airbnb正在使用機器學習來幫助主持人盡可能多地賺錢
如果你去度假，不管你是住在酒店還是用Airbnb這樣的服務出租別人的房子，你都可能意識到，你支付的是基於需求的。在SXSW期間想在奧斯汀找個地方住自然要比今年剩下的時間花費更多。但今天我們瞭解到Airbnb在幫助主機獲得盡可能多的資金方面有多麼出色——這一切都是建立在一些相當龐大的資料儲存的基礎上的。
今天在舊金山舉行的Airbnb露天活動上，工程部副總裁Mike Curtis（如上圖）介紹了價格提示，這是一個讓Airbnb的主人每天都能看到他們應該在哪裡設定房產價格的工具，以使其最有可能被出租。當價格提示全面推出（柯蒂斯說，這是活的今天，但新聞稿稱這是一個漸進的推出），主持人將能夠看到一個日曆，顯示他們的財產設定的價格，每天。
大資料幫助Airbnb主機賺更多錢
如果您的價格恰到好處，這些日期將顯示在日曆上綠色-但如果價格太高，Airbnb價格提示將顯示為紅色的價格。從那裡，你可以使用一個滑塊來調整價格，讓它在最合適的位置-足夠低，它很可能會被租用，但足夠高，你不會把錢留在桌上。這就像Airbnb租賃的暴漲定價。
價格提示是基於大量的資料Airbnb接收和處理使用公司的新的開源“AeroSolution”機器學習工具。進入價格提示模型的因素很多，包括上市型別、位置、價格、可用性，以及每一個日期離當前時間有多遠。”每一項建議都有數百個訊號進入模型中，”柯蒂斯說。Airbnb說，這些資料每天都會更新——所以如果你是一個繁忙的主機，你可能會希望每天都檢視日曆，以確保你正在相應地調整價格。
當然，Airbnb有很大的動力與主機共享這些資料，並幫助他們最大限度地提高租賃物業時的收入。這家公司的商業模式是從租金收入中分得一杯羹——因此，如果它能幫助主人更頻繁地或以更高的價格出租他們的房子，這將使所有人受益。除了Airbnb使用者希望找到一個驚喜的好交易。在測試中，這是有效的目標迄今為止-柯蒂斯說，一個財產是四倍的可能性被預訂，如果主人把他們的價格在5%的建議價格小費。
- 發表於 2021-04-30 10:02
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- 分類：網際網路
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