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Airbnb es una plataforma destinada al alquiler de alojamientos en cualquier lugar del mundo, de manera virtual.

Esta aplicación consta de dos tipos de sujetos; los anfitriones y los huéspedes. Los anfitriones son los dueños de las propiedades que se ofertan en la aplicación. Los huéspedes son las personas que alquilan las propiedades. Ambos tienen la opción de evaluarse y dejar comentarios, sobre el otro. Esto es con el fin de que tanto huéspedes, como anfitriones futuros, puedan guiarse para sus próximas decisiones.

Actualmente ofrece millones de alojamientos en más de 191 países.
Esta empresa nace en San Fransisco, California. Fue fundada por Brian Chesky, Joe Gebbia y Nathan Blechar, en el año 2008.
La historia empieza en el año 2008, con los fundadores teniendo problemas para pagar el alquiler de su departamento, con ello llegaron a la conclusión de crear una página web, que llevaba el nombre de “Air bed and breakfast”. En esta página se ofrecía el alquiler de cuartos de su casa con camas inflables, incluyendo el desayuno por las mañanas.

Con esto, en el 2009 deciden incrementar la calidad de la página web, y obtienen una inversión de 20 000 dólares, por la empresa Y Combinator, en el año 2009.
En 2010, obtienen una inversión aún más grande de alrededor de 600 000 dólares por parte de Sequoia Capitals y Greylock Partners.
Airbnb, ha utilizado la herramienta de análisis de datos desde su comienzo, esto es lo que lleva a esta empresa a ser tan exitosa. Actualmente, cuentan con una gran cantidad de expertos en la ciencia del análisis de datos, en cada departamento. La razón por la que esta empresa usa estas herramientas es para tomar decisiones, tomando en cuenta las opiniones de las personas que utilizan esta plataforma. Recolectan los datos de las interacciones de las personas y buscando la manera de implementar ciertas cosas que ayudarían al mejoramiento de la aplicación. Todo esto lo logran siguiendo una organización que consta de tres áreas; insights del producto, experimentación y modelado predictivo.

Primero, el área de insights del producto consta de analizar la información del producto de Airbnb, en este caso sería la aplicación para smartphones y la página web. Esta área estudia el comportamiento de los usuarios, para así lograr la experimentación de nuevas ideas referentes al producto. Toda la información desde el ingreso a la plataforma es recolectada y grabada en la base de datos que utiliza la empresa. Permite acceder de manera rápida y precisa a los datos que queremos analizar. Para esta etapa se utilizarla herramienta de Exploratory data analysis.

Segundo, en el área de experimentación se realiza el testeado de una idea, para descartarla o implementarla. En esta etapa, cuando se validan las propuestas, se realiza experimentos asignados aleatoriamente. Se utiliza la herramienta de “magrittr pipes” que permite facilitar la creación y el análisis de estadísticas, para tener una predicción de su impacto. Logra la interacción con los datos y la construcción de modelos. Esto logro una gran mejora en la experimentación, ya que antes se utilizaban tecnologías que no eran tan precisas y tomaban más tiempo para analizarlas.

Tercero, en la etapa del moldeado predictivo se utiliza Machine Learning y Predictive Analytics, en el que se construyen modelos predictivos como prototipos para probar si, las características más inteligentes implementadas, son una buena inversión antes de ponerlas en el sistema de producción. Se crean diferentes conexiones a partir de las preferencias y ciertas características del usuario; un ejemplo es el moldeado predictivo en el precio. Este puede variar dependiendo del subtotal a pagar, mientas mas alto el valor, más bajo es el porcentaje de servicio que se cobra.

Finalmente, Airbnb ha implementado este tipo de tecnologías para incrementar el funcionamiento de su producto y mejorar la manera de analizar sus datos. Esta empresa se ha mantenido en constante intento de mejorar e implementar la calidad de sus plataformas para lograr que el usuario tenga una interacción personalizada y fácil al usarlas. Permite que los expertos sean más precisos en él testeo del producto y logra que se tengan más ideas viables y no solo hipótesis.