Berkat data besar, portal perjalanan Tripl hanya memberikan saran yang relevan. Begitu banyak idenya. Karena memerlukan banyak pengguna. Sebuah start-up dengan masalah ayam dan telur.

Data besar ada dimana-mana. Di bidang periklanan, di bidang keuangan, di rak supermarket. Hampir semua industri kini menggunakan banyak sekali data: evaluasi mereka memungkinkan untuk menarik kesimpulan tentang perilaku pembelian pelanggan di masa depan – dan dengan demikian penawaran yang dipersonalisasi.

Perusahaan perjalanan Hamburg juga ingin menggunakan data, lebih tepatnya: data Facebook Tiga kali lipat Membuat prediksi. Sejak akhir tahun 2015, aplikasi web ini memberikan rekomendasi tujuan wisata dan jenis liburan kepada penggunanya, yang secara tidak langsung didasarkan pada suka, catatan, atau gaya penulisan. Berdasarkan informasi tersebut, pengguna dimasukkan ke dalam grup yang di dalamnya terdapat orang-orang yang menurut profil Facebooknya pernah mengunjungi tempat serupa, menyukai hal serupa, dan berusia kurang lebih sama.

Agar hal ini benar-benar berhasil, diperlukan massa kritis. Untuk memenangkan pelanggan baru, Anda memerlukan hasil yang konsisten. “Saat ini kami mengetahui informasi dari 14.000 pengguna,” kata Christian Heimerl, salah satu dari dua pendiri Tripl. Jumlah ini tidak cukup untuk memberikan rekomendasi yang valid kepada semua pengguna baru: “Terkadang kami salah dalam memberikan saran, terkadang kami sudah sangat baik,” kata Heimerl. Hasilnya buruk, terutama untuk pertanyaan dari orang-orang yang belum dapat ditugaskan ke suatu kelompok.

Kesalahan terjadi misalnya jika akun Facebook yang Anda gunakan untuk login tidak memberikan informasi yang cukup. “Dalam kasus seperti ini kami bertanya: Berapa umur Anda? Apakah kamu suka berolahraga?” Bahkan, Anda juga bisa menggunakan Tripl tanpa login Facebook. Pengguna kemudian harus mengerjakan katalog pertanyaan yang lebih rinci. Platform ini dibiayai oleh komisi dari mitra seperti Expedia atau Booking.com, tempat liburan yang direkomendasikan dipesan.

Heimerl dan salah satu pendirinya Hendrik Kleinwächter ingin mentransfer pendekatan untuk tidak mengandalkan pendapat orang asing atau pengulas palsu saat membuat keputusan pembelian ke area lain. Mereka menyediakan algoritme mereka, antara lain, kepada pemasok elektronik untuk tujuan pengujian. Idenya: Pelanggan harus disajikan dengan produk yang sudah pernah dibeli oleh orang-orang dengan karakteristik serupa sebelumnya. Di sini juga, tujuannya adalah untuk mengurangi kelebihan pasokan dengan cara yang berarti.

“Investor kami masih melihat banyak potensi di sektor B2B. Namun, fokus kami jelas pada bisnis perjalanan,” jelas Heimerl. Pada musim panas, Tripl menerima total 230.000 euro dalam putaran awal dari HR Ventures dan investor swasta untuk delapan persen saham di perusahaan muda tersebut. Heimerl dan Kleinwächter awalnya tidak mau mendengarkan saran mereka untuk mengabdikan diri sepenuhnya pada bisnis B2B: “Seperti yang kita semua tahu, pasar perjalanan adalah tangki hiu, tapi kami percaya bahwa pembelajaran mesin saja tidak akan berhasil.”

Diluncurkan pada tahun 2015, Next juga mengambil pendekatan big data, namun hanya menemukan hotel. Di sisi pemasok, Bd4travel bekerja di bidang ini, membuat profil pelanggan individual untuk perusahaan perjalanan berdasarkan perilaku mereka. Layanan dan produk yang relevan dengan kemungkinan pemesanan tertinggi harus ditampilkan secara real time.

Gambar: Tiga kali lipat