很难想象。
如今估值高达 310 亿美元的爱彼迎，最初是靠 3 张气垫床起家①。
2007 年秋天，美国工业设计协会年会（ IDSA ）在旧金山召开。当时周围的酒店一下爆满，很多参会者订不到房。毕业于罗德岛设计学院的设计师 Joe Gebbia 为了减轻房租压力，给舍友 Brian Chesky 写了封邮件，提议不如在家里添置几张气垫床，给设计师提供一个临时居住的地方。
入住期间，他们会每天都给客人提供早餐。Airbed & breakfast，也是他们发布住宿信息的网站名字由来。后简写成 Airbnb 。
不过，与陌生人共享居住空间——这种商业模式，并不被看好。当 Airbnb 寻求融资 15 万美元时，Brian 的朋友 Michael Seibel 给他们推荐了 7 家硅谷有名的投资机构。没想到，5 家拒绝，剩下的 2 家完全没有任何回复②。
*其中一封回信
极其困难的时候，创始人还试过卖麦片。
在民主党全国代表大会期间，他们定制了热门候选人的麦片包装。一盒本来成本 4 美刀的麦片，换上包装之后能卖出 40 美刀。印着奥巴马的麦片销量巨好，所获得的收入意外帮助 Airbnb 撑过一段艰苦岁月。但平台的流量始终不见起色，公司走到了生死边缘。没钱吃饭，创始人甚至以剩下的麦片度日。
终于，这麦片故事打动了 Paul Graham ③（硅谷著名企业家、投资人、程序员）。
他认为，既然这些小伙子能把 4 刀的麦片卖到 40 刀，那么他们也有可能说服人们让陌生人住进自己的家里。YC 路演完的当天，他打给 Airbnb 团队（ CEO Brian Bresky, CPO Joe Gebbia, CTO Nathan Blecharczyk ）。刚接通，Paul 说了半句“我想……”，电话就断了。
三个人急得在车上跳脚。
才发现原来是已经开上了洲际高速 I 280 。那是硅谷到旧金山之间一段不到 100 公里的公路，完全没有信号覆盖。然后三个人一路飞奔，急忙开往旧金山。还没到，Brian 就接到了 Paul 的第二通电话。
“欢迎参加 Y Combinator 2009 年冬季训练营。 ”
Airbnb 由此起死回生。
· 产品定位——定义解决的问题
解决人们「短期出行的居住、游玩需求」，是爱彼迎核心主营业务。
和传统的酒店相比，爱彼迎并不提供房子本身，只是一个平台给用户提供短租房子信息。用户可以快速完成订房操作。而且，由于挂在爱彼迎上的房源是个体提供的，具有两大优势：便宜、像家一样舒服。但也有两大劣势：服务质量缺乏标准化，沟通成本相对比较高。
2018 年，已经是爱彼迎开始盈利的第二年。
但官方发言人拒绝透露具体的数字④。不过可以查到， 2017 年爱彼迎超额完成营收计划，年营收额达到 26 亿美元，获得年利润 9 千 3 百万美元。
下面看一下爱彼迎在App Store以及安卓应用榜单中的排名及下载量（数据取自2019年1月25号）。
· 产品市场表现——排名与下载量
A. iSO 排名
根据七麦数据显示，爱彼迎总榜（免费）排名258，旅游（免费）分榜排名13。
B. iSO 下载量预估
近一年有 5 个月的日下载量在 1 万上下徘徊，然后 3 、 5 、 6 月下旬、 7 、 9 月的日下载量超过了 3 万， 8 月 3 号达到峰值 54,767 。
年下载量达到 776 万。
C. Android 排名
现在是排25（在应用宝渠道中）。
近一年之内稳定在 20 名上下，然后最好是 12 月 22 号上过第 2 ，最差 12 月 15 号掉过 101 。
D. Android 下载量
总下载量接近 9000 万，日均下载量 46 万左右。
E. 竞争对手
前三分别是：小猪 15 、途家 29 、榛果 79 。
· 产品结构—— App 功能布局
为了捋顺实现产品的总增长目标，做到更细致的优化，我们需要进一步拆分用户与产品互动的生命周期。
根据用户参与的行为类型分为5个阶段：用户获取 Acquisition ，激发活跃 Activation ，提高留存 Retention ，增加收入 Revenue ，传播推荐 Referral 。针对每个阶段，分别定义清晰的评价指标，用数据量化效果，提出优化方案进行试验并不断调整，最后找到有效的路径从而让产品核心功能更好地服务用户。
传统的品牌营销、市场渠道推广，SEO，ASO等工作着力点在于第一个阶段：获取新用户，拉新引流，触达更多的受众。
这一环节，爱彼迎可以如何优化呢？
2.1 Acquisition 获取 （ 5459 字
触达受众，本质上是一个信息传播的过程。
回答这个大问题之前，需要定义三个小问题。
1）爱彼迎的目标用户是什么样的人群？有什么特点？
2）这些人群接受信息的渠道有哪些？或者说需求对应出现的场景在什么时候什么地方？
3）以什么样的方式给他们传递爱彼迎的产品价值是有效的，印象深刻的？
这三个问题分别定义了传播的 A）对象；B）渠道；C）内容。
A. 用户分层 （ 515 字
从用户使用需求以及预算要求的视角看，大致可以分为三大类：旅行（ Trip ）、差旅（ Business Travel ）、实习或短期学习（ Intern & Summer or Winnter School ）。
以上表格是根据我个人做房东的经验得来的，用户基数和用户占比方面缺乏具体的数据支持。
考虑到爱彼迎的营收主要是订单的服务费。
服务费= 10% 订单金额；
而某类用户的年订单金额 = 房单价*天数*频率
所以，从支付能力、居住时长、使用频率三个因素综合来看，单个用户价值最高的需求种类是差旅，过来是旅行，最低是实习/培训。
但是从用户基数、用户类型占比（如果有具体的数据支持会更好）、覆盖人群三个因素看，旅行这部分需求的量最大，其次是差旅，最小依然是实习/培训。
完成用户分层之后，根据特定人群锁定长期拉新引流渠道。
B. 长期获取——获取渠道 （ 1589 字
因为爱彼迎的营收主要靠订单量的服务费，所以渠道的思考顺序按照业务量（也就是上面分析的需求量）走。
先分析旅行用户的获取渠道。
1）旅行用户
在用户产生旅游的想法开始，到一段旅程的结束，中间所有和旅游相关的环节，都是非常好的曝光机会，能够加深用户对爱彼迎的印象。
下图简单总结了一个旅行用户的动作路径。
触发用户产生旅游需求的场景可能有：
一个长期加班的年轻人在喝咖啡休息的间隙想起来，该想想调休去哪里浪了；
还有一个月就到周年纪念日了，要不要给老婆安排一个美好的度假；
最近项目马上要搞定了，等上线稳定之后就拉团队的小伙伴们放松一下。
以上场景的关键词为，休息、放松、美好、度假。那么日常生活中能唤醒这几个关键字的场合，与爱彼迎有高度重合的目标客户群，可以考虑作为品牌联合推广合作方。比如，线上有专门介绍【旅游攻略的内容网站或 app 或公众号】，线下有高端品牌的【美食甜品咖啡店、花店、美术馆、博物馆】等等。
于品牌推广合作方而言，最大的好处是拥有爱彼迎线上的流量，客户群不仅是当地的用户，还能吸引到外地的用户过来。于爱彼迎而言，可以借线下渠道加大品牌渗透力。
另外，在长短假的前三个月、前一个月、前一星期可以针对特定客户群关注的内容号做一波营销活动。
产生出去玩的念头之后，用户就需要决定去哪里玩。这里有两种可能：
a. 很早以前就想去XXX地方了，只是一直没有时间；
b. 不知道去哪里玩好，需要看一些资料帮助做决定。
前者，爱彼迎可以根据用户的搜索关键词，给出定向的城市亮点推荐。
后者，用户需要「种草单」。
如何满足用户的好奇心，并展示世界有趣的一面？
这里用户需要个性推荐的介绍型内容，比如全球地域特色美食、特定风格的建筑、某段历史、特色活动等深度专题。
所以，凡是已经建立成熟内容体系，【定期高质输出城市美食、建筑、历史、特色活动等内容的个人或团队】，都值得建立深度的合作。他们在旅游圈已经形成一定的影响力，也是很有价值的引流渠道。比如【孤独星球】、【国家地理】、【 Discovery 】等旅游节目（预算允许的情况下）。
又因为爱彼迎目前主营业务为订房和当地体验活动，所以最有价值的曝光机会（下图划红框的部分）在订房之前。包含了订机票的时候。一般人都是先订机票再订住宿。那么在【订机票的页面】也可以定向投放广告。
如果用户在红框环节接触到了爱彼迎，那么在平台上订房的可能会大大增加。
另外对爱彼迎的体验预订有帮助的环节还有深紫框部分，比如【订景点门票、开通当地网络或查询当地通勤】等等。和【这些服务商】合作也有助于爱彼迎体验业务的增长。
因为此时，人们的行程还没有全部排满，还在寻找有意思的活动丰富自己的旅程，也就是对体验需求最高的时候。
以上所提到的所有渠道，重点合作时间区间放在长假前的三个月到六个月之内。并结合旅游热门城市的旺季综合考虑。
旅行用户的获取渠道分析完了，接下来看单个用户价值最高的差旅用户。
2）差旅用户
前面用户分层的部分提到，差旅用户的支付决定因素是省事，高效，特殊需求是发票。
对于这类用户来讲，目的性很明确，所以订房以前需要的环节很少。这造成了能影响用户订房的渠道也少了。
最直接有效的方式，是【靠 BD 和有高强度差旅需求的企业 HR 去谈合作】。
线上的话，可以尝试和【日历类应用、天气类 App 】接洽，看能不能根据用户的使用记录识别出差旅用户，定向推送广告。
至于线下，有差旅用户高频接触的场所为【机场、打车软件】。虽然可以考虑，但是这两者本身流量很大，覆盖人群不只是差旅人士，因此营销成本会高很多，针对性不强。这两个渠道的效果还需要收集数据做进一步评估。
3）实习/短期学习用户
这类型用户，因为目的是工作，不是游玩，且预算低。所以搜索房源的时候对性价比的要求最高。我们在产品设计的时候，可以做出符合他们预定预期的下订过程。
但是结合「用户基数」、「支付能力」这两因素综合考虑，初步判断不太必要专门花心思拓展这个客源渠道。这里就不再占篇幅分析。
C. 渠道表现打分标准 （ 1342 字
长期可持续渠道的开发和优质渠道的维护都需要投入大量的成本，所以必须要对所有渠道效果进行评估。
目前房源预定为爱彼迎的主要营收来源。因此，评估的北极星指标定为成交量，即为订单数，以及订单总金额。
然后根据拉新引流的主要步骤「触达用户」→「潜在用户进一步了解」→「有意向预订」→「预定」，把北极星指标进一步细化拆分为一级指标「渠道规模」、「潜在用户量」、「目标用户量」。
表1 拉新渠道重要指标追踪表格
拿到这些数据，主要是为了回答三个关键问题：
1）备选的渠道里，哪些和我们目标用户的匹配度高？——（选谁）
2）选择投放的那些渠道表现如何？——（进一步收窄范围）
3）接下来，每个渠道应该怎么优化？——（营收最大化）
怎么确定有价值的长期合作渠道类型？
看匹配度。或者说，目标用户的重合度。在没有具体数据的情况下，下图为模拟图。
从上图可以看出，每个渠道的价值，也就是说，每获得一个下了订单的用户，耗费了多少次曝光。这里应该是「斜率越小越好」，所以渠道价值的高低排序是，C > B > A 。
这说明，C 渠道里的用户和我们目标用户的重合度最高，属于高价值的投放渠道。非常值得重视和深度耕作。
那我们可以想办法拓展和渠道 C 性质类似的其他渠道，以获得更多流量；或者想办法再进一步提高客单价，增加订单的总金额。
一般情况下，广告预算有限。所以资源得先集中在表现最好的渠道上。或者即使预算充足，也应该根据表现放弃那些劣质的。
所以渠道性质定调以后，下一个指标就需要看，同类型里哪个渠道表现最好？
我们把涉及到这个指标，称为 lag measures ⑤。
· Lag measures
看渠道表现的话，无非是 ROI ，即每花出去一块钱广告成本，最后获得多少营收。也就是
这里再举个例子。
（ p.s. 这张图仅作示意分析用，与上一张图并无数据上的逻辑联系）
上图按斜率大小来排，渠道表现优秀程度依次是 A > B > C 【再次强调，这里的渠道 A，B，C 和上一张图并不是同一个】。
说明 A 的钱花得最值得，尽管订单总金额和订单数都比 B 小。订单总金额大概是渠道 B 的 70% ，然后订单数是后者的 1/4（所有数据均为假设值，仅为辅助后续分析思路使用）。
而确定了可长线投资的具体渠道之后，需要再制定数据指标不断优化渠道的表现。
这个指标作为 lead measures 。那怎么知道哪个环节做对了？
接下来，需要进一步拆解环节，看 lead measures 了。
· lead Measures
再拆分到每个环节细看，会出现以下可能：
1）订单率高于其他渠道；
2）景点/房源收藏数大于平均值；
3）App 下载率，或小程序点击率较高；
4）流量规模大，获客成本低。
所以，订单率、客单价、景点/房源收藏数、App 下载率，或小程序点击率、流量规模、获客成本这些数据都可以作为其他渠道小目标，单点突破优化。甚至，也可以看渠道 A 这些数据有没有低于其他渠道，也能发现自身可以再优化的地方。
总的优化指导核心，是想办法增加订单数，增加客单价。
p.s. lag measures 和 lead measures 这一组概念是由 Harvard Business School 的 Clayton Christensen 教授在他的 The 4 Disciplines of Execution 书里提到的。
前者指的是那些长远目标的核心指标，其表现取决于过去的行为，一般会滞后于采取的行动，所以却不利于激励组织。因此，需要后者实时反馈行动是否有效，是否有靠近目标。
D. 内容
这部分属于广告投放时考虑的事，咨询并外包给优秀的广告制作公司比用户增长团队自己做更专业。故按下不表。
E. 短期周期获取——事件活动营销 （1584 字
· Best timing
一般来讲，喜欢旅游的人会提前计划，因此最理想的营销事件活动，也就是获客时间，是在长假开始前的房源预订高峰期。具体时间段，需要参考往年同期数据。
· Thought before an Optional proposal
国内常见的刷屏事件背后的驱动力，常见的有「身份认同」——《人到中年、职场半坡》、「引发共鸣」——《啥是佩奇》、「话题争议」——《虎扑吴亦凡》、「物质渴望」——《IG夺冠王思聪抽奖》、《支付宝锦鲤》。
但营销除了要给品牌加分之外，最好考虑上「如何更好贴合业务带动营收」。
那么对于爱彼迎来说，如何同时结合自身业务——民宿及体验，在兼顾活动/事件的传播效果的同时，让不知道爱彼迎的人有冲动和驱动力使用爱彼迎的服务？
结合我自己作为爱彼迎 host （房源 & 体验）的经历，以及个人生活的观察之后，我发现个 potential option。
大型线下游戏。
这个想法，产生于一个交叉路口。
一端，是爱彼迎体验的浏览量（ Host 后台可见）不温不火；另一端，是微信群里高频出现一种需求——每个人都在等别人攒线下局（也就是本地线下活动需求）。
· Proposal
线下游戏，费脑费钱不好控制局面，所以这类营销是国内品牌暂时比较少操盘过的。但是国外均已经出现过很多成功的案例。
比如，谷歌地图愚人节线下游戏 Where's Wally ，灵感来自 Pokemon Go ；再比如，Nike 在菲律宾首都马尼拉开的 lunar epic 跑鞋公园。
这两个营销都极其贴合产品自身的功能，扩大品牌影响力的同时，也能正循环促进用户进一步深度使用产品。
对于爱彼迎来说，现有的众多体验，如果串得好，非常有潜力可以满足广大一线城市强烈的周末或假期线下社交消遣需求。
比如，北京 Top 10 的体验里，涵盖了美食「三里屯逛吃 & 宅门儿品茶」、历史「赏故宫古建 & 千年文脉胡同骑行」等。这些带有强烈城市印记的体验，不仅值得来北京旅游的人探索，也非常适合当地的人发掘这个古城有趣的一面。
建议：活动策划团队先把所有热门（比如评分4.9以上，评价数50以上的）体验深度全方位评测一遍，然后看活动半径，选定待推的体验之后提炼出有价值的适合传播的冷门知识点（比如美食的原材料或做法，再比如某个历史景点背后发生过的著名历史事件等等），或者非常好玩的亮点汇成一套【赏玩北京 / 城市探险 题库】。
然后用这套题，视人流分布到热门体验或景点附近，以形成一条循序渐进的探险路线。参与这个探险寻宝答题游戏的人必须要到线下才能得到提示，答对之后才可以知道下一题，前往地点在答案里有提示。也可以设置答题难度满足高端玩家的求胜心，也有助于传播（展示自己能力的机会）。
为了避免作弊现象，所以需要限制参与人数以及有效参与时间。限流一定程度上能引发大众的好奇心，同时可以有效控制及监测活动的效果。然后题库可以分成好几次用，活动分成好几场，主题可不同。也有助于持续营造事件热度。
为了保证游戏的趣味性和话题传播性，需要请专业的 puzzle designer 来设计所有游戏环节，并且把高分体验的知识点融进游戏环节。
每一个问题可以适当围绕体验会介绍点，增加参与者对体验行程的好奇心和渴望，然后在游戏结束的最后，依照得分给选手不同的奖励。所以的答题互动过程以及最终得分需要借助线上工具实现，也方便选手在线上分享自己的成果。
如果效果好，可以加大题库，并推出「城市排行榜」，每次游戏的得分可以累计。以此鼓励用户多次参与，并且可以刺激身边的朋友一起来玩一起挑战，还可以「增设互动环节」，比如合作解题，或者「规定时间内，分工破解不同关卡」等等，进一步给游戏增添社交乐趣。
实操以前，最好进行小范围试验。后台主动邀请对体验最感兴趣的用户来跑通流程。尽可能减少实操过程中的bug。但如果真的活动上线之后遇到了bug（这是很难避免），适当发酵一段时间之后（最好不要超过三天，等一轮自媒体评论文章出来之后再做出反应）， PR 给出救火方案，把握这个机会给公众留下好的印象。
· possible business partner
大型线下游戏，有助于放大产品本身功能的潜在品牌合作方都是爱彼迎可以考虑跨界合作的对象。比如运动潮牌、短距离出行工具品牌、地理位置信息服务商、以及可能会喜欢玩这种探险类游戏的网上社区。
F. 营销效果评估标准
活动上线之后，全网监测搜索指数、媒体舆情、百度指数、微博热度、App下载数、体验搜索数、体验浏览量、体验预定量。
同时及时统计线上答题工具的后台数据，查看参与人群的行为特征，进行用户画像，并分析兴趣分布，最好能得出大众渴望的体验类型，并把相关数据给已有体验的达人参考，供他们优化，也可以做成介绍性材料，帮助想要开展体验的达人更多了解目标用户。
2.2 Activation 激活 （ 2376 字
从用户下载 App 或点开小程序之后，到第一次预定房源为止，我们定义为激活环节。
那如何设计好下单以前的所有交互路径？
如何做到满足用户的需求的同时做到提升用户的满意度？
为了回答以上两个问题，在「用户下订单」关键的激活环节，我们需要完成两步：
1）依照 2.1 部分阐述的「用户的动作路径」，梳理出用户与软件端的交互路径；
2）借用东京理工大学教授狩野纪昭 Noriaki Kano 提出的产品发展用户满意度的「 KANO 模型」⑤，预判用户的预期，在交互路径中规范定义相应的步骤行为，从而确保用户的满意度。
A. App 交互路径 （ 1400 字
·旅行用户的激活
先看旅行用户的。
从各个渠道导流过来的用户大致分为两种：「知道自己想去哪里玩」、「不知道去哪里玩好」。
爱彼迎目前可以满足「知道自己去哪里」的用户。
「搜索地点，可加筛选条件【日期】、【单房预算】、【超赞房东】」→「显示房源结果」→「可咨询可预订」→「付款」。
这是现在爱彼迎面对新用户的激活流程设置。
但如果要把渠道的流量有效沉淀下来，聚成自己的长线用户池，长远来看，需要打造一个分类完善、质量过硬的「旅游推荐内容体系」，来满足「还没想好去哪里玩」的用户。
「旅游推荐内容体系」的逻辑是基于用户产生出去玩的需求之后，根据自己最看重的点来分类的。
比如说用户 A 最近调休，有7天假，但不知道去哪里玩好，那这个时候爱彼迎客户端可以给这个用户呈现一个7天的旅游攻略推荐内容。
再比如说，某个重要的纪念日将近，用户 B 需要筹备一次旅行给对象惊喜，那爱彼迎可以提供一些有浪漫氛围的景点路线内容。
还有些用户是对某个历史进程演化专题感兴趣的，爱彼迎也可以出一系列相关的重大事件的路线建议。
分类建议，初步可以围绕人的几大欲望 & 兴趣：
吃——「美食探索」、
精神享受——「人文历史」、「音乐之旅」、
玩 & 寻求特别和刺激的经历「极限运动（潜水、冲浪、攀岩等）」、
对世界的好奇心——「逛博物馆、知名画展 & 摄影展、宗教文化、建筑风格」等。
而从专题内容里看到的景点，全部可以双击【等同于红心收藏，相当于「想去」】之后，自动添加到景点收藏夹；也可以长按【相当于「必去」】。
等用户看完了感兴趣的专题，有了几次收藏之后，可以跳转到收藏页主页。
凡是收藏过的景点，以「星号」标记显示在地图上。比如，
然后这些景点可以通过长按拖动，放入同屏下方的空白日历（日期可以稍后填）的框中。因为地图上可以直观看到景点之间的物理距离远近，非常方便用户安排每天行程。大概像这样，
【p.s. 地图和日历表最好同屏显示，方便拖动。至于是各占上下半屏，还是子母屏，需要AB测试看用户怎么使用更习惯。】
收藏页最下方有按钮可以直接下一步根据日程表的「景点位置」、以及「日期（如果有填的话）」推荐附近房源，引导用户预订房源。一旦新用户下了第一次订单，算是完成了「最初不知道去哪里玩的用户」的激活。
·差旅用户的激活
考虑到常出差的用户，相对于旅游用户来说，使用App的需求更高频。
所以，App或网站的交互逻辑要设计极其简洁（相比旅行用户进入的界面）。预定房源的步骤要尽可能少，帮助差旅用户快速下单。
下图简单列举了首次使用爱彼迎订商旅住房的交互流程。
从进入App到给出相关房源推荐结果，只要点击6次后直接同屏出现房源结果：「进入出差模式专页」→「出差城市」→「具体商圈或科技园」→「预算」→「入住日期」→「退房日期」。
高频出差的城市，提供点选标签。以及选择了城市之后，自动同步具体商圈或科技园的点选标签。预算用回当前的滚轮轴，入住日期也是直接在日历上点击就好。
如果整个预定过程可以在5分钟内搞定，那么将极大节省出差用户的时间。
因此，平台最好能记住差旅用户的公司地理位置，以及公司规定的预算。房源排序按价格从高到低，并结合距离远近因素。
再次使用，则直接默认进去出差专页，默认选项是上次的出差城市，商圈，预算，只需要用户再点击两次选好出发日期和退房日期就搞定了。理想情况下，第二次预定最快可能都不用1分钟。
至于很多差旅用户非常头疼的问题——发票报销，爱彼迎如果可以做到「出差结束后，所有信息可以自动对接给企业」，极简化报销流程，无疑会吸引大量的差旅用户。
B. 用户满意度以及产品优化的 KANO 模型分析 （ 724 字
KANO 模型的提出者，是东京理工大学教授 Noriaki Kano 。他和他的同事 Fumio Takahashi 于 1979 年发表了Motivator and Hygiene Factor in Quality一文，把用户满意的标准隐屋了质量管理领域。文中他把用户的需求分为三类：基础型需求（ Basic needs ）、期望型需求（ Performance needs ）、兴奋型需求（ Delighters ）。
从上图中可以看出这三类型需求的特点：
基础型需求：即使做到了也不会让用户觉得满意，但是一旦做不到，那么用户会极其不满；
期望型需求：不做也不会不满意，不影响满意度。做了更好；
兴奋型需求：做一点超出用户预期，用户会超级惊喜。
对于爱彼迎用户来说，激活（预定房源）阶段他们的这三类需求分别是：
基础型：找到自己想要的房子、获得必要的信息、支付顺利、能和房东即时沟通上；
期望型：快速找到房子、参考信息非常有价值、支付方便、和房东沟通愉快；
兴奋型：找到梦寐以求的房子、获得的攻略信息让用户对未来旅游假期充满憧憬、和房东相聊恨晚。
兴奋型需求是激活阶段产品可以优化的方向。不过这部分需要重度依赖算法。
比如，如何通过用户对房源结果页面的行为，包括什么样子的图片停留时间最长，看到什么样子的图片之后直接退出，来猜测用户可能喜欢什么样的房子；
再比如，和房东沟通过程最关心哪些方面的问题；
以及，统计各个房东的平均回复时长，把房东按回复时长分类，看房客和各个房东的沟通情况，猜测房客可以容忍的回复时间，来提供相匹配的房东的房源结果；
还有，房东对房客的态度语言表达措辞等，建立房东host的性格画像，通过简单的用户新注册信息尽可能匹配同种类型的人，减少相处摩擦……
这些问题，全部都需要运用到大量的用户行为学分析，喂以数据才能建立出好用的模型，来提高房客预定率，以及尽可能缩短房客寻找心仪房源的时间。
还有很多有价值的问题，还需要看后台数据后再挨个定义和分析。这里缺少数据故暂且不展开。
p.s. 简书居然也有文字上限，整篇得拆上下篇发了。所里~
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