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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Die New Fluence-Gründer Chris Pollak und Moritz Lechner mit Team | (c) Clemens Lechner
Die New Fluence-Gründer Chris Pollak und Moritz Lechner mit Team | (c) Clemens Lechner

In der Startup-Welt werden mitunter ganz besondere Erfolgsgeschichten geschrieben. Eine davon kommt von Moritz Lechner und Chris Pollak – und ist nun noch um eine Facette reicher. 2017 gründete Lechner mit nur 14 Jahren “aus dem Kinderzimmer heraus” das Startup Freebiebox und wurde damit zum jüngsten Gründer Österreichs. 2021 starteten er und sein sieben Jahre älterer Co-Founder Pollak mit New Fluence ein neues Unternehmen, das auf die automatisierte Abwicklung von Micro-Influencer-Marketingkampagnen spezialisiert ist.

Millionen-Exit an 1SP Agency

Drei Jahre später hat das Startup rund 50 Mitarbeiter:innen, betreut etwa 10.000 Influencer:innen, hat Kunden wie Coca-Cola, Beiersdorf, C&A oder Waterdrop und einen siebenstelligen EBIT (Gewinn vor Steuern und Zinsen) – und verkündet einen Millionen-Exit. New Fluence wird für einen nicht näher bezifferten Millionenbetrag von der internationalen Agenturgruppe 1SP Agency mit Hauptsitz in Hamburg übernommen. Die beiden Gründer bleiben in ihren Positionen. Auch Unternehmen und Marke bleiben im Rahmen der Gruppe erhalten.

New Fluence-Gründer bleiben “voll an Bord”

“Wir sind beide voll an Bord. Wir wollen beide Gas geben und die nächsten Wachstumsschritte gemeinsam mit dem neuen Partner gehen”, sagt Lechner im brutkasten-Talk. Und Pollak ergänzt: “Es bleibt eine eigene Einheit. Wir sind komplett eigenständig und werden dann in der Gruppe die Internationalisierung vorantreiben.”

1SP mit großen Namen als Kunden

1SP Agency betreibt Büros in Deutschland, Schweden, Spanien und England mit mehr als 300 Mitarbeiter:innen und vereint mehr als zehn Agenturen in Europa. Zu den Kunden der Gruppe mit besonderer Spezialisierung auf Gaming und Unterhaltungselektronik zählen Intel, Meta, Samsung, Microsoft und Amazon sowie einige der weltgrößten Gaming-Unternehmen wie Electronic Arts, Epic Games, Square Enix, Warner Bros, CD Projekt Red oder Riot Games.

New Fluence-Exit als Erfüllung eines Traums und bewusste Entscheidung

Der Verkauf an 1SP sei nicht nur die Erfüllung des lang gehegten Traums vom Exit, sondern auch eine sehr bewusste Entscheidung, um mit New Fluence die nächsten Wachstumsschritte gehen zu können, sagt Lechner. Zunächst habe man Gespräche mit unterschiedlichen Unternehmen geführt und sich dann für die Gruppe entschieden. “Was wir bei 1SP und vor allem auch den Geschäftsführern und dem gesamten Team extrem schätzen, ist, dass man merkt, dass Unternehmer dahinter stehen. Das ist kein Großkonzern, sondern das wächst gerade extrem stark und wir haben gemeinsam ganz großes vor”, so der Gründer.

Vom Kinderzimmer über den Rollercoaster zum Exit

In Sachen Unternehmertum weiß er trotz seines immer noch jungen Alters von 21 Jahren, wovon er spricht. “Im Endeffekt habe ich jetzt doch schon sechs , sieben Jahre unternehmerische Erfahrung und ich glaube, du wächst mit jedem Jahr und mit jedem Tag einfach weiter”, sagt Lechner. Das wichtigste sei dabei Durchhaltevermögen. “Durch diesen berühmten Rollercoaster und die Höhen und Tiefen muss man einfach durch. Das ist das A&O, weil viel zu viele einfach aufgeben und das ist etwas, was uns sicher differenziert hat. Es gab auch schwierige Zeiten, wo wir nicht wussten, wie wir das Geld am Ende des Monats zahlen können.” Letztlich sei es gelungen, Schritt für Schritt funktionierende Prozesse zu etablieren.

Moritz Lechner und Chris Pollak im Talk

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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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