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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Die DropForce-Gründer Jakub Hamdard und Christian Mühl | (c) DropForce
Die DropForce-Gründer Jakub Hamdard und Christian Mühl | (c) DropForce

Es gibt für sie unzählige Einsatzmöglichkeiten, in den vergangenen Jahren dominieren sie aber vor allem eines: die Kriegsberichterstattung. Drohnen sind nicht nur zum Sinnbild für moderne Kriegsführung geworden, sondern auch zu einer Produktkategorie, die europäischen Scaleups mitunter Milliardeninvestments einbringt. Von dieser Kategorie ist das Wiener Startup DropForce aktuell noch weit entfernt, das Konzept, mit dem es antritt, ist aber durchaus ambitioniert und vor allem neu.

Drohne aus dem 3D-Drucker im Van oder Container

„Alle anderen Drohnen-Anbieter haben eine zentrale Fabrik und brauchen für den Bau einer Drohne meistens viel länger als nötig. Wir haben unsere Drohne so konzipiert, dass man sie von überall aus bauen kann”, sagt Jakub Hamdard. Er hat DropForce gemeinsam mit Christian Mühl gegründet. Beide bringen dabei Berufserfahrung aus dem Aerospace-Bereich mit.

Ein weiterer großer Unterschied zu anderen Anbietern: „Bei anderen Drohnen sind die Teile zusammengelötet. Daraus ergeben sich viele Fehlerquellen. Außerdem sind sie stark auf chinesische Bauteile angewiesen, die oft nicht halten, was sie versprechen”, so Hamdard. Die DropForce-Drohne kommt dagegen ohne Löten aus. Die Strukturteile und Module, etwa Kamera-Aufsätze, kommen aus dem 3D-Drucker; Platinen, Motoren und Propeller werden in Europa produziert und vom Startup als Bausatz dazugeliefert. „Man kann die Teile im 3D-Drucker aktuell in ca. 20 Minuten drucken und braucht dann zehn bis 15 Minuten, um die Drohne zusammenzubauen”, sagt der Gründer.

Und dieser Vorgang soll künftig eben nicht in einer einzelnen Fabrik, sondern in kompakten Einheiten direkt beim Kunden passieren, in einem Van oder Container, so die Vision. Denkt man an den DefenseTech-Bereich, heißt das: direkt an der Front. Die Vans bzw. Container sollen dann verkauft, die Produktion lizenziert werden. „Mit dem Van wäre man komplett mobil. Er kann direkt am Einsatzort innerhalb von Minuten Drohnen produzieren, die dann gleich losstarten können”, skizziert Hamdard.

So ein Einsatzort könnte etwa auch der Schauplatz einer Naturkatastrophe sein. In der Kundenansprache fokussiere man aber aktuell primär auf den Verteidigungsbereich. Dort will man, wenn alles nach Plan läuft, um den Jahreswechsel in die ersten Pilotprojekte starten.

Sechsstelliges Investment von BarnVentures und deutscher LNX GmbH

Bereits im Sommer holte sich DropForce für seine Expansionspläne auch ein Investment. BarnVentures rund um Filip Zganjer und die deutsche LNX GmbH stiegen mit einem sechsstelligen Betrag ein und sicherten sich jeweils 20 Prozent am Unternehmen. „Die Idee von einer dezentralen Massenproduktion im Baukasten-System hat mir so gut gefallen. Eine zentrale Produktionsstätte ist in Zeiten wie diesen gefährlich”, kommentiert Zganjer im Gespräch mit brutkasten. Das Startup unterstütze man nun nicht nur mit Geld, sondern auch durch Beratung.

Das Kapital sei bislang vor allem in die Weiterentwicklung, aber auch in Personalkosten geflossen, sagt Hamdard. Zudem sei man aktuell auch im Prozess der Patentanmeldung. Und auch an weiteren Drohnen-Modellen arbeite man bereits. Denn, so die Vision: „Kunden können sich später dann aus einem Portfolio genau die Drohnen aussuchen, die sie gerade brauchen. Wir haben schon einige Ideen, was man machen kann.”

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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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