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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Co-Founder und CEO Holger Plasser | (c) Voidsy

Wer voidsy besuchen will, muss in Wels nicht weit gehen. Nur wenige Schritte vom Bahnhof entfernt, in einem unscheinbaren, ehemaligen Bahngebäude, hat das Startup seit dem Sommer 2025 sein Quartier bezogen. In der angeschlossenen Lagerhalle stapeln sich die Test-Bauteile der Kund:innen, manche mehrere Meter lang. Viele bestehen aus jenem Compositematerial, das in der Luft- und Raumfahrt längst Standard ist: Im Inneren verbirgt sich eine feine Wabenstruktur, leicht und zugleich hochfest. Genau auf die zerstörungsfreie Prüfung solcher Materialien hat sich voidsy spezialisiert.

Im Büro hängt, fast wie ein Gruß an die Geschichte des Gebäudes, eine alte Bahnuhr in Blau an der Wand. Der Blick der Besucher:innen fällt aber zuerst auf etwas anderes: die Auszeichnungen entlang der Wand. 2025 holte voidsy beim Oberösterreichischen Landespreis für Innovation in der Kategorie Kleine und mittlere Unternehmen Platz 1, im März 2026 folgte der Österreichische Gründungspreis Phönix in der Kategorie „Startup“. Sichtbare Belege dafür, dass aus der Ausgründung einer Forschungsgruppe der Fachhochschule Oberösterreich in wenigen Jahren ein ernstzunehmender DeepTech-Player geworden ist.

Eine dritte Dimension für die Materialprüfung

Gegründet wurde voidsy 2022 von CEO Holger Plasser gemeinsam mit den drei Co-Gründern Gernot Mayr, Günther Mayr und Gregor Thummerer, alle zuvor wissenschaftliche Mitarbeiter an der FH Oberösterreich am Campus Wels. Mit dem 3D V-ROX hat das Team ein System entwickelt, das Bauteile berührungslos auf innere Defekte untersucht. Die Besonderheit: Während herkömmliche Thermografiesysteme ein zweidimensionales Bild liefern, extrahiert die Software von voidsy eine dritte Dimension. „Damit weiß man nicht nur, dass ein Defekt da ist, sondern auch, in welcher Tiefe er liegt“, erklärt Plasser. Eine essenzielle Information, denn viele Bauteile werden repariert und nicht ersetzt.

(c) Voidsy

Gesucht werden Subsurface-Defekte, also Unregelmäßigkeiten unter der Oberfläche. Bei Compositematerialien sind das etwa Porosität, die in der Fertigung entsteht, oder Delaminationen, bei denen sich einzelne Materiallagen voneinander lösen, ausgelöst beispielsweise durch Vogelschlag oder Hagel. „Das Tückische ist, dass die Oberfläche nach dem Aufprall zurückfedert und mit freiem Auge nichts zu erkennen ist“, so Plasser. Im Inneren kann die Festigkeit aber kritisch geschwächt sein.

Mobil bis zum 110-Meter-Rotorblatt

Weil das System mobil ist, kann voidsy auch dort prüfen, wo Bauteile nicht ins Labor passen. In Frankreich und Spanien etwa inspiziert das Unternehmen Rotorblätter von Windturbinen, bei Offshore-Anlagen mit einer Länge von bis zu 110 Metern. Fokusmarkt bleibt aber die Luft- und Raumfahrt, wo gesetzliche Vorschriften eine hundertprozentige Prüfung verlangen. 

(c) Voidsy

Seit dem ersten brutkasten-Porträt hat sich einiges getan. Im Juni 2025 erklärte voidsy die CE-Konformität, seither ist das europäische Seriengerät am Markt. Rund 15 Geräte hat das Unternehmen bislang verkauft. Aktuell arbeitet das Team an der UL-Zertifizierung für den US-Markt, wofür eigens Prüfer:innen aus den USA nach Wels anreisen. Patente hält voidsy in Europa, den USA, China, Hongkong und Japan.

Wie die aws-Förderung den Weg geebnet hat

Möglich gemacht hat diesen Weg auch eine durchdachte Förderstrategie. voidsy wurde über die Austria Wirtschaftsservice (aws) gefördert: Den Start machte das Programm aws Preseed DeepTech, mit dem das Startup die Grundlagen für seine Thermografie-Technologie legte. Aktuell befindet sich voidsy im aws Seedfinancing DeepTech. „Das hat uns die Möglichkeit gegeben, das Team so aufzustellen, dass wir den Proof of Concept aus dem Preseed über den Proof of Market hinaus zu den ersten Schritten in Richtung Markt führen konnten“, sagt Plasser.

Das aktuelle Projekt zielt auf die wirtschaftliche Umsetzung des 3D V-ROX-Systems für faserverstärkte Kunststoffe und andere Materialien ab. Aufbauend auf den Erfolgen des aws Preseed DeepTech soll das Seedfinancing die Skalierung und Marktdurchdringung vorantreiben und die industrielle Qualitätskontrolle effizienter und nachhaltiger gestalten. Über die finanzielle Unterstützung hinaus half die aws dem Startup schon früh bei der Ausarbeitung eines Schutzrechtskonzepts und des Geschäftsmodells.

Organisches Wachstum, offen für Gespräche

Den Großteil seines Wachstums finanziert voidsy aus dem Cashflow, organisch und profitabel. „Ich bin ein Freund des organischen Wachstums“, sagt Plasser. Für Investmentgespräche ist man dennoch offen, gerade aus dem US-Verteidigungsumfeld gebe es Interesse. Eine eigene US-Gesellschaft schließt Plasser mittelfristig nicht aus. Die Vision bleibt: einer der führenden Anbieter in der zerstörungsfreien Materialprüfung zu werden.


Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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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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