旅行推荐也可以“今日头条”

PIRT是一款旅行途中的即时信息智能推荐应用。通过“数据生产内容”方式,在用户还未搜索时,就将有价值的信息推荐给他们。

CBN weekly - - New New Thing/ 新生意 - (应采访对象要求,文中高烨为化名。)

文| CBN特约记者孙梦晓美术编辑|车玲玲图|王攀

今年6月,刚毕业的大学生高烨选择了向往已久的韩国济州岛,作为自己的毕业旅行目的地。在一位微博旅游博主的推荐下,她下载了旅行应用PIRT梦想旅行。和马蜂窝、穷游这类旅行前搜攻略的平台不同,PIRT更像是旅行途中的辅助工具,比如它可以提供拍照翻译功能—拍个照,原有照片上的路标信息、餐厅菜单等文字随即转化为汉字显示出来。这让她觉得非常实用且方便。

近些年来,越来越多的中国年轻人会选择自助出境游,这一点在北上广的游客中更为突出。这一趋势是PIRT创始人郭宁看中的创业机会,自由行比例的上升,意味着游客的行前决策会逐渐向行中决策迁移。

在郭宁看来,在个性化的行程安排上,传统的酒店和机票已经越来越不重要—在线旅游平台已经能提供相对标准化的酒店和机票产品,这极大缩短了用户对比、决策的时间。另一方面,人们产生的需求正在更多地向途中的服务和项目聚集,除了价格和舱位,还有多少可以比较的呢?独特的游览项目、当地最受欢迎的餐厅、最local的娱乐活动……

但这些琐碎且长尾的境外信息需求,没有像针对酒店和机票那样的提供标准化信息的系统。PIRT正在解决的是,通过抓取亿万数量级别的旅行大数据,对用户在旅行途中经常搜索的信息精准分层,建立不同的推选机制,推荐给用户想要的当地“兴趣点”(POI)。

在阿里巴巴和奇虎360的工作经历使郭宁意识到,许多互联网公司都是为解决信息不对称的问题而创建。PIRT的定位更像是即时智能推送的旅行助手,当游客凌晨3点在新宿输入“7-ELEVEn便利店买啤酒”的请求,或是在伊斯坦布尔搜索“羊肉餐馆”,PIRT的POI数 据库中与“7-ELEVEn便利店”或“羊肉餐馆”相关的标签点评便会推送给用户。

对于PIRT来说,满足这些细碎需求的前提是必须建立庞大的数据库,和不断地提升机器学习能力。过去两年内,PIRT积累了2000万注册用户,超过1亿的POI数据主要来源于攻略类网站、国外当地点评类网站(例如Yelp、香港的OpenRice)和综合类网站,覆盖了200多个国家、2000多个热门城市。此外,PIRT先后获得湖畔山南资本的1200万元天使轮投资,阳光镭厉、中科乐创的4000万元A轮投资。

在产品研发初期,郭宁的思路是假想用户在行前把需要预订的部分都安排好了,因此PIRT只提供信息,并不提供预订服务。初代产品的功能非常基础,只提供了美食、酒店、购物、玩乐4个分类的信息供用户浏览。

但在实际运营后,问题一个接着一个出现。PIRT遇到的第一大难关就是初期产品在国外访问速度过慢。一开始,考虑到在海外购买带宽和部署服务器的成本远高于国内,PIRT并没有租用大量的服务器。

作为即时的信息工具助手,这个不小的软肋使得郭宁焦急万分。经过多次调研与商讨,团队开始在海外大量部署CDN,并在各个CDN上建立一套缓存机制,让热门的数据点能够以更快的速度覆盖到当地的服务器上。但这同时也需要团队投入更多的运营成本,对研发团队的大规模并行计算处理能力提出了更高的要求。

与此同时,不少用户反馈,在PIRT上看到了心仪的酒店或者景点的推荐,为什么不能一键完成酒店或门票的预订?

郭宁开始反思PIRT只提供信息、不提供预订服务的产品设计—用户需要预订的话,还要再借助其他

App,这无疑削弱了用户使用PIRT的黏性。除此之外,接入海外酒店以及目的地旅游产品的预订业务,某种程度上,比做UGC用户社区类的旅行网站更容易实现商业变现。

为了增加工具型应用的黏性,在之后的产品迭代中,PIRT也加入了资讯类信息服务、拍照翻译、汇率换算等功能。这些功能并不能带来直接的利润,却能提升用户对产品的好感度。

怎样更好地开展差异化竞争,是创业公司存活下去的关键因素,毕竟为用户提供海外POI推荐的公司远不止PIRT一家,携程、飞猪、大众点评、美团等平台都有涉 及,并且在一些境外热门城市的POI上做得相当精细。

郭宁认为PIRT的侧重点在于自由行中的实时决策,这要求他们在两方面做到极致:提供用户想要的服务、提高用户的决策效率。

因此,POI数据的广度和深度是智能推荐助手的重要支柱。郭宁认为整个产品的技术门槛在于数据合并,对于一些非结构化的数据,要通过机器学习的方式做出来,并入结构化的数据中。像是店铺的迁移、关闭等实时变动,PIRT希望能在一分钟之内做到数据更新。

某种程度上,P I R T的最终形态更像是旅行途中的“今日头条”—通过“数据生产内容”(Da t a Generated Content,DGC),在用户还未搜索时,就将有价值的信息推荐出来,而并不是将大量的既定游览线路标上定价一股脑抛给用户。

这也依赖于技术支持。在产品的应用中,PIRT会根据用户的历史使用行为来分析用户画像,画像的标签属性可能多达上百种,再通过数据建模分析用户需求,进而将用户可能需要的信息推送给他们。用户的使用行为越多,PIRT反推得到的用户画像可能会更精准。

基于用户画像,PIRT会进一步分析,具备相同属性的用户,他们的共同爱好是什么。通过协同过滤,再把某个用户的访问信息、行程路线、游记、攻略等推荐给具有相同喜好的人。这样一来,PIRT就能够决定是给用户推荐一家五星级酒店还是青年旅社,这些信息在推荐时会更靠前一些。

作为智能推荐产品,其准确性和易用性很大程度上决定了用户体验的好坏。在济州岛的旅行途中,高烨使用了PIRT的拍照翻译功能,看到韩文随即转化为汉字时,她觉得非常方便实用。但随后她发现,一旦拍摄的照片中韩文信息过多,PIRT的翻译便会不精准甚至发生混乱。此外,高烨仍把PIRT当作一个翻译类工具型应用,尚未习惯通过它完成预订行程。

现阶段,为了提升产品的准确性,团队对机器处理过的技术也加入了更多的人工运营。接下来PIRT会转向更多的大众用户宣传,他们的用户数据显示境外安装了PIRT的用户打开App的频率远高于在境内安装的用户。即使国内出境自由行有很大的市场,并且是高价值的市场,出境游相对来说仍处于一个低频的状态,对于PIRT这样的创业公司来说,找到合适的商业模式依旧难度不小。

>> PIRT创始人郭宁认为在技术手段发展迅速的时代,用户需要的是更直接、更精准的推荐式旅行决策服务。

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