Dynamische Preisgestaltung im PMS: eine gute Lösung?
Lesen Sie, wie die Tools, die Ihr PMS zur dynamischen Preisgestaltung anbietet, funktionieren und wo ihre Grenzen liegen.
In letzter Zeit stößt die dynamische Preisfindung bei Hoteliers und Property Managern auf zunehmendes Interesse. Der Grund dafür ist einfach: Die Zeit nach der Pandemie hat gezeigt, dass die Verwendung einer festen Preisliste nicht mehr ausreicht, um auf einem immer komplexeren und wandelbaren Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.
Wo eigene Fachkenntnis oder ein interner Revenue Manager nicht vorhanden sind, bieten die Tools zur dynamischen Preisgestaltung, die von Verwaltungssoftware geboten werden, eine willkommene Unterstützung.
Vielleicht geht es Ihnen auch so: Ihr PMS verfügt über ein eigenes Dynamic Pricing Tool, Sie haben es konfiguriert und glauben nun, das Problem eigentlich gelöst zu haben. Aber ist das wirklich der Fall?
Nicht alle Tools für dynamische Preisgestaltung funktionieren gleich: Das in Ihrem PMS enthaltene mag ausreichend erscheinen, aber haben Sie sich jemals gefragt, wie es genau funktioniert, wo seine Grenzen liegen und welche Alternativen es gibt?
Um dies zu verstehen, werden wir uns in diesem Beitrag mit den zwei gängigsten Arten der dynamischen Preisgestaltung beschäftigen: der regelbasierten und der marktbasierten.
Wir werden uns anschauen, wie sie funktionieren, welche Nachteile sie haben und welcher Ansatz zu einer wirklich effektiven dynamischen Preisstrategie führt.
Was ist regelbasierte dynamische Preisgestaltung und wie funktioniert sie?
Unter einem regelbasierten Ansatz versteht man ein System, das Preise nach Regeln ändert, die vom Betreiber oder Revenue Manager eines Betriebs manuell festgelegt werden.
Da diese Regeln statisch sind, greifen sie unflexibel: Das System aktualisiert die Preise nur, wenn bestimmte, im Voraus festgelegte Bedingungen eintreten.
Zum Beispiel: „Wenn die Auslastung unter 50 Prozent fällt, die Preise um 10 Prozent senken“ oder „An Wochenenden oder bei lokalen Veranstaltungen die Preise um 15 Prozent erhöhen.“
Die meisten Systeme können nur Regeln in Abhängigkeit der Belegung ausführen. Selbst wenn weitere Parameter zur Verfügung stehen, sind diese häufig auf das Buchungsfenster, Veranstaltungen oder bestimmte Wochentage beschränkt.
Sehr oft kann eine Regel nur für die gesamte Unterkunft und die gesamte Saison definiert werden.
Nachteile des regelbasierten dynamischen Pricing
Die regelbasierte Preisgestaltung bietet eine praktische Lösung für die Anpassung der Preise an vorhersehbare Situationen, hat jedoch einige erhebliche Nachteile.
Mangelnde Flexibilität
Auch wenn sich die Preise ändern, sind die Regeln statisch, d.h. sie bleiben solange gültig, bis sie manuell geändert werden. In einem Umfeld, das durch ständige Schwankungen gekennzeichnet ist (plötzliche Nachfragespitzen, unvorhergesehene Ereignisse oder spontanen Aktivitäten von Wettbewerbern), bedeutet dies, dass der Verantwortliche die Marktdaten täglich analysieren und die Regeln ständig ändern müsste, damit sie wirklich wirksam sind.
Komplexität der Variablen
Selbst wenn man alle Variablen berücksichtigen wollte, die die Nachfrage nach Unterkünften beeinflussen, müsste der Betreiber eine enorme Anzahl von Regeln aufstellen. Diese Regeln würden Parameter erfordern, die in regelbasierten Preisinstrumenten oft nicht enthalten sind (z. B. ADR, On-the-Book-Daten oder die Historie des letzten Jahres).
Darüber hinaus müsste er in der Lage sein, diese Regeln simultan zu steuern und ihre kumulativen Auswirkungen auf den Endpreis vorherzusehen.
Standardardisierte Preisstrategie
Mit einem solchen System zu arbeiten bedeutet, eine generische Preisstrategie zu erhalten, die weder die Besonderheiten der eigenen Unterkunft noch die Veränderungen des Marktes oder die Buchungsgewohnheiten der Kunden berücksichtigt.
Was ist marktbasiertes dynamisches Pricing und wie funktioniert es?
Die marktbasierte dynamische Preisgestaltung funktioniert ähnlich wie die regelbasierte dynamische Preisgestaltung, ist aber zusätzlich zu den oben genannten Merkmalen in der Lage, Daten vom lokalen Markt sammeln, um Preisentscheidungen zu treffen.
In diesem Fall wird also eine größere Anzahl von Variablen berücksichtigt:
- Preise der Wettbewerber
- Entwicklung der Preisänderungen der Wettbewerber im Laufe der Zeit
- Nachfrageschwankungen im Laufe des Jahres
In selteneren Fällen sind auch Daten über Veranstaltungen und die geschätzte Marktauslastung verfügbar.
Nachteile der marktbasierten dynamischen Preisbildung
Obwohl das marktbasierte dynamische Pricing fortschrittlicher als regelbasierte Systeme ist, gibt es einige Einschränkungen, die man sich bewusst machen sollte.
Abhängigkeit von den Preisen der Konkurrenz
Es kann riskant sein, sich zu sehr auf Wettbewerber zu verlassen: Wenn diese Fehler bei der Preissetzung machen, kann es sein, dass man deren Fehlentscheidungen nachahmt. Außerdem ist es nicht möglich, sich durch bloßes „Kopieren“ vom Markt abzuheben und die eigene Unterkunft entsprechend den eigenen Alleinstellungsmerkmalen und dem eigenen Mehrwert zu positionieren.
Unzureichende Nutzung interner Daten
Marktbasierte Tools vernachlässigen in der Regel wichtige interne Daten, wie z.B. Buchungsgeschwindigkeit, Gästeverhalten oder historische Performance. Dieser Mangel kann die Möglichkeiten der Preisanpassung einschränken.
Komplexe Konfiguration
Auch hier ist ein erheblicher manueller Aufwand erforderlich: Grundpreise müssen festgelegt und alle Parameter manuell angepasst werden − ein Prozess, der nicht nur fehleranfällig ist, sondern auch Zeit, Fachwissen und ständige Marktbeobachtung erfordert.
Wie funktioniert dynamische Preisgestaltung mithilfe maschinellen Lernens?
Wie in den vorhergehenden Abschnitten erläutert, bieten die gängigsten Tools für die dynamische Preisgestaltung, die als Teil von Verwaltungssoftware angeboten werden, nur eine begrenzte Leistungsfähigkeit (zu starr, zu wenig anpassbar) und erfordern spezielle Kenntnisse und Zeit, um richtig eingerichtet zu werden.
Daher ist es in den meisten Fällen die beste Wahl, eine Revenue Management Software von einem Drittanbieter zu verwenden, die in die eigene Verwaltungssoftware integriert werden kann.
Die fortschrittlichsten Lösungen in diesem Bereich wurden genau mit dem Ziel entwickelt, die Grenzen von regelbasierten oder marktbasierten Ansätzen zu überwinden, indem künstliche Intelligenz in Form von maschinellen Lernalgorithmen eingesetzt wird.
Was bedeutet der Einsatz von maschinellem Lernen konkret? Es bedeutet, dass diese Tools nicht mehr vom Benutzer verlangen, bestimmte Regeln für die Ausführung bestimmter Aufgaben zu definieren, sondern dass sie in der Lage sind, große Datenmengen zu analysieren und die Regeln selbstständig und automatisch zu erlernen.
Vorteile der dynamischen Preisgestaltung auf der Grundlage maschinellen Lernens
Dieser Ansatz der dynamischen Preisgestaltung bietet einen Grad an Präzision, Anpassungsfähigkeit, Einfachheit und Automatisierung, der von herkömmlichen Systemen nicht erreicht wird.
Höchste Analysefähigkeit
Algorithmen des maschinellen Lernens können eine unglaubliche Menge an Daten sammeln und verarbeiten, sowohl interne als auch externe und lokale Marktdaten, und dabei wiederkehrende Muster und Trends erkennen. Darüber hinaus können sie automatisch relevante Feiertage und Ereignisse sowie deren Auswirkungen auf die Zimmerpreise erkennen.
Maximale Anpassbarkeit und Benutzerfreundlichkeit
Neueste Dynamic Pricing Software ist so konzipiert, dass sie auch ohne Fachkenntnisse im Revenue Management einfach zu bedienen ist. Sobald Sie Ihre Ausgangspreise überprüft und die Grenzen festgelegt haben, innerhalb derer Sie sich bewegen möchten, optimiert der Algorithmus Ihre Preise vollautomatisch und berechnet sie kontinuierlich neu, sobald sich interne oder marktbezogene Variablen ändern. Auf diese Weise behalten Sie jederzeit die maximale Kontrolle über Ihre Strategie, während die Software die "Fleißarbeit" für Sie erledigt.
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