Airbnb，真能来一场说走就走的旅行？

编辑：李华芳　发布时间： 2016-2-22 10:46:00 　　文章来源：百度百家

网络营销

Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。

原作者：Edwin Chen

原文链接：http://blog.echen.me/2015/07/05/product-insights-for-airbnb/

大家熟悉的滴滴打车，被看作是中国“分享经济”新模式的先行者，而开创了这个全球窜火的商业概念的鼻祖，则是美国的创新企业，Airbnb。它的业务模式，就是让人们把自己空余的房间或房子拿出来给旅客出租。出于对市场和市场数据的喜爱，我收集了一些关于Airbnb的数据并做了一个PPT演示，为解决一些PPT内容所不能回答的问题，便有了这篇文章。(PPT链接https://speakerdeck.com/player/228abf8d857a4a21b9e79b4b518f507d# ）

Airbnb的诞生记

Airbnb的搜索质量

让我们从Airbnb的搜索开始。为了理解它算法的优缺点，我让100个Airbnb用户考虑他们明年想要进行的旅行，然后在Airbnb上寻找住所，最后评估搜索结果的质量。

举个例子，一个Airbnb用户想进行一次全家去迪斯尼乐园的旅行，于是她开始在Airbnb上搜索住所。（见图1）

图1 Airbnb搜索结果

然而结果似乎并不尽如人意，她对第一次搜索作出如下评价：

“这搜索结果相当糟糕。它看起来像一个非常棒的住所，但实际上它只是房子的一部分，我并不喜欢。我们想要有完全的隐私，而不是和别人分享我们的空间。同时这还有一些讨人厌的规矩，尽管在一定程度上我可以理解，但是看着它被列出来总让人感觉很不舒服。而且这个地方离迪斯尼乐园也不算近。”

尽管这只是个例，但我们仍可以看出Airbnb搜索算法的一些问题以及待改进的地方：

1、迪斯尼乐园究竟在哪里？为什么离阿纳海姆这么远的搜索结果会出现？如果查看搜索结果的地图，我们无法看出住所到阿纳海姆旅游区的距离。大多数的旅行都会围绕城市标志性建筑，能否让用户在搜索地图上看到标志性建筑的位置从而提高搜索、预定的过程的效率呢？

2、人们想通过Airbnb来寻找一个舒适自在的家，然而严格的住宿规定将会破坏这种体验。在搜索算法里添加该住处“家的相似度”的评价是否会更好一些呢？

3、住在休旅车也许能拥有较大的私人空间，但这和拥有自己的地盘的感觉很不一样。休旅车和其他类似的搜索结果能否作为“完整房产”出现在搜索结果里呢？

接着让我们来看看用户对搜索结果的满意度情况，我对此进行了调查（见图2、图3），结果是大约2/3的搜索数据被评为良好，但是1/3的结果被认为相当差：

图2 Airbnb搜索结果满意程度

图3 用户在Airbnb搜索遇到的问题

排名前三的问题是：

1、价格太贵。有时候搜索结果会位于价格过滤区域较高的一端（尽管确实物有所值），有时候搜索结果纯粹是开价过高。Airbnb已经有一个价格预测算法了，能否将它用在区分这两种情况上呢？

2、建筑风格不吸引人。搜索选项中经常没有用户需要的风格，这可能会带来一些麻烦，比如搜索到的住所不够现代时髦，直男们搜到了与他们气质不符的粉色少女房间等等。

3、区位不好。搜索结果通常距离旅游景点很远（比如距离拉斯维加斯大道有30分钟的路程），或者住处在不太好的社区里。

（注：这个评价用户的样本当然不能完全代表Airbnb的真实用户基础，但是我认为它们反映出来的问题是很有趣的，对我们理解也很有帮助。）

Airbnb类比结果推荐

我对于Airbnb相似结果推荐的算法做了一个类似的研究（见图4、图5）。从整体而言，调查数据与在关于搜索结果的研究中很接近：约2/3的相似结果推荐是让人满意的，1/3的相似结果推荐是较差的。

图4用户使用Airbnb相似搜索时遇到的问题图5 用户对Airbnb相似搜索结果的评价

然而，在相似结果推荐中出现了一个显著的问题：搜索结果与相似结果推荐的类型不一致。比如，用户会在搜索结果中找到全套提供租用的住所，可在相似结果中显示的却全都是需要与别人共用的住处。

影响预订的因素

到底是什么因素让评分用户“累感不爱”，再也不想在Airbnb上订房？又有什么能提供给用户的信息能让他们整个搜索和预订的流程更加顺畅呢？

其中一个影响因素当属邻近社区。游客对于他们即将游览的地方往往不甚了解，因此并不知道哪些街区更方便，也不清楚一个看似不错的搜索结果是否处于安全性更高的区域。

举个例子，一个即将去Belfast旅游的评分用户写道：

“这个房子看起来很棒，只要我在经过研究后还是认为它很不错，我一定会联系这间房子的主人。它的价格很合理，房间也很不错。我关键是想了解一下这所房子所在的区域，Lisburn。这个地方到底和Belfast还有Titanic Quarter的其他区域相比是不是更方便，如果是的话，我应该就会下订单了。”

所以，Airbnb能不能在他们的网站里提供更多关于住所所处社区的信息，抑或是更好地引导用户找到他们希望入住的地方呢？

与此同时，用户评价是另一个也许能够缓解用户对于搜索结果的担忧、优化搜索结果的功能。

如今，Airbnb上的用户评价是按照时间顺序排列的，这使评论首页往往充斥着这种几乎没什么参考价值的反馈（见图6）：

图6 用户评价

但参考评价是我们做出决定时的一个关键环节，类似亚马逊、Yelp这类网站都会突显它们最有用的用户评价，而且80%的用户都表示(见图7)，他们会在购买之前浏览用户评价（鉴于旅游常常是一个花费更高、研究需时更长的决定，用户评价也许显得更为重要）。

图7 用户评价调查

完整的用户反馈将对其他用户了解住所位置、屋主友善度、整洁程度等因素非常有帮助。试想如果用户们能更好地了解其他用户为什么喜欢/不喜欢某个住处，说不定“订房纠结症”的高发作率会大大降低（见图8）。

图8 完整的用户反馈

一种新形式的搜索

谷歌正在不断优化它的搜索体验，从搜索图像(甚至用图片进行搜索)，到将视频和新闻故事加入搜索页面，再到提高搜索指令的识别度。那么Airbnb搜索的未来会是什么样的呢？

目前Airbnb用户面临的一个问题是，当你知道你具体要找什么的时候，它可能会非常有用，但是当你不知道要查什么时，它就没这么有用了。(这又回到邻近社区的问题)

例如，我的一个评价用户想和他的妻子在威斯康辛州预定一次滑雪旅行，所以他添加了滑雪的关键字来搜索，但却获得了一堆与滑雪无关的搜索结果。如果我们检查搜索结果，发现发生这种情况的原因是关键字匹配度差：滑雪这个词出现在主人的描述里(她喜欢去滑雪)，然而这并没有什么卵用，我们需要的是方便滑雪的住所而不是一位喜欢滑雪的主人。（见图9）

图9 滑雪关键字搜索

当然，完善关键词匹配也不是没有可能，通过机器学习也许可以改正这个问题。但眼下有一个更普遍的问题：是否可以考虑设计一个更好的针对活动和旅游的搜索，而不是单纯的搜索位置？毕竟，如果Airbnb能让人们更轻松地找到旅游地点，那不失为鼓励人们出行的一种方式，又或者如果它能说服用户在Airbnb上完成整个旅游计划的设计，则可能会有力地带动企业的另一个增长点。

酒店的好处

还有一种让订单增多的方法，就是让更多的旅行者相信Airbnb是比酒店更好的选择。（见图10）

图10旅客在酒店和Airbnb之间的比较

1、65%的用户提到Airbnb的质量把控问题。酒店往往是一个值得信赖的品牌，提供一致和有保证的服务(你知道你要去的是什么地方)，而Airbnb给出的清单具有不确定和不稳定性。你的房东可能不友好或者不爱搭理你，旅店实物看起来可能比广告要脏，图片可能不具代表性或信息不够多，等等。(促进增加有用的评论可能是一个有助于解决这个问题的方法。)

2、45%的人提到在Airbnb预定是一件很麻烦的事情，尤其是在最后一刻。你需要经历一个漫长而恼人的过程：你必须与房东随时沟通，你的房东可能会在最后一分钟取消你的订单，所以你经常要联系多个房东，看看谁会有回应，你甚至不清楚这个列出的结果是否可供入住。相比之下，预订酒店只需要单击一下鼠标。(尽管Airbnb的确有即时预订的功能，许多用户似乎并不理解或者没有意识到它的存在。)

3、30%的人提到了主客被迫互动的尴尬。到达约定地点后等待主人的过程会又累又有压力，预订期间的沟通过程同样也很麻烦，用户还常常担心因为多次询问会打扰到主人。或许Airbnb可以借鉴一下其他公司的一些做法，比如优步就在很大程度上消除了部分恼人的人际互动，客户通过手机预约到车的同时也可以选择是否接受其他事情(比如是否愿意和司机聊天)。

4、25%的人更喜欢酒店的设施(免费早餐、健身房、水疗、客房服务，等等)。

旅行模式

最后,让我们看看典型的旅游模式。

人们旅行的原因各不相同，有的是去探索新世界，有的是去度蜜月，也有的是在节假日时去探亲访友。

人们也处于不同的团体中旅行。家庭可能更享受Airbnb，因为可以烹饪、早睡的孩童也可以和其他人分开房间睡。同事一起旅行可能不太会选择它，因为彼此如此亲密的相处会有些困难(还可能因为潜在的花销)。

所以旅行群体可分成哪几种？人数各有多少？我搜索了几个谷歌消费者调查数据，结果如下（见图11）：

图11 旅行人群的数据调查