知名企业家的一则朋友圈，让携程再次陷入“大数据杀熟”的争议中。跟往常一样，携程在面对争议时都是矢口否认，然而四年前发生的“国内大数据杀熟第一案”却明确指出携程的确存在“大数据杀熟”的行为。
近日，亿欧 EqualOcean 创始合伙人黄渊普在朋友圈公开向携程集团董事局主席梁建章发出质疑，称自己在携程 App 预订机票时遭遇了 " 大数据杀熟 "。
天下消费者苦“大数据杀熟”久矣！值得注意的是，今年7月1日正式实施的《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》（以下简称“消保条例”），首次明令禁止大数据杀熟。
但在实际生活中，类似购买机票时“同程不同价”等现象依然存在，如何充分发挥《条例》的效力，根治大数据“杀熟”，是保护消费者权益的重要课题。
亿欧创始人称被携程大数据杀熟
回应：价格浮动属正常情况
事情的起源，是亿欧创始合伙人黄渊普一次订购机票。
据黄渊普表示，7月18日他通过携程 App 预订从北京飞往阿斯塔纳的机票时，发现价格在填写信息后突然上涨。他表示，最开始在携程上看到的机票价格为3868元，但在填完信息后系统却显示机票“卖完了”。随后价格跳转至4408元，而该航班在国航官方渠道的总价格为4328元，携程跳转后的价格比官方还要贵80元。
一般情况下，平台的价格都要比官方渠道要便宜。这也成为黄渊普疑惑的一点：携程作为航司的重要销售渠道，为何在价格上没有优势，反而比官方渠道更贵。
更令黄渊普感到不满的是，他还是携程最高等级的“黑钻会员”。众所周知，携程的会员等级主要是来自日常在平台上订购机票、酒店、火车票等消费的订单积分。能成为黑钻会员，可见黄渊普日常使用携程的频率和订单之高。
而黄渊普这个黑钻会员，不仅没有享受到更优惠的价格，反而还被“杀熟”。
为了验证携程的价格是否比其他平台价格更贵，黄渊普随意搜索了几个国内航班，发现携程的价格普遍高于其他平台，例如7月22日的 MU5166 航班，携程报价978元，而飞猪和美团分别为965元和969元。
黄渊普表示，他理解不是所有航班携程都有价格优势，但他希望携程能够给出一个合理的解释，同时，他也对携程的业绩回暖和股价提升表示敬意，并期待携程能够正面回应这一问题。
对此，携程表示，没有大数据杀熟。对于价格波动的原因，携程方面解释称“国际机票的价格会有波动，对接的价格可能也在缓存当中”，才造成了返回页面时价格变化的情况。“这都是正常的”。
深蓝财经在看到该消息后，也查询了多个平台临近航班的机票价格。发现，携程并非每个航班都是平台中最高的。比如7月23日北京-上海的MU5183航班，携程的价格为2062元，飞猪为2130元，同程为1885元，携程价格要略低于飞猪。
不过同一天的CA1533航班，携程为2130元，飞猪为2114元，同程2090元，携程又是最高的。
在查阅的过程中，深蓝还发现，相比其他平台价格的稳定，携程APP上的价格确实会经常变动，如果稍微犹豫几分钟，页面就会出现“航班可能有变”的提示。点进航班详情时，订购界面也会出现“机票价格非固定，会实时变动”或者“机票价格变动频繁”的字样。
携程牵涉“国内大数据杀熟第一案”
被判退一赔三
事实上，互联网订购平台的“大数据杀熟”现象一直饱受销售者诟病，不止是携程，同程旅行、飞猪等都曾被消费者曝出同一天的同一趟航班，在不同手机上价格不同的现象。此外，早些年，滴滴等打车平台也曾被曝出“杀熟”现象。
多年来，同样的话题每每出现，都能登上热搜，引起网友的热议。
那么，面对大数据杀熟，消费者就没办法了吗？
并不是。
同样以携程为例，此前就有消费者因被携程大数据杀熟，起诉携程欺诈，这也是“国内大数据杀熟第一案”。
2020年7月18日，浙江某位胡女士在携程App预定了舟山希尔顿酒店一间豪华湖景大床房，支付价格2889元，次日却发现酒店该房型的实际挂牌价加上税金、服务费仅为1377.63元，贵了一倍。胡女士认为，作为携程钻石贵宾客户，她非但没有享受到携程宣称85折起的酒店优惠，还支付了高于实际产品价格的费用，遭遇了“杀熟”。
该案件最终以消费者胜诉告终，法院最终认定携程存在虚假宣传、价格欺诈和欺骗行为，并支持胡女士的“退一赔三”诉讼请求，判决携程赔偿胡女士4777.48元。
但总的来说，并不是所有消费者都有这个时间精力和经济能力去走民事诉讼维权。所以，加大行政力量投入势在必行。
早在2021年7月，市场监管总局就发布《价格违法行为行政处罚规定（修订征求意见稿）》公开征求意见，拟对大数据杀熟进行规范。
2021年7月，深圳发布的《深圳经济特区数据条例》也对“大数据杀熟”进行规范，违法者情节严重的，将处上一年度营业额5％以下罚款，最高不超过5000万元。
今年7月1日，新出台的《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》正式实施，其中，对大数据“杀熟”等价格歧视现象，首次对差异化定价进行规范，明确了差异化营销以保障消费者知情权为前提。
不过，《条例》是第一次以行政规章形式规制大数据“杀熟”现象，但在具体如何治理、处罚大数据“杀熟”上仍存在诸多难题，如证据收集、监管资源有限等。
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