辑：对断线的恐惧降低了用户进行理性思考的门槛。
忠诚税
这里存在一个反直觉的悖论：客户使用平台的时间越长、频率越高，他们获得的条款反而越不优惠。营销人员将这种现象称为“忠诚度税”。算法会计算客户流失到竞争对手的可能性（即客户流失率）。如果流失率很低，系统就会停止在客户留存方面的投入。
忠实用户已经“陷”在了生态系统中。他们绑定了银行卡，保存了收货地址，并且对界面非常熟悉。惰性和习惯是平台的主要盟友。根据数学模型，给忠实客户提供折扣毫无意义 — — 他们会全价购买产品。
我们在广告中看到的那些慷慨优惠几乎总是针对“获客”环节 — — 吸引新客户。一旦新客户购买几次并养成消费习惯，奖励就会停止发放。这些奖励会被转移到“留存”环节，而该环节的激励预算往往为零。
心理工程
由于人类心理的特殊性，优惠码比自动降价更有效。输入一串字符是一种主动行为，这会给用户带来一种虚假的掌控感。他们会觉得自己像是赢家，仿佛“破解”了系统或找到了漏洞。
这种游戏化效应会触发多巴胺分泌。使用秘密代码购买商品比直接购买折扣商品更有价值感。电商平台正是利用了这种感觉，将购物变成了一场探险。轮盘赌、秘密邮件、个性化优惠 — — 所有这些都只是掩盖其背后冷酷算计的装饰。
人为制造的紧迫感扮演着特殊角色。大多数算法优惠券的有效期都非常有限。倒计时会阻碍理性思考。害怕错过（FOMO）会驱使人们冲动消费。算法往往会在人们最容易冲动的时候 — — 比如发薪日或周五晚上 — — 抛出优惠券。
价格灭菌
通过促销码实现个性化定价的广泛应用，正在改变市场关系的本质。“市场价格”的概念变得模糊不清。同一楼层的两户邻居可以以相差30%的价格购买到相同的吸尘器，而且双方都会对这笔交易感到满意。
这使得客观比较报价变得不可能。价格聚合器也失去了意义，因为它们显示的“展示”价格与用户在应用个性化优惠券后在购物车中看到的价格完全不同。市场被分割成数百万笔孤立的交易。
平台上的卖家也成了这种机制的俘虏。为了被推荐算法收录并参与平台促销活动，他们被迫抬高产品的标价。这就造成了价格上涨，而平台正是利用价格上涨来操纵折扣率。
经济学的黑匣子
动态定价技术日趋复杂。深度学习网络正逐渐发挥作用，能够从海量数据集中发现细微的关联。例如，系统可能会判断，只在夜间使用应用的用户应该享受更高的价格，或者某些音乐类型的爱好者更容易冲动消费。
在如今的现实中，优惠码不再是赠品或营销手段，而是复杂公式中的一个修正因子。这个公式只有一个目标：通过挖掘每个人的财务承受能力，最大化平台利润。交易透明度已成为历史，取而代之的是算法驱动的需求管理。