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Uma das maneiras pela qual o Airbnb ajuda os anfitriões a terem sucesso é observando tendências em buscas e reservas e oferecendo descobertas e dicas baseadas nessas observações. Deepank Gupta, um gerente de engenharia, e Kidai Kwon, um engenheiro de software, compartilharam recentemente como eles reúnem e compartilham essas informações. Confira a seguir uma amostra deste processo!

Por que compartilhamos nossas descobertas

Como queremos ter certeza de que as descobertas que fornecemos contribuam para o sucesso dass suas hospedagens, decidimos que para valer a pena ser compartilhada, uma descoberta precisa ser:  

  • Personalizada: Usando algoritmos de machine learning, cada descoberta leva em consideração as características da sua acomodação e mercado, como a procura atual e a probabilidade do seu tipo de espaço ser reservado em sua região.
  • Direcionada: Você só receberá uma descoberta específica se a sua acomodação atender a determinados critérios, como as características da acomodação e as configurações de preço. Dessa forma, você só deveria ver descobertas relevantes para você — além disso, buscamos ser sensatos sobre quantas vezes você vê cada informação.
  • Prática: Você deveria ser capaz de tomar alguma ação imediata e específica com base na descoberta compartilhada.

Por exemplo, uma das perguntas mais comuns que ouvimos dos anfitriões é: como faço para escolher o preço certo? Definir um preço pode ser difícil sem informações confiáveis sobre outras acomodações na sua região e sem conhecer as tendências de viagem e o interesse das pessoas pelas comodidades que você oferece. Nesses últimos anos, nós lançamos as dicas de preço e o Preço Inteligente que ajudam os anfitriões a receberem dicas de preços diárias e personalizadas diretamente em seus calendários. Apesar do preço ser uma decisão somente sua, inclusive sendo possível você ignorar o Preço Inteligente a qualquer momento para qualquer noite do seu calendário, o consideramos uma ferramenta útil que está sendo usada por muitos anfitriões.

Para conseguirmos fazer isso, desenvolvemos um modelo matemático que aprende a probabilidade de um hóspede reservar uma acomodação específica em datas específicas dentro de um intervalo de preços. Ele usa diferentes tipos de informações, incluindo o tipo da acomodação, localização, preço atual, disponibilidade e distância de cada data disponível. À medida que nossos modelos foram compreendendo o mercado cada vez melhor, fomos capazes de repassar o que aprendemos a vocês. Por exemplo, se viajantes tendem a reservar estadias mais longas em uma certa região, podemos recomendar que esses anfitriões ofereçam descontos para reservas mais longas.

Como compartilhamos as descobertas

Para entregar as descobertas nos painéis, calendários e caixas de entrada dos anfitriões, construímos um sistema de bastidores, ou “backend”, que coleta as informações públicas disponíveis na internet. Chamamos o sistema carinhosamente de Narad — o nome de um sábio indiano divino e contador de histórias viajante que transmitia notícias e sabedoria inspiradora. Nosso próprio sistema Narad foi desenvolvido para fazer descobertas personalizadas, classificar sua efetividade de acordo com o tipo de acomodação e contexto, e entregá-las a vocês na hora certa e no lugar certo.

Funciona assim:

1. Quando um pedido de novas descobertas é recebido, o sistema backend coleta todas as descobertas aplicáveis à acomodação.

2. O Narad filtra todas as descobertas irrelevantes de acordo com as informações do anfitrião e da acomodação e modelos de previsão.

3. Em seguida, as descobertas são filtradas com base no que já lhe mostramos para que você só veja informações novas e relevantes.

4. Para cada descoberta que o Narad acredita ser útil, ele gera informações personalizadas como ganhos em potencial com a reserva ou dicas para descontos de estadias mais longas, tudo com base nos dados dos nossos algoritmos de machine learning.

5. Por fim, as descobertas são classificadas de acordo com seu valor para os anfitriões. Assim, aumenta a probabilidade de você ver as descobertas que provavelmente lhe trarão algum benefício.

Outra maneira de ouvir os anfitriões

Quando prestamos atenção ao que importa para vocês, aprendemos a oferecer as recomendações que vocês desejam. Nós nunca deixaremos de receber feedback da forma tradicional, ou seja, através de discussões e analisando as ideias que vocês compartilham conosco pessoalmente, mas também podemos aprender com as escolhas que vocês fazem. Uma das formas que o sistema Narad nos ajuda a ouvi-los é registrando quais descobertas geram alguma ação sua. O sistema observa as coisas que você clica, ignora e investiga. Com o tempo, aprendemos como oferecer uma experiência agradável com conteúdo relevante.   

O que vem por aí

Até agora, o sistema Narad tem tido um impacto positivo no sucesso dos anfitriões. Por exemplo, observamos um aumento de 2% no número de reservas que podemos atribuir à implementação das descobertas na página do calendário do anfitrião. Além disso, 20% dos anfitriões já colocaram em prática o que eles aprenderam com as nossas descobertas, deixando claro que o desejo por ainda mais descobertas existe. Para garantir que você receba as informações mais úteis para você, pretendemos expandir esse trabalho da seguinte maneira:

  • Aumentando a personalização e identificando mais tendências do mercado como um todo para entregar um conjunto mais abrangente de descobertas.
  • Criando algoritmos de classificação melhores para que você sempre receba as descobertas mais relevantes e práticas.
  • Oferecendo descobertas a mais anfitriões em mais plataformas.

Seu sucesso é a nossa prioridade, e continuaremos desenvolvendo nosso produto pensando nos anfitriões. Esperamos poder continuar aprendendo como nossas descobertas estão contribuindo para o seu sucesso.