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02. Mai 2024
Daten-Strategie im Tourismus: Den Spagat zwischen Suchmaschine und Chatbot meistern
Künstliche Intelligenz
Digitalisierung
Die Digitalisierung krempelt den Tourismus um. Daten werden zum Treibstoff für personalisierte Gästeerlebnisse und smarte Services. Doch welche Daten braucht ein Chatbot, welche ein Suchmaschinen-Ranking? Und wie lässt sich beides verbinden? Wir sehen uns an, warum die Zukunft hybride Datenmodelle braucht und wie Touristiker den Spagat zwischen Struktur und Kontext meistern.
Die Digitalisierung hat die Tourismusbranche in den letzten Jahren grundlegend verändert. Immer mehr Reisende erwarten nahtlose, personalisierte Erlebnisse über alle Kanäle hinweg. Um diese Erwartungen zu erfüllen, müssen Destinationen und Anbieter ihre Daten und Systeme neu denken. Im Zentrum steht dabei die Verknüpfung von strukturierten und unstrukturierten Daten, um intelligente, dialogorientierte Services zu ermöglichen.
Die zwei Seiten der Daten-Medaille
Strukturierte Daten, wie sie in Datenbanken oder Knowledge Graphen vorliegen, sind das Rückgrat moderner Tourismus-Informationssysteme. Sie enthalten harte Fakten zu Attraktionen, Unterkünften, Veranstaltungen und Angeboten - von Öffnungszeiten und Preisen bis hin zu Geo-Koordinaten und Kapazitäten.
Unstrukturierte Daten hingegegn, wie Texte, Bilder und Videos, bilden den "Kontext" und die emotionale Anziehungskraft einer Destination. Sie vermitteln das einzigartige Flair eines Ortes, erzählen Geschichten und wecken Inspirationen.
Beide Datentypen haben ihre Stärken, aber auch Grenzen. Strukturierte Daten sind perfekt für die maschinelle Verarbeitung und das Ranking in Suchmaschinen. Für die menschliche Kommunikation sind sie aber oft zu starr und "trocken". Unstrukturierte Inhalte punkten mit hingegen mit Lebensnähe und Flexibilität, sind jedoch schwieriger automatisiert auszuwerten und meist statisch.
Jahrelang galt die Devise: Kein Duplicate Content und Aufbereitung der Daten in einer strukturierten Form. Mit dem Aufkommen von generativer AI und LLM-basierten Chatbots, scheinen nun unstrukturierte Daten wieder benötigt zu werden. Eine der häufigsten Fragen die ich gestellt bekomme ist: Wie bekomme ich meinen Content in ein LLM? Die Antwort ist, dass man unstrukturierte Daten so weit und häufig streuen sollte wie möglich, wobei man wieder beim Duplicate Content wäre. Also was nun?
Die Herausforderung besteht darin, die Vorteile beider Welten zu kombinieren. Genau das ist die Idee hinter modernen "Conversational AI"-Ansätzen wie dem "Retrieval-Augmented Generation" (RAG).
Daten-Power für den Dialog
Conversational AI, wie LLM-gestützte Chatbots, nutzen einen Ansatz der sich „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) nennt. Diese Systeme nutzen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 als Basis, um natürlichsprachliche Anfragen von Nutzern zu verstehen und zu beantworten. Allerdings verlassen sie sich nicht allein auf das im Modell gespeicherte Wissen. Stattdessen reichern sie die Konversation in Echtzeit mit Informationen aus verbundenen Datenquellen an.
Stellen Sie sich zum Beispiel einen Chatbot für eine Tourismus-Region vor. Ein Gast möchte wissen, ob das örtliche Museum am nächsten Dienstag geöffnet hat. Der Bot analysiert die Frage, erkennt die Entitäten "Museum", "Öffnungszeiten" und "nächster Dienstag". Über eine Schnittstelle fragt er die strukturierten Daten in der Knowledge Base ab und erhält die gesuchte Uhrzeit.
Gleichzeitig kann der Chatbot die Konversation mit passenden Inhalten aus der unstrukturierten Datensammlung anreichern. Etwa mit einem prägnanten Text-Snippet zur aktuellen Sonderausstellung. Damit schafft er Mehrwert und Argumentation für den Gast.
Die Zukunft gehört den Hybriden
Die Reise von isolierten Datensilos hin zu einer vernetzten, KI-gestützten Datenhaltung ist für viele Touristiker noch lange nicht abgeschlossen. Es gilt, technische, organisatorische und kulturelle Hürden zu überwinden.
Auf der technischen Ebene braucht es performante und sichere Schnittstellen zwischen den verschiedenen Systemen. Datenmodelle und -formate müssen harmonisiert werden. Tools zur Verwaltung und Pflege von Knowledge Graphen und Datenbanken sind gefragt.
Mindestens ebenso wichtig sind durchdachte Prozesse und Verantwortlichkeiten für die Datenqualität. Gerade in einem so dynamischen Umfeld wie dem Tourismus ist die Aktualität und Konsistenz der Informationen entscheidend. Kunden verzeihen keine veralteten Öffnungszeiten oder widersprüchlichen Preisangaben.
Doch der Aufwand lohnt sich. Destinationen und Anbieter, die ihre Datenstrategie konsequent auf hybride, dialogorientierte Modelle ausrichten, haben die Nase vorn. Mit der nahtlosen Verknüpfung von strukturierten und unstrukturierten Daten schaffen sie die Basis für smartere Services, zufriedenere Gäste und effizienteres Marketing. Die Zukunft des digitalen Tourismus ist vernetzt, smart und conversational.
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