Hotel Yield Management Beispiel

Mit Prognosen und laufender Optimierung zu mehr Auslastung und Umsatz

 

Yielding Hotel Beispiel: Mit der Auto-Optimierung werden die Preise bei Peak Termin frühzeitiger hochgestellt. Bei Terminen mit schwach erwarteter Auslastung werden mehr Zimmer günstig angeboten. Durch tägliche Neuberechnung der Prognosen & laufender Optimierung steigert igumbi die Hotelauslastung und Umsatz.

Sie verdienen in der Hotellerie nicht nur in 12 Wochen im Jahr (Weihnachten, Feiertage, Semesterferien und Ostern und Sommerferien sowie Messen und Events), sondern an all den Wochen in denen Sie schwach bis mittelprächtig ausgelastet sind.

Wenn diese 40 Wochen optimaler ausgelasted wären, dann hätten Sie wesentlich mehr Umsatz erzielt als durch die Fokusierung auf 12 Peak Wochen.

Wir wollen hier ein Yield Management Beispiel eines Hotels bringen, um Ihnen zu zeigen, wie Sie mit igumbi zu einem gut laufenden Revenue Management System / Yield Management System für Ihr Hotel kommen. Ein System, das Ihren Umsatz systematisch steigert.

Sie, als Hotelier, wollen genau wissen an welchen Tagen die Auslastung schwach sein wird. An diesen Tagen sollen sie die Preise kontrolliert absenken. Die Peak Termine wollen Sie frühzeitig identifizieren, um die Preise bei diesen Terminen höher einzustellen. Somit heben Sie die Zimmer auf für Gäste, mit höherer Zahlungsbereitschaft, die kurz vorm Anreisetermin buchen.

Das Ziel des Revenue Managements in der Hotellerie ist es Ihre Umsätze und Gewinn zu maximieren. Die Tage mit schwacher Nachfrage und starker Nachfrage alternieren im Wochenrhythmus und unterliegen einem saisonalen Trend. Das bedeutet an Terminen mit schwacher Nachfrage sollten Sie mehr Zimmer zu günstigen Preisen bereitstellen. An Terminen mit starker Nachfrage sollten Sie genügend Zimmer für spätbuchenden Gäste, die gewillt sind, höhere Preise zu zahlen, aufheben. So ist die Definition von Yield Management.

Entwicklung der PRO Kontingente über 2 Wochen im Dezember 2021 für die Termine des nächsten Jahres: Je rötlicher, desto höher der Level und die Preise, die am jeweiligen Termin ausgespielt werden. Die Summe der PRO Kontingente entspricht der Kapazität des Betriebs.

Die Praxis des Yield/ Revenue Management ist nicht einfach ein System, das man anschaltet und alles beginnt zum Laufen. Es ist oft eine neue Ausrichtung Ihres Geschäftsmodells: Ihre Zimmerpreise, Online-Vertrieb und IT Systeme (PMS/ Hotelsoftware, Channel-Manager, Portale, Buchungstool auf Ihrer Website) müssen zusammenspielen, um einen sich stets optimierenden Kreislauf zu schaffen.

Oft müssen grundlegende Annahmen, die hinter Ihrem Pricing und Upselling-Stufen liegen, hinterfragt werden und neu kallibriert werden.

Yield Management bedeutet nicht Konkurrenz-Preisbeobachtung

Die Preisgestaltung im Hotel Yield Management bedeutet für uns nicht die Preise der Konkurrenz zu beobachten und dann zu regieren bzw. zu kopieren. Einige Tools verkaufen diesen Ansatz als Yield Management für die Hotellerie.

Auch in manchen Buchungsportalen gibt es "Preisvorschläge". Es ist fraglich, ob diese Vorschläge eher dem Portal nutzten, um günstig an buchbares Inventar zu kommen oder Ihrer Umsatz- und Gewinnmaximierung.

Nutzen Sie die dynamischen Levelpreise

Die Preise die Sie ausspielen werden in igumbi nicht durch einen Algorithmus berechnet, sondern sind alle vorab durch Sie im System definiert. Die Preise werden in einem Level zusammengefasst. Sie kennen somit alle Preise mit denen Sie arbeiten. Die Preise sind von Ausgangspreisen für die Standardbelegung mit einem Multiplikator, Personen- und Wochenendaufschlägen ableitbar. Diese werden in einem Preischema zusammengefasst, das die Preise in Levels einteilt.

Ein gutes Levelpreisschema sollte die Ausgangslage Ihrer Preispolitik sein: Sie wollen damit gelichzeitig zu schwachen Terminen günstiger als die Konkurrenz sein und an Peak Terminen wesentlich teurer. Optional ist die Preisdiffernzierung noch weiter gefächert durch den Einsatz von Wochenendpreisen im Levelpreisschema.

Dynamische Hotel Preise mit den igumbi Levelpreisen. Das abgestimmte Preisschema hilft Hotels mehr Umsatz und Auslastung zu erzielen.

Ihre eigene Auslastung und Nachfrage-Prognosen sind der Treiber fürs Ausspielen der tagesaktuellen Preise. Die publizierten Preise in den Portalen können sich ändern, oft 50 Preisupdates an einem Tag.

So ist es herrlich in der Hochsaison, noch die letzten Zimmer hochpreisig verfügbar zu haben, wenn alle anderen Häuser in Ihrer Region ausgebucht sind.

Die Ausgangslage für das Hotel Beispiel

  • Sie haben einen Channelmanager und die Buchungsportale sind darüber angebunden
  • Ihre Portalbewertungen sind gut (z.B. größer als 8.0 bei Booking.com)
  • Sie haben Momentum beim online Verkauf - neue Buchungen kommen stetig herein
  • Sie nutzen abgestimmte Levelpreise: Preise die aufs Upselling ausgerichtet sind
  • Auf Ihrer eigenen Website haben Sie ein online Buchungstool im Einsatz, um den kostengünstigeren Direktvertrieb zu forcieren.

Das Momentum beim Buchungseingang ist sehr wichtig. Es macht nichts, wenn die Dinge derzeit etwas langsam sind. Es sollte aber ein stetiger Fluss an neuen Reservierungen vorhanden sein, die zu den unterschiedlichen Levelpreisen gebucht werden.

Funktionierende Levelpreise: Wichtig ist, dass Sie einen guten Mix an Verkäufen zu den verscheidenen Preislevels haben. Es sollte nicht der Großteil der Verkäufe zum günstigsten Level verkauft werden und nur an ein paar Terminen wurden höhere Preise durchgesetzt.

Yield Management aktvieren

Wir können in der igumbi Hotelsoftware / Revenue Management Software die Funktion des Yieldmanagements aktivieren. Im Grundes sind es zwei Einstellungen:

  • Stichtag, ab dem die Historie für die Prognosen herangezogen werden soll
  • Datum bis wann die Autooptimierungseinstellungen ausgepielt werden

Ab Ende 2020 werden die Daten über das Öffnen und Schließen der Verfügbarkeit sowohl auf Kategorie Ebene als auch auf Levelebene gesammelt. Das ist ein wichtiger Input für die Prognoserstellung des "unconstrained Demand". Der Stichtag, ab dem die Historie herangezogen wird, werden Datensätze pro Ankunftstag und Snaphot erstellt.

Snapshots sind fixe Tage vor der Anreise an dem die Berechnung der Prognosen erstellt wird. Der Snapshot Ansatz erzielt durch die Fokussierung auf wenige Zeitpunkte robustere Daten als der Versuch jeden einzelnen Tag heranzuziehen.

Das sind die Tage an denen im Buchungsverlauf Snapshots gespeichert werden:

360 180 120 90 70 56 42 35 28 21 14 10 7 5 4 2 1 0

Prognosen erstellen

Es werden pro Wochentag, Level und Snapshot Nachfrageprognosen erstellt. Dabei wird nur die Historie herangezogen, an der es möglich war die Zimmer auch zu buchen. Also jene Snapshots an dem sowohl der Level als auch die Kategorie buchbar war.

  • Saisonen einstellen um die passende Historie
  • Unconstrained Demand errechnen: Nachfrageprognose als hätten wir ein Hotel ohne Kapazitätsgrenze
Die Saison Definition fürs Hotel Yield-Management sind notwendig um die Daten der Historie so zusammenzufassen damit der Nachfrage angepassten Prognosen erstellt werden können.

Die Perioden der Historie sollte man in Saisonen zusammenfassen. So ist es möglich die Corona- Lockdown/ Shutdown Perioden abzugrenzen und die Historie / das Jahr in eine Hoch- und Niedrigsaison einzuteilen (Es können auch mehr Saisonen erstellt werden, aber 2 sind in der Regel ausreichend). Es wird dann jeweils die passende Historie für die Prognose herangezogen. Damit wird die Dynamik des Buchungsgeschehens der jeweiligen Nachfrageperiode nicht verwässert.

Durch das Exkludieren der geschlossenen Tage für die Prognoseerstellung wird verhindert, dass die Prognosen zu schwach ausfallen (und der sogenannte Spiral Down Effekt eintritt). Am wichtigsten sind gute Prognosen zum Abschätzen der Nachfrage an Hotelzimmern der oberen Levels. Dafür werden durch das Einstellen der PRO Kontingente Werte pro Ankunftstag individuelle Einstellungen zur Verteilung der Zimmer auf die Levels vorgenommen.

Die Neuberechnung der Prognosen erfolgt jede Nacht. Die Prognosen werden somit laufend revidiert und nehmen jüngere Entwicklungen mit in den Datenpool der Prognosen auf. Somit ist auch zu erwarten, dass wenn das Momentum der Buchungen kurzfristig ansteigt, dass die Prognosen sich nach oben revidieren.

Bei kurzfristigen Stornos oder tatsächlich sehr schwacher Buchungslage mit geringer Restnachfrage, ist die Prognose der Input, der sicherstellt, dass nicht zuviele Zimmer für obere Levels aufgehoben werden.

Für jeden Tag optimale Einstellungen mit dem EMSR Algorithmus

  • Zusammenspiel mit Prognosen
  • Übernachfrage Multiplikator

Der EMSR Algorithmus ist das Tool der aus den Prognosedaten die optimalen PRO Kontingent Einstellungen errechnet. Es werden soviele Zimmer für die oberen Levels aufgehoben, wie die Wahrscheinlichkeit der Buchung ist. Die Prognosedaten liegen pro Level als Mittelwert (Mean) und mit einer Standardabweichung vor.

Mean & Standardabweichung Plot fürs Hotel-Yield Management. Wahrscheinlichkeit dass 1,2,3, bis 20 Zimmer belegt sind basierend auf Mean 10 und Standardabweichung 2, 5, und 11.

Hier sieht man die Wahrscheinlichkeiten das jeweils 1,2,3,4,5, etc. bis 20 Zimmer belegt sind mit jeweils einem Mean Demand von 10 und einer Standardabweichung von 2 oder 5 oder 11. Somit kann die Unschärfe, die für eine NachfragePrognos vorliegt, in die Optimierung mit einbezogen werden.

Für jede Verkaufsmöglichkeit (1,2,3,4,5,6,7 etc. Zimmer) wird die Wahrscheinlichkeit der Buchung multipliziert mit dem Durchschnittswert der Preise (hier wird der Level Schwellwert verwendet). Diese werden den Wahrscheinlichkeiten der darunteliegenden Levels gegenübergstellt.

Daraus ergibt sich die EMSR Kurve, die den wirtschaftlichen Wert der möglichen verkaufbaren Zimmer darstellt. Aus den Wahrscheinlichkeiten kann die optimale Aufteilung der Zimmer auf die Levels (PRO Kontingent Werte) ausgerechnet werden kann.

PRO Kontingent Vorschläge für einen Termin mit sehr hoher Nachfrage.

PRO Kontingent Vorschläge für einen Termin mit hoher Nachfrage. Die PRO Kontingente werden durch die Neuberechnung der Prognosen nach oben angepasst. Das passiert aber nur, wenn es tatsächlich Änderungen an den PRO Kontingenten gab.

EMSR Kurve für einen Termin mit niedriger Restnachfrage.

EMSR Kurve und Kontingent Vorschläge für einen Termin mit niedriger Restnachfrage. Auch hier werden die Werte über die Zeit leicht angepasst.

Der EMSR Algorithmus wurde in den 1987 von Peter Belobaba (MIT) entwickelt für die Steuerung von Fluginventar. Es ist eine sehr robuste Methode, die gut mit den Schwankungen der Nachfrage umgehen kann. Die Methode interagiert mit einem Steuerungssystem das die gesamte Kapazität eines Betriebs durch Nesting der PRO Kontingente verwalten kann.

Auto-Optimierung: Der Autopilot für Ihre Steuerung

  • Optimierung auf Autopilot einstellen
  • Einzelne Termine aus der Auto-Optimierung ausschließen
  • EMSR Vorschläge manuell übernehmen

Im nächtlichen Prognose und Optimierungslauf werden Vorschläge für die PRO Kontingent Verteilung für die nächsten 360 Tage errechnet und bereitgestellt. Wenn die Auto-Optimierung aktivert ist, dann werden die Änderungen der PRO Verteilung sofort nach der Berechnung angewandt. Damit läuft die Steuerung auf Autopilot. Dadurch können sich Preis Updates in den Portalen ergeben.

Die Prognosen haben meist einen wöchentlichen Rhythmus. Feiertagstermine, die manchmal am Montag oder Donnerstag liegen, passen nicht ganz in diesen Wochenrhythmus. Oft ist an diesen Tagen die Nachfrage wesentlich höher, als an regulären Wochentagen. Um diese Termine von der automatischen Optimierung auszuschließen, gibt es die Möglichkeit die Auto-Optimierung für diese Termine zu deaktivieren und die Termine manuell zu steuern. Die EMSR Vorschläge werden aber trotzdem generiert.

Termine, die umgestellt wurden oder für die eine Änderung der PRO Kontingente vorliegt, werden mit einem grünen Punkt markiert. Damit kann man die letzten Änderungen schnell erkennen und das Wirken des EMSR Algorithmus gut nachverfolgen.

Hotel Yield-Management: Level Optimierung: Übersicht der PRO Werte, deaktivierte Auto Optimierung und Termine mit neuen PRO Kontingenten

Einzelne Termine werden von der Auto-Optimierung ausgeschlossen. Termine mit Vorschlägen für Änderungen an den PRO Werten werden grün markiert.

Was ist zu erwarten durch den Einsatz der Auto-Optimierung

  • Nicht unbedingt höhere Durchschnittspreise - aber kurzfristig bessere Auslastung
  • Schutz der gut nachgefragten (Wochenend-) Termine in der nächsten Hauptsaison
  • Blick auf die Peak Termine: Sind die jetzt schon gelaufen, ist da noch etwas zu retten?

Schon beim ersten Durchlauf der Optimierung sehen Sie bereits, wie der Algorithmus die PRO Werte differenziert nach Wochentagen aufteilt. Dadurch ergeben sich Umsatzsteigerungen, wenn schwache Termine bei einem längeren Aufenthalt auch günstiger angeboten werden. Damit wird ihr Angebot wettbewerbsfähiger. Ihre Auslastung sollte durch das Ausspielen günstigerer Preise attraktiver werden und steigt an schwach zu erwartenden Tagen.

Interessant ist auch ein Blick auf die Termine die mit Sicherheit gut gebucht sein werden: Ihre Peak-Termine. Sind die jetzt schon gelaufen, ist da noch etwas zu retten? Die Anzahl der Zimmer die dort für höhere Preise aufgehoben werden, wird wahrscheinlich wesentlich mehr sein als Sie bisher zugeteilt hatten.

Auch werden sie beobachten, wenn eine Buchung herein kommt für diese Termine, dass der Algorithmus die Einstellungen beim nächsten Optimierungsdurchlauf nachschärft.

An schwachen Tagen (z.B. an Sonntages) werden Sie sehen, dass die unteren Levels weiter aufgemacht werden als Sie es möglicherweise manuell eingestellt hätten. Das stärkt wiederum die wettbewerbsfähigkeit Ihrer Preise.

Die Ergebnisse: Buchungsmomentum +142% (vs 2020), +21.5% (vs 2019)

3 Wochen nach Aktivierung des Algorithmus gibt es diese Veränderungen. Wichtig war die Öffnung der untzeren Preislevels an den schwachen prognostizierten Wochentagen.

  • Begonnen wurde bei Betrieb 1 am 13.12.2021 bei Betrieb 2 10.12.2021
  • Der Autopilot wurde für den Betrieb 1 am 19.12.21 für Termine bis zum 30.10.22 aktiviert. Für den Betrieb 2 bis 30.6.22.
  • Bei Betrieb 1 gab es eine Betreibeübergabe, daher ist 2019 nicht relevant. Die + 142% festigen sich mit einem steten Trend.
  • Betrieb 2 hatte Levelpreise schon erfolgreich die letzten 4 Jahre genutzt. Dort konnten +21.5% gesteigertes Buchungsmomentum gegenüber 2019 (vor Covid-19) erzielt werden.
Hotel Yield Management Beispiel: Das Buchungsmomentum steigt

Betrieb 1 mit einem Plus von 142% im Vergleich zu 2020. 2019 gab es einen anderen Betreiber.

Hotel Yield Management Beispiel: Das Buchungsmomentum nähert sich den Werten von 2019 an (vor Covid-19)

Betrieb 2 mit einem Plus von 21.5% im Vergleich zu 2019 (vor der Pandemie)

Bewertung der Entwicklung durch die Auto-Optimierung

  • Auslastungs- und Umsatzsteigerung
  • Anzahl an Portalbewertungen steigt, besonders die Kategorie Preis-Leistung
  • mehr Momentum beim Buchungseingang

Es wird eine positive Spirale in Gang gesetzt, beziehungsweise wird das Momentum des Buchungseingangs verstärkt. Die Wettbewerbsposition wurde durch gute Bewertungen gestärkt. Besonders in der Kategorie Preis-Leistung. Das ist die Kategorie, die meistens eher schwach ausgeprägt ist, wenn Sie mit Levelpreisen arbeiten. Daher ist es gut in einer Periode der schwachen Nachfrage die Bewertungen in dieser Kategorie aufzutanken. Sie werden davon in der Peak Saison zehren.

Besonders wichtig ist in einer Periode der schwachen Nachfrage, nach oder während eines Lockdowns, das Momentum des Buchungseingangs zu stärken. Wenn sie ein gutes Maß an Neubuchungen generieren, wird ihr Betrieb in den Portalen durch deren Algorithmen vorgehreiht.

Vorteile der Yieldmanagement Levellogik und Nesting auf einen Blick

  • Weniger Aufwand für die Verwaltung der Zimmerkontingente
  • Höherpreisige Zimmer und Preise stehen immer zur Verfügung - auch wenn niedrigere Preise angeboten werden
  • Mit Nachfrageprognosen und der Autooptimierung haben Sie ein System das im Hintergund ständig Ihre Preise und verfügbarkeiten optimiert
  • Maximierung der verkaufbaren Zimmer und Belegungsoptionen
  • Ein Yield Management System und Hotelsoftware aus einem Guss - keine Schnittstellenprobleme oder komplizierte Excel Yielding Workflows

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Die Levelpreise bilden die Grundlage für einen erfolgreichen Einsatz der igumbi Lösung. Entdecken Sie selbst in ein paar Minuten, wie Sie mit Ihren eigenen dynamischen Levelpreisen Ihren Umsatz und Ihre Auslastung steigern können.

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Author: , igumbi.com. Ich bin auf twitter zu finden: @smtm, und als roland.oth auf Facebook.
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Tags

Nesting Revenue-Management Yield-Management Levelpreise Yielding