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針對此事，3月11日，攜程對外發布《致歉及情況說明》，否認存在“大數據殺熟” 行為，并表示“二次支付顯示無票”確認為程序BUG，已修復BUG，將對初步統計的受影響的約1300名左右用戶提供賠償。

不過，此事其中仍有多個疑點待解，包括“陳利人”未支付訂單“占位”的機票為其選艙位唯一一張？這次是怎樣的一個BUG？受同一BUG影響的用戶約1300名，該BUG是否非第一出現等？ 

截至執惠發稿，攜程方面對于上述疑點，以及對保留用戶哪些數據或消費信息以及進行分析等問題，暫未給予具體回復。 

事實上，關于OTA機票是否“殺熟”，也多有不同看法。但攜程等OTA企業被質疑“殺熟”已呈高發態勢。或需引起重視的是，有OTA掌握了用戶海量的數據，并藉此打造出精準的用戶畫像，是否“殺熟”或在其一念間？

大數據殺熟，通常理解為對同一件商品或同一項服務，互聯網廠商顯示給老用戶的價格要高于新用戶。 

從“陳利人”的文章描述中，他算是攜程的老用戶。他疑被“殺熟”大致過程是，其選好了機票，手機時間10：47分時，訂單總價格為17548元，準備支付，而后檢查發現沒選報銷憑證，退回修正，幾十秒后，再支付時被告知無票，讓回去重新選擇。

他重新搜索選擇后，價格變為18987元（高出之前1439元）。他聯想到大數據殺熟，于是logout（退出），再login（登錄），再查，還是同樣高了的價格。 

之后卸載攜程APP，重裝，login，再搜索，價格還是18987元，時間是11:25，沒有下單。 

后他下載海航APP，一查，這里不僅有票，且價格為16890元，比攜程APP第一次的價格17548元還便宜（658元），時間是12:24。 

他在文中表示“毅然決然，以后只會用它（攜程APP）作為查找行程的工具了”。

針對此事，3月11日，攜程對外發布《致歉及情況說明》，否認存在“大數據殺熟” 行為，并表示“二次支付顯示無票”確認為程序BUG，存在于2月26日發布的APP新版本的機票預定程序中。

即大致因為“陳利人” 第一張未支付訂單“占位”，導致他再次搜索無票，接著導致系統自動推薦了更高艙位的機票。

攜程致歉說明

攜程表示，經過初步統計，該BUG只會影響到票量緊張情況下的少部分用戶，約1300名左右，涉及成交訂單約100個。

其還表示，已于3月10日23時緊急修復了此BUG，目前用戶在預定機票過程中，將不會再遇到這樣的問題。后續攜程也將從技術層面加入更多的報警監控機制，避免此類問題再次發生。并承諾對所有受損用戶進行賠償。

程序員將由此“背鍋”？

復盤“陳利人”購票事件的過程，再結合攜程的《致歉及情況說明》，執惠發現此事仍存多個疑點：

1、“陳利人”未支付訂單“占位”的機票為其選艙位唯一一張？若非如此，什么BUG會導致其所遇情況？ 

2、上述BUG出現在攜程APP2月26日發布的新版本中，而攜程初步統計約1300人受到影響，由此該BUG或已存在一段時間，而未被完全修復？ 

3、攜程APP是否已有報警監控機制？若有，這些機制為何沒發揮作用？ 

不限于這些疑點，截至執惠發稿，攜程方面暫未給予具體回復。

回溯過往，攜程被疑“大數據殺熟”并非第一次。去年5月下旬，攜程發布文章對其平臺的酒店價格“殺熟”的質疑予以澄清。 

彼時攜程表示，經過內部調查，并未發現對使用同一賬號，不同手機預定同酒店、同房型進行差別定價。網友看到的價差可能由于日期、支付方式、是否含早、取消政策、不同供應商等原因導致的不同。

在公開的案例信息中，OTA、出行被疑成“殺熟”重災區，這兩個領域與用戶的吃、住、行等緊密相連，使用頻次相對多而密集，所留下的個人消費等信息體量也相對更多。

OTA等企業掌握了用戶的巨量數據。 

有數據分析人士認為，海量用戶數據為“大數據殺熟”提供了基礎，通過對用戶消費行為等分析，形成對不同用戶不同的消費能力、消費意愿等較精準“畫像”打造。

淘寶“千人千面”推薦不同貨品，今日頭條對不同用戶推薦不同內容，都是這個邏輯，而OTA平臺的不少產品定價不同，且起伏較大，提供了一定的“大數據殺熟”空間。

網上流傳甚廣的一篇文章《手把手教你用大數據打造用戶畫像》，對“攜程”如何基于用戶的數據信息進行分析，進而打造其用戶畫像做了一些系統性闡述。此文據稱由時任攜程技術中心基礎業務研發部高級研發經理所寫。

執惠暫未發現攜程針對此文相關的辟謠內容。

此文大致介紹了“攜程”如何采集用戶數據，打造用戶畫像，進行個性化推薦等的邏輯和過程。

此文透露，“攜程”會搜集用戶個人信息、用戶出行人信息、用戶積分信息，用戶在APP、網站、合作站點的行為信息，以及用戶訂單信息、爬蟲信息、手機APP信息等。 

之后另有團隊會制定嚴密的公式和模型，根據場景的需要，制定規則和參數，對采集信息做異步計算。 

此外，“攜程”還會從多個維度衡量數據的準確性。比如文中提到，“就用戶消費能力這個畫像，我們從用戶等級、用戶酒店星級、用戶機票兩艙等多個維度進行驗證和斧正。同時我們還要監控數據的環比和同比表現，出現較大標準差、方差波動的數據，我們會重新評估算法。”

來自《手把手教你用大數據打造用戶畫像》一文

為何要打造用戶畫像？文章的解釋是根據用戶信息、訂單、行為等等推測出其喜好，再針對性的給出產品可以極大提升用戶感受，能避免用戶被無故打擾的不適感。同時針對不同畫像的用戶提供個性化的服務。 

在今年1月接受新浪財經專訪時，針對OTA紅利下滑等問題，攜程網CEO孫潔表示，“攜程應該是好的產品自帶流量。像我們國際化機票，我們每年的成長是非常快的。為什么？在攜程如果訂了國際機票，我們馬上就會推一個符合客人需求的國際酒店……”

這些信息或從側面驗證了攜程對用戶的信息進行了采集、分析，并進行產品推薦。

針對執惠提及的攜程APP的后臺會記錄用戶的哪些數據或消費信息？以及數據或消費信息保留時間、是否針對這些數據或信息進行分析等問題，截至發稿，攜程方面也暫未給予相關回復。