按字面理解，大数据杀熟即熟客比生客支付更高的价格。
       这个更高的价格可能出于两个原因，一是在个性化推荐系统下，电商平台向“熟客”推荐高端产品或服务（如，出行平台向消费者推荐价格更加高昂的出行服务），这种做法大致可理解为一种诱导性消费。另一种是针对同一产品或者服务，给熟客更高的报价，这种做法大致可以理解为（基于大数据的）价格歧视。乍一看，第一种理由似乎比第二种更可接受，因为高价可以归因为价格差异而不是价格歧视，但事实可能并没有如此简单。
       首先，消费者应该认识到，互联网时代，商家通过大数据对消费者的“熟悉”是难免的，而这种“熟悉”可以创造巨大价值。以餐饮业为例，传统餐饮业获取顾客信息的能力非常有限，餐馆限于被动处理订单，有了像美团和大众点评等订餐平台以后，顾客享受到了巨大便利，而且顾客的消费、递送地址等信息也能完整留存下来。平台可以利用这些信息来提高和改进服务质量。例如，对递送地址的热力图进行分析，可明确掌握某个地段对菜系的偏好，从而对原材料和成品递送的物流做出优化。因此，不能因为少数商家的不道德行为，对大数据分析“因噎废食”。
       其次，消费者可最大程度地利用自己的知情权和选择权。货比三家不亏，在互联网时代仍然是真理。亚马逊的第三方网站camelcamelcamel，可以让消费者进行价格追踪和比较。
       最后，消费者联合起来比单个力量会大很多。互联网时代发达的社交媒体提供了丰富的消费者共享信息，联合发声的渠道便于消费者，共同与不良商家做斗争。有理由相信，消费者和政府的力量能够抑制滥用大数据的行为，将商家注意力引导到为消费者提供最好服务的方向上来，发挥大数据的正面效应。
       综上所述，商家在拥有大数据的同时，应该反思大数据的各种不同用法的潜在成本和收益。在信息日益透明，商誉越来越重要，消费者日趋理性的大背景下，最优对策应该是利用大数据给熟客更好的个性化服务，包括价格上更多的优惠。
       也许在不久的将来，我们能听到“大数据爱熟”这样一个提法。