Digitalisierung Wie Hotels von KI in Revenue-Management-Systemen profitieren

Sogenannte RMS sind aus Expertensicht mittlerweile für jeden Hoteltyp von wirtschaftlichem Nutzen. Der Einsatz von KI revolutioniert die Pricing Engines weiter. Was Hoteliers bei Auswahl und Umsetzung beachten sollten.

Klare Botschaft an die Branche: Sebastian Küchler, Inhaber von Sebastian Küchler Hospitality Consulting und Dozent an der EHL Swiss School of Tourism and Hospitality in Passugg, empfiehlt den Einsatz von Revenue-Management-Systemen (RMS) inzwischen „der überwiegenden Mehrheit aller Hotels, auch kleinen Betrieben“ und ist damit nicht allein.

Die Erklärung des Fachmanns: „Noch vor fünf Jahren war der Einsatz von RMS relativ teuer, und der Markt wurde von nur wenigen Anbietern mit sehr komplexen Systemen dominiert. Diese waren lediglich für größere Hotelbetriebe in vorwiegend urbanen Gegenden prädestiniert. Heute ist das technologische Angebot breit gefächert.“ Doch zunächst die Frage: Was leisten RMS überhaupt?

Mit ihrer Hilfe werden saisonale Festpreise oder eine tabellenbasierte Preisgestaltung ersetzt, indem Zimmer dynamisch bepreist beziehungsweise Preisvorschläge unterbreitet werden. Dafür ziehen RMS historische und aktuelle Marktdaten heran, die mit zukunftsgerichteten Nachfragesignalen kombiniert werden. In nachfrageschwächeren Zeiten unterstützen die Systeme dabei, die Auslastung zu steigern, in der Hochsaison den Durchschnittspreis. Die automatisierten Prozesse senken zugleich den Arbeitsaufwand für die Mitarbeitenden. Rentabilität maximieren lautet also in Summe das Ziel. „Ein effektives RMS ermöglicht es Hotels, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen und dadurch einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern zu erlangen, die möglicherweise nicht so agil sind“, sagt Veit Meier, Director of Development bei Dienstleister Berner+Becker Revenue Management, und fügt hinzu: „Wichtig ist, dass ein RMS individuelle Anforderungen des Betriebs erfüllt und dabei nicht unnötig komplex und kostspielig ist.“

Das System muss zum Betrieb passen

Was zu den wichtigsten Auswahlkriterien überleitet. „Schlüsselkriterium ist die Anpassbarkeit an Hotelgröße und -struktur“, betont Florian Augustin, Chief Commercial Officer bei Hotelpartner Revenue Management. Ein RMS kann zudem nur so gut sein wie die Daten, mit denen es gefüttert wird. Wichtig sind in diesem Zusammenhang daher Schnittstellen zu bestehenden, möglichst perfekt gepflegten Systemen wie PMS, CRM, Channel Manager und Co. Florian Augustin zählt „Benutzerfreundlichkeit, Echtzeit-Anpassungen, flexible Preisstrategien, analytische Fähigkeiten, Support/Schulung, Datensicherheit, Referenzen und Zukunftsfähigkeit“ als weitere Auswahlaspekte auf. Veit Meier fügt die Skalierbarkeit und Kostenstruktur (Implementierungs- und wiederkehrende Kosten) hinzu, Sebastian Küchler hingegen die Transparenz: „Es gilt zu erfahren, wie die Systeme ihre Preise kalkulieren. Welche Einflussfaktoren werden herangezogen und wie stark gewichtet? Ein einsam gelegenes Berghotel sollte ein RMS wählen, das ein starkes Gewicht auf die hotelinternen Daten sowie die Wettervorhersagen legt. Ein Flughafenhotel hingegen benötigt ein RMS, das die Flugzeugauslastung sowie die Mitbewerberpreise besonders gewichtet.“

KI könnte zur Superkraft werden

Laut „Hotel Tech Report“ bietet Duetto derzeit das beste RMS am Markt, gefolgt von Ideas, Roompricegenie und Atomize. Eine zunehmend wichtige Frage ist inzwischen jedoch auch, ob ein System echte KI (maschinelles Lernen) einsetzt oder lediglich mit einfachen Algorithmen (regelbasiert) arbeitet. Künstliche Intelligenz könnte hier zur künftigen Superkraft werden, glauben die Experten. „KI-gestützte, also selbstlernende Systeme sind in der Lage, große Datenmengen in hoher Geschwindigkeit zu analysieren und daraus Trends und Muster abzuleiten“, erläutert Veit Meier. „Sie können – die CRM-Schnittstelle vorausgesetzt – beispielsweise personalisierte Angebote erstellen, die auf den individuellen Präferenzen und dem früheren Buchungsverhalten der Gäste basieren. In Zukunft werden wir durch KI eine noch höhere Vorhersagegenauigkeit erleben, wir laufen womöglich sogar in Richtung automatisierter Entscheidungsfindung“, prognostiziert Veit Meier.

"KI-gestützte Systeme sind in der Lage, große Datenmengen zu analysieren und daraus Trends abzuleiten."

Veit Meier, Berner+Becker

Als Faustformel lässt sich sagen: Je länger ein RMS in einem Hotel im Einsatz ist, umso weniger wichtig ist der Faktor Mensch, erst recht, wenn das System auch anhand der manuellen Nachjustierungen lernt. „Noch aber“, da sind sich Fachleute wie Florian Augustin einig, „bleibt der Mensch entscheidend. Nur er kann die Daten mit Intuition sowie Erfahrung unter Berücksichtigung ethischer Überlegungen und im Kontext der eigenen Geschäftsziele interpretieren und eine ganzheitliche Strategie aufsetzen“. Auch unvorhergesehene Ereignisse, Beispiel Covid, lassen RMS bis dato an ihre Grenzen kommen. Roompricegenie etwa verzichtet bisher auf den Einsatz von KI. „Wenn die KI-Technologie unseren Algorithmus verbessert, sind wir bereit, sie einzubeziehen. Noch sind uns die Ergebnisse allerdings zu unzuverlässig“, so Thomas Landen, Chief Marketing Officer. Er fügt hinzu: „Wir haben alle gesehen, dass ChatGPT sehr falsch liegen kann, und wir möchten dies nicht in unserem Preisalgorithmus haben.“

Consultant Sebastian Küchler sagt über Roompricegenie: „Es gehört zu den einfach zu implementierenden Systemen, die sich an einem halben Tag aufsetzen lassen.“ Weitere Vorteile: Die Berechnung, wie das System zu seinen Preisen kommt, ist transparent, es gibt eine kostenlose Testversion sowie Einrichtung und keine Mindestvertragsbindung. „Was den Bereich KI betrifft, ist Duetto aus meiner Sicht der führende Anbieter“, urteilt Sebastian Küchler. Und weiter: „Auch Ideas und Atomize beinhalten im Bereich Analytik KI-basierte Berechnungsprozesse. Persönlich bin ich sehr gespannt auf das neue RMS von Hotellistat. Der noch kleine Anbieter hat aus meiner Sicht das Potenzial, den Markt der etablierten großen RMS-Anbieter aufzumischen.“

Im März 2023 hat Hotellistat ein von Grund auf neues System lanciert. Die neue Version der All-in-one-Revenue-Markt- und Business-Intelligence-Lösung basiert auf gut sieben Jahren Erfahrung mit der ersten Softwaregeneration sowie langjähriger Fachpraxis: Philip Kuchelmeister und Sina Niedermaier waren Revenue-Direktoren bei den Kempinski Hotels, bevor sie 2016 zusammen mit IT-Spezialist Tobias Haase Hotellistat gründeten. Ihre neue Lösung ist modular aufgebaut, wie tief man einsteigen möchte, ist wählbar. Mehr als 1.000 in- und externe Datenströme fließen ein. Das RMS erkennt durch künstliche Intelligenz, welche Faktoren für das jeweilige Hotel relevant sind.

Seriosität muss gewährleistet sein

Zu diesen Faktoren gehören außer Wetter-, Veranstaltungs- und Feriendaten beispielsweise auch die Reputation (Wie wird das eigene Hotel im Vergleich zum Wettbewerb bewertet?). Der angebundene Rate-Shopper, der den Markt und die Preise der Mitbewerber beobachtet, wurde selbst programmiert. „Wir wollten keine externen Daten einkaufen, deren Seriosität wir nicht sicher gewährleisten können“, erläutert CEO Philip Kuchelmeister. Revenue Manager können überdies eigene individuelle Strategien hinterlegen, die dann die Grundlage für die Entscheidungen des RMS bilden. Beispiel: „Wenn meine Auslastung über 80 Prozent liegt, schließe ich die OTAs. Oder: Wenn die Standard-Zimmerkategorie zu x Prozent ausgebucht ist, wird zunächst nur noch die Premiumkategorie angeboten.“ Der User kann letztlich immer selbst bestimmen, wie weit die Automatisierung der einzelnen Prozesse gehen soll.

Das Hotel Sensoria Dolomites in Südtirol nutzt das RMS von Rateboard. Die Entscheidung fiel bereits 2019, als das Hotel vor Umbau und Neuausrichtung im Zuge des Generationswechsels noch Ritterhof hieß. Simon Leitner, der den Betrieb nun zusammen mit seiner Frau Lea Oberhofer leitet, war zuvor bei Lufthansa beschäftigt und gewann dort Einblicke in das Dynamic Pricing. „Es war für mich naheliegend, es auch in der Ferienhotellerie einzuführen. Wir konnten schnell Erfolge erzielen, mit einem um 15 Prozent gesteigerten Durchschnittspreis.“ Stammgästen wurde anfangs noch der klassische Saisonpreis angeboten. „Wir wussten, dass wir hier achtsam sein müssen. Die Preiselastizität bei Stammgästen ist geringer, sie reagieren äußerst sensibel auf große Preissteigerungen“, macht Simon Leitner aufmerksam und ergänzt: „Es hat ein bis zwei Saisons gedauert, inzwischen haben sich die Gäste jedoch an dynamisches Pricing in der Ferienhotellerie gewöhnt.“

Dennoch rät auch er dazu, nicht auf „menschliches Fingerspitzengefühl“ zu verzichten. Rund um die Auswahl des Systems lautet seine Empfehlung: „Eine Vorauswahl treffen, testen und in der Anwendung dann stetig adjustieren. Mit der Zeit entwickelt man Routine.“

Infos aus Pricing-Algorithmus nutzen

Der Serviced-Apartments-Anbieter Limehome mit 205 Standorten in sieben europäischen Ländern hat sich einen Überblick über verschiedenste bestehende Lösungen verschafft – und sich dann für die Entwicklung eines eigenen Systems entschieden. „Wegen der besseren Anpassung an unser Betriebsmodell und einer tieferen Integration bestehender Daten“, argumentiert Chief Product Officer Nils Ziehn. „Wir haben einen eigenen Machine-Learning-Algorithmus trainiert, der historische Buchungsdaten, Preise der Konkurrenz vor Ort, lokale Events und eine Vielzahl weiterer Faktoren einbezieht. Auf dieser Basis passen wir die Preise automatisiert mehrmals täglich für jedes Zimmer für das gesamte nächste Jahr an. Die Informationen aus dem Pricing-Algorithmus nutzen wir auch für die Bewertung neuer Standorte und wissen dadurch schnell, welche Margen dort möglich sind. Mit nur zwei Mitarbeitern, die für das Revenue-Management bei uns zuständig sind, erzielen wir erstklassige Ergebnisse.“

Rev-Par-Wachstum um 15 Prozent

Hoteliers können das Revenue Management aber auch outsourcen, zum Beispiel an die bereits erwähnten Dienstleister Hotelpartner oder Berner+Becker. „Wir übernehmen von der ­Steuerung des Tagesgeschäfts in Verbindung mit Technologie bis hin zur Planung und Umsetzung von taktischen und strategischen Maßnahmen das Gesamtspektrum an Aufgaben im Revenue Management“, berichtet Veit Meier vom Dienstleister Berner+Becker. Und weiter: „Jedes Hotel wird dabei in regelmäßigem Austausch von einem ausgebildeten Revenue-Manager bei uns betreut. Durchschnittlich erzielen unsere Kunden 15 Prozent RevPar-Wachstum in der Zusammenarbeit mit uns.“ Ähnlich ist es bei Hotelpartner. Das Schweizer Unternehmen hat mit der „Hotelpartner-Performance-Plattform“ zudem ein eigenes RMS entwickelt, in das maschinelles Lernen bereits integriert worden ist.