KI und Umsatzmanagement: 3 vermeidbare Fehler für Hotels

Blitzschnelle Datenanalyse, intuitive Einblicke in Leistungstrends und drastisch reduzierter Reporting-Aufwand: KI verspricht Führungskräften im Gastgewerbe beispiellose Geschwindigkeit und Effizienz. Kein Wunder, dass die Branche begeistert ist. Doch im heutigen KI-Boom – geprägt von Hype, Lärm und der Angst, etwas zu verpassen – war das Risiko von Fehltritten noch nie so hoch. Neue Technologien bergen immer Risiken, aber Hotels können diese minimieren, indem sie aus den häufigsten Fehlern der Branche lernen.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über drei vermeidbare KI-Fehler und wie Sie diese vermeiden können.

Drei vermeidbare KI-Fehler im Hotel-Revenue-Management

Nachfolgend finden Sie drei vermeidbare Fehler, auf die Sie achten sollten – und wie die Fokussierung auf die richtige Art von KI bessere Entscheidungen, stärkere Leistung und langfristigen wirtschaftlichen Erfolg gewährleisten kann.

Fehler #1: Unüberlegtes Vorgehen ohne schlüssigen KI-Plan

Ein kürzlich H2C-Bericht über KI und Automatisierung im Gastgewerbe Eine Studie ergab, dass lediglich 71 von 442 Hotels angaben, über eine unternehmensweite KI-Strategie unter der Leitung der Geschäftsleitung zu verfügen. 841 Hotels berichteten hingegen, entweder keine KI-Strategie zu haben oder lediglich isolierte Pilotprojekte durchzuführen. Dieses Ungleichgewicht verdeutlicht eine Herausforderung, der sich viele Hotels heute gegenübersehen: Fragmentierte Experimente ohne einheitliche Strategie führen zu unkoordinierten Bemühungen, unzusammenhängenden Systemen und zunehmender Frustration im operativen Geschäft.

Wenn verschiedene Teams ihre KI-Tools unabhängig voneinander implementieren – Marketing experimentiert hier, Operations führt dort Pilotprojekte durch – entsteht oft ein Flickenteppich inkompatibler Lösungen. Revenue Management funktioniert nicht isoliert, und auch die dazugehörigen Technologien nicht. Ohne durchdachte abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und eine sorgfältige Workflow-Gestaltung können selbst die vielversprechendsten Tools keinen echten Mehrwert generieren.

Was stattdessen Priorität haben sollte:

Hotels sollten sich auf die Entwicklung einer koordinierten KI-Roadmap konzentrieren. Selbst wenn eine vollständig ausgearbeitete Vision noch in weiter Ferne liegt, können Führungskräfte damit beginnen, sich auf gemeinsame Ziele, Standards für die Datenverwaltung und operative Arbeitsabläufe zu einigen. Eine erfolgreiche KI-Strategie vernetzt Abteilungen, klärt die Datenverantwortlichkeiten und stellt sicher, dass jede Initiative die Geschäftstätigkeit des Hotels stärkt – und nicht erschwert.

Fehler #2: Auswahl von “Brutzeln”Über Drogen“

Anbieter im Gastgewerbe überbieten sich mit aufsehenerregenden neuen KI-Funktionen. Attraktive Features wie dialogbasierte Analysen, automatisierte Berichte oder generative KI-Assistenten können Hotelteams sicherlich einen Mehrwert bieten – lenken aber auch von der entscheidenden Frage ab: Ist die zugrundeliegende Analyseplattform leistungsstark genug, um tatsächlich Umsatzsteigerungen zu erzielen?
Im Fall revenue management liegt der Hauptnutzen von KI heute in der zugrundeliegenden Wissenschaft, die den Umsatzstrategien zugrunde liegt.

Die Genauigkeit von Prognosen, die Bedarfsmodellierung, die Bestandsoptimierung und Preisempfehlungen hängen von robusten mathematischen Methoden ab – ohne diese verliert eine hilfreiche Präsentationsebene ihren Glanz. Hotels, die KI-gestützte Umsatztools evaluieren, müssen zunächst über die “glänzende Gegenstände”und die Reife des Kernmechanismus zu beurteilen, der die Preisgestaltung, die Beschränkungen und die strategische Ausrichtung steuert.

Anzeichen für die richtige Art von KI:

• Tiefe der Prognosefähigkeiten: Kann das System uneingeschränkte Nachfrage, Buchungskurven, Tempoänderungen und Marktdynamiken verstehen?
• Granularität der Optimierung: Kann es komplexe Zimmer- und Preisstrukturen verwalten und optimieren, einschließlich unterschiedlicher Aufenthaltsdauern oder Premium-Inventar?
• Ganzheitliche Entscheidungsfindung: Werden Strategien auf Basis des Gesamtbildes optimiert – und nicht auf Basis regelbasierter Reaktionen oder kleiner Datenausschnitte?
• Automatisierung basiert auf verlässlicher Mathematik, nicht auf Vermutungen: Erzeugt das System automatisch marktgerechte Ergebnisse oder sind manuelle Kalibrierung und Ausnahmen erforderlich?
• Erklärbarkeit, die Vertrauen schafft und Akzeptanz fördert: Kann das System in einfacher Sprache, die Vertrauen schafft, erklären, warum sich Preisergebnisse oder Prognosen geändert haben – und wann eine Maßnahme die Leistung beeinträchtigen könnte?

Hotels, die sich zu sehr auf KI-Verbesserungen im Frontend konzentrieren, riskieren, die grundlegende analytische Stärke zu vernachlässigen, die erforderlich ist, um Erkenntnisse in Umsätze umzuwandeln.

Kurz gesagt, die solide Basis ist wichtiger als der ganze Schnickschnack.

Fehler #3: Erwartung, dass KI unterbrochene oder qualitativ minderwertige Daten repariert

Trotz ihrer hochentwickelten Technologie kann KI schwache Datenleitungen oder fehlerhafte Systemverbindungen nicht reparieren. Wie das alte Sprichwort sagt: “Müll rein, Müll raus.”Wenn ungenaue, inkonsistente oder schlecht strukturierte Daten in ein KI-Modell eingespeist werden, sind auch die resultierenden Ergebnisse – Prognosen, Preisempfehlungen, Segmentierungserkenntnisse – gleichermaßen fehlerhaft.

Deshalb müssen Hotels Investitionen in Basistechnologien priorisieren. Kerntechnologiesysteme wie ein revenue management-System, ein Hotelverwaltungssystem und ein zentrales Reservierungssystem sollten nicht nur nebeneinander existieren, sondern harmonisch zusammenarbeiten und saubere, zeitnahe und vollständige Daten austauschen. Mit dieser soliden Grundlage erzielen Hotels kontinuierlich Verbesserungen beim RevPAR, der Auslastung in der Nebensaison und der Effizienz ihrer Vertriebsteams.

Mit einer soliden Daten- und Systeminfrastruktur können KI-Tools ihr volles Potenzial entfalten.

Diese Grundlage ermöglicht und eröffnet zukünftige Möglichkeiten:

• Effektivere Marketingkampagnen
• Bessere Upselling-Programme
• Intelligenterer Arbeitskräfteeinsatz
• Schnellere Geschäftsanalyse
• Konsistente, zuverlässige Optimierungsstrategien

Wenn Systeme dieselbe Sprache sprechen, wird KI zu einem Kraftverstärker – und nicht zu einer Quelle der Verwirrung.

Potenziale durch Praktikabilität freisetzen

In einer Branche, die mit steigenden Betriebskosten, strengeren Kreditvergabebedingungen und sich wandelnden Gästeerwartungen zu kämpfen hat, können KI-gestützte Automatisierung und fortschrittliche Analysen einen tiefgreifenden Wandel bewirken. Doch die Hotels, die am meisten davon profitieren, sind nicht diejenigen, die den auffälligsten KI-Funktionen hinterherjagen – sie sind diejenigen, die … Revenue Management Grundlagen stimmen.

Durch die Priorisierung strukturierter Daten, kohärenter Strategien, vernetzter Systeme und mathematisch fundierter Entscheidungsmodelle schaffen Hotels die Voraussetzungen dafür, dass KI echten Mehrwert bietet. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Prognosegenauigkeit, sondern optimiert das gesamte kommerzielle Ökosystem.

Wenn Hotels sich auf grundlegende analytische KI konzentrieren – und nicht auf Hype –, erschließen sie sich schon heute nachhaltiges Umsatzwachstum und legen den Grundstein für zukünftige Innovationen von morgen.

Künstliche Intelligenz (KI) entfaltet im revenue management-System nur dann einen echten Mehrwert, wenn sie auf Strategie, Datenqualität und soliden analytischen Grundlagen basiert. Hotels, die häufige Fehler vermeiden und vernetzte Systeme sowie vertrauenswürdige Modelle priorisieren, erzielen bessere Entscheidungen, eine höhere Leistung und nachhaltige Geschäftsergebnisse.