KI in der Reisebranche | KI in der Wirtschaft #79

Veröffentlicht: 2024-03-07

Haben Sie sich jemals gefragt, welchen Einfluss künstliche Intelligenz auf Ihre Reisen hat? Auch wenn Ihnen die Präsenz in der Tourismusbranche möglicherweise nicht direkt auffällt, erhalten Sie wahrscheinlich personalisierte Empfehlungen für Sehenswürdigkeiten. Oder vielleicht nutzen Sie Chatbots, um einen Flug oder ein Hotel zu buchen. Die Reisebranche erlebt dank künstlicher Intelligenz einen tiefgreifenden Wandel, und das ist erst der Anfang, denn sowohl große als auch kleinere Reiseunternehmen nehmen diese Veränderungen an. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

KI in der Reisebranche – Inhaltsverzeichnis:

  1. Wie kann die Reisebranche von der Implementierung von KI profitieren?
  2. Künstliche Intelligenz in Airbnb
  3. Expedia – die effektivste Implementierung von KI
  4. Trivago und die Optimierung von Unterkunftsbewertungen
  5. Zusammenfassung. Die Zukunft der KI in der Reisebranche

Wie kann die Reisebranche von der Implementierung von KI profitieren?

KI eröffnet der Reisebranche erhebliche Möglichkeiten und ermöglicht Kostenoptimierung, verbesserte Qualität des Kundenservice und höhere Einnahmen. Hier sind einige spezifische Vorteile:

  • Automatisierung von Backoffice-Prozessen , wie beispielsweise der Abwicklung von Buchungen. Das spart Zeit und senkt die Kosten,
  • Analyse von Kundenpräferenzen und -verhalten zur Personalisierung von Angeboten und Empfehlungen , was die Kaufchancen und die Loyalität zufriedener Touristen erhöht,
  • Chatbots, die die Kommunikation mit Kunden optimieren , frustrierende Wartezeiten minimieren und die Zufriedenheit bei der Nutzung des Dienstes erhöhen,
  • Dynamische Preissysteme, die auf Nachfrage und Angebot basieren, um den Umsatz zu maximieren.

Wie Sie sehen, kann KI die Tourismusbranche auf vielen Ebenen unterstützen. Darüber hinaus hilft es bei der effektiven Bewältigung der Saisonalität und beim Umgang mit unvorhersehbaren Ereignissen wie der COVID-19-Pandemie.

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Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Künstliche Intelligenz in Airbnb

Airbnb nutzt künstliche Intelligenz, um die Interessen der Nutzer zu erkennen, Suchergebnisse zu personalisieren und das Reiseerlebnis insgesamt zu verbessern.

Eines der Schlüsselprojekte bei Airbnb im Bereich KI ist das LATEX-System. Es wird zum Extrahieren von Eigenschaftsattributen wie Annehmlichkeiten oder Ansichten aus unstrukturierten Textdaten verwendet. Basierend auf diesen Informationen erstellt Airbnb personalisierte Unterkunftsempfehlungen, die auf die Vorlieben jedes Gastes zugeschnitten sind.

Darüber hinaus hat das Unternehmen ein proprietäres System zur Kategorisierung von Fotos von Mietobjekten entwickelt. Dank dieses Systems ist es unter anderem möglich, automatisch das beste Titelbild für eine bestimmte Kategorie auszuwählen, beispielsweise für Strand- oder Bergkulissen.

Airbnb entwickelt zudem intensiv maschinelle Lernmodelle, um die Qualität und Attraktivität von Inseraten zu bewerten. Diese werden später bei der Darstellung von Suchergebnissen verwendet. Je höher die Bewertung, desto weiter oben ist ein Eintrag platziert.

Expedia – die effektivste Implementierung von KI

Expedia implementiert intensiv Lösungen mit künstlicher Intelligenz in folgenden Bereichen:

  • Vorhersage des Customer Lifetime Value (CLV),
  • Generierung vielfältiger Reiseempfehlungen,
  • Optimierung von Ranking-Modellen.

Die maschinellen Lernsysteme (ML) von Expedia können den Customer Lifetime Value oder den Gesamtwert der Transaktionen eines Kunden im Laufe der Zeit genau schätzen. Diese Informationen werden später für Marketing- und Kundendienststrategien verwendet.

Das Unternehmen verbessert außerdem ständig seine Empfehlungsalgorithmen. Mit Mechanismen erhöht sie nun die Vielfalt der Reisevorschläge, sodass jeder Kunde das Passende findet.

Auch bei Expedia wird daran gearbeitet, die Modelle zu verbessern, die für das Ranking der Einträge in den Suchergebnissen verantwortlich sind. Es werden verschiedene Methoden getestet, darunter auch solche, die die Vielfalt der präsentierten Hotels oder Flüge erhöhen.

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Quelle: Investopedia (https://www.investopedia.com/)

Trivago und die Optimierung von Unterkunftsbewertungen

Trivago ist darauf spezialisiert, Unterkunftsangebote von mehr als 200 Partnerseiten zu finden und zu vergleichen. Die größte Herausforderung des Unternehmens besteht darin, die Hunderttausenden verfügbaren Hotels, Apartments und Unterkünfte richtig einzuordnen, sodass die relevantesten ganz oben in den Ergebnissen erscheinen.

Zu diesem Zweck nutzt Trivago intensiv maschinelle Lernmodelle. Sie nutzen unter anderem historische Daten zur Beliebtheit einer bestimmten Unterkunft und die Vorlieben von Gästen mit einem ähnlichen Profil.

Um den Benutzern jedoch nicht nur die beliebtesten und am häufigsten gewählten Ziele zu präsentieren, hat das Unternehmen einen speziellen Exploitation-Explorations-Mechanismus implementiert. Sein Zweck besteht darin, die Empfehlung bewährter, gut bewerteter Einträge mit der Erkundung weniger bekannter Einträge auf der Suche nach versteckten Schätzen in Einklang zu bringen.

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Zusammenfassung. Die Zukunft der KI in der Reisebranche

Künstliche Intelligenz durchdringt bereits heute nahezu jeden Aspekt der Reisebranche. Es unterstützt sowohl wichtige Geschäftsprozesse von Unternehmen als auch direkten Einfluss auf die Erlebnisse der Reisenden.

Experten gehen davon aus, dass die Rolle der KI in den kommenden Jahren weiter zunehmen wird. Neue Modelle des maschinellen Lernens ermöglichen ein noch besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse und die Schaffung personalisierter, einzigartiger Erlebnisse während der Reisen.

Um dies zu erreichen, muss jedoch ein Gleichgewicht zwischen der Digitalisierung und der Wahrung des Abenteuer- und Überraschungsmoments gefunden werden, das das Reisen so besonders macht. Die Zukunft des Tourismus gehört zweifellos der künstlichen Intelligenz.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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