Data Analytics

Data Analytics und Machine Learning

Neben der Markt- und Trendforschung nimmt in unserem Expertenteam das Thema Data Analytics und Machine Learning einen zunehmenden Stellenwert ein.

Die Ziele der Data Analytics und Machine Learning Projekte sind dabei divers. Mit Blick auf die Kommunikation und Kampagnen der Österreich Werbung und deren Partner ist das Ziel die Effektivität (die richtigen Dinge tun) und Effizienz (die Dinge richtig tun) zu steigern. Kampagnenerfolg wird transparent und vergleichbar gemacht. Dashboards und Analysen zeigen auf wo die Kommunikation zu optimieren ist. Neue Datenquellen (z.B. Buchungsdaten, Mobilfunkdaten, Ticketdaten) liefern eine bessere Entscheidungsgrundlage für die Kommunikation mit potenziellen Urlaubern oder unterstützen bei einer besseren Ausbalancierung der Nachfrage innerhalb von Österreich.

Im Bereich des Machine Learning ist das Ziel häufig eine Vorhersage. Wie lässt sich zum Beispiel auf Basis von Social Media Daten das Interesse für bestimmte Urlaubsthemen vorhersagen?

In Folge skizzieren wir einige Beispielprojekte aus unserem Team, um ein Gefühl für die Vielfalt und Möglichkeiten der Ansätze zu geben.

Statistik Dashboard - Märkteradar

In der Vergangenheit war es häufig der Fall, dass für die Darstellung und Analyse von Nächtigungs-, Ankunfts- oder Umfelddaten Excel-Tabellen als Grundlage dienten, die aus unterschiedlichen Quellen dezentral bezogen wurden. In der Zwischenzeit arbeiten die Mitarbeiter der Österreich Werbung mit einer zentralen Dashboardlösung mit den wichtigsten statistischen Sekundärdaten. Dazu wurden Schnittstellen zu statistischen Datenbanken (z.B. zu Statistik Austria) aufgebaut. Auswertungen zu Herkunftsländern, Tourismusregionen oder Benchmarkländern erfolgen nun interaktiv auf Knopfdruck.


Marketing Performance Monitoring

Viele Unternehmen haben vor allem im Marketing damit zu kämpfen, dass Kampagnen über eine Vielzahl unterschiedlicher Kanäle ausgespielt werden und die entsprechenden Kampagnendaten (Performance, Budgets, etc.) in zahlreichen Datensilos bunkern mit begrenzten Möglichkeiten für eine umfassende Transparenz und zentrale Analyse. Erstmals im Rahmen der internationalen Radkampagne haben wir für die Kampagnenverantwortlichen der Österreich Werbung und der touristischen Partner eine zentrale BI-Lösung geschaffen, mit der die komplette Kampagnenperformance in allen Kanälen vergleichbar gemacht wird. Dazu wurden Schnittstellen zu den Ausspielungssystemen (z.B. Facebook, Google, Adserver, digitale Vermarkter, Sprinklr) aufgebaut, die Daten modelliert und über ein zentrales Dashboard visualisiert. Das Dashboard inklusive Rechteverwaltung wurde für die Kampagnenpartner in die B2B Seite der ÖW integriert und erlaubt nun als „Single Source of Truth“ die gemeinsame Analyse und das Reporting der Kommunikationsmaßnahmen.

Darstellung unten: Dummy Zahlen


Realtime Buchungsdaten Easybooking

Im Rahmen einer Kooperation mit dem Hotelsoftwareanbieter easybooking haben wir die Darstellung von Realtime-Buchungsdaten nach Österreich initiiert. Derzeit steht ein großer Monitor mit einer digitalen Weltkarte bei uns in der Österreich Werbung am Empfang. Auf der Weltkarte sind Live-Buchungsdaten aus dem easybooking-System zu sehen. Man sieht z.B., dass jetzt in dieser Sekunde ein Urlauber in Amsterdam einen Urlaub in Serfaus bucht, wie hoch der Umsatz ist und über welchen Kanal gebucht wird. In der statistischen Analyse im Hintergrund können wir ablesen, wie hoch die Auslastung der Betriebe in den nächsten Wochen und Monaten ist (Prognosemöglichkeit). Easybooking hat derzeit die Software bei mehr als 3.000 Betrieben der Ferienhotellerie (eher ländlicher Raum) in Österreich im Einsatz.


Tripadvisor Forenauswertung – Machine Learning zur Optimierung von Kommunikationszeitpunkten

Wir haben 2017 das erste Projekt mit Einsatz von Machine Learning umgesetzt, um aus großen Datenmengen „Smart-Data“ zu machen. Im Projekt mit der TU Wien wurden ca. 50.000 Posts von potenziellen Urlaubern analysiert, die auf Tripadvisor Fragen an die Community gestellt haben. Teilweise planten sie sehr konkret einen Urlaub z.B. in Wien, teilweise suchten sie Inspiration für ihre nächste Reise.

Das Team der TU Wien hat diese Userfragen (Posts) mittels Webscraping für die digitale Analyse gesammelt. Pro Post wurden zusätzliche Informationen wie z.B. die Herkunft (Land, Stadt) der Anfrage, Zeitstempel, Geschlecht des Fragenstellers, etc. miterfasst. In einem zweiten Schritt wurde ein Datenset (1.000 Posts) für das Training eines Algorithmus händisch kategorisiert. Ein Computer-Algorithmus lernte nun auf Basis dieser Kategorisierungen und codierte automatisch die restlichen 49.000 Posts. Handelt es sich z.B. um eine konkrete Planungsfrage, eine Destinationswahl, etc.? In Kombination mit den Datums- und Herkunftsinformationen wurde aus den Daten Smart Data. Es konnten Hinweise für den richtigen Zeitpunkt von Kommunikationsmaßnahmen gefunden werden.


ÖW Social Media Bilder – AI Klassifizierung

In einem AI-Projekt sind wir unter anderem der Frage nachgegangen, welche visuellen Inhalte in den Sozialen Netzwerken bei der Zielgruppe besonders gut ankommen, um die Bildsprache gezielt optimieren zu können. Dafür wurden von dem irischen Start-up Picassolab die Motive von mehr als 2.000 Bildern und Videos, die die Österreich Werbung innerhalb von 12 Monaten international ausgespielt hat (paid und organic) mittels Machine Learning (Anwendung Bilderkennungsverfahren Convolutional Neural Networks) analysiert und mit der jeweiligen Performance der Bilder und Videos verknüpft. Wir wissen jetzt zum Beispiel, dass reine Landschaftsmotive oder die Kombination von Stadt und Natur besser funktionieren als Bilder, auf denen Menschen im Mittelpunkt stehen. Die Analyse wurde auch für Bilder anderer Tourismusorganisationen durchgeführt mit ähnlichen Ergebnissen.

AI Instagram – Wie sieht der Gast Urlaub in Österreich?

Kommunikation über das Urlaubsland Österreich liegt dank der sozialen Medien immer stärker in der Hand von Gästen vor Ort, die Bilder über die Orte, Sehenswürdigkeiten und Menschen posten. Aber wie sieht der Urlauber Österreich? Welche Bilder und Themen werden von Österreich in die Welt getragen und welche Themen sind besonders interessant für Urlauber? Um diese Frage beantworten zu können wurde ein Machine Learning Projekt mit Prof. Roman Egger umgesetzt. Über 100.000 Instagram Urlaubsbilder wurden mittels Bilderkennungsalgorithmen thematisch klassifiziert und räumlich zugeordnet (wo wurde das Bild aufgenommen?). Durch verschiedene Clusterverfahren wurden die Bilder in 15 Themencluster geordnet. Durch die kombinierten Verfahren sind nun verschiedene Analysen möglich: Wo genau werden Fotos in Österreich zu bestimmten Themen gemacht? Wo gibt es Instagram Hot Spots? Welche Themen interessieren die Urlauber wie stark? Welcher visuelle Content aus Urlauberperspektive wird bislang noch nicht in der touristischen Kommunikation aufgegriffen? Etc.

Mobilfunkdatenprojekt – tagesgenaue Gästeaufkommen

Bereits 2017 haben wir in Zusammenarbeit mit dem Mobilfunkanbieter A1 im Rahmen eines Prototypprojektes Informationen über die Übernachtungsorte ausländischer Gäste gewonnen. Dabei ging es nicht um Bewegungsprofile, sondern darum, eine taggenaue Übersicht über das Gästeaufkommen aus allen weltweiten Herkunftsländern zu erhalten. Solche anonymisierten Mobilfunkdaten lassen sich in Zukunft unter anderem für die Lenkung von Touristenströmen nutzen.


Partnerprojekte Data Analytics und Aktuelles

Wir haben in der Zwischenzeit auch Projekte für und mit touristischen Partnern umgesetzt. Einem Wiener Ticketanbieter konnten wir eine umfassende Dashboardlösung für die Analyse ihrer internen Kundendaten aufbauen.

Gemeinsam mit einem der größten Tourismusverbände in Österreich konnten wir in einem 3 tägigem Sprint-Projekt einen Prototypen für die Analyse der Sommercarddaten der Region entwickeln und neue Möglichkeiten für die interne Datenverknüpfung unterschiedlicher Quellen aufzeigen.

Derzeit arbeiten wir unter anderem mit dem NLP Spezialisten Deepopinion aus Innsbruck an einem Machine Learning Projekt (Natural Language Processing, Sentiment Analyse) zur Analyse aller Tripadvisor Beurteilungen der Attraktionen in Österreich.