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Expedia利用机器学习技术 打造客制化订房、行程新体验

Expedia合作伙伴解决方案采用深度学习模型来改善合作伙伴和消费者的饭店预订流程,增强使用者体验以增加营收。法新社

自助旅行风气崛起后,逐渐改变消费者的结构,不少人开始选择自由行安排喜欢的行程和住宿,也为科技旅游也者带来一股新商机。但旅游市场更竞争更为激烈,为配合市场趋势,业者纷纷开发大数据应用,利用人工智能(AI)、机器学习与云端平台改善其网站与商品,以抢站市场商机。

据Phocus Wire网站报导,Expedia合作伙伴解决方案(Expedia Partner Solutions;EPS)采用深度学习模型来改善合作伙伴和消费者的饭店预订流程。

据了解,EPS利用不同阶段和流程,为Rapid API部署算法与排序属性,以便提供给多元的合作伙伴如航空公司,零售店与旅行业者。

EPS还会根据不同的合作业者的网站,能实时分类用户所查找的资料,集成Expedia的平台技术,针对商务、家庭以及自助游客显示相关结果,由于该公司拥有多年来用户的查找数据,用户能获得更精准的结果或更优惠的价格。

布局深度学习 看好未来营收增长

报导指出,EPS利用深度学习已为合作伙伴带来更高的效益,2018年1月~5月进行的一项测试显示,订单增加20%。该公司也表示,配合的业者搭载深度学习技术在电子信件推荐住宿地点,于去年8月~12月转换率(Conversion Rate)增加20%。

突破技术层面 才能赢得消费者的心

Expedia拥有数以万计的数据,多年来一直测试新技术和机器学习模式,才能抓准游客订定旅游计画的心理,现代人要的不只是快速取得信息,还希望获得较客制化的体验。

早在2017年伦敦世界旅游会展(WTM)上,EPS展示未来如何利用聊天机器人来找寻饭店,开启独一无二的旅行体验。如今消费者越能越能接受语音助理和AI机器人客服,实时提供用户想要的讯息,随时了解天气、交通和航班状态,不仅节省时间,也降低业者人力成本。

随著各领域如金融、医疗等在AI和机器学习方面研究多年,旅游业者被视为较晚步入的行业,必须突破技术层面才能完善的用户体验。

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