Tourismus, Hotel & Gastronomie

Revenue Management im Hotel: Belegung vorhersagen, Raten per ML steuern

Ein Hotelzimmer, das heute Nacht leer bleibt, lässt sich morgen nicht mehr verkaufen; genau deshalb hängt der Erlös davon ab, Nachfrage früh zu erkennen und die Rate passend zu setzen. Revenue Manager, Direktion und Reservierungsleitung erfahren in diesem KI-Tagesseminar, wie Machine Learning Belegungsprognosen und dynamische Preise unterstützt. Sie arbeiten mit Buchungs-, Wettbewerbs- und Veranstaltungsdaten, prognostizieren in einer Übung selbst die Belegung und formulieren eine Preisregel mit Leitplanken. Abschließend planen Sie die Anbindung an PMS und Channel Manager, legen die Erfolgskennzahlen fest und überlegen, wie das Team mitzieht.

Für wen

Revenue Manager, Hoteldirektorinnen und -direktoren sowie Leitungen der Reservierung, die Auslastung und Zimmererlöse mithilfe von KI verbessern wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Nachfrage früher erkennen und Zimmerraten datengestützt über alle Kanäle setzen

Das nehmen Sie mit

  • Das Wechselspiel aus Nachfrage, fester Zimmerzahl und Rate können Sie benennen und einschätzen, wo Machine Learning Ihr bisheriges RM ergänzt.
  • Eine Belegungsprognose haben Sie unter Berücksichtigung von Saison, Veranstaltungen und Stornierungen selbst aufgestellt und ihre Treffsicherheit bewertet.
  • Als Entwurf liegt eine Preisregel vor, die Überbuchung, Aufenthaltsdauer und Fairnessgrenzen berücksichtigt.
  • Für die Anbindung an PMS und Channel Manager sowie die Steuerung über RevPAR und ADR haben Sie einen eigenen Fahrplan.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Ausgangslage: Rate, Nachfrage und begrenzte Zimmerzahl

    • Warum die Kapazität eines Hotels fix ist und deshalb vor allem der Preis die Nachfrage lenkt
    • Ergänzung statt Ersatz: welche Aufgaben des klassischen RM ein ML-Modell übernehmen kann
    • Live-Demo am Ratenkalender: Aus dem Buchungsstand schlägt ein Modell die Rate für die kommende Nacht vor
    • Wie Ihr Haus heute Preise findet: Ratenkalender, Tabellen oder Erfahrungswerte der Reservierung
  2. Teil 2

    Modul 2 – Prognose: Belegung und Nachfrage aus Buchungs- und Marktdaten

    • Datenquellen zusammenführen: Buchungshistorie aus dem PMS, Raten der Mitbewerber, Messe- und Eventkalender
    • Wie Prognosen für Belegung und Nachfrage entstehen und welchen Zeitraum sie sinnvoll abdecken
    • Saisonverläufe, Großveranstaltungen in der Stadt und Stornoquoten als Einflussgrößen im Modell
    • Übung: Belegung eines Stadthotels für die kommenden Wochen vorhersagen und plausibilisieren
    • Prognosegüte messen: Abweichungen zwischen Vorhersage und tatsächlicher Belegung auswerten
  3. Teil 3

    Modul 3 – Preissteuerung: Dynamische Raten mit klaren Grenzen

    • Raten dynamisch über Direktbuchung, Buchungsportale und Firmenkunden-Kanäle steuern
    • Überbuchung kalkulieren und Längenrestriktionen wie Mindestaufenthalte gezielt einsetzen
    • Guardrails und Fairness: Unter- und Obergrenzen, damit Preissprünge Stammgäste nicht verprellen
    • Übung: Eine Preisregel für Nächte mit hoher Nachfrage wird mit Grenzen und Ausnahmen entworfen
    • Mehr Zimmererlös erzielen, ohne dass Gäste die Preisgestaltung als willkürlich erleben
  4. Teil 4

    Modul 4 – Einführung: Systeme, Kennzahlen und Team

    • Integration in PMS und Channel Manager: Ratenübergabe, Freigabe durch das Revenue-Team
    • Erfolg über Kennzahlen belegen: RevPAR und ADR vor und nach der Einführung vergleichen
    • Fallstudie: Ein Hotel verbessert sein RM schrittweise mit KI-gestützten Prognosen
    • Reservierung und Front Office einbinden, damit Empfehlungen des Modells verstanden und genutzt werden
    • Persönlicher Fahrplan: welche Daten, welches System und welche Verantwortlichkeit zuerst angegangen werden

VoraussetzungenSie bringen Berufserfahrung in der Hotellerie oder im Revenue Management mit.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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