Les agences de régulation ont longtemps banni la question de la maturité du Big Data. Cependant, il existe encore de nombreuses plateformes qui parviennent à maturité du Big Data en évaluant les transactions passées des utilisateurs, les modèles d’appareils, les villes et d’autres données. Par exemple, l’un des sujets brûlants sur Weibo aujourd’hui était que trois utilisateurs achetaient le même vol en même temps et que les prix des billets étaient très différents. Les modèles testés étaient deux appareils Android et un iPhone. Parmi eux, le prix le plus bas parmi les appareils Android était de 400 yuans, et l'autre de 481 yuans, tandis que le prix du même vol demandé sur l'iPhone était de 1 330 yuans.
L'utilisateur a posé des questions sur le vol Zhengzhou-Zhuhai du 7 février. Les résultats des deux appareils Android ont montré non seulement un prix de billet inférieur, mais également une remise en espèces de 160 yuans, tandis que la requête sur l'iPhone a montré un prix élevé et aucune remise en espèces.
En fait, cela ressemble beaucoup à un problème de Big Data. Même si l'iPhone est supprimé mais que le prix de requête de deux appareils Android est comparé, il y a une différence de 81 yuans. Le billet lui-même ne coûte qu'environ 400 yuans, et la différence de 81 yuans est déjà très grande.
Bien sûr, le service client officiel de Fliggy n’a pas voulu l’admettre après son apparition sur la liste de recherche chaude de Weibo. Fliggy a déclaré qu'il ne s'agissait en aucun cas d'une astuce Big Data et que les remises aléatoires étaient différentes. Les détails ont été affichés au moment du paiement.
Le problème est que je ne vois aucune réduction supplémentaire sur les photos. De plus, il n’y a pas de remises aléatoires qui peuvent faire plusieurs fois la différence de prix. Le prix standard ne peut pas être de 1 330 yuans. 400 yuans et 481 yuans sont tous deux des prix réduits. L'ampleur de la remise est vraiment surprenante.
En outre, le service client de Fliggy a également déclaré qu'il se pourrait que l'agent ait commis une erreur de prix ou que l'utilisateur ait reçu un coupon important. Le personnel essaie de contacter l'utilisateur qui a posté la vidéo. Cette affirmation était également une réponse courante dans diverses campagnes de marketing Big Data dans le passé, et je suppose que tout le monde n'y croit pas.