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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Reise buche mobil mit booking.com
(c) Adobe Stock / kite_rin

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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Marie-Therese Barth und Florian Moosbeckhofer | (c) We Are Unicorns
Marie-Therese Barth und Florian Moosbeckhofer | (c) We Are Unicorns

„Wir wollen Lust auf Zukunft machen, zeigen, dass KMU bereit sind für die Transformation und sie dabei an der Hand nehmen“, sagt Florian Moosbeckhofer im brutkasten-Talk. Gemeinsam mit Marie-Therese Barth hat er nun in Wien das Unternehmen We Are Unicorns gegründet. Die beiden arbeiteten zuvor knapp sieben Jahre lang in der Wirtschaftskammer zusammen – unter anderem an der „Innovation Map“. Aus dieser gemeinsamen Zeit kenne man die Bedürfnisse der kleinen und mittleren Unternehmen genau, sagt Barth.

„Ziellosigkeit“ als Ausgangslage

Und heimische Betriebe würden aktuell massiv unter Druck stehen. Die Energiewende, der Fachkräftemangel und die rasche Digitalisierung würden den Geschäftsalltag tiefgreifend verändern. Den Unternehmen fehlt dabei für weitreichende Strategieprozesse nach Erfahrung von Barth oft schlichtweg die Zeit. „Viele KMU suchen nach Wegen zur Zukunftsgestaltung und stehen dabei häufig vor einer gewissen Ziellosigkeit“, erklärt die Co-Gründerin. „Sie wissen, sie müssen etwas tun, wissen aber nicht, wie sie anfangen sollen“.

„Innovationsabteilung as a Service“

Genau diese Lücke möchte We Are Unicorns mit dem sogenannten Future Radar schließen, dessen Oberfläche optisch an die genannte „Innovation Map“ erinnert. Das kostenfreie digitale Werkzeug soll den Betrieben 55 handfeste Chancen für den eigenen unternehmerischen Erfolg aufzeigen. „Es ist ein Zukunftsradar, das sehr klar und greifbar konkrete Chancen zeigt, die KMU direkt ergreifen können“, betont Moosbeckhofer. Ein eigens entwickelter KI-Assistent ergänzt das Programm. Dieser Helfer ordnet relevante Themen ein und leitet daraus konkrete nächste Schritte für das jeweilige Unternehmen ab. Das Gründerteam versteht sich dabei als unmittelbare, zusätzliche Ressource für die Betriebe. „Wir fungieren ein bisschen als Innovationsabteilung as a Service“, beschreibt Barth den Ansatz. „Wir kommen in den Betrieb und arbeiten gemeinsam mit dem Team, denn jedes Unternehmen ist selbst Experte in der eigenen Branche“.

Verbindung mit Startups als wichtiger Baustein

Besondere Gelegenheiten für derartige Innovationen entstehen nach Beobachtung des Gründer:innen-Duos bei Betriebsübergaben. Tausende Familienunternehmen stehen in den kommenden Jahren vor einer solchen Nachfolgesituation. „Das sind oft Fenster, die sich im betrieblichen Ablauf öffnen, um Dinge neu zu denken“, schildert Moosbeckhofer seine Erfahrungen aus der Beratungspraxis. Das Team sieht hier hohes Potenzial in einer gezielten Zusammenarbeit mit Startups. Junge Technologieunternehmen bringen nach Überzeugung von Moosbeckhofer häufig völlig neue Lösungen mit. Die etablierten Betriebe bieten den Startups im Gegenzug Verbindlichkeit und Marktzugang. „Für Startups sind KMU extrem gut, weil sie Traktion am Markt und eine hohe Verbindlichkeit haben“, führt Moosbeckhofer aus.

„Wieder positive Narrative nach vorne holen“

Dieser Weg in die Zukunft gelingt für alle Akteur:innen nach Ansicht der Gründer:innen am besten mit einer positiven Grundeinstellung. „Destruktives Jammern“ löse eine negative Spirale aus und bremse die Gestaltungskraft, meint Barth. Sie verweist dabei auf Erkenntnisse aus der Hirnforschung, wonach Jammern einen ähnlichen Effekt im Gehirn auslöse wie eine Sucht. „Wir müssen schauen, dass wir wieder positive Narrative nach vorne holen“, fordert sie daher. Es brauche einen bewussten Perspektivenwechsel. „Unsere Zukunft ist positiv und wir können stolz darauf sein“.

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Wie booking.com Machine Learning zur Reiseplanung einsetzt

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. 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.

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