Forecasting in volatilen Zeiten

Was Forecasting bedeutet

Mittels Forecasting werden mit Methoden der Statistik bestimmte Vorhersagen oder auch Prognosen berechnet. Diese Vorhersagen helfen den Verlauf des Geschäfts besser einschätzen zu können und unterstützen bei Personal und Kostenplanung und führen somit zu optimierten Gewinnen.

Zu berücksichtigende Faktoren

Doch welche Faktoren sollten berücksichtigt werden, wenn historische Daten nicht mehr im selben Ausmaß wie vorher als Grundlage herangezogen werden können? Neue Mitbewerber, saisonale Trends, Veranstaltungen, Messen, Ferien, Währungskurse, Inflation und auch Wetter können großen Einfluss auf die Geschäftsentwicklung in der Hotellerie nehmen. Flexibilität im Forecasting ist momentan so wichtig wie lange nicht mehr, vielleicht wie noch nie.

In Zeiten wie diesen empfehlen sich folgende Maßnahmen:

• Regelmäßige (marktabhängig, aber ungefähr einmal in der Woche) Kontrolle der zukünftigen Buchungen. Sind die Buchungen über oder unter dem Trend (und zwar der Trend der letzten Wochen, NICHT über dem Trend des Vorjahres). Gibt es einen erkennbaren Grund für die ein oder andere Entwicklung?
• Detaillierte Mitbewerberbeobachtung: Gibt es neue Hotels im Markt, müssen Hotels schließen oder werden renoviert? Welche Zimmerkategorien bieten diese an und gibt es einen Wechsel im Angebot? Welche Rabatte und Aktionen bewerben die Mitbewerber?
• Genaue Beobachtung des Wetters - ein regnerisches Wochenende benötigt preislich eine andere Behandlung als ein sonniges Wochenende und kann dadurch Auswirkungen auf die Belegung haben.
• Regelmäßige Kontrolle der Forecasts mit Anpassung der Strategie. Dies ist in dem volatilen Umfeld in dem sich die Hotellerie momentan bewegt wichtiger denn je.
• Quarantäne Vorschriften, Reisebeschränkungen und neue Visa Regularien verursacht durch die Covid19 Pandemie: welche gibt es, wie ändern sie sich und haben diese Einfluss auf die Aufenthaltslänge oder das Vorausbuchungsfenster?
• Stornierungen beständig analysieren und eventuell Stornierungsbedingungen flexibel und schnell anpassen.
• Sind die Hauptmärkte konstant? Oder bleiben Touristen aus bestimmten Ländern aus und welchen Einfluss hat dies auf die Durchschnittsrate und sogar auf die Nebenumsätze?
• Geschäftsreisen: wie ändert sich das Buchungsverhalten der Unternehmen? Welchen Einfluss hat dies auf die Buchungskurve und die Umsätze? Hier müssen Revenue Management und die Verkaufsabteilung Hand in Hand arbeiten um Änderungen schnell zu erkennen und daraus die richtigen Aktionen ableiten können.
• Wollen Gäste länger bleiben, größere Zimmer buchen und mehr ausgeben da sie lange nicht reisen konnten? Oder sind Gäste aufgrund der Inflation vorsichtig und möchten nicht viel Geld ausgeben?
• Website Traffic: hat sich dieser geändert? Konnte das Hotel mehr Visits verzeichnen oder weniger? Sticht eine Nationalität besonders hervor? Und was könnte man daraus ableiten?
• Qualität der Reviews: Positive Bewertungen helfen bei der Durchsetzung eines höheren Preises. Was kann hier getan werden um die Bewertungen auf einem hohen Niveau zu halten? Hat das Hotel durchgehend schlechte Bewertung wird es schwer höhere Preise zu verlangen als die Mitbewerber.
• Welche Länder sind die wichtigsten für das Hotel. Ändert sich etwas am Reiseverhalten der Touristen? Ist der Wechselkurs teuer oder günstig? Sind diese Touristen vorsichtig durch die Inflation und bleiben im eigenen Land oder möchten sie sich für die Zeiten des Verzichts in der Pandemie belohnen und reisen ins Ausland?

Revenue Management muss nun mehr denn je unzählige Daten aus verschiedensten Quellen effizient nutzen und in eine Vorhersage und die richtige Preisstrategie umsetzen.

Digitalisierung als Chance

Glücklicherweise ermöglicht die Digitalisierung es den Hoteliers sich für ein Revenue Management System (RMS) zu entscheiden, welches unterstützend oder aber auch völlig autonom dazu beiträgt Forecasts zu erstellen. Viele der auf dem Markt verfügbaren RMS verwenden für Prognosen historische Daten. Angesichts der sich schnell ändernden Zeiten, wie am Anfang des Artikels erwähnt, stellt sich die Frage, ob dies noch zeitgemäß ist. Große Datenmengen einfach zu verarbeiten muss die Forderung an das RMS sein. Je mehr aktuelle Trends und sich verändernde Märkte in die Forecasts einbezogen werden können desto besser. Algorithmen und künstliche Intelligenz sollten den Revenue Manager dabei unterstützen die bestmögliche Vorhersage über die Geschäftsentwicklung zu geben um das Hotelergebnis nachhaltig zu optimieren.