购物软件中的大数据杀熟现象主要涉及以下方面：

价格差异

现象描述：消费者在购物软件上发现相同商品在不同账号或设备上价格不同，尤其是在不同时间段内价格有变化。

原因分析：商家利用大数据分析用户行为，对不同用户制定不同的价格策略，以最大化利润。

个性化推荐

现象描述：购物软件根据用户的浏览和购买历史，推荐不同的商品，有时这些推荐价格较高。

原因分析：通过分析用户的喜好和需求，商家可以更精准地推送高利润商品。

优惠差异

现象描述：不同用户享受的优惠活动和补贴不同，如某些用户可能无法享受某些折扣或优惠券。

原因分析：商家根据用户的历史行为和支付能力，提供差异化的优惠策略。

服务差异

现象描述：在售后服务、配送速度等方面，不同用户可能体验到不同的待遇。

原因分析：基于用户的历史数据和行为分析，商家可以优化资源配置，优先服务高价值用户。

建议

保留证据：消费者在遇到价格差异时，应及时截图记录，以便在维权时使用。

投诉举报：可以向相关监管部门或消费者协会投诉，要求调查和处理大数据杀熟行为。

关注政策：了解国家相关法律法规，如《电子商务法》和《在线旅游经营服务管理暂行规定》，以便在遇到问题时能够依法维权。

通过以上措施，消费者可以在一定程度上减少大数据杀熟带来的不利影响，保护自己的合法权益。