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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Reeloq, Antidrop-System, Anti-Drop-System, Handyschutz, Bergsteigen, Sport, Bau, 2 Minuten 2 Millionen, Martin Rohla, Leo Hillinger, Katharina Scheider, Hans Peter Haselsteiner, Florian Gschwandtner
(c) Reeloq - Lukas Watzinger und Julia Watzinger, Gründer von Reeloq, mit ihrem Anti-Drop-System.

Vor vier Jahren stellte das Gründer-Duo Julia und Lukas Watzinger bei der TV-Show “2 Minuten 2 Millionen” erstmalig ihre Reeloq-Smartphone-Sicherung vor. Bau-Tycoon Hans Peter Haselsteiner zeigte sich damals von der Innovation überzeugt und sagte: „Das muss in jedem Arbeitsoverall eingenäht sein”. Er bot gemeinsam mit Juror-Partnerin Katharina Schneider 75.000 Euro für 25,1 Prozent Anteile. Obwohl der Deal vor laufender Kamera beschlossen wurde, ließ das Grazer Startup den “2Min2Mio”-Deal platzen – brutkasten berichtete.

Reeloq hört auf Kundenwunsch

Die Smartphone-Sicherung hat sich seit der Ausstrahlung im Bergsport und in der Industrie etabliert. Sie bietet nicht nur Schutz vor Verlust, sondern ermöglicht auch griffbereites Verstauen des Smartphones. Der Schritt zur Werkzeugsicherung erfolgte auf Kundenwunsch.

Relooq hat auf dieses Feedback reagiert und anhand dessen ein neues Produkt entwickelt: “Das Kundenfeedback steht immer im Zentrum der Produktentwicklung”, sagt Lukas Watzinger, Geschäftsführer der Reeloq GmbH. In Kooperation mit dem Freileitungs-Spezialisten “Fa. Preising GmbH” konnte so ein praxistaugliches Produkt entwickelt werden, das die hohen Anforderungen der Industrie erfülle.

Mehrere Millionen Euro Umsatz

Ob auf Baustellen, bei Wartungsarbeiten oder im Industriekletter-Bereich – das System soll dafür sorgen, dass Werkzeuge sicher befestigt sind und dennoch einfach und schnell zugänglich bleiben.

“Wir sind stolz darauf, dass wir mit unseren Produkten bereits mehrere Millionen Euro Umsatz erzielt haben, aber unser Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft”, sagt Julia Watzinger, Geschäftsführerin. Das Unternehmerpaar ist überzeugt: “Unsere Mission ist es, in den verschiedensten Branchen weltweit mit unseren patentierten Sicherungslösungen mehr Freiheit und Sicherheit zu ermöglichen.”

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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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