Tripin

ملّاح للبحث عن الفنادق وأفكار العطلات مدعومٌ بمراجعات TripAdvisor. نظام ذكي يحوّل فوضى المراجعات إلى توصيات واضحة.

«اختيار الفندق يتعلّق بمدى ملاءمته لك تحديدًا. نساعدك على إيجاد ذلك في دقائق.» — فلسفة Tripin

عن المشروع

كان هذا تعاوننا مع شريك بنى المشروع على أساس تجربته الحياتية الخاصة. كان من الأهمية بمكان بالنسبة له العثور على فنادق يؤكد نزلاؤها أن المفارش نظيفة وطازجة في كل مرة فعلًا. بهذه المعلومة قد يفضّل المسافر فندقًا من ثلاث نجوم على آخر من خمس نجوم حين تكون لدى فنادق الخمس نجوم المجاورة شكاوى بشأن المفارش أو التجهيزات. تخيّل: تخطّط لعطلة. تحتاج إلى فندق. تفتح TripAdvisor فترى... 847 مراجعة. خمس نجوم — ويكتب أحدهم عن الضجيج، وآخر عن الأثاث القديم، وثالث في نشوة. كيف تعرف إن كان المكان يناسبك؟ Tripin يحلّ هذه المشكلة من خلال البحث المعتمد على المراجعات. نحلّل آلاف المراجعات، ونكتشف الأنماط، ونحوّلها إلى معلومات واضحة: هل الفندق هادئ، هل الموقع مناسب، هل الخدمة جيدة. خصائص حقيقية تساعدك على الحسم في دقائق. مشكلة اختيار الفندق مألوفة لكل مسافر. مئات المراجعات وعشرات المواقع وبيانات متضاربة — هناك معلومات كثيرة جدًا تتناقض في الغالب مع نفسها. ما يعدّه أحدهم «ممتازًا» قد يراه الآخر «لا يُحتمل». ويتسرّب الوقت في قراءة المراجعات بينما كان يمكن أن يذهب إلى التخطيط للرحلة ذاتها. البحث المعتمد على المراجعات يكشف أمورًا تتسرّب ببساطة من فلاتر المجمّعات. يمكن رصد التجديدات والتحقق من حداثة المراجعات. تفاصيل ظرفية: حين ترك نزيل قبل ثلاثة أسابيع ملاحظةً حول النظافة أو تواترها في الغرفة، وأكّدها عدة آخرين — فذلك يعني شيئًا. على الأقل نتفادى اتخاذ القرار بدل المستخدم؛ نبرز فقط: انظر، انتبه، هذه الفنادق عثرنا عليها لك. البحث المعتمد على المراجعات صادق، محدود، ويفتح طبقة أخرى من التعامل مع البيانات. أشياء يلاحظها الناس الحقيقيون، أشياء يفوّت كتّاب المراجعات المدفوعة ملاحظتها. وحين يشارك النزلاء بصدق — يزعجهم شيء، أو يُسعدهم شيء — يحمل الإشارة قدرًا أكبر بكثير من المعلومات الصادقة. ولهذا وُجدت هذه الخدمة تحديدًا لمثل هذا البحث الشغوف.

المعرض (grid)

كيف يعمل

Tripin يفهم المراجعات. يعالج النظام المراجعات بلغات مختلفة ويستخرج المواضيع الأساسية: الموقع (القرب من المركز، والمواصلات، وضوضاء الشارع)، والظروف (النظافة، والراحة، وحالة الغرف)، والخدمة (الطاقم، والإفطار، والخدمات الإضافية)، والمحيط (الشاطئ، والمنظر، والبنية التحتية القريبة). تحدّد أولوياتك — الهدوء أو الموقع أو الخدمة — فيجد النظام الفنادق التي يُكتب عن ذلك بإيجابية فيها. يختار الخيارات ذات الوصول السهل للمواصلات. يُبرز الأماكن ذات الطاقم الممتاز. كل هذا يعمل اعتمادًا على مراجعات حقيقية.

صورتان (block two)

التقنيات

جمعنا 500 ألف مراجعة لموقع بوكيت — بعيدًا عن الشمول التام؛ وكانت تغطية الأماكن الشهيرة مقبولة. قمنا بتحليلها ورقمنتها، وأنشأنا بطاقات فنادق، وعثرنا عليها في قواعد بيانات أخرى، وربطناها بالخريطة. يستخدم المشروع البحث الهجين: البحث المتجهي والبحث بالفهرسة (Vespa). كان البحث الهجين يقارن نتائج هاتين المجموعتين ويمزجها، مختارًا الأنسب عبر منظومة أوزان. كلما زادت المراجعات في الموضوع ارتفع المعامل. تطابق خاص مع دقائق استعلام المستخدم — رفع لوزن ذلك الفندق. يعمل النظام بأنماط متعددة: يمكنك قراءة المراجعات أو ببساطة استلام قائمة فنادق والتعمق منها. عندما تكون المراجعات في هذا النموذج أكثر حسابيًا، يرتفع المعامل. وعندما يظهر تطابق خاص مع فارق دقيق في الاستعلام، يكتسب ذلك الفندق وزنًا أكبر. عمل النموذج الأولي بامتياز: عثر على ما يلزم تحديدًا، بفضل نظام يعمل فيه البحث المتجهي والبحث بالفهرسة والبحث الهجين معًا.

صورة عريضة

حالة المشروع

المشروع في طور التطوير — طور يمكن وصفه بأنه "تطوير غير مضحك"، لأنه ليس أولوية حاليًا. نودّ جعل التجربة نفسها علنية، حتى يتسنى للجميع رؤية كيفية عملها من خلال هذه المجموعة الثابتة. وربما يتحول ذلك إلى خدمة تجارية.

التالي

إدارة علاقات العملاء المدمجة

نظام CRM مدمج في Telegram. إدارة العملاء والمهام والمبيعات مباشرة في التطبيق بدون واجهات معقدة.

→