北京市消费者协会近日发布的大数据“杀熟”调查结果显示，网购平台、在线旅游和网约车等领域成为大数据“杀熟”的重灾区。
其中，OTA平台等根据用户的搜索频率、消费习惯等判断用户对于机票、酒店的迫切程度，从而进行动态浮动加价，被列为了“大数据杀熟”的主要表现之一。
现实生活中，也的确有消费者反映，搜索时明明看到的机票价格很便宜，临到付款时票价却涨了，或者两个人同时搜索同一条时间的同一航班，看到的价格却不一样。
到底是怎么回事？小圈其实也经常被不明觉厉的朋友们问到。下面的视频，则是小圈看到说的比较清楚的科普。
要弄清楚这些问题，其实要从机票价格的变化原理说起。
一张机票的价格由票价、燃油附加费、机场税等组成。其中机票价格主要是由航空公司根据季节、运力、供需关系等因素统一调控。
航空公司是在民航局的审批下，制定每条航线的全价机票票价，并在全价机票的基础上划分出不同折扣的舱位。
这里说的舱位，并不是头等舱、经济舱这样乘坐飞机时服务不同的物理舱位，而是指销售机票时用来区别票价的销售舱位(一般用不同的字母来划分不同的子舱位)，它是航空公司进行运价管理、控制机票价格的直接工具。
比如不久前国家公布“五·一”小长假增加到四天后的1小时里，去哪儿网上的机票搜索量就直线上升，机票价格也像火箭般迅速增长，多元的差价就发生在重新刷新搜索的短短零点几秒之间。
这其实就是航空公司的航线收益管理员在后台修改了热门目的地的机票价格，也是他们工作的日常——在机票被疯抢时放出价格高的子舱位、没人买时放价格低的子舱位，追求的是每条航线上座率和收益之间的平衡。
再来说说机票价格是如何在携程、去哪儿网等平台上显示出来的。消费者从搜索到下单，背后的过程其实很复杂。
确定不同的子舱位数量后，航空公司会将运价数据录入GDS，包括携程、去哪儿等平台以及机票代理商，会从GDS系统查询舱位及价格，并将结果展示给消费者。
GDS是全球分销系统(GlobalDistributionSystem)的简称，专门帮航司提供库存、运价和订单的管理，国内航空使用的是中航信，国际较多是三大GDS运营商Amadeus，Sabre，Travelport。
当消费者在平台上输入日期和出发及目的地后，平台就需要向GDS调取相关数据，GDS随后会展示所需航线下所有航班和这个航班每个舱位的剩余舱位数量给平台或代理，而平台给消费者显示的，则是不同航司提供的不同航班。
消费者选定某一航班后，平台需要再次向GDS反馈数据信息，GDS也需要和航司核对价格及舱位信息，航司会将最新的价格和舱位信息反馈给GDS，再通过GDS反馈给平台，进而显示到用户手机上。
GDS数据准确率也不是%，每一家航空公司都会选择一家GDS做Host，做Host的这家GDS能拿这到家航空公司的数据是最准确的，而其他GDS如都得通过做Host的GDS才可以拿到数据，这就存在二次数据传输和处理，就可能在数据传输或计算的环节出现差错。
以去哪儿网为例，平台上覆盖68万多条航线，每天有上亿次查询量，每次查询需要搜索1万个左右的舱位，对于舱位查询来说，每天就有千亿次查询量。这些数据会在航空公司、GDS、代理商、甚至GDS与GDS之间流转，每次请求数据都会依据节点的多少，速度有所不同，有时一个单向请求(比如需要不同航司不同航线组合的复杂拼接航班)就可能长达一分多钟。
也就是说，如果你正在搜索的是一条热门航线的热门时段，如果从搜索到下单的时间过长，价格的确有变高的可能，因为在你考虑下单的这段时间，相对低舱位的机票已经被别人抢走(下单)了。
当然，变价不只是价格变高，也会发生价格变低的情况，比如航司发现销售客座率低于预期时，就可能降价促销。
此外，平台每一次向GDS请求查询数据，都是要支付查询费用，并且价格很贵(比如去哪儿网每年支付的数据费用就是千万元级别)，所以很多平台都会选择隔一段时间查询一次，并将查询的数据放入缓存供给用户。
这样，消费者在OTA平台搜索某一航班时，最先看到的可能就是系统中缓存的数据。而当他来到支付环节时，平台会通过GDS，与航空公司的最新“库存”进行匹配。如果该航班的相关舱位已售完，就会发出“该价位舱位已售完，请重新搜索”的提示，这样一来也可能造成搜索时有票，支付时无票的问题，也就是技术缓存导致的库存更新不同步。
因此，对去哪儿网等平台来说，主要精力实际上是通过技术手段从GDS拿到更准确的数据，并减少从搜索到最后支付的时间段中变价的情况。比如对于一些用户预订比较多的热门航线，会根据远近时间或剩余舱位数量来控制缓存的时间，也就是增加向GDS数据请求的频率，当然也意味着查询成本的上升。
总体来看，在如今机票价格越来越透明的时代，依靠所谓的“大数据杀熟”进行加价销售，越来越没有生存空间，尤其是对主要依靠流量、航司佣金和信息服务费变现，获客成本越来越高的平台来说。
当然，不用大数据“杀熟”，却可以用大数据进行精准营销。已经有航司和平台在研究用户画像，根据每个用户的需求偏好、购买习惯，购买偏好，行为特点，对特定产品进行定向投放，吸引够买和出行。
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