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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Eustella-CEO Matteo Rosoli | (c) AI Factory Austria AI:AT/Arman Rastegar
Eustella-CEO Matteo Rosoli | (c) AI Factory Austria AI:AT/Arman Rastegar

Prominente Investoren wie Hansi Hansmann, Hermann Futter und die 3VC-Gründer Peter Lasinger und Roman Scharf im Publikum, Bitpanda Co-Founder Christian Trummer und Emmi-Co-Founder Johannes Brandstetter – mittlerweile Vice President AI for Science bei Mistral AI – auf der Bühne: Das Launch-Event des Wiener Startups Eustella in der AI Factory Austria AI:AT zog diese und noch weitere Größen der heimischen Innovationsszene an. Der Plan des Unternehmens geht aber weit über die Landesgrenzen hinaus: Man will KI-Nutzer:innen in ganz Europa überzeugen.

„Es gibt mehr als 130 Millionen aktive AI-User in Europa, aber kaum europäische Alternativen, vor allem nicht für Konsumentinnen und Konsumenten und vor allem nicht im Agent-Bereich“, sagt CEO Matteo Rosoli beim Launch-Event. Der KI-Experte – übrigens ein Absolvent des High-Potential-Programms der Wiener HTL Spengergasse – hat das Unternehmen gemeinsam mit Alexander Maitz, Jakob Steinschaden und Bastian Kellhofer gegründet. Das Konzept: Ein Agentic-AI-Angebot, das mit den US-Riesen mithalten kann, aber zu 100 Prozent in Europa gehosted ist – etwa bei Ionos in Berlin oder Scaleway in Paris.

Fable-5-Sperre „Spitze des Eisbergs“

„Die Sperre von Anthropics Fable 5 war nur die Spitze des Eisbergs der Souveränitäts-Thematik in Europa“, meint Rosoli. Souveränität sei zu einer Frage der Business Continuity und damit zu einer Frage des Überlebens für europäische Unternehmen geworden. Unter anderem wegen der Regulatorik, die, wie der CEO betont, „auch einen guten Zweck“ habe, würden europäische Lösungen vielfach hinter amerikanischen und asiatischen hinterherhinken. Das wolle man ändern: „Wir wollen nicht die europäische Software sein, die nicht so gut funktioniert und nicht so viel Mehrwert bringt. Wir wollen wirklich eine europäische Alternative sein.“

Orchestrierung entscheidend

Dabei baut Eustella kein eigenes KI-Modell, wie es etwa Mistral in Frankreich macht. Das Wiener Startup setzt auf verschiedene Open-Source-Modelle – nicht nur von Mistral, sondern auch von US-Anbietern wie Google und OpenAI. „Entscheidend ist die Orchestrierungsebene“, erklärt Rosoli. Diese „Agent Orchestration“ treffe eine smarte Auswahl, welche Modelle für welchen Zweck optimal passen und halte damit auch den Token-Verbrauch gering. Kombiniert wird das mit einem Mobile-First-Ansatz auf Nutzer:innen-Seite – Stichwort: „Agent in a pocket“.

Kompetitive Preise

Preislich will Eustella nicht nur mithalten, sondern gibt sich kompetitiv: Neben einer stark eingeschränkten Free-Version gibt es Angebote um sechs, 18 bzw. 90 Euro monatlich. „Jeder Anbieter kann kompetitive Preise anbieten. Wir machen das ganz bewusst aus Europa heraus. Der Preis rechnet sich aber auch für uns“, sagt der Gründer. Mit dem 18-Euro-Modell könne man etwa schon „richtig schön ein, zwei große Agents laufen lassen.“

„Beschäftigen uns 50 Prozent unserer Zeit mit AI-Safeguards und Themen wie Prompt Injections“

Das zweite große Verkaufsargument ist Sicherheit: „Die Daten sind bei Eustella sicher. Anders als bei den amerikanischen und asiatischen Anbietern braucht man sich keine Sorgen machen, dass etwas an Werbeanbieter verkauft wird“, sagt der Gründer. Für Sicherheit wolle man aber natürlich auch auf technischer Ebene sorgen. „Wir beschäftigen uns 50 Prozent unserer Zeit mit AI-Safeguards und Themen wie Prompt Injections. Deswegen releasen wir unsere Funktionen auch Schritt für Schritt, um gar keine Angriffsflächen zu ermöglichen“, so Rosoli.

Partnerschaften mit Bitpanda und Geizhals

Abgerundet werden soll das Angebot durch sogenannte Daten-Partnerschaften. Solche gibt es bislang mit dem Wiener Krypto-Unicorn Bitpanda, das über eine Schnittstelle aktuelle und zuverlässige Daten zum Krypto-Markt liefern soll, und mit dem Wiener Portal Geizhals, das valide Preisvergleichsdaten einspeist. Bitpanda-Co-Founder und Chief Scientist Christian Trummer sieht in der Partnerschaft aber noch mehr Potenzial: „Wir erwarten uns sehr viel von Eustella. Agentic Finance ist bei uns ein Riesen-Thema und in der Finanzbranche sind immer Vertrauen und Zuverlässigkeit wichtig.“ In Zukunft wolle man „die Finanzplattform für Agents“ sein. „Eustella ist hier der perfekte Partner für uns“, so der Bitpanda-Gründer.

Bitpanda-Co-Founder Christian Trummer (l.) neben Phillip Maasberg von Ionos | (c) AI Factory Austria AI:AT/Arman Rastegar

„Schauen einmal, dass die Server den Zuwachs an Usern überleben“

Bis dahin liegen aber noch einige Schritte vor dem Wiener Startup. „In den nächsten paar Tagen schauen wir einmal, dass die Server den Zuwachs an Usern überleben“, sagt Rosoli. „Dann werden wir Stück für Stück die Agent-Funktionalitäten aufbauen – dabei gibt es verschiedene Sicherheitsstufen.“ Schon bald soll Eustella etwa voll autonom kleine Essensbestellungen abwickeln können. Für davor gibt aber Co-Founder Jakob Steinschaden das erste konkrete Ziel aus: „Es wäre super, wenn wir im App-Store auf Platz eins landen.“

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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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