AIRBNB

Cómo se utiliza Big Data para afectar a la industria del alojamiento.

CONTEXTO

En 2008 se puso en marcha Airbnb, un sitio web que conecta a viajeros con alojamiento disponible por todo el mundo. Desde entonces, la compañía ha recogido una enorme cantidad de datos sobre los hábitos vacacionales y las preferencias de alojamiento de la gente.

¿Qué problema ayuda a solucionar Big Data?

Con más de millón y medio de listados en 34000 ciudades, y 50 millones de huéspedes, el mayor reto de Airbnb es conectar a grandes cantidades de huéspedes con aquellos que ofrecen alojamiento (ya sea una habitación o un apartamento o casa enteros). Hacer esta tarea con éxito requiere conocer las preferencias de anfitriones y huéspedes para que la propiedad adecuada esté disponible en las zonas convenientes en momentos clave, y por un precio apropiado.

¿Cómo se utiliza Big Data en la práctica?

Riley Newman, jefe del análisis científico de datos, dice: «Un dato es un registro de una acción o suceso que, en la mayoría de los casos, refleja una decisión tomada por una persona. Si podemos crear la secuencia de sucesos que lleva hasta esa decisión, podemos aprender de ella; es una forma indirecta de decirnos una persona lo que le gusta y lo que no.

Con este feedback permite a Airbnb asegurarse de concentrar los esfuerzos en registrar propietarios en destinos populares en momentos clase, así como diseñar unos precios para que haya un óptimo aprovechamiento de su red de propiedades mundial.

¿Qué datos se utilizaron?

Los datos son principalmente internos, y son una mezcla de formatos estructurados y no estructurados: datos de imágenes de fotos de los propietarios, datos de la ubicación, de las características del alojamiento, del feedback y las puntuaciones de los clientes, datos de transacción…