Airbnb предлагает услуги мирового класса – благодаря большим данным и машинному обучению

Airbnb — это наиболее предпочтительный для путешественников способ исследовать новый город и остановиться в жилых помещениях. Это одна из лучших онлайн-сетей проживания в семье, где вы можете сдавать дома в аренду, и это самое близкое место, где вы можете жить, как местные жители. Airbnb — это сообщество, которому доверяют, и его предпочитают путешественники со всего мира. Вместо того, чтобы жить в безжизненных капсулах в отелях по непомерно дорогим ценам, туристы теперь предпочитают жить в домах, которыми управляют местные жители. Airbnb помогает туристам погрузиться в культуру страны.

Airbnb на мировой арене

С момента своего создания организация развивалась огромными темпами. Airbnb превратился в огромную империю, охватывающую континенты. Он предлагает обслуживание и помощь мирового класса отечественным и международным туристам. Вы когда-нибудь задумывались, как веб-сайт предлагает места, соответствующие вашим предпочтениям, и как Airbnb помогает предлагать лучшие ценовые диапазоны и близость к основным достопримечательностям, таким как пляж или место проведения мероприятия, которое вы собираетесь посетить? Хранилище прошлых данных и все журналы данных играют важную роль в прогнозировании поведения клиентов и обеспечивают четкое понимание важности удобств и удобств.

Команда специалистов по обработке данных Airbnb использует данные из прошлого, чтобы предсказать вероятность совпадения между хозяином и посетителем.

Овладейте платформами больших данных и Hadoop, используйте функциональные возможности сервисов AWS и используйте инструмент управления базами данных в ходе обучения инженера по большим данным.

Данные — это новая наука

Чтобы разместить путешественников по всему миру и помочь им найти наиболее предпочтительные варианты размещения, Airbnb активно проводит обширные исследования. Как организация может удовлетворить разнообразные потребности и предпочтения путешественников по всему миру? Ответ на этот вопрос кроется в больших данных.

Несомненно, наука о данных играет огромную роль в обслуживании более 80 миллионов гостей по всему миру и обеспечении безупречного обслуживания. Машинное обучение и большие данные предоставляют ценную информацию, которая помогает Airbnb сохранить свою суть, одновременно обслуживая своих клиентов на индивидуальном уровне. Анализ прошлых данных дает четкие рекомендации по повышению уровня обслуживания и устранению разрыва между тем, что может быть полезным и прибыльным для гостей и организации.

style=”text-align: center;”>

Вот интересное видео о том, как Airbnb использует данные для прогнозного анализа.

По сути, Airbnb извлекает данные из списка предпочтений, выбранных гостями. В зависимости от этого он перечисляет свойства по ключевым словам и ценам. Данные также определяют, являются ли цены слишком высокими или занижена ли цена на какую-либо недвижимость во время крупного события в этом районе.

При этом специалисты по данным Airbnb считают, что существуют важные факторы, влияющие на бизнес. Удобства и жизненно важные факторы влияют на скорость, с которой одно место рассматривается перед другим.

Факторы, влияющие на тенденции Airbnb

Райли Ньюман, один из основных членов команды Airbnb, заявила, что Data Science помогла им разработать лучшую модель, обеспечивающую лучшее соответствие между хозяином и гостем. Ньюман рассказал, что команда обрабатывает более 11 петабайт данных и учитывает предпочтения хозяев в отношении продолжительности пребывания, а также того, хотят ли они, чтобы их место было постоянно занято, или предпочитают ли они делать перерывы между гостями.

Исследовательская группа утверждает, что предпочтения делятся на 4 категории, и это жизненно важные факторы, влияющие на выбор гостя при выборе места проведения:

• Поведенческий аспект: определяется тем, как пользователь взаимодействует с веб-сайтом Airbnb.

• Размерный коэффициент: используемое устройство, предпочтительный язык и местоположение

• Настроение: отзывы о жилье, результаты опросов и рейтинги являются важными решающими факторами.

• Вмененный: сортирует предпочтения путешественника по местоположению, например, город или местные поселки.

Различные удобства также могут повысить шансы гостей выбрать место: близость к достопримечательностям, базовые удобства, такие как кондиционер в особенно влажном месте, наличие Wi-Fi и т. д. Мы видели, как наука о данных действительно помогает организации продвигать правильное место для клиента на основе прошлого поведения клиентов.

Здесь есть несколько факторов, которые напоминают нам, насколько на самом деле важны данные. Airbnb — прекрасный пример того, как большие данные используются для предоставления клиентам лучшего обслуживания. Вот краткий обзор того, как необработанные данные помогли Airbnb провести прогнозный анализ.

Мы увидели, насколько важны обратные данные для адаптации пользовательских поисковых запросов и создания уникального опыта работы с клиентами. Он играет важную роль, помогая клиенту связаться с компанией на личном уровне. Airbnb фокусируется на создании незабываемого, восхитительного и уникального опыта для клиентов, и у него большие планы по улучшению качества обслуживания в ближайшие дни. Вот видение будущего Airbnb.

Airbnb смотрит в будущее

Большие данные сыграли важную роль в том, что Airbnb предлагает уникальный опыт: поисковая система спроектирована таким образом, чтобы предлагать места на основе предпочтений клиентов. При выборе места учитываются такие факторы, как цены и демографическое положение, и это персонализирует весь опыт. Ставя клиента в центр вашего бизнеса, вы обязательно завоюете сердца миллионов.