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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Neuer CEO bei CycloTech: Marcus Bauer (c) CycloTech

Mit Vorfreude blickt Bauer auf seine neue Aufgabe: „CycloTech ist für mich ein Unternehmen mit beispielloser Innovationskraft. Die CycloRotor-Technologie bietet Möglichkeiten, die die Luftfahrt nachhaltig verändern werden“. Der neue CEO freue sich darauf, „gemeinsam mit dem Team an dieser spannenden Zukunft zu arbeiten, die Entwicklung neuer elektrischer Antriebe voranzutreiben und die Luftmobilität zu revolutionieren“.

Neuer CEO besitzt “Innovationsgeist”

Der künftige CEO Marcus Bauer bringt über 20 Jahre Erfahrung in Führungspositionen mit. Zuvor war er unter anderem bei internationalen Unternehmen wie Airbus, Siemens und Rolls-Royce tätig. Laut Presseaussendung begleitete er in seiner Karriere bereits „zahlreiche technologische Durchbrüche“.

Mit seinem „technischen Know-how“, seiner „strategischen Führungsstärke“ und seinem „Innovationsgeist“ gilt Bauer als ideale Besetzung für die CEO-Position. Seine Aufgabe wird es sein, CycloTech in der Wachstumsphase zu unterstützen und das Unternehmen zu einem bedeutenden Akteur in der Luftfahrtindustrie zu entwickeln.

Kinsky bleibt trotz Rücktritt im Unternehmen

Nach sieben Jahren im Unternehmen übergibt Hans-Georg Kinsky nun seine Position als CEO. Stolz blickt er auf den Erfolg der letzten Jahre zurück: „Die Entwicklung der CycloRotor-Technologie war eine faszinierende Reise, und ich bin dankbar für die engagierte Zusammenarbeit unseres Teams. Mit Dr. Marcus Bauer als neuem CEO sind wir bestens aufgestellt, um unsere Vision einer nachhaltigen, elektrischen Luftmobilität weiter zu realisieren“.

Im Jahr 2016 übernahm Kinsky als Gesellschaftervertreter die Rolle als CEO. Unter seiner Leitung entwickelte sich CycloTech zu einem bedeutenden Anbieter von Antriebssystemen für die Luftfahrt. Nach seinem Rücktritt bleibt er dem Unternehmen als Beiratsmitglied erhalten.

CycloTech entwickelte Modell für fliegende Autos

Das Linzer Startup CycloTech bezeichnet sich selbst als weltweit führendes Unternehmen für Antriebssysteme in der Luftfahrt, die auf dem Voith-Schneider-Prinzip basieren. Es entwickelte ein elektrisch betriebenes 360°-Schubvektor-Antriebssystem. Dabei ermöglichen elektrisch angetriebene CycloRotoren eine direkte Variation der Schubkraft in Größe und Richtung auf einer vollständigen Kreisbahn. Damit unterscheidet sich das System von herkömmlichen Flugzeugantrieben (Düsen, Propeller, Rotoren), die nur Schub in eine Richtung erzeugen können.

Erst Anfang November präsentierte CycloTech einen Prototypen eines Fluggeräts, den „BlackBird“ – brutkasten berichtete. Dieses Konzept soll zukünftig die Entwicklung fliegender Autos mit einem neuartigen Antriebssystem ermöglichen. Langfristig verfolgt das Unternehmen das Ziel, individuelle Luftmobilität in den Alltag zu integrieren.

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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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