KI im Revenue Management

Bereits in der Vergangenheit habe ich mich hier im Podcast immer wieder mit Themen rund um Revenue Management in der Hotellerie beschäftigt, unter anderem zu den Grundbegriffen im Revenue Management, dem Revenue Management in der Ferienhotellerie oder auch den unterschiedlichen Steuerungselementen im Revenue Management, um nur einige der letzten bald 200 regulären Folgen im Smart Hotel Key Podcast zu benennen.

 

 

 

Ein Artikel von Andrew Rubinacci, der vor kurzem auf hospitalitynet.org erschienen ist, beschäftigt sich mit der Frage, ob Revenue Manager aufgrund der Künstlichen Intelligenz künftig überflüssig werden. Das ist eine Frage, die mich natürlich angesprochen hat; und da der Artikel gut aufbereitet ist, habe ich mir erlaubt, die wichtigsten Inhalte für den Podcast zu verarbeiten.

Wird Künstliche Intelligenz Revenue Manager ersetzen?

Nie in der Geschichte der Menschheit hatten wir Zugang zu so vielen Daten wie heute. In den letzten Jahren sind die Tools und Strategien, die wir zur Verarbeitung und zum Verständnis der aus diesen Daten gewonnenen Erkenntnisse verwenden, zu einem der heißesten Güter geworden – und das aus gutem Grund. Firmen und Organisationen (letztlich auch Parteien und sonstige Mächte) können die Macht der Daten nutzen, um ein tieferes Verständnis ihrer Abläufe, des Kundenverhaltens und der Markttrends zu erlangen, was ihnen Wettbewerbsvorteile verschafft – oder sogar manipulativ eingesetzt werden kann.

Datenbasierte Entscheidungsfindung ist die neue Normalität. Und obwohl die Hotelbranche schon immer Daten in ihren Revenue Management-Strategien verwendet hat, kann KI Hotels helfen, diese Praxis zu verbessern. KI-gesteuerte Revenue Management-Systeme (RMS) setzen sich in der Hotelbranche zunehmend durch, weil sie viele Vorteile gegenüber herkömmlichen Systemen bieten.

Vorteile von KI-gesteuerten Revenue Management-Systemen

  1. Erweiterte datengetriebene Erkenntnisse: Die Fähigkeit der KI, massive Datensätze schnell und genau zu analysieren, ermöglicht es Hotels, agilere und fundiertere Preis- und Bestandsentscheidungen zu treffen.
  2. Geschwindigkeit und Effizienz: Ein KI-gesteuertes RMS verbessert die Datenanalyse erheblich. Es kann auch sich wiederholende Aufgaben effizienter ausführen, sodass Mitarbeiter sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren können.
  3. Reduzierung von Bias: Ein KI-gesteuertes RMS minimiert Voreingenommenheit in der Entscheidungsfindung und bietet objektivere Preisentscheidungen, die auf Daten basieren.
    (Als Bias bezeichnet man systematische Fehlschätzungen, bzw. kognitive Verzerrungen, die beim Wahrnehmen, Erinnern, Denken und Urteilen entstehen können)
  4. Kostensenkung und Umsatzwachstum: Durch Automatisierung ermöglichen KI-gesteuerte RMS erhebliche Kostensenkungen im Revenue Management und steigern gleichzeitig Umsatz und Rentabilität.
    (Das ist ein ganz wichtiger Punkt, denn am Ende des Tages geht es nicht nur um Revenue Management, also „Ertragsmanagement“, sondern vor allem um Profit Management, also darum was unterm Strich übrig bleibt!)

Einsatzmöglichkeiten von KI in Zusammenarbeit mit Revenue Management

  • Strategische Entscheidungsunterstützung: KI liefert datengestützte Preis- und Bestandsentscheidungen, aber das Wissen, die Erfahrung und die Intuition des Revenue Managers ermöglichen es, diese Ergebnisse zu interpretieren und zu validieren sowie das System durch Feedback und Verbesserungsvorschläge zu optimieren.
  • Kreative Problemlösung: KI kann zwar bei der Identifizierung von Problemen und potenziellen Lösungen helfen, aber sie hat nicht die gleiche kreative Kapazität wie Menschen, die innovative Ideen entwickeln.
  • Emotionale Intelligenz: Die Hotellerie dreht sich um Menschen – und Menschen sind emotionale Wesen. KI-Systeme können keine Einblicke in das Gästeverhalten und die Vorlieben bieten, die nicht in den Daten enthalten sind. Nur die Mitarbeiter können Entscheidungen basierend auf nicht quantifizierbaren Faktoren treffen.

Fazit zur KI im Revenue Management

KI wird Revenue Management (und Revenue Manager) nicht ersetzen, sondern unterstützen und deren Leistung verbessern. Durch die Kombination der Stärken von KI-gesteuerten RMS und dem Wissen und der Erfahrung von Revenue-Profis können Hotels einen umfassenderen Ansatz für das Revenue Management verfolgen. KI dient als leistungsstarker Verbündeter, der die Performance der Revenue-Manager verbessert, indem er Routineaufgaben automatisiert und Entscheidungsintelligenz für bessere Prognosen und intelligentere Preisgestaltung liefert.

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