可量化的指标和行为数据来进行衡量和判断。
这些指标主要用于识别用户身份、评估用户价值、预测用户行为，并最终决定是否提供特定价格（如新客专享价、老客回头券）或进行个性化定价。
以下是平台衡量“熟客”和“新客”时常见的具体指标：
一、核心身份识别指标
这些指标直接判断用户是“新”还是“老”。
首次交易时间：
- 新客：在平台上从未产生过任何交易（或付费行为）的用户。平台通常将其定义为“首次下单用户”。
- 熟客：在平台上有过至少一次成功交易记录的用户。有些平台会进一步细分，如“复购客”（购买2次以上）、“高价值熟客”等。
用户ID/账户生命周期：
- 通过注册时间来判断。新注册账号在一定时间内（如30天内）可能被视为新客，享受新手优惠。
二、行为与交易指标
这些指标用于深入评估熟客的“熟度”和价值，并可能影响其看到的价格或优惠。
购买频次/复购率：
- 在一定时间内（如过去180天）的购买次数。高频复购用户是典型的“熟客”。
累计交易金额：
- 用户在平台历史上的总消费额。高消费总额的熟客可能被视为VIP，享受专属折扣，但也可能在动态定价中被认为价格不敏感。
最近一次消费时间：
- 衡量用户是否活跃。长期未消费的“沉睡熟客”可能会被平台通过特别优惠（如“老客回归券”）重新激活，其看到的价格可能与活跃熟客不同。
客单价：
- 平均每次交易的金额。高客单价的熟客可能被系统打上“高价值”标签。
产品或服务浏览历史：
- 反复浏览同类产品或店铺的熟客，可能被识别为有强复购意向，平台或商家可能不会对其提供大额折扣，而是推送关联商品或会员价。
三、交互与粘性指标
这些指标反映用户与平台的互动深度。
App/网站访问频率与时长：
会员等级/成长值：
- 许多平台设有会员体系（如淘宝88VIP、京东PLUS）。不同等级的会员享有不同的价格权益，这是最公开的“熟客优惠”体系。
优惠券使用习惯：
- 对价格极度敏感、只在大促或使用大额券时才下单的熟客，与不在意优惠的熟客，可能会被系统进行差异化定价。
跨品类购买：
- 在平台多个品类消费过的熟客，说明对平台信任度高，用户生命周期价值高。
四、技术识别指标
这些指标是平台进行用户识别和定价判断的技术基础。
设备ID/Cookie：
- 即使未登录，平台也可能通过设备信息识别回头客。例如，同一设备多次访问，可能被判断为潜在熟客。
账号登录状态：
- 这是最直接的识别方式。登录账号后，平台会调取该用户的所有历史数据。
五、价格策略的应用场景
基于以上指标，平台常见的价格策略包括：
- 新客专享价/首单优惠：仅对无交易记录的用户可见。
- 老客回头券/复购券：针对一段时间未消费或特定品类的复购用户发放。
- 会员专属价：仅对付费会员或高级别会员开放。
- 动态/个性化定价：这是一个灰色地带。平台可能根据用户的购买力、价格敏感度、设备类型、所处地理位置等多维度数据，对同一商品展示不同价格。例如，对消费能力强的熟客展示更高价格，或对新客/价格敏感型用户展示更低价格以促成转化。
- 注意：大数据“杀熟”通常指的是对熟客展示比新客更高的价格，这涉及到商业伦理和法律监管，许多地区已出台规定对其进行限制。
总结
平台衡量“熟客”与“新客”，绝不仅仅是看“是否买过”这么简单。它是一个多维度的、动态的用户画像过程，核心指标围绕 身份、交易、行为和粘性 四大维度。
平台的目标是最大化用户生命周期总价值：
- 对新客：用低价吸引，完成破冰转化。
- 对熟客：用服务、会员权益、精准推荐和适度的优惠来提高忠诚度和复购率，同时避免过度补贴导致利润流失。
因此，用户看到的价格，往往是平台算法综合了以上所有指标后，为“最大化收益”而给出的一个个性化报价。
