Die Zukunft des Revenue Managements in der Hotellerie – „Same time last year is dead“
Auf dem upnxt Festival informierten Jan Hölper, Senior Revenue Manager bei den BWH Hotels Central Europe, und Sina Niedermaier, Gründerin der Hotellistat GmbH, über den Wandel im Revenue Management. Besonders nach den Erschütterungen durch die Corona-Pandemie sei die traditionelle Praxis, das aktuelle Jahr mit dem Vorjahreszeitraum zu vergleichen, nicht mehr relevant.
Same time last year is dead.
Als Beispiel können die Adele-Konzerte letzten August in München dienen. In diesem Zeitraum waren die Hotels ausgebucht, das könne nicht mit August dieses Jahres verglichen werden. Hoteliers müssen also auf eine Vielzahl neuer Datenquellen und Prognosemethoden zurückgreifen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
KI als Unterstützung, nicht als Ersatz
Eine wesentliche Neuerung im Revenue Management ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Hölper und Niedermaier betonten, dass KI nicht darauf abziele, den menschlichen Faktor zu ersetzen, sondern vielmehr die Zeit und Ressourcen freizusetzen, die für strategischere Überlegungen benötigt werden. „KI gibt uns erst die Möglichkeit, die Zeit wiederzuhaben, um das Menschliche wieder einfließen zu lassen“, so Hölper.
Die Rolle der Mitarbeiter im KI-gestützten Revenue Management
Ein oft übersehener Aspekt der Implementierung von KI in Revenue Management Systemen seien die Akzeptanz und Schulung der Mitarbeiter. Sie müssen verstehen, wie das System funktioniert und warum es bestimmte Preisempfehlungen gibt. Hölper erklärte: „Die erste und wichtigste Instanzstelle für KI sind die Mitarbeiter“. Nur durch das Mitziehen der Belegschaft lasse sich die Technologie erfolgreich in den Alltag integrieren.
Daten als Grundlage für erfolgreiches Revenue Management
Neue Denkweise im Revenue Management: von datengetrieben zu kontextgetrieben. Smarter, schneller, individueller.
Um das volle Potenzial von Revenue-Management-Systemen auszuschöpfen, sollten möglichst viele relevante Datenquellen in die Berechnungen einfließen. KI-basierte Systeme können über 1.000 Einflussfaktoren berücksichtigen, um Preisentscheidungen präzise zu steuern. Und auch die Marktbedingungen und externen Faktoren wie Wetter, Events oder sogar politische Unruhen werden berücksichtigt.
Das individuelle Pricing als Schlüssel zum Erfolg
Ein weiterer wichtiger Punkt, der im Vortrag angesprochen wurde, ist die Notwendigkeit für ein individuelles Pricing. „Eine Lösung passt für alle“ sei längst nicht mehr zeitgemäß.
Je nach Hoteltyp, Lage und Zielgruppe müssen die Preise angepasst werden, um maximalen Umsatz zu erzielen. Dies erfordere ein tiefes Verständnis des gesamten Hotelbetriebs und aller Einflussfaktoren – vom Personalmanagement bis hin zur Buchungslage.
Die Zukunft des Revenue Managements liegt laut den Experten also in der Kombination aus KI-gestützter Datenanalyse und menschlicher Expertise. Hoteliers, die sich der Technologie öffnen und ihre Mitarbeiter in den Prozess einbeziehen, können in der Lage sein, das volle Potenzial ihrer Hotels auszuschöpfen.
Einflussfaktoren auf Pricing (Auswahl)
Markt & Umwelt:
- Feiertage & Ferien
- Events & Messen
- Flugverbindungen
- Nachfrage am Markt
- Wetter
- Wechselkurse
Vertrieb & Technik:
- Stornierungsbedingungen
- Preisparität
- Distributionsprobleme
- Channel Fehler / Verfügbarkeit
Verhalten & Trends:
- Influencer- & Social-Media-Effekte (z. B. Paris Hype bei Emily in Paris)
- Segmentverhalten
Risiko & Dynamik:
- Angebotsverknappung durch Blockbuchungen
- Konkurrenzveränderungen
- Visa-/Reisebeschränkungen
- Politische Unruhen
- Streiks
- Naturkatastrophen
(SAHO)
