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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.

/artikel/booking-com

✨ 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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Er war gerade einmal 17 Jahre alt, als brutkasten 2017 erstmals über ihn berichtete. Damals hatte der Wiener Moritz Stephan gemeinsam mit Konstantin Klinger, mittlerweile Co-Founder und CEO des millionenfinanzierten Londoner Startups Seamflow, sein erstes Startup-Projekt gestartet. Mit dem Bücher-Lieferservice Lobu wollten die beiden Schüler der Wiener Hochbegabten-Schule Sir Karl Popper Schule damals Amazon und Co. lokal die Stirn bieten und holten sich wenig später eine kleine Investmentzusage bei 2 Minuten 2 Millionen.

Ein weiteres Mal war von Stephan im Jahr 2020 als Co-Founder des 2016 gegründeten Wiener Neustädter SpaceTech-Startups Tumbleweed zu lesen, das einen windbetriebenen Marsrover bauen wollte. Noch im selben Jahr verließ er aber laut seinem LinkedIn-Profil das Startup. Kein Wunder, war er doch seit 2019 an der Elite-Uni Stanford inskribiert. Eine weitere Gründung, diesmal mit Y-Combinator-Teilnahme, und einige Jobs, unter anderem bei Sarah Buchners Trunk Tools und zuletzt beim AI-Scaleup Cognition, folgten. Im Mai dieses Jahres ging Stephan schließlich gemeinsam mit den Co-Foundern Oliver Brady und Carlo Kobe, mit dem er bereits zuvor gemeinsam gegründet hatte, mit dem KI-Startup Hone an den Start.

„AI Engines“ als nächste Ausbaustufe über KI-Agenten

Das Produktversprechen von Hone: „AI Engines“, die im Unternehmen Ownership für konkrete Resultate übernehmen. „Chatbots geben Antworten. Agenten erledigen Aufgaben. Engines liefern Ergebnisse, und wir geben ihnen die Verantwortung, echten Wert zu schaffen – gemessen in Dollar anstatt in Tokens oder Vibes“, so der Claim des Startups. „Man richtet sie auf eine Geschäftskennzahl aus, und die Engine übernimmt den Rest. Sie arbeitet sich selbst ein, baut die notwendigen Agenten, Fähigkeiten und Wissensspeicher auf, arbeitet mit den richtigen Personen zusammen und wird durch Erfahrung immer besser.“

Von den Unternehmen festgelegte Regeln, an welchen Stellen es menschliche Bestätigung braucht, etwa im Umgang mit sensiblen Daten, sollen dabei für die notwendige Sicherheit sorgen. Man schließe mit „AI Engines“ letztlich eine „große Lücke“ zwischen dem, wozu Frontier-KI fähig ist und dem, was Unternehmen tatsächlich damit herausholen, heißt es von Hone.

„Fünf weitere Moritze“

Das Konzept überzeugte nun auch eine Reihe von Investoren: Mit Benchmark und Index Ventures übernehmen zwei US-VCs den Lead in einer 60 Millionen US-Dollar schweren Finanzierungsrunde nur vier Monate nach der Gründung. Elad Gil, Hanabi, Definition, Diffusion, Lux, SV Angel, and Align komplettieren die Finanzierungsrunde.

In einem Blog-Beitrag von Index Ventures zum Investment heißt es, man habe Stephan bereits in seiner Zeit beim vorigen Arbeitgeber Cognition als Ausnahmetalent kennengelernt. „Weithin als Umsetzungsmaschine angesehen, war er ein Ein-Mann-Entwicklungsteam. Sein Name wurde im Unternehmen zum Synonym für Exzellenz und Produktivität; man sagte nur halbscherzhaft, dass Cognition ‚fünf weitere Moritze‘ bräuchte“, schreiben Shardul Shah und Mark Xu von Index unter anderem.

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