美团被指割会员韭菜，本质是大数据杀熟现象，其屡禁不绝源于平台商业模式与利益驱动，普通用户可通过成为“非忠诚度用户”反制。 以下是对这一现象的详细分析：
国内外案例：
国内：滴滴、携程、肯德基等平台均曾被曝出大数据杀熟行为。例如，滴滴打车时，同样出发点、目的地和时间，不同手机价格相差七八块钱；携程抢高铁票时，需购买网速包才能提升抢票成功概率；肯德基微信小程序点餐时，同样会员专享价，不同手机显示价格不同。
国外：亚马逊早在2000年就玩过差别定价的套路，删除浏览器cookies后，之前浏览过的DVD商品售价下降。
表现形式：大数据杀熟大致体现为“给新用户显示低价、给老用户甚至付费用户显示高价、对经常购买、购买力强的消费者调高价格”等价格歧视行为。平台通过“千人千面”的展现方式，隐蔽性地收割会员的钱包。
平台商业模式与利益驱动：
会员与非会员权益界定模糊：平台未从违约责任层面对会员与非会员的权益进行限定，导致大数据杀熟更多归咎于商业道德层面的问题。
优质用户定义与利用：花钱买会员的用户被平台定义为忠诚度较高、价格不敏感、消费需求弹性差的“优质用户”。平台通过大数据分析，对这类用户实施差别定价，以获取更高利润。
信息不对称与隐蔽性：平台利用用户信息不对称的优势，通过千人千面的展示方式，让用户难以发觉自己被割韭菜。即便发觉，也难以举证。
监管与法律层面的挑战：
界定难度：如何界定平台是否存在“杀熟”等违规行为存在一定难度。平台可以从时间点、套餐优惠、高峰期与非高峰期价格、稀缺性与非稀缺性等不同理由进行解释。
法律执行：尽管已有法律明文禁止大数据杀熟行为，但外卖、打车类APP的定价可以基于高峰期浮动定价，这给了平台动态定价的理由，使得法律执行面临挑战。
成为“非忠诚度用户”：
谨慎授权隐私权限：在安装APP时，谨慎授权相关的隐私权限，尽可能避免隐私数据（包括地理位置、通讯录、相册等）被获取。
关掉非必须许可：关掉一切非必须的定位许可、照片读取许可、通讯录读取许可等。
使用备选APP：手机中安装两个以上的备选APP，或某一段时间卸载软件再安装，触发平台的流失客户预警和捞回策略，让平台系统认为用户从重度用户变为即将流失的用户。
培育平台竞争意识：用户应主动培育平台之间互相竞争的意识，通过选择不同平台来促使平台提供更好的服务和价格。
