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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Fit2Go, Blau Weiß Linz, Austria Wien, Hartberg, gesunde Ernährung,
(c) Fit2go - (v.l.n.r.) Patrick Vormair, Marketingmanager BW Linz, Sebastian Winklhamer, operativer Leiter Fit2go, Fabio Strauss, Kapitän BW Linz und Julian Kolar, Gründer Fit2go.

Das Linzer Startup Fit2Go von Founder Julian Kolar konnte sich bereits Anfang März ein Investment sichern. Damals erhielt das Unternehmen ein sechsstelliges Investment – angeführt wurde die Runde von Runtastic-Founder Florian Gschwandtner. Auch Thomas Baldinger, Alexander Kolar und Philipp Kuibus waren der Finanzierung beteiligt.

Fit2go: Auch Austria Wien und Hartberg dabei

Fit2go stellt Tiefkühlmahlzeiten her und vertreibt diese sowohl im B2B-Bereich als auch im B2C-Onlineshop. Das Unternehmen beliefert bereits zahlreiche Betriebskantinen und Fitnessstudios und hat sich nun erfolgreich im Profisport etabliert. Neben dem FC Blau Weiß Linz vertrauen auch andere Vereine wie Austria Wien und der TSV Hartberg auf die Ernährung der Linzer.

“Fit2go ist die ideale Mahlzeit für uns, vor allem nach dem Training. Die Gerichte können schnell und ohne großen Zeitaufwand zubereitet werden. Außerdem sind sie perfekt abgestimmt auf eine ausgewogene, gesunde und vor allem proteinhaltige Ernährung, was für uns als Leistungssportler sehr wichtig ist”, betont Fabio Strauß, Kapitän von Blau Weiß Linz.

Regionaler Fokus

Ein zentraler Aspekt der Philosophie von Fit2go ist die regionale und nachhaltige Herstellung der Produkte. Die Gerichte werden mit frischen, regionalen Zutaten zubereitet – dies passe perfekt zum Anspruch des Startups, die lokale Wirtschaft zu unterstützen und gleichzeitig den eigenen ökologischen Fußabdruck zu minimieren.

“Die Partnerschaft mit Blau Weiß Linz ist ein weiterer Meilenstein für uns”, sagt Founder Kolar. “Wir sind stolz darauf, dass unsere hochwertigen Mahlzeiten auch im Profisport geschätzt werden und freuen uns, Teil der Erfolgsgeschichte des Vereins zu sein.”

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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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