Las agencias reguladoras han prohibido durante mucho tiempo la cuestión de la madurez de los big data. Sin embargo, todavía hay muchas plataformas que llevan a cabo la madurez de big data al juzgar los registros de transacciones pasadas de los usuarios, los modelos de dispositivos, las ciudades y otros datos. Por ejemplo, uno de los temas candentes en Weibo hoy fue que tres usuarios compraron el mismo vuelo al mismo tiempo y los precios de los boletos eran muy diferentes. Los modelos probados fueron dos dispositivos Android y un iPhone. Entre ellos, el precio más bajo entre los dispositivos Android fue de 400 yuanes, y el otro fue de 481 yuanes, mientras que el precio del mismo vuelo consultado en el iPhone fue de 1.330 yuanes.
El usuario preguntó sobre el vuelo de Zhengzhou a Zhuhai el 7 de febrero. Los resultados de los dos dispositivos Android no solo mostraron un precio de boleto más bajo sino también un reembolso en efectivo de 160 yuanes, mientras que la consulta del iPhone mostró un precio alto y sin reembolso en efectivo.
De hecho, esto se parece mucho a un problema de big data. Incluso si se quita el iPhone pero se compara el precio de consulta de dos dispositivos Android, hay una diferencia de 81 yuanes. El billete en sí cuesta sólo unos 400 yuanes y la diferencia de 81 yuanes ya es muy grande.
Por supuesto, el servicio de atención al cliente oficial de Fliggy no lo admitió después de que apareció en la lista de búsqueda más popular de Weibo. Fliggy dijo que de ninguna manera se trataba de un truco de big data y que los descuentos aleatorios eran diferentes. Los detalles se mostraron en el momento del pago.
El problema es que no veo ningún descuento adicional en las imágenes. Además, no existen descuentos aleatorios que puedan marcar la diferencia de precio varias veces. El precio estándar no puede ser de 1.330 yuanes. 400 yuanes y 481 yuanes son precios de descuento. El alcance del descuento es realmente sorprendente.
Además, el servicio de atención al cliente de Fliggy también dijo que puede ser que el agente haya cometido un error en el precio o que el usuario haya recibido un cupón grande. El personal está intentando contactar al usuario que publicó el video. Esta afirmación también fue una respuesta común en varias campañas de marketing de big data en el pasado, y supongo que no todo el mundo lo cree.