Unabhängig davon, ob Sie eine kleine Pension oder ein größeres Objekt führen – jeden Tag stellt sich dieselbe Frage: Wie sollten die Zimmerpreise für morgen festgelegt werden, um den Umsatz zu maximieren?
Theoretisch könnte man sich auf Intuition und ein paar einfache Faustregeln verlassen. In der Praxis sind es jedoch genau diese, die am häufigsten versagen.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Ansätze der Preisentscheidung und darauf, wie künstliche Intelligenz sowie moderne Technologien Sie in diesem Prozess unterstützen können.
Wie treffen Sie Ihre Entscheidungen?
Die Neurobiologie unterscheidet zwei Entscheidungssysteme: System 1 und System 2. Auch wenn die Bezeichnungen wenig spannend klingen, verbergen sich dahinter wichtige Mechanismen. Sie zeigen sich in der Arbeit jedes Hoteliers und im täglichen Betrieb eines Hotels.
System 1 – schnell und intuitiv.
Das ist der „Autopilot“. Reaktionen erfolgen sofort, oft ohne eine tiefere Datenanalyse. Sie basieren auf Bauchgefühl, Erfahrung und Intuition.
System 1 ist in Krisensituationen unverzichtbar, hat jedoch auch seine Schwächen. Entscheidungen „aus dem Bauch heraus“ können richtig sein – manchmal sind sie aber auch dramatisch falsch.
System 2 – langsamer und analytisch.
Das ist der Modus, in dem man innehält und alle verfügbaren Fakten, Marktbedingungen und Trends analysiert.
Im Revenue Management bedeutet das Stunden in Excel, Diagramme, Simulationen und Vergleiche mit früheren Saisons. Diese Entscheidungen sind in der Regel präziser als intuitive, der Preis dafür sind jedoch Zeitaufwand und eine geringere operative Effizienz.
„Faustregel“ („Thumb Rule“) – ein einfacher Ansatz für ein komplexes Problem
Da niemand die Zeit hat, alle Zahlen zu analysieren, werden in der Hotellerie „Faustregeln“ verwendet. Dabei handelt es sich um vereinfachte Richtlinien, die den Umgang mit Daten erleichtern und den täglichen Hotelbetrieb unterstützen.
Solche Regeln klingen sicher vertraut:
- „Wenn für ein bestimmtes Datum noch 5 Tage verbleiben und die Auslastung unter 50 % liegt – Preis senken.“
- „Wenn die Auslastung 90 % überschreitet – Preis erhöhen.“
- „Solange die Konkurrenz die Preise auf Niveau X hält, ändere ich nichts.“
Dank solcher Regeln kann man blitzschnell reagieren – ihr größter Nachteil ist jedoch… die Einfachheit.
Warum „Faustregeln“ nicht optimal sind?
❌ Sie ignorieren den Kontext. Die Regel berücksichtigt nicht, ob an einem bestimmten Termin ein Feiertag, ein Event oder ein langes Wochenende stattfindet, und spiegelt daher die Marktbedingungen und Trends nicht vollständig wider.
❌ Sie vernachlässigen die Dynamik des Pick-ups. Es kann vorkommen, dass eine Auslastung von 40 % fünf Tage vor der Anreise normal ist, weil der Verkauf für diesen Termin in den letzten Tagen üblicherweise noch steigt. Solche Datenanalysen erfordern einen breiteren Blick.
❌ Sie unterscheiden nicht zwischen Zimmertypen oder Preisplänen. Die Nachfrage nach einer Familienwohnung verhält sich anders als die nach einem kleinen Doppelzimmer – ein entscheidender Faktor für die Preisstrategie und das effektive Reservierungsmanagement.
❌ Sie berücksichtigen die Konkurrenz nicht. Die Regel könnte vorschlagen, den Preis bei 90 % Auslastung zu erhöhen, während alle Konkurrenten gerade ihre Preise gesenkt haben. Dies kann zu Umsatzverlusten und einem Rückgang des Revenue-per-Available-Room führen.
Jeden Tag stehst du vor demselben Dilemma:
Sollen Sie tiefer in die Analyse einsteigen und dafür zusätzliche Stunden investieren, oder sich an eine einfache Regel halten und schneller, aber weniger präzise entscheiden?
Genau hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel.
AI muss sich nicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit entscheiden. Sie kann so arbeiten, als hätte der Revenue Manager immer Zeit, „System 2“ einzuschalten. Das bedeutet: tägliche, tiefgehende Datenanalyse in wenigen Minuten und ohne Ermüdung – was sich direkt auf die operative Effizienz des Hotels und die Maximierung der Einnahmen auswirkt.
Wie funktioniert KI – Sprachmodelle in der Hotellerie
Künstliche Intelligenz im Revenue Management basiert auf Mechanismen, die denen von Sprachmodellen wie ChatGPT ähneln.
In Sprachmodellen wird jedes Wort als mathematische Repräsentation – also als Vektor – dargestellt. So „versteht“ der Computer die Beziehungen:
König – Mann + Frau = Königin
Spaghetti – Italien + Deutschland = Wurst
In KI-basierten Systemen entstehen ähnliche Vektoren für:
- Zimmer (Größe, Preis, Auslastung, Gästewünsche)
- Preispläne (nicht erstattbar, mit Frühstück, mit Abendessen)
- Daten (Feiertage, Wochenenden, Saisons, Veranstaltungen in der Nähe)
So „versteht“ das System zum Beispiel, dass Familienzimmer + Frühstücksplan + Mai-Wochenende sich völlig anders verhält als Einzelzimmer + nicht erstattbar + Mitte der Woche im November.
KI aktualisiert diese Repräsentationen täglich und lernt aus den aktuellen Daten. Sie analysiert, wie schnell Zimmer verkauft werden, welche Preise die Gäste akzeptieren und wie sich das Verhalten der Kunden auf verschiedenen Kanälen verändert. Anders gesagt: Sie verfolgt Markttrends, passt die Preise an und unterstützt das tägliche Hotelmanagement.
Wichtig ist, dass das System viel mehr Faktoren berücksichtigen kann als ein Mensch, der die Daten manuell analysiert. Dazu gehören unter anderem:
✅ Einfluss der Wochentage und Saisons auf die Nachfrage
✅ Nähe von Terminen und der sogenannte Feiertags- oder Langwochenend-Effekt
✅ Reaktionen der Gäste auf hohe Preise bei unterschiedlichen Buchungsabständen (z. B. D-90 vs. D-1)
✅ Ob die Buchungen gleichmäßig eintreffen oder sich auf die letzten Tage konzentrieren
✅ Historische Zusammenhänge zwischen Preisen und Verkaufsdynamik im jeweiligen Hotel
Und viele weitere Faktoren, die für die Umsatzmaximierung und die Steigerung der operativen Effizienz des Hotels entscheidend sind.
KI analysiert nicht nur die Vergangenheit, sondern kann auch experimentieren. Innerhalb der vom Revenue Manager festgelegten Grenzen testet sie kleine Preisänderungen. Sie senkt oder erhöht den Preis und beobachtet, wie die Nachfrage reagiert. So lernt sie, wo das optimale Preisniveau liegt – eines, das gleichzeitig den Umsatz maximiert und das Verkaufstempo aufrechterhält.
Dieser Ansatz lässt das System wie einen erfahrenen Revenue Manager agieren. Es „liest“ ständig den Markt und zieht Schlüsse – der Unterschied: KI macht dies täglich, auf Basis riesiger Datenmengen und ohne Risiko von Ermüdung oder vorschnellen Entscheidungen.
Das Ergebnis: effizienteres Reservierungsmanagement, bessere Anpassung an Gästewünsche und Verbesserung von Kennzahlen wie dem Revenue per Available Room.
Wie lässt sich die Wirksamkeit von Forecasting-Tools überprüfen?
Woher weiß man, dass die von KI erstellten Prognosen tatsächlich genauer sind als die in Excel erstellten?
Der einfachste Weg ist sogenanntes backtesting. Dabei wird das System in die Vergangenheit „zurückversetzt“ und überprüft, wie seine Prognosen im Vergleich zu den tatsächlichen Ergebnissen ausgesehen hätten.
Beispiel: Wir setzen das Datum auf den 1. Januar 2019 und bitten das System, die Auslastung für die nächsten 90 Tage vorherzusagen. Die KI sieht dabei nur die bis zu diesem Zeitpunkt verfügbaren Daten, als kenne sie die Zukunft nicht. Anschließend vergleichen wir die Prognose mit dem, was tatsächlich im ersten Quartal 2019 passiert ist.
Die Ergebnisse unserer Tests sind eindeutig:
- Einfache Excel-Modelle liegen oft um 20–30 % daneben, in Extremfällen sogar bis zu 100 %.
- Statistische Modelle (z. B. ARIMA) sind zwar besser, die Fehlerquote liegt aber immer noch bei mehreren Prozentpunkten.
- Fortgeschrittene KI-Modelle, die speziell für die Hotellerie entwickelt wurden, erreichen im Durchschnitt nur 5 % Fehler auf kurzer Sicht und können sogar sinnvolle Prognosen für ein Jahr im Voraus erstellen.
Je kleiner der Prognosefehler, desto leichter fällt es dem Revenue Manager, präzise Preisentscheidungen zu treffen, die Preisstrategie an die Marktbedingungen anzupassen und die Einnahmen effektiv zu maximieren. Wichtig ist: Dies verbessert nicht nur die Verkaufskennzahlen, sondern auch die operative Effizienz des Hotels, da das Team mehr Zeit für die Betreuung der Gäste hat.
Ihre Rolle bei der Arbeit mit KI
KI übernimmt 90 % der analytischen Arbeit – das bedeutet aber nicht, dass der Mensch überflüssig wird. Ganz im Gegenteil: Deine Rolle gewinnt dadurch noch mehr an Bedeutung.
Strategische Aufsicht – Du entscheidest über die allgemeinen Preisspannen und Richtlinien (z. B. Mindestpreis, maximale Tagesanpassung). Du setzt den Rahmen der Preisstrategie, den die KI bei der dynamischen Preisgestaltung nutzt.
Reaktion auf beispiellose Situationen – Neue Events, Krisen oder plötzliche Marktveränderungen (z. B. Pandemie, Konzert, Eröffnung einer Attraktion) sind Bereiche, in denen die KI keine historischen Daten hat und der Mensch eingreifen muss. So bleibt das Hotel auch unter ungewöhnlichen Marktbedingungen handlungsfähig.
Genehmigung und Korrektur – Du kannst Empfehlungen manuell bestätigen oder die Automatisierung nutzen, hast aber immer die Möglichkeit, Änderungen rückgängig zu machen. Das gibt Kontrolle über das Hotelgeschäft und sichert die finanzielle Stabilität bei gleichzeitiger Gewinnmaximierung.
Wenn du gerade erst beginnst, mit KI zu arbeiten und ihr etwas skeptisch gegenüberstehst, ist es sinnvoll, mit sicheren Schritten zu starten. Zunächst empfehlen wir, Startpreise festzulegen, mit denen du dich wohlfühlst, und Minimal- und Maximalpreise zu definieren.
Am Anfang ist es am besten, im Empfehlungsmodus zu arbeiten – Änderungen selbst zu genehmigen und die Ergebnisse zu beobachten. Mit der Zeit, wenn du Vertrauen gewinnst, kannst du schrittweise auf Automatisierung umstellen und dem System erlauben, in größerem Umfang zu agieren. So baust du nach und nach ein effektives Preismanagement und eine Preisstrategie auf Basis moderner Technologien auf.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz in der Hotellerie erledigt mühelos das, wofür dem Menschen einfach Zeit und Kapazitäten fehlen. Sie analysiert täglich Hunderte von Variablen, legt Preise in Echtzeit fest und liefert Empfehlungen basierend auf den aktuellen Marktbedingungen.
Für dich bedeutet das keinen Kontrollverlust, sondern mehr Arbeitskomfort. Die KI analysiert Daten und Gästewünsche, während du bewusste Entscheidungen triffst und in außergewöhnlichen Situationen eingreifst.
Die Kombination aus menschlicher Intuition und KI-Analyse steigert die operative Effizienz, verbessert den Gästeservice und maximiert die Gewinne effektiver.