Tripin

ניווט לחיפוש מלונות ורעיונות לחופשה המונע מביקורות TripAdvisor. מערכת חכמה שהופכת את כאוס הביקורות להמלצות ברורות.

«בחירת מלון היא עניין של התאמה אישית אליך. אנו עוזרים למצוא זאת בדקות.» — הפילוסופיה של Tripin

על הפרויקט

זו הייתה שיתוף הפעולה שלנו עם שותף שבנה את הפרויקט על בסיס ניסיון חייו. היה חשוב לו במיוחד למצוא מלונות שבהם אורחים מציינים שהמצעים באמת נקיים ורעננים בכל פעם. עם מידע כזה, מטייל עשוי להעדיף מלון שלושה כוכבים על פני חמישה כוכבים, כאשר בסמוך למלונות חמישה כוכבים יש תלונות על מצעים או ציוד. דמיינו: אתם מתכננים חופשה. צריכים מלון. פותחים את TripAdvisor ורואים... 847 ביקורות. חמישה כוכבים — מישהו כותב על רעש, מישהו על ריהוט ישן, מישהו נלהב. איך תדעו אם המקום מתאים לכם? Tripin פותרת זאת באמצעות חיפוש מבוסס ביקורות. אנו מנתחים אלפי ביקורות, מוצאים דפוסים והופכים אותם למידע ברור: האם המלון שקט, האם המיקום נוח, האם השירות טוב. מאפיינים אמיתיים שעוזרים להחליט בדקות. בעיית בחירת המלון מוכרת לכל מטייל. מאות ביקורות, עשרות אתרים, נתונים סותרים — יש יותר מדי מידע, והוא לעיתים קרובות סותר את עצמו. מה שעבור אדם אחד הוא «מצוין», עבור אחר הוא «בלתי נסבל». הזמן שהיה יכול להיות מוקדש לתכנון הטיול עצמו זולג לקריאת ביקורות. חיפוש מבוסס ביקורות חושף דברים שמסנני המצרפים פשוט מפספסים. אפשר לזהות שיפוצים, לבדוק את טריות הביקורות. פרטים סיטואציוניים: אם לפני שלושה שבועות אורח השאיר הערה על ניקיון או תדירות בחדר, וכמה נוספים אישרו — זה אומר משהו. לכל הפחות אנו נמנעים מלהחליט עבור המשתמש; אנו מדגישים: תראו, שימו לב, מצאנו עבורכם את המלונות האלה. חיפוש מבוסס ביקורות הוא כן, מוגבל, ופותח שכבה אחרת של אינטראקציה עם נתונים. דברים שאנשים אמיתיים שמים לב אליהם, דברים שכותבי ביקורות בתשלום מפספסים. וכאשר אורחים משתפים מכל הלב — משהו מעצבן אותם, משהו משמח אותם — האות נושא מידע הרבה יותר אמיתי. לכן השירות הזה קיים בדיוק עבור סוג כזה של חיפוש גיקי.

גלריה (grid)

איך זה עובד

Tripin מבינה ביקורות. המערכת מעבדת ביקורות בשפות שונות ומחלצת נושאי מפתח: מיקום (קרבה למרכז, תחבורה, רעש רחוב), תנאים (ניקיון, נוחות, מצב החדרים), שירות (צוות, ארוחת בוקר, שירותים נוספים), סביבה (חוף, נוף, תשתית בקרבת מקום). אתם מציינים את העדיפויות — שקט, מיקום או שירות — והמערכת מוצאת מלונות שבהם מדובר על כך באופן חיובי. היא בוחרת אפשרויות עם גישה נוחה לתחבורה. היא מדגישה מקומות עם צוות מצוין. כל זה עובד על בסיס ביקורות אמיתיות.

שתי תמונות (block two)

טכנולוגיות

אספנו 500 אלף ביקורות על יעד פוקט — רחוק משלמות; הכיסוי של המקומות הפופולריים היה סביר. ניתחנו אותן, דיגיטלנו, בנינו כרטיסי מלון, מצאנו אותם במאגרי מידע אחרים ועיגנו אותם על המפה. הפרויקט משתמש בחיפוש היברידי: חיפוש וקטורי וחיפוש אינדקס (Vespa). החיפוש ההיברידי השווה תוצאות משתי הקבוצות האלו וערבב אותן, בחירה של ההתאמות המתאימות ביותר באמצעות מערכת משקלים. יותר ביקורות על הנושא — מקדם גבוה יותר. התאמה מיוחדת לניואנס השאילתה של המשתמש — הגדלת משקל המלון. המערכת עובדת במצבים שונים: אפשר לקרוא ביקורות או פשוט לקבל רשימת מלונות ומשם להעמיק. כאשר מתמטית היו יותר ביקורות במודל הזה, המקדם עלה. כאשר הופיעה התאמה מיוחדת לניואנס השאילתה, המלון קיבל משקל רב יותר. האב-טיפוס עבד מצוין: מצא בדיוק את מה שנדרש, בזכות המערכת שבה חיפוש וקטורי, חיפוש אינדקס וחיפוש היברידי פועלים יחד.

תמונה רחבה

סטטוס הפרויקט

הפרויקט נמצא בשלב פיתוח — מעין "פיתוח לא מצחיק", מכיוון שכרגע הוא אינו בעדיפות. היינו שמחים להפוך את הניסוי עצמו לציבורי, כך שגם באוסף הקפוא הזה יהיה ניתן לראות איך זה עובד. ואולי זה יתפתח לשירות מסחרי.

הבא

CRM קומפקטי

מערכת CRM קומפקטית ב-Telegram. ניהול לקוחות, משימות ומכירות ישירות במסנג'ר ללא ממשקים מורכבים.

→