Hotellerie
Ob Sie Hotelzimmer oder Parkplätze verkaufen, das Vertrauen in Ihre Prognosen und letztlich Ihre Preisentscheidungen beginnt mit einem soliden Verständnis der Nachfrage in Ihrem Markt.
Hierfür bedarf es eines wissenschaftlich fundierten Ansatzes zur Beurteilung dieser Nachfrage - einer Nachfrage, die zunächst nicht durch die Kapazität Ihres Hotels eingeschränkt ist und bedient könnte, wenn Ihr Haus über eine unbegrenzte Anzahl von Zimmern verfügen würde.
Stellen Sie sich beispielsweise ein 100-Zimmer-Hotel oder eine 100-Zimmer-Parkplatz mit Bedarf von ca. 100 Zimmern oder Stellplätzen zu einem bestimmten Zeitpunkt vor. Berechnen Sie einen fairen Preis, mit dem Sie gut leben können. Denken Sie jetzt an die gleiche Immobilie, aber mit einer Kapazität von 1.000 Einheiten. Wie Sie Ihr Unternehmen zwischen diesen beiden Gegebenheiten richtig steuern, kann sehr unterschiedliche Maßnahmen erfordern. Letztendlich können Sie in beiden Situationen eine volle Auslastung erreichen - aber die tatsächliche Nachfrage ist sehr unterschiedlich. Im letzteren Fall können Sie es sich leisten, aggressiver zu preisen, höhere Raten zu verlangen und Ihr Hotel trotzdem zu füllen.
Alle historischen Daten, auf die Sie sich nach Ablauf des betreffenden Zeitraums beziehen, sind von vielen Faktoren beeinflusst, wie z.B. tatsächlich vorhandene Kapazitäten oder Preisentscheidungen. Es ist wichtig zu verstehen, wie hoch die Nachfrage aber gewesen wäre, wenn sie nicht durch diese einschränkenden Faktoren beeinflusst worden wäre. Diese Sicht auf die Dinge ermöglicht es uns, die wahre Nachfrage zu kennen, so dass wir die Gewinne wirklich optimieren können, indem wir die Nachfrage auf dem Markt verstehen - anstatt auf eine begrenzte Nachfrage zu schauen.
Manchmal werde ich gefragt, warum wir nicht angenommene oder abgelehntem Geschäft nutzen, um diese uneingeschränkte Nachfrage zu ermitteln. Vor einigen Jahrzehnten wäre dies unter Umständen noch möglich gewesen. Damals hätte man vielleicht den Überblick über alle Anfragen oder Absagen behalten können. Aber es ist schwierig, diese Art von Daten in der heutigen komplexen Online-Umgebung sauber und genau zu verfolgen. Dies ist besonders dann der Fall, wenn Sie nicht wissen, warum eine Person nicht bereit ist, einen bestimmten Tarif zu zahlen. Eine Absage entsteht nicht mehr nur wegen des Preises, sondern wegen einer Kombination vieler Faktoren wie Standort, Reputation und Online-Inhalte.
Die Verwendung von Daten aus nicht angenommenen oder abgelehnten Geschäften ist fehlerhaft, führt zu Verzerrungen und möglicherweise letztendlich nicht zu einer genauen Schätzung der Nachfrage. Die fortschrittlichsten Revenue Management Systeme verwenden wissenschaftliche Methoden, um die tatsächliche Nachfrage zu verstehen - dieser Ansatz hat sich aufgrund der Verlässlichkeit der verwendeten Daten stets als äußerst zuverlässig erwiesen.
Die Nachfrage zu ermitteln, ist stets von Unsicherheiten geprägt. Daher ist es am besten, sie als ein Signal zu betrachten, das ein prognostizierbarer Teil ist, zu dem etwas „Rauschen“ hinzugefügt wurde. Das „Rauschen“ steht für all die scheinbar zufälligen oder willkürlichen Schwankungen der Nachfrage. „Rauschen“ kann nicht vorhergesagt werden, und es ist nicht möglich, ein Signal mit herkömmlichen Prognosemethoden sauber vom „Rauschen“ zu trennen.
Die Aufgabe der Prognose besteht darin, das Signal zu isolieren und daraus eine Prognose zu erstellen. Aber was bleibt, nachdem Sie das Signal herausgenommen haben, ist zufälliges Rauschen. Daher müssen Sie verstehen, dass Sie bei jeder Prognose, die Sie erstellen, unsicher sein werden und das Zufallsrauschen berücksichtigen müssen.
Um eine genaue Prognose zu erstellen, muss Ihr Revenue Management System:
- ungenaue oder „verrauschte“ Daten vermeiden, die die Zuverlässigkeit einer Bedarfsprognose beeinträchtigen.
- selbstlernende, entscheidungsbasierte Systeme entwickeln, die sich schnell an Veränderungen in Ihrem Unternehmen oder am Markt anpassen, um die Vorhersagen kontinuierlich zu verbessern.
- die Leistungsfähigkeit Hunderter von Analysemodellen, die alle auf spezifische Geschäftsszenarien abgestimmt sein müssen, nutzen.
- Nachfrage durch Einbeziehung historischer und zukünftiger Daten, der Preise der Wettbewerber und zukunftsorientierter Marktnachfrageinformationen vorhersagen.
- die Nachfrage berücksichtigen und wie sie aufgrund von Geschwindigkeit, Saison, Wochentag, Jahrestrends, Schicht, Aufenthaltsdauer und Immobilie variiert.
- die einzigartigen Beziehungen zwischen Immobilien, Marktsegmenten und deren Buchungsmustern verstehen und gleichzeitig Unsicherheit oder Schwankungen auf dem Markt berücksichtigen.
- Preis- und Marktnachrichtendaten direkt in Nachfrageprognosen und strategische Entscheidungen zur Optimierung der Umsatzleistung integrieren.
Wenn wir bei IDeaS über Prognosen sprechen, sprechen wir nicht nur über die Prognose eines Ergebnisses, sondern auch über die Prognose der Zuverlässigkeit dieses Ergebnisses. Wir nutzen die Prognose der Nachfrage und der Unsicherheit, um das Risiko der Unsicherheit der Nachfrage auf dem Markt in unserem Entscheidungsprozess zu bewältigen, anstatt sie zu ignorieren.
Die Prinzipien, der Prozess und die beispiellose Kraft der Revenue Wissenschaften
Autor - Dr. Ravi Mehrotra, Präsident, Gründer & Chefwissenschaftler IDeaS Revenue Solutions
