文／史笛 圖／AsiaYo
台灣原生的最大線上旅宿訂房平台AsiaYo近期開發「AsiaYo Sort」演算模型，已將機械學習Machine Learning技術導入平台，以數據分析作為營運決策基礎，可更精準預測旅客挑選旅宿的決策影響指標，不僅在今年第一季將提升15%的訂單轉換率，更提升了平台用戶黏著度。
此外，AsiaYo蒐集了超越5,000筆旅客使用問卷調查資料，發現有趣的用戶行為：
觸發旅遊動機的時刻，通常距離實際出發的時間長達一年或6個月之前，其中約有65%的旅客表示是在旅遊前一個月才訂購機票與住宿，但真正開始落實開始規劃旅遊行程的時間約為出發前 2 週。
大約有25%～30%的旅客，是到了旅遊目的地才開始安排每日的行程，實踐真正所謂「佛系旅客」自由行的真諦。
主要讓旅客展開旅程的動機前三名為：
第一名「受到朋友社群上的打卡照片影響」。 大多數旅客會因為朋友在IG或FB動態在國外景點打卡，或是發佈數張好看的國外自拍照片，產生想要出遊的念頭。
第二名「親友推薦及直接揪團」。 除朋友圈之外，家人湊在一起成團機率高。
第三名「參與特定大型活動和祭典」。如近期話題正熱的美國大聯盟開幕賽，或是赴日本韓國來一場賞櫻之旅，是讓旅客落實出國旅遊的主要動機之一。
