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17.12.2019

Wie booking.com Machine Learning zur Reiseplanung einsetzt

Die Travel-Website booking.com kann getrost als Benchmark für junge Startups der Branche bezeichnet werden. Eine Expertin erläutert, wie das Unternehmen Machine Learning einsetzt, um die Reisenden individuell zu adressieren.

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✨ AI Kontextualisierung

Die niederländische Travel-Website booking.com kann getrost als eine der europäischen Tech-Erfolgsgeschichten bezeichnet werden: 1996 ging der Dienst unter der Adresse bookings.nl online, im Juli 2005 erfolgte der Exit an die damalige Priceline Goup für 133 Millionen US-Dollar. Priceline heißt inzwischen Bookings Holdings, und zum Portfolio gehören neben booking.com auch andere Größen der Travel-Branche, wie Agoda, Kayak und OpenTable.

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Auf Booking.com selbst sind derzeit über 29 Millionen Unterkünfte gelistet, pro Tag werden über 1,5 Millionen Nächtigungen gebucht. Und das Unternehmen setzt nun auch auf KI zum Vorantreiben des eigenen Geschäfts, wie Noa Barbiro, Group Product Manager Data Science bei Booking.com Tel Aviv, im Rahmen des WeAreDevelopers Congress Vienna erläutert.

Wie User bei booking.com individuell angesprochen werden

Das zeigt sich zum Beispiel beim Blick auf das Front-End. So erhält der User zu einem Reiseziel etwa Empfehlungen dazu, welche Sehenswürdigkeiten er besuchen sollte (“Topic Modelling”) und wann er seine Reise antreten sollte – basierend auf den Metriken, welche die aktuelle Buchungsauslastung zeigen.

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Das “Bestseller”-Label wird auf booking.com an jene Unterkünfte vergeben, die vom System automatisch als Hotels mit besonders hoher Nachfrage identifiziert wurden. Auch der angezeigte Content für den jeweiligen User – etwa das Foto zum jeweiligen Hotel und die vorausgewählte Zimmerkategorie – werden vom System automatisch individuell angepasst.

Empfohlene Reiseziele via AI

“Wir haben Machine Learning aber fast überall im Einsatz. Nicht nur bei der Personalisierung des Front End, sondern auch im Backend”, sagt Barbiro. Das zeigt sich etwa in den empfohlenen Reisedestinationen, welche dem User individuell auf der mobilen Website angezeigt oder im Newsletter ausgespielt werden.

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Auch das “Road Trip Problem” wird in diesem Kontext adressiert: Basierend auf vorherigen Buchungen bei einem Urlaub mit mehreren Teildestinationen errechnet das System, welches Ziel der Reisende vermutlich als nächstes ansteuern wird – und schlägt ihm dann entsprechend gleich Unterkünfte vor.

Analyse der Urlaubsbilder für Empfehlungen

Und auch die Bildanalyse findet verstärkt Anwendung bei booking.com. Denn heutzutage findet sich auf der Website deutlich mehr Fotos als in den Anfangsjahren, die von den Hoteliers selbst oder auch von den Gästen bereitgestellt werden – und diese enthalten wichtige Informationen, die über Buchung oder Nicht-Buchung entscheiden können. Auch hier kommt Machine Learning zum Einsatz. So kann eine Software erkennen, ob die Unterkunft zum Beispiel eine Terrasse mit Aussicht auf die City-Skyline oder einen Pool hat. Passend zu den jeweiligen Bildern werden somit auch Informationen in Textform bereitgestellt.

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Machine Learning bietet somit viele Möglichkeiten für Travel-Websites, wie die booking.com-Expertin ausführt – es ist jedoch nicht der einzige Faktor auf dem Weg zum Erfolg: Ebenso wichtig ist die Personalisierung der Nutzererfahrung, was neben dem Machine Learning auch durch Aspekte wie die Perfoemance des Backends und das Design des Frontends beeinflusst wird.

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Mehr als 200 Teslas sind derzeit noch für Eloop unterwegs. Mit seiner in den vergangenen Jahren sukzessive wachsenden Flotte hat es das Wiener Carsharing-Startup geschafft, eine Größe im heimischen Markt zu werden. Mit der Tokenisierung von Fahrzeugen sorgte das Unternehmen in nicht nur für viel Aufmerksamkeit im Krypto-Segment, sondern auch für eine stärkere Kundenbindung. Das Konzept zog auch einige Investor:innen an – erst im vergangenen September verkündete das Startup zuletzt ein Millioneninvestment – bei weitem nicht das erste.

“Wachstum nur schwer möglich”

Doch wie es in einer Mail des Startups an Crowdinvestor:innen heißt, stellt Eloop den Flottenbetrieb nun gänzlich ein. Das Geschäft lasse sich momentan nicht profitabel betreiben, heißt es dort. In den aktuellen Marktbedingungen sei ein Wachstum “nur schwer möglich”. “Deshalb mussten wir uns schweren Herzens dazu entscheiden, das Carsharing einzustellen, auch wenn wir nach wie vor daran glauben, dass das die Zukunft der urbanen Mobilität sein wird”, so das Team.

Schäden an Fahrzeugen als finanzielles Problem für Eloop

Als problematischen Kostenpunkt führt Eloop dabei auch Schäden an Fahrzeugen an, die teilweise nicht von der Versicherung gedeckt seien. Man habe “vermehrt mit schweren Fahrzeugschäden bis zu Totalschäden zu kämpfen”. “In vielen Fällen, wie z.B. Account-Weitergabe an unter 23-Jährige, steigt die Versicherung aus und Eloop trägt die gesamten Kosten”, heißt es in der Mail. “Schäden dieser Art eliminieren allerdings jegliche operativen Gewinne und erhöhen zusätzlich die Versicherungskosten.”

Sanierungsverfahren angekündigt: Eloop-Crowdinvestor:innen dürften um Geld umfallen

Neben der Einstellung des Sharing-Angebots kündigt das Startup auch die Beantragung eines Sanierungsverfahrens an, ist also offensichtlich insolvent. Ein entsprechender Antrag scheint aktuell noch nicht öffentlich auf. Gerade die Crowdinvestor:innen, an die sich die Mail richtet, dürften bei einem solchen Verfahren um ihr Geld umfallen, wie auch seitens des Startups eingeräumt wird. “Das Investment und die damit verbundenen Zinsansprüche sind nachrangig. Das bedeutet bei einer Insolvenz, dass erst die anderen Gläubiger vollständig befriedigt werden müssen, bevor Zahlungen an die Crowd geleistet werden dürfen”, heißt es in der Mail.

“Teilbetriebsschließung” – künftig wohl Fokus auf Plattform zur Tokenisierung von Maschinen geplant

Man wolle den Schaden der Crowdinvestor:innen aber minimieren, indem man sie “bei der Weiterführung des Eloop-Networks” integriere. Das Startup spricht bei der Einstellung des Carsharing-Betriebs auch von einer “Teilbetriebsschließung”. Erst im März hat das Startup ein neues Geschäftsmodell präsentiert, wie brutkasten berichtete: Eine Plattform zur Tokenisierung von Maschinen. Ob es tatsächlich damit weitergeht hängt freilich davon ab, ob das Sanierungsverfahren angenommen und in weiterer Folge erfolgreich umgesetzt wird.

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