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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.

/booking-com/

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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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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Dominik Meisinger

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Trotz Bankpleiten: US-Notenbank erhöht Zinsen erneut

Die jüngsten Pleiten im US-Bankensektor haben die Notenbank Federal Reserve nicht von einer weiteren Zinserhöhung abgehalten. Wenn sich die Wirtschaft so entwickle wie erwartet, gebe es keinen Grund für Zinssenkungen, sagte Notenbank-Chef Jerome Powell.

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Gleich mehrere Bankpleiten haben in den vergangenen Wochen in den USA für Unsicherheit am Kapitalmarkt gesorgt. Mit Spannung wurde daher die dieswöchige Zinsentscheidung der Notenbank Federal Reserve (Fed) erwartet. Und diese ließ sich durch die Schwierigkeiten im Bankensektor zumindest nicht von einer weiteren Zinserhöhung abhalten. In der zweitägigen Zinssitzung beschlossen die Notenbanker eine weitere Erhöhung um 0,25 Prozentpunkte. Damit liegt der US-Leitzins nun in einer Bandbreite zwischen 4,75 und 5 Prozent. Es war die neunte Zinserhöhung in Folge.

Eine Mehrheit der Analyst:innen an der Wall Street hatte diesen Schritt erwartet. Einige waren jedoch auch von einem Aussetzen der Zinserhöhungen ausgegangen. Notenbank-Chef Jerome Powell betonte in seiner Pressekonferenz aber, dass der Inflationsdruck in den USA weiter hoch bleibe. Im Februar lag die US-Inflationsrate bei 6 Prozent.

Finanzmärkte reagieren mit Kursverlusten

Von Zinssenkungen zur Stützung der Wirtschaft wollte Powell nichts wissen: Die Notenbank erwarte ein schwächeres Wachstum, eine etwas höhere Arbeitslosigkeit und einen langsamen Rückgang der Inflationsrate. „Wenn sich die Wirtschaft im Großen und Ganzen im Einklang mit diesen Erwartungen entwickelt, wird es nicht angebracht sein, die Zinsen in diesem Jahr zu senken“, sagte Powell.

Die Finanzmärkte reagierten mit Kursverlusten. Alle wichtigen US-Aktienindizes beendeten den Handelstag deutlich im Minus. Der S&P-500 verlor knapp 1,7 Prozent, für den technologielastigen Nasdaq-100 ging es um 1,4 Prozent abwärts. Auch der Kryptomarkt gab nach der Zinsentscheidung spürbar nach. Der zuletzt deutlich gestigenene Bitcoin-Kurs fiel direkt danach von über 28.000 Dollar auf zwischenzeitlich unter 27.000 Dollar.

Fed hält US-Bankensystem für „gesund und robust“

In den USA waren in den vergangenen Wochen mehrere Banken zahlungsunfähig geworden – darunter etwa die beiden krypto-affinen Finanzinstitute Silvergate und Signature Bank. Für noch mehr Aufsehen sorgte aber die Pleite der Silicon Valley Bank. Sie wurde vor rund zwei Wochen von den US-Behörden geschlossen. US-Finanzministerin Janet Yellen, Notenbank-Chef Powell und der staatliche Einlagenfonds kündigten damals an, dass sämtliche Bankeinlagen gesichert würden – an sich hätte dies nur für Einlagen von 25.000 Dollar pro Konto gegolten.

Die Fed hatte angesichts der Turbulenzen im Banken-Sektor kurzfristig ein neues Programm namens Bank Term Funding Program (BTFP) aufgestellt, mit dem in Not geratene Banken Liquidität von der Notenbank erhalten können. Dies sei notwendig gewesen, damit sich eine lokale Krise nicht zu einer Vertrauenskrise ausweite, sagte Powell nun. Grundsätzlich halte er das Bankensystem in den USA aber für „gesund und robust“.

Die Fed hat Anfang 2022 begonnen, die Zinsen zu erhöhen. Damals lag der Leitzins in einer Spanne zwischen 0 und 0,25 Prozent. In weiterer Folge erhöhte die Fed ihr Tempo bei den Zinserhöhungen deutlich, sodass der Leitzins innerhalb eines Jahres das derzeitige Niveau von 4,75 bis 5,00 Prozent erreichte. Hintergrund ist der Kampf gegen die hohe Inflation.

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