​De technologie die reizen persoonlijker maakt

Iedereen die weleens reist, weet hoe lastig het kan zijn om keuzes te maken. Want welk van de 11.000 accommodaties in Rome ga je boeken? Uiteindelijk wil je één plek om te gaan slapen, dus begin je waarschijnlijk met het filteren van de zoekresultaten. Je doel is natuurlijk om de voor jou perfecte plek te vinden. Machine learning helpt om op een boekingsplatform precies die juiste plek te vinden. En hoewel we geen reisbureau meer binnen stappen, krijgen we op deze manier nog steeds persoonlijke suggesties.

Persoonlijke voorkeuren en accommodaties die bij je passen

Als groot reisplatform mensen toch een persoonlijke service bieden is een uitdaging. Je kunt niemand vertellen welke reis je wilt gaan maken en welke wensen je hebt. Of kan dat juist wel? Ook op digitale reisplatforms wordt het aanbod steeds beter afgestemd op de behoeftes die jij hebt. Dat is mogelijk dankzij het verzamelen van data en machine learning.

Platform Booking.com heeft meer dan 28 miljoen accommodaties in ruim 150.000 bestemmingen wereldwijd en 180 miljoen gastenreviews en daarmee de beschikking tot veel relevante reisgegevens. Dankzij machine learning kan het bedrijf zeer precieze en gerichte modellen trainen. Die geven klanten aanbevelingen die verrassend goed passen bij hun specifieke behoeften. Daarnaast geven ze zelfs aan welke voorkeuren dit type klant in de toekomst kan hebben. Personalisatie op een heel nieuw niveau dus.

Sawyer X, Principal Developer bij Booking.com legt uit: “Laten we zeggen dat je de kosten belangrijk vindt omdat je vaak reist. Of je besteedt graag geld aan attracties op je bestemming. Misschien heb je in het verleden vaak geboekt bij accommodaties met een fitnesszaal? Machine learning helpt ons dit allemaal te ontwarren en er een veel persoonlijkere ervaring van te maken, zodat klanten tijd besparen en wij een beter product kunnen maken.”

panauti-community-homestay
Panauti Community Homestay