吊打“去哪儿”?这款机票APP居然动用人工智能抢廉价机票

hopper人工智能机票APP

最可怕的不是人工智能加入抢票大军,而是越来越多的旅客出行行为被人工智能改变了!

HopperiOSAndroid)是一个成立时间不算很长,但在国外发展势头异常迅猛的旅行机票APP,相比我们印象中的Priceline、kayak这样的老牌机票应用,以及国内去哪儿、艺龙、携程等“纯手动、拼人品、拼定力”的在线订票,Hopper的最大卖点是其人工智技术,通俗来讲就是Hopper能够帮你选择在最正确的时间预订航班,斩获最低价格,即使是对航空公司票价管理和廉价票放票流程毫无经验的菜鸟,也能“刀刀见血”。

根据Hopper最新公布的数据,该平台机票销售额的四分之一来自人工智能推荐,这个比例还在不断增长。但最可怕的不是人工智能加入抢票大军,而是越来越多的旅客出行行为被人工智能改变了!Hopper的人工智能成功推荐的机票订单中,由于价格优惠而改变行程时间甚至目的地的用户越来越多,人们购买人工智能推荐的低价票的几率,比最初搜索时段机票要高2.5倍。

例如,纽约的一位旅客原本打算购买去夏威夷度假的机票,但是看到Hopper上去其他海滩有价格低的多的机票,往往会心猿意马,最后订了前往加勒比海或迈阿密的机票。换句话说,对于价格敏感的大多数人来说,周密制定的旅游计划和路线面对较大的机票差价,分分钟就可能被整体推翻。

作为穷游抢票神器,Hopper的发展速度惊人,自2015年推出以来,Hopper的应用安装总量冲上了3000万,但是直到2018年旅游旺季到来前Hopper才迎来真正的爆发式增长——2月份以来安装数暴增了50%。

预计到2020年,全球机票预订市场规模将达到8000亿美元,面临众多实力雄厚,虎视眈眈的竞争对手,Hopper的秘密武器是大数据和人工智能算法,Hopper有一个由10名数据科学家组成的大数据特种部队,,负责开发机票价格预测和通知引擎。

Hopper设计的预测算法每月能够跟踪web上1万亿个价格点(超级爬虫),Hopper的服务器存储了过去五年的机票历史数据和数万亿的价格数据点。而Hopper的“大数据引擎”会跟踪用户行为模式,不断训练以提供最准确的预测。

用户越多数据量越大算法越精确,反过来预测算法准确性越高用户越多,Hopper显然已经“陷入”了这样一个停不下来的正反馈循环,将竞争对手远远抛在身后。

如今,Hopper每周能卖出100万美元“计划外”机票订单(用户一开始并未搜索的时间段或目的地的机票),每天的销售额约150-200万美元除了每次预订成功后向消费者收取5美元的费用外,Hopper还从航空公司佣金,行业全球分销系统(GDS)公司的奖励以及酒店预订中赚钱。

该公司表示去年的收入为1500万美元。平均预订价格为500美元(客户通常一次预订多张票),每天的销售额约为150万至200万美元。除了每次预订消费者收取5美元的费用外,Hopper还从航空公司佣金,行业全球分销系统(GDS)公司的奖励以及酒店预订中赚钱。

以下是Hopper创始人Smith为创业者们提出的五点忠告:

1.从一开始就咬紧牙关玩命收集用户数据。 大多数网站都面临“冷启动”问题,因为一开始它们不需要用户注册或登录。例如,在旅行中,用户可能会搜索从纽约到檀香山的航班,但这只是一次搜索,而且用户对该网站保持匿名。他们可能会离开,三周后回来,再做一次搜索。该网站将难以关联这两个搜索。Hopper决定只使用移动设备,因为用户必须登录其应用程序而Hopper知道每个设备ID,并收集大量的个性化信息。大约70%的Hopper用户注册了推送通知和旅行警报,允许Hopper收集并将自己的信息“喂”给人工智能算法。

2.不要害怕从小处做起。 用户可能只从一次搜索开始,但是Hopper会推送几十个相关的通知,并“开始向用户和消费者推荐替代品和选项,并从那里就开始训练该算法。要让用户将整个考虑因素放在搜索框中是非常困难的。他们会给你一个目的地,也许是一对日期,但很难让他们坐在那里一个小时告诉你他们考虑去的每个地方,但我们通过推送通知的方式在几个月内与他们进行持续沟通。最后一位原本打算花1000美元坐10小时飞机去夏威夷的用户改道去了迈阿密。

3.耐心会有回报,吃相不要太难看。Hopper并不会急于向用户推荐机票,大多数时候,Hopper给你的建议都是再等等。很多时候,用户的订票周期可长达3-6个月,在这个漫长的过程中Hopper宁可牺牲一些转化率和业绩,也要确保产品核心卖点:推荐准确性不受影响。

4. 打造独特而无可匹敌的竞争力。一开始Hopper跟很多订票应用一样从GDS买公开数据,但是后来Hopper在这个数据集上不断叠加用户交互数据,最后在这个细分市场打造出了无可匹敌的数据和算法优势。

5.个性化也需要智能。 例如Hopper的人工智能技术可以判断你对消息推送的“耐受度”,并调整通知频率,从而提供更好的产品体验。

 

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