Predicting Potential Customer Support Needs and Optimizing Search Ranking in a Two-Sided Marketplace

要約

Airbnbは、ホストとゲストをユニークな滞在と経験に結びつけるオンラインマーケットプレイスです。
Airbnbで予約された家に滞在すると、Airbnbのカスタマーサポート（CS）から必要なサポートにつながる少数の滞在があります。
この作業では、ホストとゲストの行動に基づいて、CSサポートが必要な場合が予測される可能性があることを示します。
ゲストとホストの各試合のCSサポートニーズの可能性を予測するためのモデルを構築します。
モデルスコアは、多くの要因の1つとしてAirbnbの検索ランキングアルゴリズムに組み込まれています。
この変更は、検索結果のより信頼性の高い一致を促進し、CSサポートが必要な予約を大幅に削減します。

要約(オリジナル)

Airbnb is an online marketplace that connects hosts and guests to unique stays and experiences. When guests stay at homes booked on Airbnb, there are a small fraction of stays that lead to support needed from Airbnb’s Customer Support (CS), which may cause inconvenience to guests and hosts and require Airbnb resources to resolve. In this work, we show that instances where CS support is needed may be predicted based on hosts and guests behavior. We build a model to predict the likelihood of CS support needs for each match of guest and host. The model score is incorporated into Airbnb’s search ranking algorithm as one of the many factors. The change promotes more reliable matches in search results and significantly reduces bookings that require CS support.

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