Hotels.com
客戶案例研究
客戶證明的挑戰
Hotels.com網站上有32.5萬多家酒店的數百萬張照片。每天都有成千上萬的新照片被酒店和客戶上傳。beplay体育app下载地址這些照片需要快速分析，以避免重複和低質量的圖像，然後分類(如廚房，遊泳池，健身房)，以便他們可以邏輯排序。最後，當客戶搜索網站時，beplay体育app下载地址酒店推薦需要個性化，以幫助客戶找到最適合他們需求的酒店。實現這一點需要強大的計算能力和先進的分析。
- 利用機器學習來驅動消費者體驗:每個物業清單對應的大量圖像文件都是重複的，缺乏排序和分類的組織。需要建立實時評分，並更有效地將機器學習/深度學習模型部署到生產中。
- 構建一個更健壯、更快的數據管道:在使用SQL和SAS進行大規模數據科學的Hadoop集群中，速度很慢，而且有局限性——隻需要2個小時就可以處理10%的數據。
- 增加客戶轉換:能夠實時了解客戶趨勢，製定策略以推動轉化率和終身價值。
解決方案
Databricks幫助Hotels.com實現了“以數據科學為中心”的目標，這樣他們就可以預測客戶行為，並提供更優化的用戶體驗。
- 集群管理:能夠在不增加基礎設施複雜性的情況下顯著擴展數據量。
- 互動工作區:在Hotels.com和Expedia的其他業務部門的數據科學團隊之間培養合作文化。
- 磚運行時:提高流數據的處理性能，即使是大規模的。
結果
- 大規模加速ETL:能夠在不影響性能的情況下將處理的數據量增加20倍。
- 優化用戶體驗:在客戶搜索物業的背景下，高度準確和有效地顯示圖像。beplay体育app下载地址
- 提高銷售效率:根據搜索結果為合適的酒店提供合適的圖片，會帶來更高的轉化率。
“敏捷性和靈活性對我們成功支持數據科學和工程目標至關重要。轉移到Databricks的統一分析平台來運行我們100%的工作流程，對我們的業Beplay体育安卓版本務和客戶來說都是一個巨大的推動。”beplay体育app下载地址