Cómo usa Expedia Aprendizaje automático para personalizar y mejorar la experiencia del usuario

Hotels Machine Learning

Un gigante de viajes con orígenes humildes

En 1991, se fundó la Red de Reservas de Hoteles (HRN) en los Estados Unidos. Comenzó como un servicio de reserva a través de un número de teléfono gratuito. Fue adquirido por el Grupo de Expedia en 2011 y cambió su nombre a hotels.com en 2002.
Hoy,Hotels.comes una de las plataformas de reserva de hoteles más grandes e innovadoras del mundo. Atraen a más de 600 millones de usuarios cada mes y generan más de $ 8 mil millones en ingresos.

 

Un negocio más complejo de lo que puedas imaginar

Este artículo fue inspirado por la historia originalpublicado aquí.
Los usuarios son hoy más impacientes que nunca y proporcionar una experiencia de usuario impecable ya no es un lujo de marketing ... ¡es una necesidad para poder sobrevivir! No estamos exagerando, aquí hay algunos hechos de miedo de la web:

Hotels.com enumera más de 325,000 hoteles en aproximadamente 19 000 ubicaciones en todo el mundo y ofrece su servicio en más de 34 idiomas, por lo que comprender con precisión lo que busca un usuario es clave para proporcionar resultados precisos y aumentar las tasas de conversión.

 

¿Cómo mejorar un motor de búsqueda?

Recibir comentarios de los clientes a través de filtros fue una gran idea al inicio de Internet. Pero ya no ... Cada filtro adicional agrega tiempo a la solicitud. Los usuarios pueden jugar con filtros la primera vez, pero no hay manera de que repitan el proceso varias veces ... Simplemente se moverán a otro sitio web que es más fácil y rápido de usar.
Hay una broma en ejecución en Internet, en qué sucede cuando dejas que los desarrolladores creen una interfaz de usuario. Pensamos que era apropiado compartirlo aquí:

 

Horrible user interface

 

Comprender con precisión lo que la gente quiere.

En una conversación con un compañero humano, si dices casualmente la frase "Quiero ir a París", la otra persona probablemente entenderá que estás hablando de la capital de Francia y no París, Illinois. O si dices, por ejemplo, que quieres "reservar un vuelo el viernes", la otra persona asumirá que estás hablando del próximo viernes y no de ningún otro viernes del mes.
Esta es una tarea cognitiva simple para un ser humano, pero dado que en una conversación, las posibilidades y la elección de palabras son infinitas, en realidad es un proceso complejo para que el software se replique.

 

Procesamiento natural del lenguaje

Uno de los campos de investigación más prometedores en este momento en Machine Learning esProcesamiento natural del lenguaje. Este es el proceso de entender el contexto en una frase. Los gigantes de la nube de nuestro mundo están trabajando activamente para hacer que esta tecnología esté disponible para el público a través de un conjunto de aplicaciones que se pueden integrar fácilmente. Algunas de las principales tecnologías disponibles incluyen:

En el caso de Hotels.com, decidieronasociarse con Amazon Web Services para aprovechar y construir su servicio sobre su tecnología.

 

La perfección radica en la simplicidad

Hotels.com entendió que el mejor motor de búsqueda es simplemente un cuadro de texto donde los usuarios pueden escribir lo que quieran. Hay un par de experimentos disponibles hoy en que Hotels.com implementó NLP.
Por ejemplo, puede "buscar cualquier cosa" en la página de inicio. Como su nombre lo indica, los usuarios pueden escribir cualquier búsqueda (ciudad, punto de referencia, características especiales, etc.) y Hotels.com clasificará y proporcionará las propiedades más relevantes. Esta función también ha sido muy útil para registrar y comprender las solicitudes de las personas, como un "desayuno" que los usuarios han buscado ampliamente.

 

Expedia website screenshot

El móvil es más pequeño

Con El 56% del tráfico web en EE. UU. Proviene ahora de dispositivos móviles, la implementación de consultas preparadas para NLP también fue muy importante en los dispositivos móviles, especialmente teniendo en cuenta los pequeños factores de forma de los teléfonos inteligentes y la dificultad para que los usuarios seleccionen varios filtros.
Por lo tanto, a los usuarios se les presenta un cuadro de texto de búsqueda abierto donde los usuarios pueden escribir nombres de hoteles específicos, comodidades o cosas como "familiar" o "bañera de hidromasaje".

 

Expedia website screenshot mobile

PNL en chatbots

Hotels.com también lanzó un bot dedicado de Facebook Messenger con un flujo de conversación estructurado, para que los usuarios puedan interactuar con él y cumplir con las solicitudes de búsqueda de hotel.
Para probarlo, los usuarios solo necesitan abrir la aplicación Facebook Messenger y escribir un nuevo mensaje con @Expedia en el campo "Para:". Aquí hay un ejemplo de cómo es el bot.

 

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Revolucionando los viajes a través del poder de la tecnología

El lema de Expedia es "Revolucionando los viajes a través del poder de la tecnología" y esto no podría ser más preciso. La compañía nunca ha dejado de mejorar la experiencia del usuario y ciertamente esperamos que no se detenga ahora. El futuro es muy brillante y no podemos evitar sentirnos inspirados por implementaciones de tecnología sorprendentes como esta.

 

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Si Machine Learning lo inspira y cree que le gustaría implementar un caso de uso en su organización, por favor Contáctenos. Somos independientes y recomendaremos e integraremos la tecnología que se adapte mejor a sus necesidades. Si las tecnologías disponibles no satisfacen sus necesidades, siempre podemos desarrollar un modelo personalizado adaptado a su proyecto.

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Renuncia:MLab no participó directamente en el desarrollo de este proyecto. Simplemente publicamos este estudio de caso como fuente de inspiración sobre lo que puede lograr Machine Learning.