Si Expedia Group tiene un activo importante, ese es la información: cantidades ingentes de datos. Y con 150 científicos de datos dentro de la organización, se toma esta información muy en serio.

Nuno Castro tiene 13 años de experiencia en el campo y ahora dirige el equipo de data science de Expedia Partner Solutions, el brazo B2B de Expedia que cuenta entre sus clientes con OTAs, aerolíneas, agencias de viajes minoristas, empresas de programas de fidelización, etc.

En los cinco años y medio que Castro ha estado en el cargo, muchas cosas han cambiado. «En aquel entonces el panorama era muy diferente. Nos centrábamos más en la construcción de la infraestructura y la recopilación de datos», explica.

Hoy en día, «Expedia Group está comprometida con el poder del data science a lo largo y ancho del negocio. Todos los datos están ahí, la infraestructura está preparada. Ahora podemos dedicar mucho más tiempo al machine learning de última generación para desarrollar y evolucionar APIs que podamos ofrecer a nuestros socios», afirma.

EPS asegura que esta ciencia aplicada a los datos se manifiesta de tres formas, principalmente:

1. Aprendizaje de datos: dentro de Expedia hay alrededor de 20 marcas diferentes con diferentes casos de uso, y una de las ventajas de la aplicación de las nuevas tecnologías es la posibilidad de compartir decenas de diferentes puntos de aprendizaje de datos para todas las marcas. «Los aprendizajes de todo Expedia Group se utilizan para crear la API que ofrecemos a nuestros socios. No podemos enviar los datos directamente, pero sí podemos enviar la información recopilada para los paquetes de hoteles y vuelos de los consumidores», explica Castro, añadiendo que esta capacidad de compartir el aprendizaje de los datos significa que es posible crear APIs de ventas cruzadas. Esto significa que una aerolínea, por ejemplo, puede colocar el producto hotelero adecuado frente a sus clientes.
2. Infraestructura: Al aprovechar la infraestructura en la nube del grupo y acceder a grandes cantidades de datos, Expedia es capaz de formar modelos de machine learning de forma rápida y a escala. «Podemos reutilizar toda esa información para aquellas marcas que no tienen su propia infraestructura independiente», explica Castro.
3. Algoritmos: La capacidad de compartir algoritmos es otra ventaja. Por ejemplo, la clasificación de los hoteles es un problema importante, ya que el 70 por ciento de las reservas se realizan desde los 10 primeros enlaces. en las búsquedas Expedia y hotels.com han estado trabajando en los rankings de hoteles durante cinco años para hacerlos más relevantes tanto para los socios corporativos como para los viajeros.

Información original en Eyefortravel

Imagen de portada vía Unsplash

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