Jahrelang herrschte in der Hotelbranche die weitverbreitete Annahme vor: Mehr Daten führen zu besseren Entscheidungen im Umsatzmanagement. Mehr Signale, mehr Dashboards, mehr Einblicke in die Konkurrenz und häufigere Preisaktualisierungen sollten die Preisgenauigkeit und letztlich den Umsatz steigern.
Zu einem bestimmten Zeitpunkt war diese Annahme absolut richtig.
Mit dem Aufkommen von Revenue-Management-Systemen (RMS) vollzog die Branche den Wandel von statischen Preismodellen hin zu dynamischen, datengesteuerten Strategien. Frühe RMS-Technologien verbesserten die Fähigkeit von Hotels, Buchungsmuster, Marktbedingungen und Nachfragesignale in Echtzeit zu analysieren, erheblich. Im Zuge der Weiterentwicklung der Systeme erweiterten die Anbieter kontinuierlich sowohl die Menge als auch die Komplexität der Daten, die ihren Algorithmen zugeführt wurden, in der Überzeugung, dass mehr Informationen zu besseren Preisergebnissen führen würden.
Und eine Zeit lang war das auch so.
Die dynamische Preisgestaltung hat die Herangehensweise von Hotels an Nachfrageprognosen und Preisstrategien grundlegend verändert. Die Revenue-Teams konnten schneller, besser informiert und flexibler auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren.
Doch irgendwann auf diesem Weg überschritt die Branche eine kritische Schwelle: Das Streben nach mehr Daten verdrängte das Streben nach besseren Entscheidungen.
Heutzutage arbeiten die meisten Hoteliers in einem Umfeld, das von Informationen überflutet wird. Dashboards sind umfangreicher denn je, Prognosen immer detaillierter und Zimmerpreise können sich mehrmals täglich ändern. Trotz dieses beispiellosen Datenzugangs stellen viele Hotels fest, dass mehr Informationen die Rentabilität nicht steigern – und in manchen Fällen sogar aktiv beeinträchtigen.
Das Problem ist nicht mehr der Mangel an Daten, sondern die fehlende Priorisierung.
Die Hotelbranche hat in den letzten Jahren einen ähnlichen Wandel erlebt. Jahrzehntelang konzentrierten sich Hotels stark auf Kennzahlen wie Auslastung und RevPAR. Schließlich erkannten die Betreiber, dass eine hohe Auslastung nicht automatisch zu hoher Rentabilität führt. Vertriebskosten, Personalaufwand und margenschwache Geschäfte können die finanzielle Performance trotz scheinbar guter Umsatzzahlen schmälern.
Infolgedessen verlagerte sich der Fokus der Diskussion auf gewinnorientierte Kennzahlen wie GOPPAR und Netto-RevPAR, die die Qualität der Einnahmen besser widerspiegeln als lediglich deren Volumen.
Die gleiche Logik muss nun auf die Daten selbst angewendet werden.
Beim Revenue Management ging es schon immer um Abwägungen: Welche Nachfrage soll man annehmen, welche ablehnen, zu welchem Preis und zu welchem Zeitpunkt? Im Laufe der Zeit haben Revenue Manager erkannt, dass nicht jede Nachfrage den gleichen Wert hat.
Die nächste Entwicklungsstufe besteht in der Erkenntnis, dass auch nicht alle Daten den gleichen Wert haben.
Viele Hotels behandeln jedoch weiterhin alle Marktsignale gleich. Preisänderungen der Konkurrenz, kurzfristige Schwankungen und Signale mit geringer Auswirkung werden oft genauso stark gewichtet wie strukturelle Nachfrageverschiebungen oder interne Buchungstrends. Das Ergebnis ist eine Illusion von Präzision, die zu einem reaktiveren Preisverhalten führt, ohne die strategische Entscheidungsfindung zu verbessern.
Preisentscheidungen werden schneller, aber nicht unbedingt intelligenter.
Mit der Zeit entstehen dadurch erhebliche operative Herausforderungen. Umsatzstrategien lassen sich intern nur schwer erklären, teamübergreifend noch schwieriger konsistent umsetzen und sind im Erfolgsfall nahezu unmöglich zu wiederholen. Schlimmer noch: Eine Überreaktion auf unbedeutende Signale kann die finanzielle Performance direkt beeinträchtigen.
Ein gängiges Beispiel: Ein Hotel-Revenue-Manager bemerkt, dass ein Konkurrent in der Nähe die Preise deutlich senkt und reagiert umgehend mit Preissenkungen. Auf den ersten Blick erscheint dieser Schritt logisch. Bleibt die Nachfrage im eigenen Hotel jedoch hoch, kann diese Reaktion das bestehende Geschäft kannibalisieren und die Rentabilität unnötig schmälern.
Das Problem war nicht die Verfügbarkeit von Daten – es war die Priorisierung des falschen Signals.
Umsatzentscheidungen sollten auf der breiteren Marktdynamik und den eigenen Leistungsindikatoren einer Immobilie basieren und nicht blindlings vom Preisverhalten der Konkurrenz bestimmt werden.
Genau diesen Mentalitätswandel will Chas Scarantino, CEO von ZimmerPreisGenieist der Ansicht, dass die Branche dies annehmen muss.
„Wir müssen aufhören zu fragen: ‚Welche anderen Daten können wir einbeziehen?‘ und anfangen zu fragen: ‚Welche Informationen helfen uns tatsächlich, profitable Ergebnisse zu erzielen?‘“, sagte Scarantino.
So einfach das Konzept auch klingen mag, seine Umsetzung erfordert Disziplin.
Das bedeutet, jene Signale zu priorisieren, die die profitable Nachfrage nachhaltig beeinflussen, und jene, die ablenken, bewusst in den Hintergrund zu rücken. Es bedeutet, die Dateninterpretation an realen Geschäftsergebnissen auszurichten, anstatt auf veraltete Kennzahlen zurückzugreifen oder auf jede Marktschwankung zu reagieren.
Zukunftsorientierte Umsatzmanager beginnen bereits, diesen Ansatz zu übernehmen.
Statt ständige Optimierung anzustreben, wählen sie die Informationen, auf die sie sich stützen, zunehmend selektiv aus. Sie hinterfragen, welche Signale die Rentabilität tatsächlich verbessern, welche lediglich Störfaktoren darstellen und wie sich Preisstrukturen entwickeln lassen, die nachvollziehbar, skalierbar und strategisch konsistent sind.
In der Praxis bedeutet dies oft eher Vereinfachung als Erweiterung.
Anstatt jedem Wettbewerbsschritt hinterherzujagen oder auf jede Marktveränderung zu reagieren, konzentrieren sich erfolgreiche Vertriebsteams auf die wenigen wirklich relevanten Indikatoren. Sie entwickeln proaktive Preisstrategien, anstatt ständig auf kurzfristige Schwankungen zu reagieren.
Ziel ist es nicht, die Bedeutung von Daten im Umsatzmanagement zu verringern. Vielmehr geht es darum, die Qualität, Klarheit und Nützlichkeit der priorisierten Daten wiederherzustellen.
Denn im heutigen Markt resultiert der Wettbewerbsvorteil nicht mehr allein aus dem Zugang zu mehr Informationen. Die meisten Hotels haben diesen bereits.
Der eigentliche Vorteil besteht darin, zu wissen, welche Daten Beachtung verdienen – und die Disziplin zu haben, den Rest zu ignorieren.
Wo Hotels anfangen sollten
Prüfen Sie Preisentscheidungen anhand ihrer Auslöser
Hotels sollten die jüngsten Preisänderungen überprüfen und die eigentlichen Auslöser ermitteln. Wurden die Entscheidungen durch interne Nachfragemuster, Buchungstempo oder tatsächliche Marktveränderungen bedingt? Oder handelte es sich primär um Reaktionen auf Rabatte der Konkurrenz?
Wenn die Preisgestaltung der Konkurrenz immer wieder die Strategie bestimmt, priorisieren die Vertriebsteams möglicherweise die falschen Dateneingaben.
Für Hotelgruppen und -ketten kann die Durchführung dieser Analyse auf Portfolioebene umfassendere reaktive Preisgewohnheiten aufdecken, die als lokales Marktverhalten getarnt sind.
Primäre Signale klar definieren
Umsatzverantwortliche sollten die zwei oder drei Indikatoren identifizieren, die am zuverlässigsten mit profitablen Ergebnissen korrelieren. Wachstumstempo gegenüber Prognosen, Verweildauermuster und Segmentmix sind oft gute Ausgangspunkte.
Sobald diese Signale definiert sind, sollten sie als zentrales Filterkriterium für Preisentscheidungen dienen. Wenn ein Signal die Rentabilität nicht wesentlich beeinflusst, sollte es keine Preisänderungen auslösen.
Konsistenz gewinnt für Betreiber mehrerer Objekte noch mehr an Bedeutung, da eine standardisierte Interpretation die skalierbare Umsetzung von Strategien ermöglicht.
Rentabilitätskennzahlen in die Umsatzstrategie einbeziehen
Kennzahlen wie GOPPAR und Netto-RevPAR helfen dabei, eine Nachfrage zu identifizieren, die auf den ersten Blick stark erscheint, aber die Rentabilität durch Vertriebskosten oder operative Belastungen beeinträchtigt.
Vergleiche über das gesamte Portfolio hinweg sind besonders wertvoll, da ähnliche Belegungsgrade bei den einzelnen Objekten zu sehr unterschiedlichen Rentabilitätsergebnissen führen können.
Monatliche Datenprüfungen durchführen
Die Vertriebsteams sollten regelmäßig überprüfen, welche Datenquellen die Preisentscheidungen beeinflusst haben und ob diese Entscheidungen letztendlich zu besseren Ergebnissen geführt haben.
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