Comment fait Airbnb pour en savoir plus sur ses utilisateurs

Comment fait Airbnb pour en savoir plus sur ses utilisateurs La plateforme communautaire de réservation et de location de logement innove en matière de traitement de données pour mieux comprendre ses utilisateurs.

Peu d'entreprises innovent autant et grandissent aussi vite qu'Airbnb, qui n'existe pourtant que depuis sept ans.

Plus de 25 millions de personnes, issues d'environ 190 pays, ont utilisé son service, lui permettant d'être désormais valorisée à 13 milliards de dollars. Sa maitrise des outils de traitement de données est l'un des facteurs explicatifs de cette croissance rapide. En collectant et en analysant le trésor de données dont elle dispose, la plateforme communautaire de location et de réservation de logements est capable de faire de meilleures suggestions et d'associer les bonnes personnes.

Mercredi 11 février, Mike Curtis, Vice-président de l'ingénierie chez Airbnb, a évoqué plusieurs nouveaux projets intéressants sur lesquels son équipe travaille pour aller au-delà de l'analyse de données conventionnelle. Voici ce qu'il a mis en avant:

  • Test A/B : le test A/B est une méthode utilisée communément pour tester l'adaptabilité d'un produit à un marché. Il s'agit de tester un produit ou un site Internet dans différentes configurations ou designs pour savoir comment l'internaute réagit à tel ou tel produit ou telle ou telle promotion. Sur Airbnb, l'utilisateur est soumis à différents algorithmes de classement et de recommandation. Son comportement sera associé aux commentaires et aux notes qu'il postera afin de déterminer l'efficacité du processus de recommendation : "Nous souhaitons savoir si nous avons fait une bonne suggestion à cette personne", ajoute Mike Curtis.
  • Traitement de langage naturel : Mike Curtis affirme que la nature d'Airbnb, où l'invité et l'hôte sont amenés à se rencontrer, met une forme de pression sur l'invité pour que celui-ci laisse un commentaire très positif sur le profil de son hôte. Les notes en étoiles sont par conséquent souvent gonflées et les commentaires finissent par être effectivement plus positifs. Afin d'obtenir le véritable ressenti de l'utilisateur, Airbnb a mis en place un outil de traitement du langage naturel pour analyser le texte des pages de commentaires et en tirer la véritable perception de l'utilisateur. "Nous nous efforçons de comprendre le sentiment que cache les mots", précise le PDG d'Airbnb.
  • Analyse de photos : le premier contact entre Airbnb et ses utilisateurs se fait par le biais de photos. Les invités basent d'ailleurs généralement leur choix sur les photos. Airbnb a donc entreprit de déterminer, par l'analyse de données, quelles photos marchaient le mieux, quels genres de photo attiraient le plus de clics et ce qui rendait ces photos si attrayantes. Mike Curtis prévient que cet outil vient d'être mis en place mais qu'il pourrait, à terme, donner un feedback aux hôtes pour qu'ils sachent quelles photos utiliser dans leur annonce. Cela pourrait aussi amener l'entreprise à automatiquement recommander son service professionnel et gratuit de photographies.
     

Article d'Eugene Kim. Traduction par Shane Knudson, JDN.

Voir l'article original: These are some of the cool things Airbnb is doing to learn more about you

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