7 Must-Haves der Revenue-Management-Technologie der nächsten Generation

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20.03.2023 15:28:00

Es gibt viel Potenzial für bestehende RMS-Anbieter, ihre Produkte zu verbessern und so mit den tatsächlichen Bedürfnissen eines modernen Hotelbetriebs Schritt zu halten. Die meisten Aspekte der Funktionalität von RMS (Prognosen, Preisgestaltung, Segmentierung etc.) stammen aus der Zeit vor der Corona-Pandemie.

Funktionieren diese Strategien immer noch? Ein kritisches Listical von Ira Vouk.

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Ira Vouk ist Autorin der von Hospitality 2.0, Beraterin in der Hospitality-Branche und Technologie-Innovatorin mit Jahrzehnten praktischer Branchenerfahrung. Für GRANT hat sie 7 Must-Haves der Revenue-Management Technologie notiert.


Im Hotelgewerbe beginnt man allmählich zu verstehen, dass sich Antworten in den Daten und nicht im Kaffeesatz finden lassen.

Revenue-Management-Technologie wird zum Kern der Hotel-Tech werden, sobald sie die in diesem Artikel beschriebene Funktionalität erreicht hat. Sie muss neu erdacht werden und gegebenenfalls auch einen neuen Namen erhalten. Ein Begriff wie beispielsweise Revenue and Profit Optimization Platform scheint treffender zu sein. Lassen Sie mich dies erklären:

 

1. Gewinnoptimierung

Infolge der Pandemie wurde eine gezielte Kostenkontrolle für viele Betriebe zu einer Überlebensfrage. Auch war die Branche gezwungen, Innovationen auf den Weg zu bringen, indem sie neue Einnahmequellen erschloss und Maßnahmen zur Effizienzsteigerung ergriff, während gleichzeitig zusätzliche Kosten zum Schutz der Gesundheit von Mitarbeitern und Gästen entstanden.

Ob wir es wollen oder nicht: Jede Einzelentscheidung, die ein Revenue Manager im Berufsalltag trifft, hat Auswirkungen auf das Gesamtergebnis.

Dies bedeutet, dass sich das Revenue Management nicht nur auf die Optimierung der Zimmereinnahmen konzentrieren darf, sondern das Problem der Gewinnmaximierung lösen muss.

Lassen Sie mich die wichtigsten Lücken nennen, die in der derzeitigen Revenue-Management-Technologie in Bezug auf Gewinnoptimierung (oder deren Abwesenheit) bestehen:

  • Die Algorithmen zielen auf RevPAR-Maximierung ab, nicht auf Gewinn. Das ist ein großes Problem, handelt es sich doch um zwei sehr unterschiedliche Messgrößen, die sich in entgegengesetzte Richtun- gen entwickeln können.

  • Variable Kosten bleiben unberücksichtigt bei Entscheidungen zur Preisgestaltung und Bestandsoptimierung  (dies gilt sowohl für Betriebs- als auch für Vertriebskosten).

  • Zusatzeinkünfte bleiben ebenfalls unberücksichtigt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Art und Weise, wie RMS aufgebaut wurden und funktionieren, noch nicht an die Bedürfnisse der Hotelbetreiber in Bezug auf eine Gewinnoptimierung angepasst ist.

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2. Zusammenarbeit zwischen Abteilungen

Das folgende typische Szenario in einem traditionellen Hotelunternehmen ist Ihnen möglicherweise bekannt: Das Revenue Management ist am RevPAR interessiert, das Marketing wirbt für Zimmernächte zu Daten, die nicht der Nachfrage entsprechen, Sales bucht Gruppen zu Zeiten hoher Nachfrage, ohne dies mit dem Revenue Management abzusprechen, und Operations kümmert sich um Kostensenkungen, während es dem Eigentümer um den Cashflow geht.

Jeder zieht den Karren in seine eigene Richtung, und es gibt keinerlei Synergie. Dies sehen wir in vielen Unternehmen unserer Branche schon viel zu lange.

Die Technologie der Zukunft zur Revenue- und Gewinnoptimierung muss der Hotellerie helfen, das Problem mangelnder Koordination zwischen den Abteilungen zu lösen und ihre Zusammenarbeit zu unterstützen, indem die Technologie zu einer Plattform wird und nicht nur ein weiteres isoliertes Puzzleteil darstellt. Die Revenue and Profit Optimization Platform.

Die Revenue-Management-Technologie muss der Klebstoff zwischen allen Funktionen sein und Informationen und Entscheidungen an andere Teile des Organismus weiterleiten (wobei die Profitabilität in den meisten Fällen das oberste Ziel ist), sodass alle Abteilungen auf dieselbe Kennzahl hinarbeiten. Eine weitere wichtige Lücke besteht zwischen Revenue Management und Operations. Aus welchem Grund auch immer enthalten die bestehenden RMS keine Funktionen zur Unterstützung der optimalen Personaleinsatzplanung und zur Optimierung der Auslastung, was zu maximalen Gewinnen durch Minimierung der Betriebskosten führen würde.

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3. Intelligente Automatisierung 

Entsprechend dem allgemeinen Trend, dass verschiedene Abteilungen zusammengeführt werden und enger zusammenarbeiten, übernimmt die Revenue-Management-Leitung immer mehr Aufgaben, die früher an die Vermarkter delegiert wurden. Auf diese Weise fügen sich MSE (Metasearch Engines) in das Bild ein, wobei Google selbstverständlich der wichtigste Akteur ist.

Wie Sie wissen, arbeitet Metasearch mit einer Reihe verschiedener Modelle: CPC (Cost per Click), CPA (Cost per Acquisition) und neuerdings CPS (Commission per Stay), auch bekannt als PPS (Pay per Stay).

Heute, da der Anteil von Google am Suchmaschinenmarkt etwa 92 Prozent erreicht hat und damit auch im Reisesektor absolut führend ist, können die Anbieter von Revenue-Management-Technologien nicht länger ignorieren, dass Google schon bald unser wichtigster Vertriebskanal sein wird.

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Google ist zwar nicht bereit, Buchungsvorgänge bis ins letzte Detail und Transaktionen zwischen Verbrauchern und Anbietern abzuwickeln (was traditionelle OTA tun), aber das Hauptziel besteht darin, „der beste Ort für Reisende zu sein, um ihre Buchungsentscheidung zu treffen“. Und genau dies will Google erreichen, indem man auf diesen vertikalen Suchseiten die besten, umfassendsten, aktuellsten und genauesten Informationen über die Verfügbarkeit und die Preise auf dem Markt bereitstellt.

Mit diesem Ziel im Fokus wendet sich Google aktiv an Hotelunternehmen und unabhängige Anbieter von Buchungsmaschinen und strebt eine direkte Integration unter Umgehung der OTAs an. Je mehr von ihnen direkt mit der Google-Hotelsuche verbunden werden, desto mehr wird sich die Waage in Richtung dieses MSE-Riesen und weg von den OTAs neigen.

Und die Veränderungen werden wir bereits in Kürze bemerken. Google hat das Potenzial, Hoteliers schon sehr bald zu helfen, mehr Traffic auf direkte Kanäle zu leiten. Das Auflisten eines Hotels auf der vertikalen Suchseite von Google Hotel oder Google VR ist GRATIS. Und für Betriebe, die ihre Sichtbarkeit erhöhen und die Conversion steigern möchten, bietet Google die Möglichkeit bezahlter Anzeigen über CPC/CPA/CPS. Der Hauptunterschied zwischen der Google-Kommission (oder jedem anderen Metakanal für diesen Zweck) und der einer OTA liegt darin, dass sie flexibel ist und vollständig vom Anbieter kontrolliert wird.

Das bedeutet, dass eine intelligente Fluktuation von Metaangeboten Teil der nächsten Generation von RMS-Optimierungsentscheidungen sein wird.

Google wird die ultimative und konkurrenzlose Plattform für Reiseentscheidungen werden. Google wird die Metasuche beherrschen, weil Google die Suche gehört. Punktum! Andere Metasuchmaschinen wie Tripadvisor und Trivago sind nach wie vor auf den Such-Traffic über Google angewiesen.

Wir müssen uns auch Gedanken machen, wie wir Revenue Management und Marketing zusammenführen können, wenn Hotelanzeigen Teil unserer Strategie zur Revenue- und Gewinnoptimierung werden, so wie Revenue Manager in den letzten zwanzig Jahren den OTA-Vertrieb genutzt haben.

 

GRANT3_cover_MG_MDies ist ein Auszug aus GRANT #3: Revenue Management von A bis Z
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4. Destinationsdaten als Teil von Prognosen

Die Fähigkeit, die zukünftige Nachfrage für jeden Tag in der Zukunft (365 Tage oder noch weiter in der Zukunft liegend) zu prognostizieren, ist die Grundlage für jede Strategie zur Revenue- und Gewinnoptimierung und für die Budgetplanung.

Die Nachfrage nach Reisen war schon immer unsicher, und die Vergangenheit wiederholt sich niemals. Die jüngsten Ereignisse haben uns allen diese Tatsache vor Augen geführt und die Branche zu mehr Innovationen in den Bereichen Prognose und Optimierung veranlasst, womit scheinbar allerdings nur sehr wenige RMS-Anbieter Schritt halten können.

Jetzt, da die Branche zu dieser Erkenntnis gelangt ist, ist es an der Zeit, unsere Prognosemethoden völlig neu zu gestalten.

Bei der traditionellen Methode der eingeschränkten und uneingeschränkten Nachfrageprognose wird die Menge der zu verkaufenden Zimmer anhand historischer Buchungsdaten geschätzt. Bei diesem Ansatz gibt es ein großes Problem: Es geht nicht um die Vorhersage der tatsächlichen Nachfrage, sondern um die Vorhersage der Belegung. Aber: Eine Belegungsprognose unabhängig von der Preisgestaltung ist in der heutigen Welt ohne Bedeutung.

Wir müssen erkennen, dass wir eine neue Art der Prognose brauchen, die unserer neuen Realität Rechnung trägt:

  • Zuallererst: Bei der Nachfragemessung und -prognose müssen Preiserwartungen und die Preiselastizität berücksichtigt werden. Wir müssen folglich von der Messung des Buchungsvolumens meines Hotels zur Messung des Buchungsvolumens aller Hotels und der Preisvorstellungen der Kunden übergehen.
  • Zweitens: Eine echte Messung der Marktnachfrage ist nur möglich, wenn externe, zukunftsorientierte Marktdaten verfügbar sind.

Externe Destinationsdaten sind der obere Funnel, zukunftsorientierte Daten, die vom Markt außerhalb des Hotels gesammelt werden. Und es geht hier nicht nur um CompSet-Raten. Ich spreche hier von umfassenden Marktdaten, mit deren Hilfe Sie so nah wie möglich an die Messung des Marktpotenzials herankommen (und sich so weit wie möglich von internen Buchungskurven entfernt bewegen).

Durch die Nutzung der Suchvolumen des oberen Funnel von MSE (Metasearch Engines) besteht erhebliches Potenzial für die proaktive und dynamische Messung der zukunftsorientierten Markt- nachfrage. Wer die Suchvolumen von Google Hotels als Erster erhält, erlangt einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.

 

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Welche Veränderungen kommen auf uns zu? Welche neuen Vertriebswege wird die Zukunft bringen? Welche Technologien werden bei der Auswahl von Reise- und Hotelangeboten zukünftig eine Rolle spielen? Welche Tools werden uns Hoteliers zur Verfügung stehen, um uns am Markt zu behaupten?

Das GRANT Magazin haben wir ins Leben gerufen, um Antworten auf diese Fragen zu finden. Das englische to grant bedeutet ja, Einblicke zu gewähren und Wünsche zu erfüllen ...

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5. Algorithmen, Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Glauben Sie es oder nicht, aber nur eine kleine Anzahl der Algorithmen der bestehenden RMS-Anbieter sind wirklich KI-basiert, und dies sind meist die neuesten. Aber im Großen und Ganzen wird echte KI in unserer Revenue-Management-Technologie noch viel zu wenig genutzt. Der Einsatz moderner Machine-Learning-Technologie sollte für jedes moderne RMS (RPOP) unabdingbar sein.

Erwähnenswert ist auch, dass RMS-Algorithmen nie als vollständig abgeschlossen betrachtet werden sollten. Sie sind lebendige, atmende Organismen und müssen ständig verbessert werden. Sobald KI implementiert ist, muss sie weiter optimiert werden, und ML muss beständig lernen.

Die Realität sieht so aus, dass sich viele ältere RMS-Lösungen weigern, in die Verbesserung ihres Gehirns zu investieren, und sich dabei die Tatsache zunutze machen, dass es für den Nutzenden (den Hotelier) praktisch unmöglich ist, die Qualität des Algorithmus zu überprüfen, bevor das System tatsächlich installiert ist.

 

6. Echtzeitintegration mit dem System of Record (PMS oder CRS)

Derzeit gibt es nur einen einzigen Anbieter von Revenue-Management-Systemen, der behauptet, eine Echtzeitintegration mit dem System of Record (in der Regel ein PMS) zu bieten. Alle anderen Anbieter arbeiten nach einem festen Zeitraster, bei dem der Datenaustausch ein- oder mehrmalig am Tag stattfindet. Hauptgrund hierfür sind die Grenzen der bestehenden Technologien, die zu einer langsamen Verarbeitung von Daten führen (auf beiden Seiten: RMS und PMS).

Darüber hinaus können sich die Einschränkungen auf der PMS-Seite auch auf die Genauigkeit der von den Revenue-Management-Systemen genutzten Daten auswirken.

 

7. ChatGPT

Es steht außer Frage, dass ChatGPT oder ähnliche KI-Tools das Potenzial haben, das Revenue Management und unsere Branche insgesamt zu revolutionieren. Die Möglichkeiten sind unbegrenzt, und der erste RMS-Anbieter, der herausfindet, wie er sich diese disruptive Kraft zunutze machen kann, wird einen enormen Wettbewerbsvorteil haben.

Und ja, ein Teil dieses Artikels wurde mit ChatGPT geschrieben. Die Ideen stammen aber allesamt von mir.

 

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Ira Vouk

Ira Vouk ist Autorin von „Hospitality 2.0“, Beraterin im Gastgewerbe und Technologie-Innovatorin mit zwei Jahrzehnten praktischer Branchenerfahrung, die sich insbesondere auf die Rolle des Revenue Managements und die Nutzung von Daten und Technologien konzentriert, um Gastgewerbeunternehmen Einblicke zu verschaffen, dank derer diese ihre Geschäftsstrategie besser umsetzen können. Sie ist Autorin, Referentin sowie Dozentin für Revenue- und Gewinnoptimierung, Vertrieb und Gastgewerbetechnologie und unterrichtet derzeit Technologie im Gastgewerbe an der Payne School of Hospitality and Tourism Management der San Diego State University.

Website: www.iravouk.com
Email: info@iravouk.com
LinkedIn: www.linkedin.com/in/iravouk/

 

Dies ist ein Beitrag aus GRANT#3 – Revenue Management von A bis Z
 
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