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string(7) "第2章"
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string(2530) "妈直接喊道："孙姐，人家小伙子都拿出证据了，你就别嘴硬了！
"最终，孙阿姨以两块八的价格卖给了我韭菜，还额外送了一把小葱。
这完全在我的数据模型预测范围内：当摊主面临当众质疑且有确凿证据时，让步概率高达82.3%。
提着战利品往家走时，我注意到市场角落里有几个摊主正对着我指指点点。
我知道，这场价格革命才刚刚开始。
第二章 数据驱动的砍价革命我的"壮举"很快在周边三个小区传开了。
最先找上门来的是邻居王大妈，她拿着小本本，郑重其事地请我帮忙制定一周买菜攻略。
"小林啊，你可是帮大忙了！
"王大妈激动地说，"上周按照你给的攻略买菜，我省了五十多块钱呢！
"于是我趁热打铁，设计了一套完整的"科学买菜方案"：建立实时菜价数据库、制作比价表、甚至开发了一个简易的比价小程序。
每天晚上八点，我会在小区业主群里发布第二天的"买菜攻略"，包括哪些菜可以砍价、合理的价格区间是多少。
大妈们的学习能力超乎我的想象。
不到两周时间，菜市场的生态就开始发生微妙变化。
以前随口要价的摊主们突然发现，大妈们不再那么好忽悠了。
有人拿着手机对比价格，有人直接甩出批发市场的数据，更有人把我制作的"合理利润计算表"打印出来随身携带。
最先撑不住的是水产区的老王。
那天他对着来买鱼的李阿姨大声嚷嚷："您要是觉得贵，去找那个戴眼镜的小伙子买吧！
"这句话成了导火索。
第二天，整个菜市场罕见地出现了价格联盟——所有摊主统一抬价10%，试图对抗我的"价格革命"。
这完全在我的预料之中。
根据博弈论模型，当既得利益者面临集体损失时，有67%的概率会形成价格同盟。
但这类同盟往往会在3-5天内瓦解，因为总有人会为了销量率先降价。
我立即在业主群里发布应对策略："各位邻居，这是摊主们的价格同盟，建议未来三天减少采购量，重点购买不易保存的叶菜类。
"果然，到第四天，蔬菜区的老张率先撑不住了。
他的摊位位置偏，客流量本来就少，眼看着蔬菜一天天蔫掉，只好偷偷降价。
价格同盟"
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