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Proyectos pasados y actuales• Optimizador de Adwords
• 750MM de keywords clasificadas diariamente
• Forecasting
• Optimización de portfolios
• Hadoop / Hive / Mappper y reducers en Java / Flume / Azkaban (LinkedIn)
• Trackeame y Modelos de Atribución
• Tracking de clicks que traen tráfico a Despegar
• Paths de Marketing
• Modelos de Atribución
• Intentamos identificar qué fuentes de tráfico aportan valor
• Kafka / Hadoop / Hive / Azkaban / Cassandra
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Proyectos pasados y actuales• Personalización
• Probabilidad de compra de un usuario
• Recomendaciones personalizadas
• Arboles de decisión, Filtros colaborativos, algoritmos item to item, etc. mezclado con reglas propias
• R / Java / Hadoop
• A/B Testing
• Se ajusta la distribución de los usuarios entre las alternativa
• Thompson sampling
VERSION A VERSION B20% CONVERSION RATE 25% CONVERSION RATE
TRAFFIC
WINNER
50%50%
Proyectos pasados y actuales• Proyecto Pangea
• A partir de la info de viajes veíamos relaciones entre destinos, recomienda itinerarios usando también restricciones del usuario (destino a visitar, costo, etc.)
• Ahora se usa para el armado de los paquetes
• Proyecto Magoo
• Consolidación de fichas de hoteles que vienen de distintos proveedores
• Técnicas de Record Linkage (tipo Fellegi-Sunter) junto con técni-cas de optimización para no comparar todos con todos
• Búsqueda Semántica de destinos
• Se usaron textos asociados con destinos juntos con algoritmos LSA, de Term Frequency, etc.
Futuro• Optimizador Mkt y Trackeame
• Sumando clientes adaptaciones a los forecasts, + volúmen
• Valor de un usuario: cuánto conviene invertir en publicidad para un usuario
específico por ejemplo.
• Personalización
• Sorting the resultados mezclando datos de catálogo y datos del usuario en particular
• Newletters: cuándo es óptimo mandarle el mail a un usuario? Ej: cuántas búsquedas tiene que hacer?
Contactos
DANIEL ALTMANGerente de Desarrollo para [email protected] | @danielaltman
Despegar [email protected]
¿ALGUNA PREGUNTA?
MUCHASGRACIAS
