Im Podcast Applied Data Science Unboxed erklären Fabio Sandmeier (HSLU) und Michi Eberle (InsideLabs), wie sich Skigebiete verändern: weg vom reinen Liftbetrieb hin zu echten Erlebnisanbietern. Mit dabei ist Cosima Lang aus dem Marketingteam. Sie hat ihr Snowboard und die LAAX-App mit auf die Piste genommen, um das Erlebnis live zu dokumentieren.

Gamification im Skierlebnis

Ein wichtiger Bestandteil dabei ist Gamification. Durch Punkte, Badges und Statistiken wird das Skifahren interaktiver und motivierender. Das funktioniert besonders gut, weil Skifahren ohnehin emotional, sozial und oft auch leistungsorientiert ist. Die App verstärkt diese Dynamiken gezielt, ohne sie künstlich zu erzeugen.

Gleichzeitig steckt hinter diesem spielerischen Erlebnis ein klarer strategischer Nutzen. Gamification beeinflusst Verhalten – zum Beispiel indem Gäste sich besser über den Tag verteilen, mehr vom Skigebiet nutzen oder länger aktiv bleiben.

Typische Effekte sind zum Beispiel:
• weniger Staus zu Stosszeiten
• mehr Nutzung unterschiedlicher Pisten
• längere Aufenthalte auf der Piste
• stärkere Rückkehrmotivation

Daten als Grundlage

Damit das funktioniert, werden verschiedene Daten kombiniert. Im Kern arbeitet das System mit drei Arten von Daten:

• deklarative Daten (was Nutzer angeben)
• Verhaltensdaten (was sie tatsächlich tun)
• operative Daten (z. B. Liftnutzung oder Tickets)

Erst durch diese Kombination entstehen personalisierte und relevante Erlebnisse. Interessant ist dabei, dass bewusst nicht alle Daten gesammelt werden. Auf Alter oder Geschlecht wird verzichtet, um stereotype Annahmen zu vermeiden und stattdessen echtes Verhalten in den Fokus zu stellen.

Qualität und Pragmatismus

Ein zentrales Learning aus dem Projekt ist die Bedeutung von Datenqualität. Statt möglichst viele Daten zu sammeln, geht es darum, die richtigen Daten zu haben. Ein radikales Beispiel: 200’000 Kontakte wurden gelöscht, weil sie keine ausreichende Qualität hatten. Das zeigt, dass gute Data Science oft mit mutigen Entscheidungen beginnt.

Auch im Umgang mit Technologie verfolgt das Team einen pragmatischen Ansatz. Nicht jede Herausforderung braucht einen komplexen Algorithmus. Bei Warteschlangen etwa reicht es, Webcam-Bilder zu zeigen – Nutzer können selbst schnell einschätzen, wo es sich lohnt anzustehen. Oft ist die einfachste Lösung auch die effektivste.

Mensch trifft Data Science

Besonders spannend ist die Geschichte rund um Besucherprognosen. Während Algorithmen nur mittelmässige Ergebnisse lieferten, lagen Mitarbeitende vor Ort mit ihren Schätzungen oft genauer. Die Lösung war, dieses Prinzip zu digitalisieren und als Spiel umzusetzen. So wurde menschliche Intuition skaliert – ein schönes Beispiel dafür, dass Data Science nicht nur aus Modellen besteht.

Am Ende zeigt das Beispiel Laax vor allem eines: Es geht nicht darum, Daten zu sammeln – sondern darum, mit Daten bessere Momente zu schaffen.

Über die Gesprächspartner

Michi Eberle ist Head of Customer Success, Partner und Digital Experience Architect bei InsideLabs. Er entwickelt datengetriebene digitale Erlebnisse für Destinationen wie Laax und ist zudem regelmässig als Gastdozent an der HSLU tätig.

Fabio Sandmeier ist Dozent für Business Communication am Institut für Kommunikation und Marketing IKM an der HSLU. In seinem Podcast Applied Data Science UNBOXED spricht er mit Gästen aus Praxis und Lehre darüber, wie Data Science konkret angewendet wird.

März 2026