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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Alle Gewinner beim Edison 2026 | (c) Cityfoto Pelzl-Mairwöger
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Mit dem Edison 2026 wurde gestern ein weiteres Mal der von tech2b organisierte oberösterreichische Gründungs- und Innovationspreis vergeben. Ausschlaggebend für die Vergabe sind laut tech2b Innovationskraft, Umsetzbarkeit und klares Marktpotenzial. „Der Edison ist weit mehr als ein Ideenwettbewerb. Er ist ein Sprungbrett für Gründerinnen und Gründer und ein wichtiger Baustein im oberösterreichischen Innovationsökosystem“, kommentiert tech2b-Geschäftsführer Lukas Keplinger.

Vergeben wurden Preise in den Kategorien HighTech, GreenTech, MedTech und Pionier:innen sowie die zwei Sonderpreise Edison ChangeMaker für fortgeschrittene Startups und Edison Alva für Corporate-Startup-Collaboration-Projekte. Die Preisgelder betrugen insgesamt rund 50.000 Euro.

Das sind die Sieger des Edison 2026

Kategorie Pionier:innen: bloomnow

Bloomnow aus dem Bezirk Urfahr-Umgebung entwickelt eine digitale Plattform für Familien mit neurodivergenten Kindern und deren Umfeld. Die Lösung verbindet wissenschaftlich fundiertes Wissen mit personalisierten Unterstützungsangeboten und passenden Kontakten mit Expertinnen und Experten. Mithilfe eines intelligenten Matching-Ansatzes sollen Eltern, Pädagoginnen und Pädagogen sowie Betreuungspersonen genau jene Informationen, Werkzeuge und Hilfestellungen erhalten, die ihren individuellen Bedürfnissen entsprechen. Damit will bloomnow dazu beitragen, die Lücke zwischen Diagnose, Orientierung und konkreter Unterstützung im Alltag zu schließen. Das Unternehmen erhielt ein Preisgeld von 5.000 Euro, gesponsert von der Sparkasse OÖ. Weitere Sponsoren sind Creative Region Linz und Kunstuniversität Linz.

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Kategorie Greentech: PrintReClaim

PrintReClaim aus dem Bezirk Gmunden entwickelt eine kompakte Recyclinganlage, die Kunststoffabfälle direkt vor Ort zu hochwertigem 3D-Druck-Filament verarbeitet. Die Lösung macht unterschiedliche Kunststoffe wie PET-Flaschen oder Verpackungen für den 3D-Druck wieder nutzbar und soll so einen dezentralen Recyclingkreislauf ermöglichen. Dadurch sollen Materialkosten und CO₂-Emissionen reduziert und Kunststoffabfälle in wertvolle Ressourcen verwandelt werden. Das Startup erhielt ein Preisgeld von 5.000 Euro gesponsert von Siemens OÖ.

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Kategorie Medtech: Wholomics

Wholomics aus dem Bezirk Ried im Innkreis entwickelt einen kosteneffizienten Bluttest zur Früherkennung mehrerer Krebsarten aus einer einzigen Blutprobe – brutkasten berichtete bereits. Mithilfe einer Kombination aus Metabolomik und Künstlicher Intelligenz analysiert die Lösung stoffwechselbedingte Veränderungen im Blut, um frühzeitig Hinweise auf verschiedene Krebsarten zu erkennen. Dadurch sollen gezielte medizinische Folgeuntersuchungen ermöglicht und die Krebsfrüherkennung verbessert werden. Das Startup erhielt ein Preisgeld von 5.000 Euro gesponsert von GE HealthCare.

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Kategorie Hightech: Flatwise

Flatwise aus Linz entwickelt eine KI-gestützte Plattform für die effiziente und transparente Verwaltung von Immobilien (brutkasten berichtete bereits). Die Lösung automatisiert zentrale Prozesse wie Dokumentenmanagement, Fristenkontrolle, Finanzverwaltung und Mieterkommunikation und soll Vermieter:innen so dabei unterstützen, ihre Immobilien eigenständig und kosteneffizient zu verwalten. Damit will Flatwise eine moderne Alternative zu klassischen Hausverwaltungen und herkömmlichen Verwaltungstools bieten. Das Startup bekam ein Preisgeld von 5.000 Euro, gesponsert von KGG UBG und dem OÖ HightechFonds.

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Kategorie ChangeMaker: Diamens

Diamens aus Linz entwickelt einen nichtinvasiven Test zur frühzeitigen Erkennung von Endometriose auf Basis von Menstruationsblut – brutkasten berichtete bereits. Die Lösung soll eine einfache und patientinnenfreundliche Diagnose ermöglichen und damit die oft jahrelange Wartezeit bis zur Erkennung der Erkrankung deutlich verkürzen. Damit will Diamens einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Frauengesundheit leisten. Das Startup erhielt ein PR-Paket im Wert von etwa 15.000 Euro, gesponsert von der WKOÖ.

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Kategorie Edison Alva: Internorm International GmbH und quomatic.ai GmbH

Der Edison Alva 2026 geht an die Zusammenarbeit von Internorm International GmbH und dem oberösterreichischen KI-Startup Quomatic. Gemeinsam entwickeln die Partner seit mehreren Jahren KI-Lösungen für zentrale Geschäftsprozesse, darunter intelligente Kundenberatung, Vertriebsunterstützung und Prognosemodelle. Eine Bewerbung für den Preis war nicht möglich, die Nominierung erfolgte durch den PIER-4-Leadberaterkreis. Die Gewinner erhielten Medienpräsenz in Form eines PR-Pakets in Höhe von rund 10.000 Euro, gesponsert von PIER 4 mit den weiteren Sponsoren Chefinfo und Die Macher.

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AI Summaries

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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