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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GemeinsamErleben-CEO Alexander Lendl
GemeinsamErleben-CEO Alexander Lendl | (c) GemeinsamErleben

200 Millionen Seitenaufrufe pro Monat, mehr als 1.000 Neuregistrierungen pro Tag, 20.000 monatlich organisierte Aktivitäten und nun insgesamt mehr als eine Million Mitglieder – diese Zahlen veröffentlichte das 2019 gegründete Wiener Scaleup Synexit nun über seine Freizeit- und Sport-Plattform GemeinsamErleben.

“Kampf gegen die Einsamkeit” im Zentrum

Über die Plattform werden in 70 “Themen-Communities” gemeinsame Aktivitäten organisiert, wobei die Teilnehmer:innen sich dazu nicht vorher kennen müssen. In der Kommunikation von GemeinsamErleben ist klar: Im Zentrum steht der “Kampf gegen die Einsamkeit”. Damit schaffe man auch gesellschaftlichen Mehrwert. Und das Angebot sei gerade in den anstehenden Feiertagen wichtig. “Niemand sollte die Festtage alleine verbringen müssen”, wird CEO Alexander Lendl in einer Aussendung zitiert. “Es ist an der Zeit, das Thema Einsamkeit zu enttabuisieren und offen darüber zu sprechen.”

Übernahme des größten Mitbewerbers im DACH-Raum 2021

Das Konzept scheint – folgt man den Zahlen – aufzugehen. Man zeige, “dass auch Startups im Bereich des sozialen Miteinanders skalieren können”, heißt es vom Unternehmen. Synexit hat 2021 den größten deutschen Mitbewerber Spontacts vom Medienkonzern ProSiebenSat.1 für einen nicht genannten Betrag übernommen – brutkasten berichtete und Lendl war damals in Video-Talk zu Gast.

GemeinsamErleben “stellt Weichen” für weitere Internationalisierung

Seitdem baute GemeinsamErleben seine Kund:innenbasis im DACH-Raum deutlich aus – die Zahl der monatlichen Neuregistrierungen habe sich in der Zeit um mehr als 1.000 Prozent gesteigert, heißt es vom Scaleup. Mittlerweile würde man auch bereits “die Weichen für eine Internationalisierung in neue Sprachregionen” über den DACH-Raum hinaus stellen. Zudem stehe ein großes Plattform-Update bevor.

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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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