Airbnb. Как три простых парня создали новую модель бизнеса. Ли Галлахер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ внимание на ее техническую изощренность, ее по достоинству ценят в среде специалистов.

      С учетом того, что компания направляет незнакомых людей на ночлег в частные жилища, было критически важно создать надежную систему клиентского сервиса. Сегодня это подразделение (которое теперь называется «Служба впечатлений клиентов») – самое многочисленное в компании, но большую часть 2009 года все входящие звонки принимал на свой мобильный Геббиа. А в списке задач Блечарзика числилось создание адекватной постоянно действующей платформы клиентского сервиса, которая могла бы стать «службой одного окна» для сотен тысяч людей, ежедневно пользующихся услугами Airbnb.

      Другая задача заключалась в определении или создании алгоритма, позволяющего связать конкретные запросы гостей с подходящими предложениями. Может показаться, что это достаточно просто – нужно только сопоставить даты запроса и наличие предложений в соответствующей местности. Однако подбор предложений, которые могут заинтересовать данного конкретного человека, был и остается сложным процессом. Каждое предложение уникально не только по своему составу, месторасположению и стоимости, но и датам наличия, хозяевам и правилам пребывания, а также пожеланиям относительно гостей, которые определяют хозяева. Основатели понимали, что для успеха предприятия этот двусторонний и в высшей степени персонализированный процесс должен давать результат, который не просто удовлетворит и гостя, и хозяина, но понравится им так сильно, что они продолжат пользоваться платформой и расскажут о ней своим друзьям.

      На заре существования Airbnb возможности поиска были вполне незамысловатыми: результаты определялись соответствием предложений в определенной географии нескольким базовым критериям – количеству гостей, срокам и наличию дополнительных удобств. Однако с течением времени компания перешла к более совершенным алгоритмам, учитывающим, в частности, качество услуг, поведенческие особенности хозяев и их предпочтения в части бронирования. Например, на основе анализа поведения своих клиентов в прошлом Airbnb способна определить, кто из хозяев предпочитает заблаговременное бронирование, а кому подойдет вариант, когда это делается в последний момент. Этот критерий учитывается при выдаче результатов поиска, чтобы максимально понизить возможность отказа при бронировании – система старается связывать запросы на срочное размещение с предложениями хозяев, которых устраивают такие сроки.

      Со временем технология поиска и выдачи результатов на Airbnb становится все более изощренной. Сейчас четыре сотни разработчиков и платформа машинного обучения компании шаг за шагом приближают Airbnb к заветной цели: умению отобрать из десяти тысяч предложений на определенные даты пять-шесть тех, которые лучше остальных подойдут данному конкретному пользователю.

      На протяжении 2009-го и 2010 годов Airbnb продолжала совершенствовать свой продукт, добавляя новые СКАЧАТЬ