Airbnb. Как три простых парня создали новую модель бизнеса - стр. 33
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 функции. Например, был добавлен список пожеланий в стиле Pinterest, в который пользователи могли включать места, куда им особенно хочется попасть, а также посмотреть на выставленные на всеобщее обозрение списки пожеланий знаменитостей. Появилось возможность привязать свой аккаунт в Airbnb к аккаунту в Facebook. Выяснив, что профессиональные изображения в предложении увеличивают частоту бронирования в два-три раза, компания расширила свою программу бесплатного фотографирования с тысячи до пяти тысяч фото в месяц, и это соответствующим образом подстегнуло рост продаж.
Возможности быстро внедрять все эти новшества в большой степени способствовало то, что Airbnb появилась на свет в эпоху облачной обработки данных. Вместо того чтобы приобретать и строить дорогие и ресурсоемкие серверные хранилища данных и дата-центры, компания могла держать всю свою онлайн-инфраструктуру в облаке, арендовав инструментарий и сервисы у облачных провайдеров, и практически полностью перейти на внешние вычислительные мощности. Все эти функции были переведены на Amazon Web Services – дочернюю компанию гиганта интернет-торговли, доминирующую на рынке предоставления услуг облачной обработки данных для бизнеса. Инженерно-техническому персоналу не потребовалось тратить силы и время на создание и поддержание сложной инфраструктуры, и он мог полностью сосредоточиться на обеспечении надежной работы сайта и решении задач основного бизнеса компании. Это вряд ли стало бы возможным, появись компания чуть раньше.