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
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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Credit: WKS / wildbild

Die Factory Investors Lounge von Startup Salzburg bot auch in diesem Jahr wieder insgesamt zehn Startups eine Plattform, die Lösungen in unterschiedlichsten Bereichen wie digitale Gesundheit, künstliche Intelligenz, 3D-Druck und Energietechnologie entwickeln. Am 24. Oktober präsentierten sie in Salzburg ihre Ideen vor anwesenden Investor:innen und Business Angels, dem Publikum und einer Fachjury. Fünf von insgesamt zehn Pitches wurden übrigens von Frauen gehalten.

Jury-Preis und Publikumspreis

Der Jury-Preis ging in diesem Jahr an Small New World Laboratories, ein Spin-off der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität. Co-Gründerin Eva Rohde und ihr Team entwickeln Therapeutika aus menschlichen Zellen, die den körpereigenen Heilungsprozess nach medizinischen Eingriffen unterstützen sollen. Diese neuartigen biotechnologischen Ansätze zur Wundheilung stießen auf großes Interesse bei der Jury, die sich aus hochkarätigen Expert:innen zusammensetzte.

vlnr: Daniela Haunstein, Eva Rohde (Small New World Laboratories), Nataša Deutinger (Leiterin Startup Salzburg | (c) WKS / wildbild

Daniela Haunstein von invest.austria und Klaus Grössinger von Onsight Ventures hoben bei der Siegerehrung hervor, dass dieses Projekt das Potenzial hat, das Leben von sehr vielen Menschen zu verbessern. Aktuell wird noch Funding für die weitere Produktentwicklung und die klinischen Tests gesucht.

Den Publikumspreis sicherten sich David Riedl und Laurenz Sutterlüty mit ihrem Startup EnerCube. Ihre „Plug and Play“-Lösung zur Heizungsmodernisierung ermöglicht es, Wohnanlagen schnell und unkompliziert auf nachhaltige Wärmepumpensysteme umzurüsten. Auch Juror Markus Kainz von Gateway Ventures zeigte sich überzeugt, dass diese smarte Technologielösung Interesse bei Kund:innen und Investor:innen finden wird.

EnerCube: vlnr: David Riedl, Laurenz Sutterlüty | (c) WKS / wildbild

Eventtipp von Startup Salzburg: Salt’n’Venture 2025

Im Rahmen des Salzburger Innovations- und Technologieforums salz21 findet am 5. März 2025 zum zweiten Mal die Startup- und Investorenkonferenz Salt’n’Venture statt, die nationale und internationale Gründer:innen und Investor:innen zusammenbringt. Das Event richtet sich an alle, die ins

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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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