ROOMBONUS - 2.Jahr

Web-Content Mining, Text Analyse und Auswertung von Hotelangeboten und Zusatzleistungen

Programm / Ausschreibung BASIS, Basisprogramm, Budgetjahr 2016 Status abgeschlossen
Projektstart 27.10.2016 Projektende 31.10.2017
Zeitraum 2016 - 2017 Projektlaufzeit 13 Monate
Keywords

Projektbeschreibung

Das zweite Forschungsjahr baut auf den gewonnenen Erkenntnissen des ersten Forschungsjahres auf. Da wir sehr viele Rücksprachen mit der Hotellerie und den touristischen Verbänden geführt haben, haben sich einige neue Themen ergeben, die unseren Innovationsgrad anheben würden. Diese Punkte wollen wir im zweiten Forschungsjahr stemmen.
Zentrales Thema wird ein automatisiertes Datenmapping auf verschiedene Hotelmanagement Software Tools (sogenannte Channel Manager oder Property Management Systems). Hierzu benötigt man einen übergeordneten Standard, der die Komplexität ALLER touristischen Zusatzleistung abbildet.
Weiters wollen wir vermehrt auf Internationalisierung beim Text Mining für Hotelbeschreibungen setzen. Derzeit wurden vorwiegend englische und deutsche Beschreibungen für das Text Mining herangezogen. Wollen wir unsere Services internationalisieren, dann müssen wir auch multi-lingual die Texte untersuchen. Erster Testmarkt soll Spanien und Italien werden, wo noch sehr großer Nachholbedarf ist.
Eine überregionale Berechnungsmatrix für Zusatzleistungen soll uns in der Internationalisierung helfen. Im ersten Jahr haben wir zwar schon auf den Regionsbezug geachtet, wenn es um das Thema Zusatzleistungen gegangen ist (z.B. Skitickets nur in Regionen wo Skilifte sind). Die Matrix hat sich aber hier nur an die Bedürfnisse im eigenen Land Österreich bzw. in Deutschland und der Schweiz orientiert. Ein wenig wurde auch schon auf weitere EU-Länder geschaut, allerdings nur sehr rudimentär. Wir wollen nun eine weltweit einzigartige Berechnugsmatrix für Zusatzleistungen aufbauen, die weltweit eingesetzt werden kann (z.B. welche Zusatzleistungen kann ein Hotel in Finnland anbieten und welche Boni könnte ein Hotel in Hawaii anbieten?).
Weiters wollen wir einen eigenen "Bonus"-Recommender basierend auf der Empfehlungsmatrix imlpementieren. Eine starre Matrix für die Berechnung der Boni zu besitzen ist die eine Seite, einen sophisticted Algorithmus für die Empfehlung von Produkten zu haben ist die andere Seite. Daher wollen wir einen Recommender entwerfen, der Gastdaten mit Hoteldaten und Bonusdaten abgleicht und so noch bessere Empfehlungen gibt.
Zu guter letzt streben wir noch die Erweiterung der Matrix durch Einbindung von Pauschalreisen an. Mit diesem Vorhaben haben wir bereits im 1.Jahr begonnen. Allerdings nur auf einer sehr rudimentären Ausbaustufe. Dies wollen wir im 2. Jahr noch erweitern und einen Prototypen für Zusatzleistungen im Pauschalreisebereich entwickeln.