大数据杀熟疑云①｜3台手机同时买票差价3倍，是不是杀熟？

近日，不同手机在同一时间搜索同一趟航班票价相差3倍，让大数据会不会杀熟的争议，再度引发关注。为此，澎湃新闻深入采访了包括消费者，在线旅游平台、航空公司、代理商等行业内各环节的相关人士，试图找到“大数据杀熟”的真相。

日前，有网友发现，在飞猪平台订机票时，发现同一天、同一时间、同一趟航班（郑州飞珠海）3个手机显示3种价格，并且苹果手机价格最贵，质疑称是大数据杀熟。

视频显示，3台手机所显示的同一天同一趟航班的价格分别为400元、481元和1330元，显示1330元价格的是苹果手机。其中，400元的价格下方显示“经济舱2.6折”，481元的价格下方显示“优惠前1330”，1330元价格的下方显示“经济舱8.7折”。

网友爆料，2月7日郑州飞往珠海的航班，不同手机、不同账号搜索该航班显示出不同价格。

可以看到，3台手机所搜索的同一航班差价达到900元以上，最贵价格为最便宜价格的3.325倍。

1月18日，飞猪方面回应澎湃新闻（www.thepaper.cn）称，前一日起正在尝试联系视频中客户核实情况，不排除为代理商价格投放错误或视频中账号领取过大额优惠券，若消费者发现价格异常可第一时间联系飞猪处理。

1月20日，澎湃新闻致电飞猪官方客服，客服称已对视频中涉及的航线价格的展示情况去做全面的排查。“但是由于机票销售的链路比较复杂，所以目前还在调查的过程中。”飞猪客服表示，“因为同一时间段内搜索的用户非常多，我们现在是根据报道画面中呈现的公开信息反过来对我们价格展示的情况去做自检自查。但是可以保证的是，飞猪绝对不会利用大数据去杀熟，如果消费者在购买机票时发现价格异常，也可以随时联系我们来处理。”

2月4日，澎湃新闻再次致电飞猪官方客服，客服回应称：“飞猪不会大数据杀熟，请您放心。您关注的这个案例我们有专项小组在跟进，我还需要去和专项小组去确认下相关信息。”

与此同时，截至发稿，澎湃新闻没有从飞猪公关部获得关于这一事件最新进展的信息。

人为过失？

多位业内人士提到，一般而言，用户在同一时间搜索同一航班的机票虽然会有些许差价，但差价在千元左右“实属罕见”。

有航司内部相关人士表示，差价可能和第三方平台的供应商有关，“可能会利用自身的技术优势做一些所谓的创新进行牟利。”

“就算存在差价的可能，但不至于差900元那么离谱。”该航司内部人士指出，航司的系统都是大系统，基本不会也不敢这么做，不排除是人为过失导致，具体还要看各方的后台数据。

持类似观点的，还有某在线旅游平台的内部人士，他向澎湃新闻表示，如此巨大的差价不排除是机票代理上错了产品所致。“一张机票的毛利也没多少钱，不可能差几百块，有可能是人为过失。”该人士表示，“比如航司提供一些特惠机票，这部分机票原本是被做成打包旅游产品的，但上架上错了，变成了单独的机票产品，而且恰巧就被这个顾客刷到了。”

资深民航专家綦琦在接受澎湃新闻采访时则指出，可能是代理抛售的一部分票源。綦琦分析称：“平台就相当于一个市场，有的代理可能为了达到销售的指标，可以获得一些航司的奖励，而在一些节点上，代理就差那几张机票，就可能会愿意用一个低于成本的价格去卖。”

优惠方式不同，多数差价在30元以内

澎湃新闻搜索多个在线旅游平台发现，同一时间搜索同一航班的价格确有不同，甚至在不同平台上搜索机票，展示价格也有所不同，差价没有超过30元。

以澎湃新闻在某平台通过两个不同账号搜索的1月19日郑州-珠海的单程机票为例，PN6243航班的搜索价格相差15元；HU7637航班的搜索价格相差10元。

某在线旅游平台机票搜索页面截图对比。左图为iPhone手机，F3等级账号；右图为华为手机，F1等级账号。

而以3个账号在另一平台搜索1月23日武汉-珠海的单程机票为例，CZ3946航班的搜索价格（优惠后）相同；HU7829航班的iPhone手机钻石贵宾、iPhone手机普通会员、华为手机铂金贵宾的搜索价格分别为320元、345元和345元。

在线旅游平台机票搜索页面截图对比。左1为iPhone手机，钻石贵宾等级账号；左2为iPhone手机，普通会员等级账号；右1为华为手机，铂金贵宾等级账号。

“任何一个电商平台多多少少都会存在类似的情况。”某在线旅游平台内部人士李可称：“不同航空公司、不同平台或者不同的代理商都会发放不同的优惠券，这种优惠券有些是你看得见的，有些是看不见的，那么当很多优惠券进行叠加之后，最后计算出现的价格就会不同。

多位在线旅游平台和航司内部人士向澎湃新闻表示，受到会员体系、商家活动、新人优惠等各种因素叠加的影响，各平台的价格确实会有所差异，但差价通常在30元以内。

澎湃新闻在采访中发现，所有的平台都表示自己并非刻意大数据杀熟，所有的定价都符合政府监管规定，但是，各个平台均无法说清其具体的机制究竟是什么，这使得最终反映在用户端，就造成了类似“杀熟”的效果。