Tras un impresionante crecimiento en los últimos años, la web de alquiler de apartamentos entre particulares Airbnb cuenta con una cantidad masiva de información para explotar. Y es que una vez se alcanzan cifras de clientes que se cuentan por millones tan importante es «exprimir las ventas» a nivel particular como importante ha sido captarlos. Y ahí es donde la estrategia big data entra en acción.
Se sabe que hace aproximadamente un año Airbnb ya había procesado más de 10 millones de operaciones de alquiler en 192 países –básicamente todo el planeta– incluyendo sitios tan curiosos como castillos, islas privadas o casas en los árboles. Su tráfico rondaba los 10 millones de peticiones de búsqueda diarias; se añadían unos 20 terabytes de datos cada día –principalmente fotos en alta resolución y vídeos– y su archivo global sobrepasó 1,4 petabytes hace ahora 12 meses.
Toda esta información se utiliza para crear ofertas personalizadas, análisis en tiempo real y modelos predictivos que hacen que cada persona reciba páginas con contenido personalizado en función de sus búsquedas. El objetivo: que los clientes alquilen más y durante más tiempo, algo que es la base de su modelo de negocio – generar comisiones. Sin embargo, la compañía ha explicado repetidas veces que mantiene eso es solo relativamente importante frente a otras tácticas, como por ejemplo conectar más y más gente.
La sutileza de la aplicación del big data en Airbnb es tal que incluso cuenta con algoritmos para aplicar a las fotografías, buscando las más «irresistibles». La idea es simple: si las ofertas entran por los ojos y el espacio para mostrar todas las ofertas –así como la cantidad de atención de la gente– son limitados, qué mejor que optimizarlo. La idea es analizar las fotografías según las suben los usuarios comprobando elementos como la luz o la colocación del mobiliario, basándose en imágenes similares que hayan resultado «exitosas» y estén en sus vastos archivos. Posteriormente se muestran solo aquellos anuncios con las mejores fotos, para que el usuario se sienta tentado de alquilar por la vista más que por el bolsillo.
El resultado de aplicar estas técnicas es conseguir mejorar el número de transacciones mediante el descubrimiento de detalles en la información disponible y la aplicación de algoritmos adecuados para maximizar las ventas – incluso a nivel visual. Todo ello redunda en una mejora de los ingresos sin tener necesariamente que crecer en el número de clientes.
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