对于如何优化，在这方面曾经进行过研究的北京程序员钱晓向记者作出了这样的分析：“以携程云抢票为例，应该就是通过自身技术做了抢票的大数据聚合优化，从而可以预估余票的存量判断抢票成功的概率，并在铁路官方整点或半点放票、乘客退票、预留车票时进行自动抢票，一旦抢票成功即提醒用户，没抢到就全额退款。通常，抢票插件缺乏大数据系统参与，只是通过脚本做自动化操作，而‘云’的好处就是协同作战，比单打独斗的概率肯定要高一些。”
“至于如何判断余票数量和未来存量趋势，猜测可能是通过系统抓取了用户在携程搜索车票车次及预订的数据，以此判断出春运期间每段车次、每个时间点、每个城市的票量需求程度，然后通过大数据给出一个关于余票和需求峰值的判断趋势。”钱晓说，这样就可以通过所谓的“云”得知什么时段的票非常紧缺、什么时段的票有很大概率被捡漏。
不过，钱晓也表示，“以上都是纯兴趣分析，仅供参考”。
