Was würde Ihr idealer KI-Agent für das Revenue Management tun?

“Wenn ich einen KI-Agenten für das Gastgewerbe entwerfen könnte, wäre es ein ganzheitlicher Revenue Agent, der einen vollständigen Überblick über alle Einnahmequellen des Hotels bietet – nicht nur Zimmer, sondern auch Speisen und Getränke, Tagungen und Veranstaltungen, Spa und andere Nebeneinnahmen.“.

Viele Hotels verwalten diese Bereiche heute noch mit separaten Systemen, was zu isolierten Entscheidungen führt. Idealerweise würde dieses System PMS, RMS, POS-Systeme, Eventplanungssoftware, CRM und Marketingdaten in einer einzigen, marktorientierten Echtzeit-Ansicht zusammenführen. Es würde automatisch anzeigen, welche Segmente – beispielsweise Einzelzimmer, Firmenkunden, Gruppen, Restaurantbesuche, Bankettumsätze oder Konferenzraumauslastung – über oder hinter den Zielvorgaben liegen und diese mit Budget, Vorjahr und zukünftigen Prognosen vergleichen.

Der eigentliche Mehrwert liegt im Übergang von fragmentierter Berichterstattung zu koordiniertem Handeln. Anstatt dass jede Abteilung ihren eigenen Umsatz optimiert, optimiert das Hotel den Gesamtgewinn des gesamten Unternehmens.”

“Das hebt das Preismanagement definitiv auf ein neues Niveau; ein Tool, das bis ins kleinste Detail erfassen kann und Daten nicht nur aus dem PMS bezieht, sondern auch von Preissuchenden, Excel-Dateien, BI-Tools, Benchmarking-Tools und anderen Online-Kanälen.“.

Die Folge: häufigere und segmentbezogene Anpassungen der Preise, wobei sich Änderungen in einem Segment auf alle auswirken, und die Möglichkeit, deutlich mehr Segmente als nur den Einzelhandel zu optimieren. Angesichts des aktuellen Umfelds ist in diesem Zusammenhang auch ein Szenarioentwicklungstool hilfreich, das globale Makrodaten einbezieht und daraus verschiedene Marktszenarien ableitet, abhängig vom Eintreten von Ereignissen wie XYZ.”

“Wenn ich einen idealen KI-Agenten entwerfen könnte, wäre es ein Agent für kommerzielle Strategien, der revenue management, Vertrieb, Wettbewerbsinformationen und Nachfrageprognosen in einem einzigen Entscheidungsunterstützungssystem vereint.“.

Anstatt lediglich Tarifempfehlungen zu geben, würde das System die Auslastung, das Tempo, Marktnachfragesignale, Wettbewerbsaktivitäten, Paritätsprobleme, die Sichtbarkeit bei Online-Reisebüros (OTAs) und die Rentabilität nach Kanal überwachen und anschließend proaktiv Maßnahmen vorschlagen. Beispielsweise könnte es sagen: “Die Auslastung für das nächste Wochenende liegt 121.450.000 Einheiten unter dem Trend, die Wettbewerber haben ihre Preise um 81.450.000 Einheiten gesenkt, die Konversionsrate im Direktkanal ist rückläufig. Wir empfehlen ein taktisches Paketangebot anstelle einer Reduzierung der Auslastung.”

Die Stärke des Systems läge nicht allein in der Datenaggregation, sondern in der Schlussfolgerung. Es würde das Verdrängungsrisiko bewerten, die Vor- und Nachteile von Gruppen- und temporären Haushalten abwägen und die Umsatzentwicklung simulieren, bevor Maßnahmen ergriffen werden.

Eine weitere Funktion, die ich mir wünschen würde, ist das automatisierte Ausnahmemanagement. Zum Beispiel die Kennzeichnung von Umsatzverlusten durch Großhändler oder die Identifizierung von Fällen, in denen eine Preisentscheidung für eine Immobilie Konflikte im gesamten Portfolio auslösen könnte.”

“Es wäre ein Commercial Performance Agent; eine Art strategischer Assistent, der immer verfügbar ist und revenue management, Vertrieb, Marketing, CRM und Nebeneinnahmen an einem Ort miteinander verbindet.“.

Warum gerade dieses Thema? Weil in der Hotellerie selten Datenmangel das Problem ist. Das eigentliche Problem ist die Fragmentierung. Wir haben PMS-Daten, RMS-Daten, OTA-Performance, Webanalysen, CRM-Kampagnen, Spa-Umsätze, F&B-Erfassung, Upselling-Ergebnisse… aber sehr oft betrachtet niemand gleichzeitig das gesamte wirtschaftliche Bild.

Mein idealer Agent würde drei Dinge tun:

1. Zunächst die Diagnose: Erklären Sie nicht nur, was passiert, sondern auch warum. Zum Beispiel: “Die Auslastung am Wochenende ist hoch, aber die GOP-Konsumzahlen könnten hinter den Erwartungen zurückbleiben, da sich der Produktmix hin zu teureren Kanälen verschoben hat.“.
2. Zweitens, empfehlen wir folgende Maßnahmen: Schließen Sie weniger ertragreiche Vertriebskanäle, fördern Sie Direktvertrieb mit inklusivem Frühstück und passen Sie die Stornierungsbedingungen an.
3. Drittens, aus den Ergebnissen lernen: Welche Maßnahmen haben ADR, NetRevPAR, Nebenkosten und Gewinn tatsächlich verbessert?.

Ein praktisches Beispiel: Anstatt einen Buchungsbericht isoliert zu betrachten, möchte ich, dass mir der Agent mitteilt, dass ein niedrigerer durchschnittlicher Zimmerpreis akzeptabel ist, weil das direkt buchende Gästeprofil einen höheren Gesamtumsatz pro Aufenthalt generiert.

Für mich ist das die Zukunft: nicht KI, die mehr Berichte liefert, sondern KI, die uns hilft, bessere Geschäftsentscheidungen schneller und kontextbezogener zu treffen.”

“Im Idealfall würde ich einen einzigen “Revenue Orchestrator AI Agent” entwerfen, der alle kommerziellen Funktionen miteinander verbindet: Revenue Management, Marketing, Vertrieb und CRM.“.

Wenn das System beispielsweise eine schwache Nachfrage für einen zukünftigen Zeitraum feststellt, senkt es nicht einfach nur die Preise. Stattdessen identifiziert es die wertvollsten Kundensegmente, startet gezielte Kampagnen über das CRM-System, passt die Vertriebskanäle an, um margenstärkere Buchungen zu bevorzugen, und schlägt Mehrwertangebote anstelle reiner Rabatte vor.

Gleichzeitig würden wertvolle Stammgäste erkannt und anders behandelt, wobei der Fokus auf langfristigem Wert und nicht auf kurzfristigen Einnahmen liege.”

“Im Idealfall würde ich einen KI-Agenten entwerfen, der sich auf die Datenqualitätskontrolle konzentriert.“.

Wir entwickeln beispielsweise aktuell einen Agenten, der alle täglichen Reservierungen prüft, um sicherzustellen, dass sich keine fehlerhaften Daten im System befinden. Durch die Validierung und Bereinigung der Daten direkt an der Quelle ermöglicht dies unserem KI-gestützten Reservierungssystem präzise Analysen und die Generierung verlässlicher Preisempfehlungen.

Diese Art von Agent ist von entscheidender Bedeutung, da selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle auf qualitativ hochwertige Eingaben angewiesen sind – ohne diese verlieren ihre Ergebnisse an Wert.”

“Wenn ich nur einen KI-Agenten entwerfen könnte, würde ich einen Wachstumsagenten mit zwei Hauptaufgaben entwerfen: Kundengewinnung und Talentakquise.“.

Für ein Revenue-Management-Beratungsunternehmen hängt Wachstum von zwei Dingen ab: der Gewinnung der richtigen Hotelkunden und der Suche nach den passenden Revenue-Management-Experten, die diese betreuen. Das eine ohne das andere reicht nicht aus. Gewinnen wir mehr Kunden, verfügen wir aber nicht über die richtigen Talente, riskieren wir Abstriche bei der Servicequalität. Bauen wir ein starkes Team auf, haben wir aber keine solide Auftragspipeline, wird nachhaltiges Wachstum schwieriger.

Im Bereich der Kundengewinnung unterstützt der Agent die Identifizierung und Priorisierung potenzieller Hotelkunden. Er recherchiert Hotels, Destinationen, Eigentümerstrukturen, Entscheidungsträger, Positionierung, Online-Reputation, Vertriebspräsenz und potenzielle Revenue-Management-Möglichkeiten. Anschließend hilft er bei der Vorbereitung personalisierter Ansprache, schlägt die passende Marketingstrategie vor und optimiert die Nachverfolgung.

Beispielsweise könnte das System ein unabhängiges Hotel mit hervorragenden Gästebewertungen, aber einer ungünstigen Preisstruktur, begrenzter Sichtbarkeit bei Direktbuchungen oder potenziellen Vertriebsschwierigkeiten identifizieren. Der Agent könnte dann Vorschläge unterbreiten, wie man dieses Hotel mit einer relevanten Botschaft ansprechen kann, die auf Umsatzpotenzial, Vertriebsstrategie und Leistungsverbesserung abzielt.

Im Bereich Talentakquise unterstützt die Agentur die Identifizierung von Revenue Managern, die sich nahtlos in unser Unternehmen integrieren und unser Wachstum fördern können. Dabei achtet sie nicht nur auf fachliche Kompetenzen, sondern auch auf die richtige Einstellung: analytisches Denken, Neugier, Verantwortungsbewusstsein, Anpassungsfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit und die Fähigkeit, mit Technologie zu arbeiten. Im Revenue Management ist Wissen wichtig, aber die richtige Einstellung und kontinuierliche Weiterentwicklung sind ebenso entscheidend.

Der Agent könnte beispielsweise potenzielle Kandidaten vorselektieren, ihre Erfahrung zusammenfassen, feststellen, ob sie mit relevanten Tools wie RMS-Plattformen, Channel-Managern oder BI-Systemen gearbeitet haben, und beurteilen, ob ihr Hintergrund zu den von uns angebotenen Kunden und dem Servicemodell passt.

Besonders wertvoll an diesem Agenten wäre die enge Verbindung zwischen beiden Seiten. Er würde verstehen, dass kommerzielles Wachstum und Teamentwicklung Hand in Hand gehen müssen. Wenn wir mehr Hotels in einem bestimmten Segment oder Reiseziel anstreben, könnte uns der Agent auch dabei helfen, den benötigten Revenue-Management-Experten für diese Expansion zu ermitteln.

Ich würde diesen Agenten wählen, weil er das Unternehmen zukunftssicher macht, nicht nur die Arbeitsabläufe. Er würde uns ermöglichen, proaktiver nach Chancen zu suchen, konsequenter nachzufassen und strategischer das Team aufzubauen, das wir für die Erbringung hochwertiger Dienstleistungen benötigen.

Kurz gesagt, ich würde einen KI-Wachstumsagenten entwickeln, der uns dabei hilft, die richtigen Kunden und die richtigen Talente im Bereich Revenue Management zu gewinnen, damit unser Wachstum sowohl ambitioniert als auch nachhaltig bleibt.”

“Ich würde sagen, dass KI vor allem ein perfektes Werkzeug für den Kundenservice (Reservierungen und Concierge) sein kann. Bezüglich des revenue management würde ich mir wünschen, dass es die Konkurrenz nach Zimmertyp analysiert, Richtlinien und Preise prüft und basierend auf unserem Budget Strategien vorschlägt.”

“Ich würde einen KI-gestützten Umsatzstrategie-Co-Piloten entwerfen.“. Ziel wäre es, alle wichtigen kommerziellen Eingangsdaten – PMS, RMS, Channel-Manager, OTA-Extranets, Wettbewerbspreise, Nachfragedaten, Gästebewertungen, Marktereignisse und Marketinginhalte – miteinander zu verknüpfen und diese Informationen in klare, umsetzbare Empfehlungen zu verwandeln.

Der größte Vorteil bestünde darin, dass es nicht nur Daten analysieren, sondern auch dabei helfen würde, zu erkennen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten und warum.

Der Agent könnte mich beispielsweise darauf hinweisen, dass ein Hotel an einem bestimmten Wochenende hinter den Erwartungen zurückbleibt. Anstatt einfach nur “Sichtbarkeit erhöhen” oder “Preis senken” zu empfehlen, würde er verschiedene Faktoren analysieren: Preise der Konkurrenz, Buchungstempo, Veranstaltungen in der Umgebung, aktuelle Aktionen, Stornierungstrends, Zimmerverfügbarkeit und die Performance der verschiedenen Kanäle. Anschließend könnte er konkrete Maßnahmen empfehlen, wie z. B. die Beibehaltung des Mindestpreises, die Durchführung einer gezielten OTA-Aktion, die Anpassung der Mindestaufenthaltsdauer oder die Verbesserung des Direktbuchungsangebots anstelle von Rabatten.

Es würde auch bei der Preisparität und der Vertriebskontrolle helfen. Wenn es feststellt, dass Booking.com, Expedia, die Hotelwebsite und die Metasuche unterschiedliche Preise oder Leistungen anzeigen, könnte es das Problem kennzeichnen, die Quelle identifizieren und eine Korrektur empfehlen.

Eine weitere wertvolle Funktion wäre die Optimierung von Inhalten und Wert. Da KI-Tools Hotels zunehmend anhand des wahrgenommenen Werts vergleichen, könnte der Mitarbeiter die Einträge überprüfen und Verbesserungsvorschläge unterbreiten. Beispielsweise könnte er feststellen, dass Wettbewerber Frühstück, flexible Stornierungsbedingungen, Parkplätze oder besondere Gästeerlebnisse deutlich hervorheben, während unser Eintrag ungenau ist oder diese Vorteile nicht ausreichend darstellt.

Dieser Agent würde Zeit sparen, indem er manuelle Prüfungen reduziert, die Reaktionsgeschwindigkeit erhöht und Teams dabei unterstützt, sich auf die Strategie statt auf die Verwaltung zu konzentrieren. Vor allem aber würde er als zusätzliche Kontrollinstanz fungieren – Annahmen hinterfragen, Risiken aufzeigen und sicherstellen, dass Preis-, Vertriebs- und Positionierungsentscheidungen wirtschaftlich fundiert sind.

Kurz gesagt, ich würde einen KI-Agenten entwickeln, der revenue management, Vertrieb und Geschäftsstrategie in einem intelligenten Assistenten vereint, denn die Zukunft der Hotelperformance hängt von schnelleren Entscheidungen, saubereren Daten, einer stärkeren Positionierung und einer besseren Nutzung von Technologie ab.”

“Im Idealfall würde ich einen KI-Agenten entwickeln, der wiederkehrende Aufgaben eliminiert und die Entscheidungsfindung verbessert. Er würde Reservierungsanfragen umgehend bearbeiten, die Erwartungen der Gäste an Echtzeit-Antworten erfüllen und die Konversionsrate steigern.“.

Gleichzeitig würde es die monatliche Leistungsanalyse automatisieren – Daten aus verschiedenen Systemen abrufen, Korrelationen identifizieren und Erkenntnisse generieren – wodurch die manuelle Datenerfassung entfällt und die Teams sich auf die Strategie konzentrieren können.”

“Wenn ich einen KI-Agenten entwerfen könnte, wäre es ein Commercial Intelligence Agent – einer, der Vertrieb, Preisgestaltung und Reputation in einem einzigen, kontinuierlichen Arbeitsablauf miteinander verbindet.“.

Das Problem, das ich lösen möchte, ist praktischer Natur: zu viel Zeit wird mit dem manuellen Sammeln und Verarbeiten von Daten verbracht, zu wenig Zeit bleibt für die eigentliche Entscheidungsfindung. Heutzutage ruft ein Revenue Manager Abholberichte ab, prüft die Preise der Konkurrenz und analysiert Bewertungstrends – oft aus verschiedenen Systemen. Bis man sich ein vollständiges Bild verschafft hat, ist das Zeitfenster zum Handeln manchmal schon verstrichen.

Mein idealer Agent würde das automatisch erledigen. Jeden Morgen erhalten Sie eine bereits aufbereitete Übersicht mit klaren Erkenntnissen und einer priorisierten Liste der wichtigsten Tage, die Ihre Aufmerksamkeit erfordern. Nicht nur, was passiert, sondern auch, wann Sie handeln müssen.

Ziel ist es nicht, den Revenue Manager zu ersetzen. Vielmehr soll ihm seine wertvollste Ressource – Zeit – zurückgegeben werden, damit er sich auf Strategie und Entscheidungen statt auf Datenerfassung konzentrieren kann. Denn genau darin liegt der wahre Wettbewerbsvorteil.”