你永远不知道明天和意外哪个先来,但是机票涨价一定会来。让用户“说走就走”的携程,又上热搜了。继去年被曝“酒店同房不同价”之后,昨天,技术圈知名大牛@陈利人(以下简称“陈先生”)撰文《携程的牌坊坍塌了》,文章透露称,其在携程买了张价格为17548元的机票,但是发现没选报销凭证,于是退回重选,此时却发现没票了。

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无奈,陈先生只好再次搜索,这次价格变成了18987元。

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“不死心”的他,退出、再重新登录携程,发现价格还是18987元。

后来,陈先生甚至卸载App再重装,但是价格还是18987元。

最后,他想着去某航空公司官网看看,结果不仅有票,价格仅为16890元,比他在携程看到的首次价格还便宜658元。

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截止发稿时,携程已发布《致歉及情况说明》,称是因为程序Bug、且已经修复。

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CSDN联系到了本次事件当事人陈先生,他表示对此不作回应。

而携程公关方面(以下简称“携程”)接受了CSDN采访,对方表示,“我们绝不存在大数据杀熟。Bug的问题,我们也一定承认。但是这是分开来看。不希望其他用户有误解。”

Bug究竟有哪些?

Bug1:为什么第二次搜索无票?

对于搜索无票的Bug,携程向CSDN发来了截图并解释称:

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携程发给CSDN的后台系统截图

“当时M舱剩余2个位置,即为M2。

根据系统显示,陈先生预定机票价格对应舱位为M舱。

3月10日10:42左右,系统日志记录M舱开放了2个位置。

10:47分左右陈先生通过携程App首次下单预定了2个位置(2位乘机人)。

后续返回选择报销凭证后,再次支付,显示无票。

此时根据日志,10:49分,航空公司M舱剩余位置,显示状态为S(根据航空公司记录规则,S为没有可申请座位)。因为航空公司已经无可开放座位,故系统显示无票。”

携程还表示,”就陈先生的事情来说,Bug出在订单重复下单,陈先生第一次下单之后,返回修改了报销凭证,然后再回头下单,发现这个位置没有了,在没有位置的情况下,可以让他把第一个订单去完成支付。因为他并没有改变他的个人信息和行程信息,其实是不需要重复下单的。”

也就是说,陈先生之所以第二次查询发现没有机票,是因为机票位置已经被他未支付的订单占了。

所以系统Bug还出现在,该用户第二次搜索机票时,系统(其实)应该去提醒他支付未完成的订单。

Bug2:为什么“越搜越贵”?

而关于陈先生称后来搜索的机票价格更贵,携程给出的原因如下:

“机票在同一航班上的价格,有多个舱位,一般航空公司先从低价票开始卖,或者可以理解为每一个折扣都有票,但是对应的座位数是不等的,所以同一个航班放出很多价格,用户一定会选择低价,而低价票一定是被最快卖完的,所以大家查到的‘越搜越贵’,就是低价票被卖完了,然后你再查,只能查到高价票的价格。”

记者就自己曾购买同样的经济舱、结果价格却变贵一事询问携程,其表示“在经济舱的舱位等级里面,又分了多个舱位,也就是三折、四折、五折,它们每一个都有自己的字母代码。”

也就是说,越搜越贵,是因为重新搜索到的位置的舱位等级变(高级)了。

携程始终表态“绝不杀熟”

去年7月,携程CEO孙洁,在接受《中国经营报》的采访时表示,价格歧视在携程是完全不允许的。

还称,“不同的使用场景,导致了产品和价格的差异。比如使用折扣,显示出来的价格是不一样的,再比如使用机加酒套餐,付费价格也是不一样的。”

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去年5月,携程被曝“酒店同房不同价”后,发文称《携程“大数据杀熟”了吗?并没有》。

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但在这条微博下,网友“女票今年18岁”说:“携程酒店后台就是动态加价,针对不同消费者不同账号,就是会有不同的价格,卖的更贵,对消费者来说就是存在让你比实际消费花更多钱的情况。”

那么,如果真的有大数据杀熟,它是怎么实现的?

“大数据杀熟”怎么实现?

对于大数据杀熟的操作手法,某互联网公司大数据工程师付军分析称:“大数据杀熟指的是对于同一个产品,假如我是老用户,你是新用户,我的价格可能高于你,老用户反而需要更多的钱。

而网站的(后台)可以通过用户历史的浏览、搜索、下单等购物行为,刻画出该用户的画像:比如对方是有钱用户、还是一般用户,有钱用户一般会推荐价格更高的产品。

平台一般还会实时分析用户,对该产品的购买意向,如果分析出购买意向非常强烈,平台认为你一定会下单,就有可能存在抬高价格的情况。”

判断购票网站是否杀熟,只需看清楚一件事,那就是:如果平台觉得你肯定会买,而且那张票也还有,但是对该用户设置为不显示,在此之外还推荐出了一张价格更高的票,如果是这样的话,就是杀熟行为。

此外,和大数据杀熟很容易混淆的一个概念还有个性化推荐。

是大数据杀熟?还是个性化推荐?

之前CSDN也曾报道过飞猪、滴滴以及部分视频网站等被质疑大数据杀熟的事情。

去年,微博大V王小山称在飞猪上“同一航班,别人卖2500 元,飞猪卖我3211 元。”。

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而飞猪则回应称,“飞猪敢于承诺:从来没有,也永远不会利用大数据损害消费者利益。”

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回看CSDN去年的报道可知,“在飞猪方与当事人沟通后,王小山已将此前发的微博做了处理,设为‘仅自己可见’,并表示,‘飞猪工作人员一直挺靠谱的,有点不忍心。’”

但是网友的留言确实这样的:

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事实上,与大数据杀熟比较相近的,还有个性化推荐。

关于两者的区别,付军称:“个性化推荐是为了减少用户的搜索时间,对用户是有帮助的,大数据杀熟是损害客户利益的。”

那么,如果真的遇到了大数据杀熟,该如何反制?

如何反制大数据杀熟?

关于反制大数据杀熟,知乎(https://www.zhihu.com/question/268332836)的网友们,提供了不少方法,比如:

多个平台比差价,秉承货比三家原则,伪装价格敏感型用户;

通过多个设备及账号验证,如Android 和iPhone、自身账号和好友账号等等;

卸载App 或清理缓存;

更改以往购买或查阅的习惯,即反用户画像。