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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(v.l.n.r.): Wolfgang Kern, CEO Schrack Seconet AG; Martina Eder, CFO Schrack Seconet AG; Fabian Degenhart, Geschäftsführer Buildtelligent; Christian Pichl, Geschäftsführer Buildtelligent | (c) Schrack Seconet AG
(v.l.n.r.): Wolfgang Kern, CEO Schrack Seconet AG; Martina Eder, CFO Schrack Seconet AG; Fabian Degenhart, Geschäftsführer Buildtelligent; Christian Pichl, Geschäftsführer Buildtelligent | (c) Schrack Seconet AG

Die Überlastung von Pflegekräften ist ein Dauerthema in den Medien. Entlastung ist aber nicht nur über mehr Personal, das bekanntlich fehlt, sondern auch über technologische Hilfsmittel möglich. Da setzt das 2020 gegründete Wiener Startup Buildtelligent mit seinem Pflegeassistenzsystem Carechamp (ehem. RafiCare) an.

Carechamp: “Offenes Ökosystem” für digitale Hilfsmittel im Pflegebereich

Dieses führt als “offenes Ökosystem” unterschiedlichste digitale Lösungen, Sensoren und Software-Anwendungen in der Pflege zusammen – sowohl vom Startup selbst angebotene, als auch “alle gängigen Kommunikationssysteme” anderer Anbieter. “Interoperabilität ist ein zentraler Bestandteil unserer DNA”, erklärt dazu Fabian Degenhart, Geschäftsführer und CTO von Buildtelligent. “Unser System lässt sich nahtlos in jede Umgebung integrieren und je nach Anforderung in jedes Pflegezimmer einfügen.”

Schrack Seconet Gruppe kauft Buildtelligent

Nun wurde Buildtelligent für einen nicht genannten Betrag mehrheitlich von der Schrack Seconet Gruppe übernommen, die auf Kommunikations- und Sicherheitssysteme im Gesundheitswesen spezialisiert ist. Laut wirtschaft.at hält die Gruppe nun 80 Prozent am Untenrnehmen, der Rest entfällt auf die beiden Gründer.

“Wir möchten die Pflege positiv revolutionieren und dem Fachkräftemangel entgegenwirken. Es ist uns besonders wichtig, Pflegekräfte in ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen und die Sicherheit für ältere Menschen zu erhöhen. Mit Schrack Seconet an Bord können wir noch größer denken. Jetzt haben wir die Kraft, unsere ambitionierten Pläne umzusetzen”, kommentiert Buildtelligent-Co-Founder und Geschäftsführer Christian Pichl.

System soll Berufsfeld attraktiver machen

Und Wolfgang Kern, Vorstand der Schrack Seconet AG, erklärt: “Wir kennen alle die Schwierigkeiten, mit denen der Pflegebereich zu kämpfen hat. Mit Carechamp wollen wir einen echten Beitrag leisten – die Pflegekräfte und auch die Bewohnerinnen und Bewohner dabei unterstützen, ihren herausfordernden Alltag zu meistern.”

Carechamp biete die Chance, das aktuell knappe und oft überlastete Personal, etwa durch die Verringerung unnötiger Laufwege, effizienter einzusetzen und das Berufsfeld der Pfleger:innen durch einen Digitalisierungsschub attraktiver zu machen. Pflegeeinrichtungen würden darüber hinaus von der Wirtschaftlichkeit des Systems profitieren, sodass eine Win-win-Situation entstehe, heißt es vom Unternehmen weiter.

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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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