Personalisierte Empfehlungen haben in den letzten Jahren eine zunehmend wichtigere Rolle im Tourismus und der Hotellerie eingenommen. Durch den Einsatz von Empfehlungssystemen können Hotels ihren Gästen maßgeschneiderte Angebote und Informationen anbieten. Diese basieren auf den individuellen Vorlieben und Interaktionen der Gäste. Diese personalisierte Kommunikation trägt nicht nur zur Steigerung der Kundenzufriedenheit bei, sondern ermöglicht auch eine effizientere Nutzung von Ressourcen und eine Optimierung der Betriebsabläufe.
Im Rahmen einer Kooperation zwischen Wissenschaft und Praxis entstand in Zusammenarbeit mit ADDITIVE eine Masterarbeit an der Universität Innsbruck. Ass.-Prof. Dr. Eva Zangerle, Expertin für Empfehlungssysteme und User Modeling, Philip Handl, Master-Student mit praktischer Erfahrung als Softwareentwickler, und Simon Knoll, Senior Softwareentwickler bei ADDITIVE, bilden das Team aus Wissenschaft und Praxis. Ziel der Zusammenarbeit ist es, innovative Ansätze für Empfehlungssysteme zu entwickeln, die auf dem Verhalten der Nutzer basieren und personalisierte Empfehlungen für den Tourismussektor ermöglichen.
Im Rahmen einer Kooperation zwischen Wissenschaft und Praxis entstand in Zusammenarbeit mit ADDITIVE eine Masterarbeit an der Universität Innsbruck. Ass.-Prof. Dr. Eva Zangerle, Expertin für Empfehlungssysteme und User Modeling, Philip Handl, Master-Student mit praktischer Erfahrung als Softwareentwickler, und Simon Knoll, Senior Softwareentwickler bei ADDITIVE, bilden das Team aus Wissenschaft und Praxis. Ziel der Zusammenarbeit ist es, innovative Ansätze für Empfehlungssysteme zu entwickeln, die auf dem Verhalten der Nutzer basieren und personalisierte Empfehlungen für den Tourismussektor ermöglichen.
“Ich werde selbst in meinem Alltag auf diversen Webseiten ständig mit personalisierten Empfehlungen konfrontiert. Dabei fasziniert mich die stetige Verbesserung dieser Vorschläge. Daher war das Thema dieser Arbeit ein guter Anlass, mich näher mit diesem Forschungsgebiet auseinanderzusetzen.”
- Philip Handl
Wissenschaftlicher Hintergrund
Empfehlungssysteme nutzen komplexe Algorithmen, um dem Nutzer für ihn besonders relevante Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte vorzuschlagen. Traditionelle Empfehlungssysteme basieren oft auf sogenannten kollaborativen Filtern. Hierbei werden Verhaltensmuster von Benutzergruppen analysiert, um Ähnlichkeiten zwischen Nutzern zu ermitteln und darauf basierend Empfehlungen zu erstellen.
Ass.-Prof. Dr. Eva Zangerle erklärt: “Die aktuelle Forschung konzentriert sich mittlerweile hingegen verstärkt auf "Deep Learning"-Ansätze, bei denen künstliche neuronale Netze eingesetzt werden, um Nutzerverhalten besser zu verstehen und genauere Vorhersagen zu treffen. Solche Empfehlungssysteme erfassen das Verhalten von Nutzern über verschiedene Sitzungen auf unterschiedlichen Internetseiten hinweg und identifizieren Muster, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen.”
Ass.-Prof. Dr. Eva Zangerle erklärt: “Die aktuelle Forschung konzentriert sich mittlerweile hingegen verstärkt auf "Deep Learning"-Ansätze, bei denen künstliche neuronale Netze eingesetzt werden, um Nutzerverhalten besser zu verstehen und genauere Vorhersagen zu treffen. Solche Empfehlungssysteme erfassen das Verhalten von Nutzern über verschiedene Sitzungen auf unterschiedlichen Internetseiten hinweg und identifizieren Muster, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen.”
Relevanz für die Hotellerie
Im Hotelgewerbe und Tourismussektor stehen Gäste heutzutage vor einer Vielzahl von Optionen und Angeboten auf digitalen Plattformen. Personalisierte Empfehlungen bieten eine Möglichkeit, diesen Gästen genau das zu bieten, wonach sie suchen, und ihnen ein optimales und personalisiertes Nutzererlebnis zu bieten. Der Mehrwert des Nutzers bzw. Gastes steht hierbei stets im Vordergrund.
Simon Knoll, über die Anwendungsbeispiele für personalisierte Empfehlungen:
Simon Knoll, über die Anwendungsbeispiele für personalisierte Empfehlungen:
- Personalisierte Kommunikation:
Mit Hilfe des Fortschritts im Bereich der personalisierten Empfehlungen ist es für Hotels möglich, ihre Kommunikation individuell an ihre Gäste anzupassen. Basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben der Gäste können maßgeschneiderte Angebote, Zimmeroptionen oder Dienstleistungen empfohlen werden.
- Optimierung von Arbeitsabläufen:
Durch die Vorhersage des Nutzerverhaltens können Hotels ihre Arbeitsabläufe im laufenden Betrieb besser planen und ihre Marketing- und Verkaufskampagnen effizienter ausrichten. Dadurch können sie ihre Ressourcen besser nutzen und das Kundenerlebnis verbessern.
- Erweiterte Marktsegmentierung:
Die Analyse des Nutzerverhaltens ermöglicht eine feinere Marktsegmentierung für Hotels. Spezifische Zielgruppen können identifiziert und individuell angesprochen werden, um personalisierte Angebote und Erlebnisse zu schaffen.
- Identifizierung von Wunschkunden:
Die Erkenntnisse aus der Nutzerdatenanalyse können dazu genutzt werden, „Wunschkunden“ zu identifizieren und gezielt anzusprechen. Diese besonders wertvollen Kunden können mit speziellen Angeboten und Services verwöhnt werden, um ihre Bindung an das Hotel zu stärken.
"Solche Empfehlungssysteme erfassen das Verhalten von Nutzern über verschiedene Sitzungen auf unterschiedlichen Internetseiten hinweg und identifizieren Muster, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen.”
- Ass.-Prof. Dr. Eva Zangerle
Fazit
Die enge Zusammenarbeit von Wissenschaft und Praxis zeigt, wie wichtig personalisierte Empfehlungen im Tourismus und in der Hotellerie sind. Insgesamt tragen personalisierte Empfehlungen dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Gästebindung zu stärken. Wunschkunden können anhand ihrer Vorlieben und ihres Verhaltens identifiziert und gezielt angesprochen werden.
Durch die Vorhersage des Nutzerverhaltens können Arbeitsabläufe im Hotel optimiert und Ressourcen effizienter eingesetzt werden. Die dynamische Entwicklung von Empfehlungssystemen und deren Integration in die Hotellerie ermöglicht potentiellen Gästen nicht nur eine besondere User-Experience und hohe Nutzerfreundlichkeit, sondern bieten allgemein großes Potential für die Hotellerie.
Zentrale Ergebnisse aus Forschung & Entwicklung ermöglichen die ständige Weiterentwicklung und Optimierung hauseigener Marketing-Software und Dienstleistungen. ADDITIVE betreut seit über 20 Jahren touristische Leitbetriebe im digitalen Hotelmarketing sowie im Bereich der Marketing-Automatisierung durch Softwarelösungen.
Planen Sie ein unverbindliches Gespräch mit einem Mitarbeiter von ADDITIVE und erfahren Sie Möglichkeiten zur Optimierung des digitalen Hotelmarketings für Ihren Hotelbetrieb:
Durch die Vorhersage des Nutzerverhaltens können Arbeitsabläufe im Hotel optimiert und Ressourcen effizienter eingesetzt werden. Die dynamische Entwicklung von Empfehlungssystemen und deren Integration in die Hotellerie ermöglicht potentiellen Gästen nicht nur eine besondere User-Experience und hohe Nutzerfreundlichkeit, sondern bieten allgemein großes Potential für die Hotellerie.
Zentrale Ergebnisse aus Forschung & Entwicklung ermöglichen die ständige Weiterentwicklung und Optimierung hauseigener Marketing-Software und Dienstleistungen. ADDITIVE betreut seit über 20 Jahren touristische Leitbetriebe im digitalen Hotelmarketing sowie im Bereich der Marketing-Automatisierung durch Softwarelösungen.
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