В течение последнего семестра я работал над захватывающим проектом в рамках учебной программы Product Studio в Технологическом институте Корнелла, чтобы исследовать, придумывать, проектировать и создавать реальный продукт. Процесс начался еще до начала занятий, когда мне подобрали команду, консультанта компании и поставили задачу «Как мы могли бы?». Меня связали с техническим директором Priceline.com и спросили:
Как мы можем персонализировать опыт путешествий, чтобы позволить потребителям выбирать правильный рейс, отель, автомобиль и продукты для активного отдыха в любой точке мира, в которую они хотят отправиться?
Моя команда начала с изучения туристической индустрии и определила ключевые особенности поведения пользователей и болевые точки. Мы создали следующую богатую картину, которая отражает многие взаимодействия и заинтересованные стороны, участвующие в путешествии.
Некоторые из основных проблем, которые мы обнаружили в ходе опроса пользователей (туристов вокруг Нью-Йорка), заключались в изучении пункта назначения, чтобы понять, как лучше спланировать свой маршрут, а также как планировать и общаться во время путешествий с группами. Мы вместе сгенерировали более 100 идей и сузили их до трех лучших: интерактивная тепловая карта, позволяющая получить представление об атмосфере места назначения, совместная совместная доска планирования путешествий и машинное обучение, генерирующее предложения, персонализированные для типа путешественника. Изначально мы хотели объединить все три идеи в одну целостную платформу бронирования путешествий.
Однако вскоре мы обнаружили, что это слишком много, и наш продукт недостаточно сфокусирован, чтобы быть успешным. Затем мы развернулись и сосредоточились на функции тепловой карты атмосферы, потому что решили, что это предлагает самое уникальное ценностное предложение для посетителей, впервые посещающих пункт назначения. Например, если вы посещаете Нью-Йорк впервые, может быть трудно понять, какие районы лучше всего исследовать, где забронировать отель и на что похож каждый район. Наша тепловая карта даст представление о том, на что похожа каждая область и район, с помощью цветовой кодировки.
В процессе создания мы также проводили тестирование юзабилити, чтобы убедиться, что представленная нами информация проста для понимания и достаточно отличается от других картографических продуктов, чтобы обеспечить достаточную ценность для пользователя. Одним из самых важных выводов из этого стала необходимость большей детализации данных тепловой карты вместо простого описания района в целом.
Чтобы заполнить данные тепловой карты, мы сосредоточились только на районах Манхэттена. Мы начали с определения отелей, ресторанов, кафе, ночных клубов, десертов, магазинов, развлечений на Манхэттене и собрали данные о типе бизнеса и выборку отзывов из Yelp. Учитывая, что наше использование Yelp API было ограниченным, у нас было 3 обзора для каждой из примерно 400 компаний. Оттуда, после предварительной обработки данных, мы попытались использовать несколько методов кластеризации, чтобы определить ключевые атмосферы в разных компаниях. Мы получили лучший результат кластеризации, используя анализ главных компонентов с моделями смеси Гаусса для определения 4 атмосфер. Для каждого бизнеса мы оценили его по каждой из 4 атмосфер / параметров, а затем пометили каждый балл как атмосферу с наивысшей оценкой для этого бизнеса и нескольких ближайших предприятий. Затем мы обозначили полученные кластеры как Classic, Upscale, Trendy и Lively.
Наш продукт под названием Zoom & Stay предоставляет персонализированные рекомендации посредством простого взаимодействия с пользователем. Пользователь начинает с заполнения короткого опроса, чтобы понять свой «стиль путешествия» и предпочтения. Затем наш алгоритм сопоставляет их реакцию на атмосферу и заполняет карту слоями, соответствующими двум атмосферам, наиболее подходящим для пользователя. Оттуда пользователь может свободно исследовать пункт назначения. В идеале было бы еще больше атмосфер, помимо первоначальных четырех, и пользователь мог бы бронировать прямо с карты.
