評價高 巨匠電腦分享Airbnb用大數據編織出百億估值

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巨匠電腦分享Airbnb用大數據編織出百億估值
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Airbnb 資料科學總監 Riley Newman 曾將巨量資料比擬為 Airbnb「生命之血(lifeblood)」。的確,短短七年內,Airbnb 正朝著建起全世界最大旅館的方向前進,至今已有 2000 萬旅人從中訂房,並已累積 120 萬間房間散落在大城市與小鄉村的街角巷弄,房東與房客共同書寫美好的共享經濟故事,珍貴的「緣分」,並非偶然。

既然 Airbnb 的精髓是讓所有擁有閒置空間的人,都能變成業餘旅宿經營者,那麼,如何從美國總部控制從法國巴黎到印尼巴里島、從日本東京到南非開普敦的住屋品質,確保網友可以順利訂到理想的房間,當是最重要的任務。無法利用人力一間一間過濾,他們直接在電腦前,藉著洞察一個一個使用者聚沙成塔的數據決定。

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2008 年初生的 Airbnb 網站,只是個名符其實的平台,他們讓房東自己拍照上傳可供出租的空間陳設,讓房客得以搜尋目的地並挑選鍾意的房間,兩者得以彼此透過內建的聊天系統聯繫。但是現在的 Airbnb 網站,除了功能更加躍進,儼然也成了一本蒐羅世界各地家居品味的豐富攝影集。

這樣的轉變,就是 Airbnb 利用數據分析得出的結果。早期 Airbnb 資料科學團隊欲分析哪些房源特別受到歡迎、哪些又乏人問津時,發現關鍵差異就是屋主提供的影像品質。因此他們聘請了一批攝影師,免費為出租空間拍攝專業照片,「成效驚人」,Riley Newman 表示。一張一張精美的照片,旋即讓坐在電腦前面的旅人恨不得馬上出發,到那城堡、樹屋、蒙古包,或信奉極簡美學的公寓裡住上幾個夜晚。

鑑於照片的絕對影響力,去年底,Airbnb 甚至透露,將研發新系統,自動偵測屋主的照片對於房客的吸引程度,那些更美、更有魅力的影像,將會置於搜尋結果的前面。同時,也會提供「數位室內設計師」,指導人們改善照片品質,以增加訂房數。

眾所週知,Airbnb 是把「使用者體驗」發揮得淋漓盡致的翹楚,不只視覺賞心悅目,網站使用起來也順暢無比。能有這番高滿意度,都歸功使用者自身。


圖中最深的藍色即是 Mission District、Lower Haight

就拿搜尋引擎來說,當使用者鍵入某個地點時,剛開始 Airbnb 也不知道到底該給出什麼答案,因此他們就把該地點向外輻射的特定範圍中的屋源,按照品質優劣排列呈現出來。隨著搜尋的過程與結果累積愈來愈多,屋主與旅客的互動形成豐沛的資源,他們得以建立條件模型,讓前人的決定,影響未來使用者的結果。例如說,過去許多使用者搜尋舊金山時,最終的落腳地點多是 Mission District、Lower Haight 等區域的房源,因此後來的使用者同樣搜尋舊金山時,結果便會更集中在這兩個區域的住屋。


街區指南(例如巴黎 Pigalle — Saint-Georges

另外一個「讓使用者用數據說話」的例子是,2014 年初,Airbnb 在亞洲部分國家的使用者跳出率(bounce rate)極高,後來從數據中發現,這些使用者特別容易點擊首頁的「街區指南(neightborhood)」連結,在內頁散發異國風情的美妙照片中流連忘返,主要目的「訂房」全然拋諸腦後。


經過調整之後,使用者點下這些城市的連結,會直接跳轉到該城市的房屋搜尋頁面而非街區指南

一名數據科學家深入研究這個古怪的現象,隨後把他的發現呈現給工程團隊,後者於是能夠據此重新設計。針對這些區域的使用者,Airbnb 撤除「街區」的連結,改為置放中國、韓國、日本與新加坡等熱門旅遊地點,點擊進去直接就是訂房頁面,轉換率成長10%。

讓我們飛到法國里昂,觀看另外一個顯著的應用案例。適逢冬季十二月,雖尚未接近耶誕假期,訂房率卻出奇的高。身在舊金山的 Airbnb 團隊,仔細端詳數據,才發現那座城市有著一個特殊的「燈光節」(festival of lights),每年總是吸引大批人潮置身斑斕的光影之中。洞悉這項數據,讓他們在隔年做足充分準備,鼓舞更多屋主釋出房間,解決供不應求的問題。

如果你是一名 Airbnb 屋主,你會怎麼設定價格呢?依照直覺,還是摸索自己的一套策略?今年四月,Airbnb 利用數億筆數據以及機器學習,推出「Price Tip」服務,本著房屋的房型、地理位置、淡旺季趨勢、房屋供需關係、距離入住的天數,推算合理的價格區間,每天的資料一有變動,參考價格也會隨之改變。屋主能夠在月曆表格中填入自己預期的價碼,超出或低於參考價格都會跳出提示,讓你既能租出房屋又能賺到錢,當然,最終 Airbnb 也能獲取更多營收。

Riley Newman 說,「數據就是客戶的聲音」,無數聲音積聚起嘈鬧的雜音,資料科學團隊的職責,是將這些雜音抽絲剝繭,轉化成工程、產品、客戶支援、行銷等隔壁團隊成員」「聽得懂、看得懂」的「故事」,這些細節顯然就是 Airbnb 的核心所在,所謂的巨量資料,只是骨幹而已。Riley Newman 謙虛地說,在有數據的狀況下,他所領導的團隊善於從中拆解問題、找尋解答,但最重要的一步,卻得仰賴質化分析,讓使用者體驗「圓滿」分析的結果,加上客戶體驗團隊蒐集的真實回饋,綜合起來才能勾勒出社群與 Airbnb 之間的互動全貌。

隨著 Airbnb 的版圖不斷擴張,成為全球最大旅館的目標指日可待。使用著的數據也會累積成一座龐大的寶庫,細細密密編織出百億美金估值。資料科學家們,你從這間善於幾乎人人都善於「說故事」的公司,獲得什麼樣的啟發呢?

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文章與圖片出處: http://goo.gl/eOZ6AH

 

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— 2015-08-21