Tripin

เนวิเกเตอร์ค้นหาโรงแรมและไอเดียวันหยุดที่ขับเคลื่อนด้วยรีวิว TripAdvisor ระบบอัจฉริยะที่เปลี่ยนความวุ่นวายของรีวิวให้กลายเป็นคำแนะนำที่ชัดเจน

"การเลือกโรงแรมอยู่ที่ว่ามันเหมาะกับคุณจริงๆ หรือไม่ เราช่วยให้คุณค้นพบสิ่งนั้นได้ในไม่กี่นาที" — ปรัชญาของ Tripin

เกี่ยวกับโครงการ

นี่คือความร่วมมือของเรากับพาร์ทเนอร์ที่สร้างโครงการขึ้นมาจากประสบการณ์ชีวิตของตัวเอง สำหรับเขาแล้ว สิ่งที่สำคัญมากคือการค้นหาโรงแรมที่แขกยืนยันว่าผ้าปูเตียงสะอาดและสดใหม่ทุกครั้งจริงๆ ด้วยข้อมูลเช่นนี้ นักเดินทางอาจเลือกโรงแรมสามดาวมากกว่าห้าดาว เมื่อโรงแรมห้าดาวใกล้ๆ มีคำร้องเรียนเกี่ยวกับผ้าปูหรืออุปกรณ์ ลองนึกภาพ: คุณกำลังวางแผนวันหยุด คุณต้องการโรงแรม คุณเปิด TripAdvisor และเห็น... 847 รีวิว ห้าดาว — มีคนเขียนเรื่องเสียงรบกวน มีคนเขียนเรื่องเฟอร์นิเจอร์เก่า มีคนรู้สึกประทับใจ คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าที่นี่เหมาะกับคุณ Tripin แก้ปัญหานี้ผ่านการค้นหาจากรีวิว เราวิเคราะห์รีวิวนับพัน ค้นหารูปแบบ แล้วเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลที่ชัดเจน: โรงแรมเงียบไหม ทำเลสะดวกไหม บริการดีไหม คุณสมบัติจริงๆ ที่ช่วยตัดสินใจได้ในไม่กี่นาที ปัญหาการเลือกโรงแรมเป็นเรื่องคุ้นเคยสำหรับนักเดินทางทุกคน รีวิวนับร้อย เว็บไซต์นับสิบ ข้อมูลขัดแย้งกัน — ข้อมูลมากเกินไปและมักจะขัดแย้งกันเอง สิ่งที่คนหนึ่งบอกว่า "ยอดเยี่ยม" สำหรับอีกคนอาจเป็น "ทนไม่ได้" เวลาที่ควรจะใช้วางแผนการเดินทางเองก็หมดไปกับการอ่านรีวิว การค้นหาจากรีวิวเผยสิ่งที่ตัวกรองของผู้รวบรวมมองข้ามไป คุณสามารถสังเกตการปรับปรุง ตรวจสอบความสดใหม่ของรีวิว รายละเอียดตามสถานการณ์: เมื่อสามสัปดาห์ก่อนแขกทิ้งโน้ตเรื่องความสะอาดหรือความถี่ในห้อง และอีกสองสามคนยืนยัน — นั่นหมายถึงอะไรบางอย่าง อย่างน้อยที่สุดเราก็หลีกเลี่ยงที่จะตัดสินใจแทนผู้ใช้ เราเน้นย้ำว่า ดูสิ สังเกตหน่อย เราค้นพบโรงแรมเหล่านี้ให้คุณ การค้นหาจากรีวิวนั้นจริงใจ จำกัด และเปิดชั้นใหม่ของการโต้ตอบกับข้อมูล สิ่งที่คนจริงๆ สังเกตเห็น สิ่งที่ผู้เขียนรีวิวแบบมีค่าจ้างมักมองข้าม และเมื่อแขกแบ่งปันจากใจจริง — มีบางอย่างทำให้หงุดหงิด มีบางอย่างทำให้ยินดี — สัญญาณนั้นก็นำข้อมูลที่จริงใจยิ่งกว่ามาด้วย เพราะเช่นนี้บริการนี้จึงมีไว้สำหรับการค้นหาแบบเกียร์กีเช่นนี้โดยเฉพาะ

แกลเลอรี (grid)

วิธีการทำงาน

Tripin เข้าใจรีวิว ระบบประมวลผลรีวิวในหลายภาษาและดึงธีมสำคัญออกมา: ทำเล (ใกล้ศูนย์กลาง การเดินทาง เสียงจากถนน) สภาพ (ความสะอาด ความสะดวกสบาย สภาพห้อง) บริการ (พนักงาน อาหารเช้า บริการเสริม) สภาพแวดล้อม (ชายหาด วิว โครงสร้างพื้นฐานใกล้เคียง) คุณระบุสิ่งที่ให้ความสำคัญ — ความเงียบ ทำเล หรือบริการ — ระบบจะค้นหาโรงแรมที่มีการกล่าวถึงในแง่บวกเกี่ยวกับเรื่องเหล่านั้น เลือกตัวเลือกที่มีการคมนาคมสะดวก เน้นสถานที่ที่มีพนักงานยอดเยี่ยม ทั้งหมดนี้ทำงานบนพื้นฐานของรีวิวจริง

สองภาพ (block two)

เทคโนโลยี

เรารวบรวมรีวิว 500,000 รายการสำหรับจุดหมายปลายทางภูเก็ต — ยังไม่ครอบคลุมทั้งหมด; การครอบคลุมสถานที่ยอดนิยมอยู่ในเกณฑ์ใช้ได้ เราทำการพาร์ส ดิจิไทซ์ สร้างการ์ดโรงแรม ค้นหาใน่ฐานข้อมูลอื่น และยึดกับแผนที่ โครงการใช้การค้นหาแบบไฮบริด: การค้นหาเวกเตอร์และการค้นหาดัชนี (Vespa) การค้นหาไฮบริดจะเปรียบเทียบผลลัพธ์จากสองกลุ่มนี้และผสมกัน เลือกที่เหมาะสมที่สุดผ่านระบบน้ำหนัก รีวิวเกี่ยวกับหัวข้อมากขึ้น — ค่าสัมประสิทธิ์สูงขึ้น การจับคู่พิเศษกับความละเอียดของคำค้นของผู้ใช้ — เพิ่มน้ำหนักให้กับโรงแรมนั้น ระบบทำงานในหลายโหมด: คุณสามารถอ่านรีวิวหรือรับรายการโรงแรมและเจาะลึกต่อไปเอง เมื่อโมเดลนี้มีรีวิวมากขึ้นทางคณิตศาสตร์ ค่าสัมประสิทธิ์ก็เพิ่มขึ้น เมื่อเกิดการจับคู่พิเศษกับความละเอียดของคำค้น โรงแรมนั้นก็ได้รับน้ำหนักมากขึ้น ต้นแบบทำงานได้อย่างยอดเยี่ยม: ค้นหาสิ่งที่ต้องการได้อย่างแม่นยำ ด้วยระบบที่การค้นหาเวกเตอร์ การค้นหาดัชนี และการค้นหาไฮบริดทำงานร่วมกัน

ภาพกว้าง

สถานะโครงการ

โครงการอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา — เป็นการพัฒนาแบบ "ไม่ค่อยสนุก" เพราะตอนนี้ยังไม่ใช่ลำดับความสำคัญ เราอยากเปิดเผยการทดลองนี้ให้เป็นสาธารณะ เพื่อให้แม้กับคอลเลกชันที่หยุดนิ่งนี้ ผู้คนก็สามารถเห็นได้ว่ามันทำงานอย่างไร และบางทีมันอาจกลายเป็นบริการเชิงพาณิชย์

ถัดไป

CRM ขนาดกะทัดรัด

ระบบ CRM ขนาดกะทัดรัดใน Telegram จัดการลูกค้า งาน และการขายโดยตรงในแอปส่งข้อความโดยไม่มีอินเทอร์เฟซที่ซับซ้อน

→