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大数据、个性化?携程CTO甘泉跟你好好聊聊

作者:曾宪天    来源:环球旅讯           2017年05月08日11:14

在消费升级的当下,时间是新的战场,也是新的货币。在这个处境里,商业玩家们有两个获得用户的思路,一个是让用户上瘾,拖住他的时间,一个是提供更为个性化的服务,优化用户的时间。旅游并不是一个高频的事情,所以很显然,携程以后者为目标。

早在2015年,时任携程高级技术副总裁、首席架构师的叶亚明曾在环球旅讯开放日活动中表示,通过跨屏数据处理和实时数据API的使用,结合一些数据模型训练平台,携程可以预测用户行为,于用户出行前,在网页和EDM上做出个性化推荐,提高打开率和转化率。

经过两年的发展,携程的个性化服务已经远不止于行前推荐、灵感激发,用户对于携程个性化的发展应该也有了更直观的感受。例如用户在携程进行任意目的地的搜索行为,携程马上会在各个终端页面,围绕该目的地推送相应广告和产品;用户在选择酒店却并未完成预订时,携程马上会通过站内提示或站外短信等方式,将该酒店周边同类型酒店组合推送给用户等等。

“我们优先展示的,就是用户感兴趣的。”携程CTO甘泉认为,携程个性化推荐为用户带来最直观的感受应该是智能和便捷。即用户用更少的搜索、点击等操作流程和时间,即可找到自身需要的产品,预订流程更加直接。

携程旅行网首席技术官(CTO)甘泉

那么,透过那些神乎其神的大数据概念,携程在这所谓智能和便捷的个性化推荐背后,具体做了哪些努力?

一个亿的小目标 个性化推荐来完成

甘泉介绍称,2015年至今,携程一边完善自身的大数据平台,一边在不断扩展用户场景,验证和落地不断丰富的个性化推荐模型。

在完善大数据平台方面,携程内部整合了内部几乎所有业务线的数据,同时也融合了许多站外第三方的数据,不断构建和扩充携程的旅游知识库,目前也已形成了一个数据较为丰富的旅游数据中心。

在算法机制上,携程两年来不断扩大深度学习算法的选择和使用,在测试中根据用户和数据效果来进行选择和迭代更新。在应用场景上,携程对接了60多个业务线和相关产品,同时也在外部旅游类广告投放渠道中有所应用。

甘泉表示,携程也不断通过数据中心架构的演进,来实现和完善OTA全业务个性化推荐引擎。这让携程可以实现不同业务线跨领域交叉的个性化推荐。举例来说,用户在机票频道进行搜索或预订等行为后,携程会围绕这个行为,结合多种维度的数据,进行配套酒店、用车、游玩、购物等全业务线产品的相关推荐。

就展示方式来说,其实携程APP中大部分频道,包括各业务线首屏推荐栏位、搜索功能、特价机票等低价聚合频道等等,都在应用携程的个性化推荐平台。在这些业务场景的使用中,携程不断通过AB测试的方式,寻找不同用户与产品推荐之间更为匹配的模式,探寻更为用户所接受的个性化推荐的算法机制。

“通过线上AB测试的结果分析,无论是应用了个性化推荐的栏目还是携程全站的用户黏性,都有了显著的提升。”在个性化推荐带来的营收提升上,甘泉介绍了一个具体案例。

携程有一个不到20人的基础数据团队,负责数据采集、清洗、存储、建模等基础流程。在此之上,该团队还组建了携程个性化的推荐平台。其实携程各个业务线自身原有的一些排序推荐算法,经过2016年接入个性化推荐平台后,各项测试结果均验证了该个性化推荐平台的优势性,最终携程60多个业务场景都与之对接。

甘泉介绍称,经携程业务数据的确认,该团队通过个性化推荐平台,在2016年完成了1.2亿元的营收增量(佣金收入),投资回报率(ROI)非常高,也是携程内部实现技术驱动业务增长的典范团队。

再举个例子,携程某个细分业务场景,最初的推荐排序架构十分粗放,也完全依附于其他大流量业务的引流。后期对接了个性化推荐平台后,只付出了1~2个工程师的人力,2016年自身业务的营收增长了6%,这也说明了个性化推荐应用到业务场景后,直接带来的显著效果。

“总得来说,旅游OTA平台的个性化推荐一直是个难点。”甘泉认为,尤其像携程这种需要跨多业务推荐技术的OTA来说,难点会更加多。而且行业内目前也没有太多的成功经验可以让携程有所借鉴,那么携程只能自己不断去尝试和摸索。

(责任编辑:水冰晖)
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