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Der Veranstaltungskalender – könnte der teuerste Fehler sein, den Sie jemals gemacht haben!

Arnaud

Erfahren Sie, warum ein Veranstaltungskalender bei der Festlegung optimaler Preise für Ihre Hotelzimmer wenig hilfreich ist und warum dynamische Echtzeitdaten eine bessere Möglichkeit sind, die Nachfrage vorherzusagen.

Der Veranstaltungskalender – könnte der teuerste Fehler sein, den Sie jemals gemacht haben!

Die Prognose der Nachfrage ist wahrscheinlich die mühsamste und herausforderndste Aufgabe für einen Hotelier. Zu beurteilen, wie sie schwankt und wie sie sich auf Ihr Haus auswirkt, ist das, was ich gerne als qualifizierte Nachfrage bezeichne – eine Wissenschaft für sich.

Einige Revenue Management Systeme geben an, dass sie Ereignisse wie Fluginformationen – oder sogar Wetter – berücksichtigen.

Lassen sie uns eines klarstellen; keine der oben genannten Datenquellen als isolierte Datenquelle hilft in einer präzisen Preisumgebung. Die Daten aus diesen Quellen sind zu verfälscht und in vielen Fällen irreführend.

Konzentrieren wir uns beispielhaft auf Veranstaltungskalender. Ein Veranstaltungskalender ist eine weitere Beispielquelle, die in Bezug auf Daten zu verrauscht ist und bei der Festlegung optimaler Preise für Ihre Hotelzimmer vor allem aus den folgenden Gründen wenig hilfreich ist:

1) Es wird immer Veranstaltungen geben, die nicht im Veranstaltungskalender enthalten sind, die sich jedoch grundlegend auf Ihre Nachfrage auswirken können, z.B. eine kleinere Gruppe von Geschäftsreisenden usw., die die Preise durcheinander bringen (Sie sind zu billig ausverkauft!), da diese Nachfrage nicht im Veranstaltungskalender erscheint und überrascht.

2) Wenn Sie ein Ereignis im Veranstaltungskalender haben; müssen Sie eine manuelle Bewertung des Ereignisses vornehmen. Beantwortung folgender Fragen:

  1. a) Wie viele werden an dieser Veranstaltung teilnehmen (wird wahrscheinlich eine Schätzung sein)
  2. b) Aus Ihrer Schätzung der Gesamtzahl der Teilnehmer an dieser Veranstaltung; Wie viele übernachten im Gegensatz zu denen, die an der Veranstaltung teilnehmen und dann nach Hause gehen (brauchen keinen Hotelaufenthalt, weil sie in der Gegend wohnen)?
  3. c) Selbst wenn Sie die obigen Punkte A und B beantworten würden; Sie müssten basierend auf dieser Schätzung versuchen zu beurteilen, wie viele derjenigen, die ein Hotelzimmer benötigen, in Betracht ziehen, Ihr Hotel zu buchen?

Berechnung unter Verwendung fester Daten

mit Atomize können Sie die oben genannten Informationen genauer erfassen, die nicht auf Schätzungen basieren, sondern anhand verwertbarer Daten berechnet werden.

Atomize löst das Problem mit dem Ereigniskalender, indem Sie ein kleines (Java) Skript in Ihre Buchungsmaschine einfügen. Auf diese Weise werden diese Informationen unabhängig von der Größe des Ereignisses direkt in die Atomize-Optimierungs-Engine eingespeist, wenn potenzielle Gäste, die nach einem zukünftigen Ankunftsdatum suchen (Suchdruckdaten), auch nur den geringsten Anstieg des Datenverkehrs verzeichnen. Der Vorgang findet statt, bevor die Suche in eine tatsächliche Abholung im PMS umgewandelt wird, und die Preise werden dann automatisch von Atomize erhöht.

Wenn Sie beispielsweise schon einmal zwischen 3 und 10 Suchanfragen nach einem bestimmten zukünftigen Ankunftsdatum durchgeführt haben, gibt es plötzlich 17 Suchanfragen nach demselben Ankunftsdatum. Die Preise würden sofort steigen. Wenn sich der „Nachfragedruck“ aus dem einen oder anderen Grund nicht in tatsächliche Buchungen umwandelt, werden die Preise gesenkt und fein abgestimmt, bis optimale Buchungen (in den PMS-Daten zu sehen) generiert werden.

Fallbeispiel eines reellen Kunden

Ed Sheeran (der berühmte Künstler / Sänger) gab bekannt, dass er im Rahmen seiner Europatour in die Stadt kommen würde, in der sich das Hotel eines Atomize-Kunden befindet. Sobald die Tour angekündigt wurde, reagierten die Fans von Ed Sheeran als erste auf die Ankündigung und begannen fast sofort, nach Hotelzimmern in der Stadt zu suchen.

Unser Atomize-Kunde verfügte über unser benutzerdefiniertes Javascript und registrierte eine erhöhte Suchaktivität – genau wie ein Seismograph vor einem Erdbeben. Die Zunahme der Suchinformationen wurde automatisch in die Atomize-Optimierungsmaschine eingegeben. Als Resultat daraus stiegen die Preise unserer Kunden sofort als Folge der Suchaktivität und ohne dass unser Kunde überhaupt wusste, was die plötzlichen Preiserhöhungen auslöste.

Folglich waren ihre Preise jetzt die höchsten auf ihrem lokalen Markt. Ihre Konkurrenten hatten jedoch ihre Preise nicht geändert, da sie keine fortgeschrittenen Informationen über das bevorstehende Ed Sheeran-Konzert hatten und keine Chance hatten, Maßnahmen zu ergreifen, da diese Veranstaltung noch nicht in ihren Veranstaltungskalendern enthalten war. Infolgedessen verkauften diese Mitbewerber ihre Zimmer – viel zu günstig – in weniger als 4 Stunden nach der Pressemitteilung. Das einzige Hotel, das in der ganzen Stadt noch verfügbar war, war das Haus unseres Kunden, da in der ersten Buchungswut niemand sein Hotel gebucht hatte, da die Atomize-Optimierungs-Maschine schnell hohe Preise festlegte.

Was als nächstes passiert, ist wie Magie – unser Kunde (oder der Atomize-Algorithmus) begann langsam, die Preise seiner Zimmer zu senken, bis die Buchungen begonnen. Die „Pick-Up“ begann, als die Preise 250% höher waren als vor der Veröffentlichung der Pressemitteilung – zum Zeitpunkt des Konzerts hatte das Hotel seinen RevPAR um fast 300% erhöht.

Folglich; Schätzen Sie weniger, wenn Sie Preisentscheidungen treffen, und verlassen Sie sich auf wichtige Daten!

Weitere Informationen zum Atomize Revenue Management System finden Sie hier>

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