BTC/USD 63322.40 -1.39%
ETH/USD 3110.83 -1.57%
LTC/USD 86.76 3.53%
BRENT/USD 73.55 0.86%
GOLD/USD 0.00 0.00%
RUB/USD 92.01 -0.13%
Tokyo
Moscow
New-York

Какие технологии использует Booking.com

0
Автор материала: Артем Суханов

букинг

Сервис Booking.com является мировым лидером в сфере онлайн-бронирования отелей. С момента основания до 2019 года услугами компании воспользовались более 3 млрд клиентов, которых привлекает скорость бронирования и множество вариантов размещения. За успехом Booking.com стоит своевременное внедрение технологий, выполняющих неограниченное количество клиентских запросов за секунды.

Без технологий не выиграть конкуренцию

Booking провел масштабный опрос среди 22000 пользователей сервиса из 29 стран. Более 73% российских путешественников собираются выбирать пункт назначения вовсе не по слухам или советам, а с помощью компьютерных алгоритмов. Примерно половина российских туристов будет искать, оплачивать и бронировать все услуги в электронном режиме заранее или в режиме реального времени. Для осуществления этих целей необходимы технологии электронной коммерции, искусственного интеллекта и хорошо отлаженная архитектура поиска.

Искусственный интеллект в Booking Experiences

Booking Experiences ‒ это раздел мобильного приложения, который отвечает за предсказывание пожеланий путешественников и сбор персонализированных предложений по достопримечательностям для конкретного человека. Booking Experiences работает на базе ИИ и технологии машинного обучения. Первыми городами для тестирования этого раздела еще в 2016 году были выбраны Амстердам, Лондон, Рим, Дубай, Нью-Йорк и Париж.

ии

Функция встроена в мобильное приложение Booking.com, поэтому посещение сторонних сайтов не требуется. Клиенту достаточно забронировать проживание в любом из городов, после чего он получает доступ к QR-коду. С помощью сканирования кода открывается доступ к различным достопримечательностям, которые участвуют в программе. С помощью данной услуги исчезает проблема с длинными очередями в кассу, теперь достаточно просто отсканировать QR-код на входе.

При разработке Booking Experiences исследованы отзывы миллионов пользователей, которые оставляли свои впечатления о посещенных местах. Также ИИ анализирует прошлый опыт путешественника, данные сторонних организаций (например, загруженность достопримечательностей туристами) и текущее местоположение клиента. Глубокий анализ данных в сочетании со знанием туристической индустрии позволили разработчикам создать уникальное персонализированное мобильное приложение с искусственным интеллектом, которое будет учитывать предпочтения клиента и обучаться беспрерывно. Благодаря нему путешественник будет снова и снова находить интересные места даже в посещенных ранее городах.

Чат-бот Booking Assistant

Еще в 2017 году сервис запустил чат-бота Booking Assistant, который в автоматическом режиме обрабатывает более 30% запросов. Технология ИИ в данном случае выполняет функцию службы поддержки. Основное назначение бота ‒ помогать клиентам с бронированием и максимально быстро отвечать на популярные запросы. Для клиента нет разницы, кто ищет решение их проблемы ‒ он ждет правильного и быстрого ответа.

чат-бот

К популярным запросам относятся проблемы, связанные с наличием интернета, временем заезда и отъезда, оплатой, транспортом, изменением даты, наличием парковки, отменой бронирования или проживание с домашними животными. Всего таких тем насчитывается около 90.

Если чат-бот все-таки не может найти ответ на вопрос, в его интерфейсе предусмотрена функция помощи от сотрудника службы поддержки. Благодаря этой функции пользователь не должен выходить из чата и обращаться за помощью через другие каналы.

Архитектура поиска Booking

Результат работы программистов booking на лицо ‒ поиск по заданным критериям работает быстро и выдает все возможные варианты. Архитектура поиска модернизировалась с течением лет и сейчас работает лучше, чем у большинства конкурентов. В процессе модернизации язык программирования Perl был заменен на более быстрый Java, также поменялась архитектура поиска и хранения данных. Длительность расчета доступности жилья была уменьшена в 50 раз, а благодаря тому, что все данные лежат близко друг к другу, не тратится лишнее время на подтягивание страничек с диска.

Достичь лидерства в этом процессе удалось благодаря внедрению современной системы хранения данных, которые способны обрабатывать огромный объем информации. Сто миллиардов цен разных отелей и гостиниц занимают 800 Гб, по 8 байт за одну цену. Такой объем данных влезает в память современных топовых конфигураций серверов. Работа с базами данных организована с помощью встроенной RocksDB, которая отлично выдерживает большую нагрузку и держит 1500 записей в секунду.

Ранее мы также рассмотрели технологии, которые делают Youtube лучшим видеохостингом.

Автор материала:
Имею высшее экономическое образование и провожу исследования в сфере криптовалют и блокчейн-технологий. Отслеживаю новые тенденции и структурирую информацию, составляю определения для новых терминов, возникновение которых связано с развитием новых блокчейн-направлений