Kundenbericht

Personalized hotel recommendations with deep learning

Hintergrundbild

INDUSTRY: Travel and hospitality

SOLUTION: Customer retention, recommendation engines

PLATFORM USE CASE: Data science, machine learning, ETL

CLOUD: AWS

„Agilität und Flexibilität waren entscheidende Faktoren, wollten wir die von uns gesteckten Ziele in den Bereichen Data Science und Data Engineering tatsächlich verwirklichen. Der Wechsel auf die Databricks Unified Analytics-Plattform, auf der nun 100 % unserer Workflows laufen, war da genau die richtige Entscheidung. Unser Unternehmen und unsere Kunden haben von ihr erheblich profitiert.“

— Matt Fryer VP, Chief Data Science Officer, Hotels.com

Hotels.com ist einer der führenden Internetanbieter zur Online-Buchung von Unterkünften. Das Unternehmen betreibt 90 Websites in 41 Sprachen, an die rund 325.000 Hotels an geschätzt 19.000 Standorten angeschlossen sind. Die zugehörige App zum Buchen von Reisen wurde 70 Millionen Mal heruntergeladen und hilft Reisenden weltweit, die perfekte Unterkunft zu finden.

Die Herausforderungen

Hotels.com hosts millions of photos for the 325,000+ hotels on their website. Every day thousands of new photos are uploaded by properties and customers alike. These photos need to be rapidly analyzed to avoid duplicative and low-quality images and then classified (e.g. kitchen, pool, gym) so they can be logically sorted. Finally, as customers search the site, hotel recommendations need to be personalized to help customers find the perfect hotel for their needs. Achieving this requires massive compute power and advanced analytics.

  • Ein verbessertes Kundenerlebnis dank Machine Learning: Eine erhebliche Anzahl von Bildern für jede Unterkunft enthielt Duplikate und es mangelte an Organisationsmöglichkeiten, um Rankings und Klassifizierungen vornehmen zu können. Außerdem wurde eine Echtzeit-Bewertung benötigt sowie eine effizientere Implementierung von Machine Learning- bzw. Deep Learning-Modellen in der Produktion.
  • Eine stabilere und schnellere Daten-Pipeline: Der vor Ort eingerichtete Hadoop-Cluster, der SQL und SAS für Data Science in jeder Größenordnung nutzte, war langsam und begrenzt. Es dauerte zwei Stunden, um auch nur zehn Prozent der Daten einer Daten-Pipeline zu verarbeiten.
  • Steigerung der Kundenkonversion: Das Unternehmen wünschte sich, in Echtzeit Einblick in Kundentrends nehmen zu können. So hoffte es, Strategien für eine bessere Konversionsrate und einen höheren Customer-Lifetime-Value entwickeln zu können.

Die Lösung

Ziel von Hotels.com war es, die Möglichkeiten die Data Science seinem Geschäftsmodell bietet, besser auszuschöpfen. Genau dabei hat Databricks geholfen. Das Reiseportal kann nun das Verhalten seiner Kunden vorhersagen und ein optimiertes Nutzungserlebnis schaffen. Die Databricks-Lösung beinhaltet:

  • Ein Cluster-Management: Dank Cluster-Management können die Datenvolumen nun besser skaliert werden – ohne, dass hierzu die Komplexität der Infrastruktur erhöht werden musste.
  • Einen interaktiven Arbeitsbereich: Databricks interaktiver Arbeitsbereich ließ bei Data Science-Teams eine Kultur der Zusammenarbeit entstehen – sowohl innerhalb bei Hotels.com, als auch bei anderen Abteilungen der Muttergesellschaft Expedia.
  • Databricks Runtime: Mit Databricks Runtime hat sich die Performance der Verarbeitung von Streaming-Daten aller Größenordnungen deutlich verbessert.

„Agilität und Flexibilität waren entscheidende Faktoren, wollten wir die von uns gesteckten Ziele in den Bereichen Data Science und Data Engineering tatsächlich verwirklichen. Der Wechsel auf die Databricks Unified Analytics-Plattform, auf der nun 100 % unserer Workflows laufen, war da genau die richtige Entscheidung. Unser Unternehmen und unsere Kunden haben von ihr erheblich profitiert.“

— Matt Fryer VP, Chief Data Science Officer, Hotels.com

Die Ergebnisse

  • Beschleunigte ETL, unabhängig von der Datenmenge: Das verarbeitbare Datenvolumen wurde um das 20-fache gesteigert – ohne negative Beeinträchtigung der Performance.
  • Optimiertes Nutzererlebnis: Akkurater und wirkungsvoller Einsatz von Bildern, deren Auswahl sich an der individuellen Suche eines Kunden nach einer passenden Unterkunft orientiert.
  • Höhere Umsätze: Die Verknüpfung der Unterkunftrecherche mit einer passenden Bildanzeige ließ die Konversionsrate – und damit die Umsätze – spürbar ansteigen.

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