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Booking.com 如何建立第一個給全球度假住所的整體評等機制

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了解第一個給全球度假住所的整體評等是如何制定的,以及若您是在 Booking.com 上刊登的屋主,這對您的意義是什麼?

對飯店業來說,以星級來分等級已經是一個行之有年的制度,但對度假住所類型的住宿而言,長久以來卻沒有一個一致的方式來向顧客傳達品質的資訊。隨著度假住所類型的住宿越來越多,我們也更需要一個大家都接受的評等機制,可以幫助顧客在充分的資訊下做決策,同時也讓住宿可以在全球的平台上有機會提升能見度。

這正是我們想要實現的目標。我們此次採訪了民宿的產品總監 Inas Abdella,以詳細了解度假住所的整體評等機制,以及這套機制如何幫助屋主在本平台上快速吸引旅客目光。 

Booking.com 為什麼要為度假住所類的住宿建立「整體評等」?

我們看到潛在顧客在搜尋住宿時,他們沒辦法根據明確的品質等級來搜尋度假住所。他們可以查看住宿的相片、價格、設施等等,但不像飯店有星級分級,度假住所卻沒有指標可以將他們分出等級。

顧客必須花時間研究住宿不同的特徵,試著在腦中建立一套住宿品質的模組,但對顧客而言,要瀏覽這些、為觀察到的東西建立標準、比較不同類型的住宿...這些非常困難。按星級篩選也是潛在顧客搜尋最常用的篩選條件之一,而這表示許多度假住所類型的住宿不會出現在他們的搜尋結果中。我們想在顧客選擇住宿的流程中提供更多支援,這麼做將能幫助住宿獲得更多能見度,也能為顧客建立正確的期待,將對的顧客帶給貴住宿。

此機制對新加入本平台的度假住所屋主尤其重要,因為這能幫助他們提升曝光,且讓潛在顧客找到他們的住宿-即使該住宿還未擁有任何住客評語。 

在之前都是怎麼運作的?

一些住宿管理公司會將他們自己的評級系統套用至住宿上,並給予圖標,以顯示某些住宿的品質極佳。但沒有一套機制是經全球認可或是由產業中一方來客觀設立的。我們想要有一些作為,希望無論顧客或住宿位於何處,都有一個比較基準,讓他們在搜尋不同住宿時可以有一些依循。而很重要的,這套機制本身必須要能廣泛適用、依靠技術且開放實驗驗證。

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為什麼適用整個產業的分類機制很重要?

整體評等機制要能客觀且著重在住宿所能提供的價值。比如,您可以查看住客評語,但這通常是主觀意見,且根據每個人不同的體驗會有不同,某些方面而言,有時這在屋主能掌握的範圍之外。住客評語比較著重在顧客的期待是否達成,相較於評語,整體評等則是為顧客設定期待值。注重品質、幫助屋主看到哪些事情是他們可以做的-這也表示整體評等也能幫助住宿提升標準。我們希望度假住所的屋主可以了解為什麼他們收到了現有的評等,以及若想提高評等他們可以怎麼做。

整體評等如何運作?

制定全球統一的標準需要很長的時間。我們利用了我們與住宿夥伴的關係與全球影響力,研究了大量資料、抓出不同模式並鑽研之前建立、用來評估顧客與旅遊體驗的模組。透過現代的機器學習科技,我們可以了解顧客看重什麼,並研究哪些特徵讓度假住所與眾不同,這些也影響了評等的依據。

我們會將整體評等給予 11 種民宿、公寓類型的住宿-公寓、Villa、度假屋、民宿、 B&B、公寓式飯店、鄉間別墅、農莊、小木屋、摩洛哥傳統民宅、鄉村度假屋。評等是根據一套演算法,這套演算法會將 400 多種因素納入考量,包括顧客先前的預訂行為,與住宿的特質,像是住宿設施、客房設施、大小、提供的相片,與住客評分(若有)。該演算法也會根據地點,對於不同的住宿設施與客房設施給予不同的權重,例如暖氣在挪威的重要程度就會比在峇里島來得多。為了要讓評等有良好的依據,我們還須思考如何持續驗證,以及讓數據更豐富。

這仍是我們在進行的工作,同時也不斷做微調,以期能符合顧客期待,並適應市場變動。評等盡可能準確非常重要,因為住宿若有過度的評級可能反而會導致顧客有負面的體驗。因此,我們建議合作夥伴要正確完整地填寫住宿設施、客房設施、衛浴、臥室、大小資訊。

而我們在建立評等時也有一些有趣的發現。比如,在建置期間,我們假定有較高評等的住宿也有較高的清潔度分數,但隨著我們與顧客聊得越多,研究的數據越多,我們發現清潔度比較像是基本的期待,不論住宿的整體評等是幾級。即使是最基礎程度的住宿,清潔度也不可或缺。這點變得很重要,因此住宿必須要通過某些檢查才有獲得整體評等的資格-清潔度就是其中一項。

合作夥伴可以如何提升他們的評等?

具有整體評等的住宿可以在後台看到客製化的分析報告,因此他們會知道為什麼他們獲得了目前的評等,以及可以幫他們住宿提升評等的建議。這些建議是由機器學習模組所產生,若合作夥伴想要增加對潛在顧客的吸引力,並提升整體評等,這些建議是絕佳的著力點。

 

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重點摘要
  • Booking.com 為度假住所建立了適用全球的整體評等,為旅宿業設立了一個客觀標準,幫助顧客能更方便地選擇住宿,也讓顧客對住宿能有正確的期待。
  • 除了打造一個一致的比較標準,我們還希望這套評等機制本身必須要能廣泛適用、依靠技術且開放實驗驗證。
  • 建置過程中我們深入研究數據、應用機器學習技術,並建立一套考量 400 多種因素的演算法
  • 該整體評等機制目前適用本平台上 11 種民宿、公寓類型的住宿