Tecnologia Come Airbnb sfrutta il machine learning per migliorare l'esperienza di viaggio

Marina Londei

Tempo di lettura: 1' 34''

Pubblicato il: 12/06/2023

Dietro il successo di Airbnb, fatto soprattutto di prezzi competitivi e alloggi sempre più personalizzati, c’è l’uso estensivo di algoritmi di machine learning che, nel tempo, hanno migliorato la precisione delle ricerche e dei consigli di viaggio.

Kaustubh Amare, data analyst presso Teleflex, ha esplicitato in che modo la piattaforma sfrutta il machine learning per offrire il miglior servizio a host e viaggiatori.

Gli algoritmi trovano il loro massimo utilizzo nella generazione di consigli personalizzati e risultati basati sulle preferenze utente: analizzando lo storico del singolo, le caratteristiche degli alloggi che ha apprezzato di più e le ricerche precedenti, la piattaforma è in grado di trovare le proposte più vicine ai gusti dell’utente e massimizzare la sua soddisfazione durante il soggiorno.

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Il machine learning aiuta anche gli host a trovare i migliori prezzi per i propri alloggi e rimanere competitivi sulla base della richiesta, del prezzo medio delle sistemazioni nella stessa area e con caratteristiche simili. Airbnb, analizzando i trend di mercato e i dati storici delle prenotazioni, è in grado di modificare dinamicamente i prezzi senza minare la competitività dell’alloggio.

Airbnb sfrutta gli algoritmi di IA anche per garantire un ambiente sicuro e di fiducia sia per agli host che ai viaggiatori. La piattaforma usa il machine learning per moderare le chat e identificare immagini che potrebbero infrangere le linee guida o ingannare gli utenti. Gli algoritmi vengono usati inoltre per individuare attività sospette e prevenire tentativi di phishing o frodi.

Infine, Airbnb si appoggia alla potenza del machine learning per offrire un supporto clienti di alto livello: grazie alle tecniche di NLP per l’analisi dei contenuti utente, la piattaforma di servizio clienti è in grado di suggerire risposte precise agli operatori e classificare le domande per velocizzare il processo di risposta e renderlo più efficiente.