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Einige Rollen werden durch künstliche Intelligenz immer weniger. Wie hat sich dies bisher auf die Rollen und Systeme von revenue management ausgewirkt? (Frage von Oleksii Kapichin)

Branchenexpertengremium

Unser Branchenexpertengremium besteht aus Fachleuten der Hotel- und Reisebranche. Sie verfügen über umfassendes und detailliertes Wissen, Erfahrung in der Praxis oder im Management und denken zukunftsorientiert. Sie beantworten Fragen zum Stand der Branche. Sie teilen ihre Erkenntnisse zu Themen wie Revenue Management, Marketing, Operations, Technologie und diskutieren die neuesten Trends.



Niko Krauseneck
Niko KrauseneckGründer, RevenueRebel

„Künstliche Intelligenz ist im Revenue Management nichts Neues. Sie gibt es, seit wir moderne Revenue Management Systeme (RMS) einsetzen, und sie ist immer wichtiger geworden. RMS hat Revenue Managern geholfen, ihren Fokus von taktischen Maßnahmen auf strategische Entscheidungen zu verlagern. Durch die Automatisierung der meisten Preisänderungen und die Bereitstellung moderner Berichte haben diese Systeme RMs von langweiligen und sich wiederholenden Aufgaben befreit und ihnen mehr Zeit für eingehende Analysen und entscheidende Maßnahmen gegeben. KI wird es RMs außerdem ermöglichen, sich auf die Festlegung der Strategie zu konzentrieren.

Wer dem System nicht vertrauen oder es nicht entsprechend seiner Strategie konfigurieren kann, wird abgehängt. Bald wird KI auch eine entscheidende Rolle bei der Datenanalyse spielen, um Anomalien zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus werden wir erleben, wie RMS das Gruppengeschäft übernimmt – ein Segment, mit dem Systeme in der Vergangenheit zu kämpfen hatten. Da die Gruppenverteilung zunehmend online erfolgt und Kundengespräche von Computern abgewickelt werden, werden die Daten besser und die Systeme werden in der Lage sein, sie effektiver und schneller zu verwalten, als es ein Mensch könnte.

Darüber hinaus wird KI bald bei Entscheidungen zum Kanalmanagement helfen und bei der taktischen Entscheidung, wann an welches Segment über welchen Kanal verkauft werden soll. Dadurch wird die Rolle des RM weiter in Richtung eines ganzheitlichen Ansatzes entlang der gesamten Gästereise verschoben.

Ein weiterer Bereich, in dem wir mit der neuen KI-Revolution rasante Fortschritte erwarten können, ist „personalisierte Preisgestaltung und Erfahrung“. Mit den Fortschritten bei KI-Modellen und der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten wird der Traum (oder Albtraum?) vom richtigen Preis für jeden Kunden bald Wirklichkeit.

Ein kompetenter Revenue Manager muss über fundierte Kenntnisse im Bereich E-Commerce und Marketing verfügen, um die richtigen Strategien entwickeln zu können. Außerdem muss er bereit sein, zu lernen und sich an die technologische Weiterentwicklung anzupassen.“



Tamie Matthews
Tamie MatthewsUmsatz-, Vertriebs- und Marketingberater, RevenYou

„Bei RevenYou haben wir festgestellt, dass sich die Zeit, die wir mit Hotels verbringen, ändert. Wir haben festgestellt, dass ein Hotel in ein Revenue-Management-System investieren und damit seine Preise nach oben oder unten verschieben kann. Was es von uns braucht, ist die Verteilung.

Hotels können keinen Gewinn machen, wenn ihr Vertriebsmodell ein Chaos ist. Wir werden häufig hinzugezogen, um Probleme in der Kommunikationslinie PMS > Channel Manager > Vertriebspartner zu lösen. Hotels wenden sich an uns, wenn sie nicht herausfinden können, warum sie über den Kanal „x“ keine Geschäfte machen. Sie wollen wissen, warum nichts passiert, wenn sie den Preis erhöhen oder senken, oder warum die Geschäftsnachfrage zum Erliegen gekommen ist.

Wenn wir anfangen, tiefer zu graben, stoßen wir auf kleinere Probleme im Setup. Wir stellen beispielsweise fest, dass der Preis wettbewerbsfähig ist, aber es gibt Fehler bei der Kartenerstellung, es fehlen Informationen, die die Leute bei der Suche verwenden, oder bei einem unserer jüngsten Kunden war es etwas so Einfaches wie der falsche Flughafencode. Künstliche Intelligenz kann derartige Probleme nicht finden und lösen; in diesen Fällen wird ein erfahrener Mensch benötigt.

Ein guter Revenue Manager schaut nicht nur auf die Preisgestaltung. Das kann ein RMS. Das kann KI. Aber KI kann nicht die Nadel im Heuhaufen finden.“



Nikolaus Halle
Nikolaus HalleEigentümer, N. Hall Consulting

„In den letzten Jahren hat es bei revenue management zu einer bedeutenden Transformation gekommen, die größtenteils auf technologische Fortschritte zurückzuführen ist. Dieser Wandel hat zur Automatisierung zahlreicher Routineaufgaben geführt und damit die Rolle eines Revenue Managers neu definiert.

Während der Schwerpunkt weiterhin auf Analysen und der Bewertung automatisierter Vorschläge liegen wird, besteht jetzt die Möglichkeit, mehr Zeit strategisch einzuplanen und mit anderen Abteilungen wie Vertrieb, Marketing, Betrieb und Finanzen zusammenzuarbeiten. Dies ermöglicht ein tieferes Verständnis und eine Abstimmung mit den unterschiedlichen Bedürfnissen des gesamten Unternehmens oder der Gruppe.“



Tanya Hadwick
Tanya HadwickGroup Revenue & Yield Leader, SunSwept Resorts

„Die Entwicklung von Revenue-Management-Systemen (RMS) ist schon seit einiger Zeit im Gange. Zwar gibt es immer noch Excel-Tabellen, aber bei den meisten RMS gibt es einen echten Vorstoß, die Vorteile von Algorithmen zu nutzen, um Prozesse zu beschleunigen. Maschinelles Lernen wurde eingesetzt, um fortgeschrittenere Analysen, Prognosen und Entscheidungsfindungen zu ermöglichen. Daher glaube ich, dass künstliche Intelligenz die Tools, mit denen Revenue Manager riesige Datenmengen verarbeiten, nur ergänzen wird, indem sie sie bei der Erkennung von Mustern unterstützt und Erkenntnisse für Preisoptimierung, Nachfrageprognosen und dynamisches Bestandsmanagement liefert.

Wenn wir uns IDeaS als RMS-Beispiel ansehen, begann dies mit maschinellem Lernen – Mustern und Prozessen – und wurde seitdem in G3 zu einem eher KI-basierten Modell überführt. Bei OTA Insights verwenden wir KI-Technologie, um unsere Vertriebsstrategien voranzutreiben, und wenn Sie daran zurückdenken, wie wir zahlreiche Websites durchforstet haben (ja, ich bin so alt!), waren wir alle sehr daran interessiert, die Daten und Analysen zu nutzen, um Preise und Lagerbestände zu optimieren.

Ich bin überzeugt, dass die Art und Weise, wie wir Daten analysieren, Erkenntnisse untersuchen und die Umsatzumwandlung sicherstellen, in Zukunft immer stärker von der Geschwindigkeit des Prozesses abhängen wird. GPT für Google Sheets und RMS – begrüßen Sie die Veränderung. Das Revenue Management entwickelt sich weiter und ist im Vergleich zu vielen anderen Bereichen der Gastronomie ein Neuling. Daher werden wir weiterhin neue Fähigkeiten entwickeln.“



Heiko Rieder
Heiko RiederSenior Vice President Commercial & Distribution, Step Partners Europe GmbH

„Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz wird zu einer noch stärkeren Automatisierung und Verfeinerung des Revenue Managements führen, sodass Revenue Manager mehr Zeit haben, sich auf die Interpretation von Datenerkenntnissen, die Entwicklung innovativer Strategien und das Experimentieren mit Daten zu konzentrieren, für deren gründliche Prüfung sie möglicherweise keine Zeit hatten.

Es gibt viele Beispiele, bei denen der Einsatz von KI in direktem Zusammenhang mit der Verbesserung des Umsatzes eines Hotels steht, beispielsweise durch E-Commerce oder die Zufriedenheit der Gäste, aber ich finde, dass diese Quellen oft zu wenig genutzt werden. Da sich die KI weiterentwickelt, können sich auch die Rollen im Revenue Management weiterentwickeln.“



Diego Fernández Pérez De Ponga
Diego Fernández Pérez De PongaCEO bei Port Hotels

„Meiner Meinung nach ist KI nicht mehr wegzudenken und wir müssen uns an diese neue Arbeitsweise anpassen. Ich bin sicher, dass dieses Szenario unsere Produktivität steigert und Revenue Managern mehr Zeit für Entscheidungen lässt. Für mich besteht die Entscheidungsfindung aus drei Teilen: dem Erhalten der Daten, dem Analysieren der Daten und dem Treffen der Entscheidung selbst.

Künstliche Intelligenz wird dazu beitragen, die ersten beiden Teile erheblich zu vereinfachen und dem Revenue Manager bei der Entscheidungsfindung Raum zu geben. Was den Einsatz von KI in der Technologie betrifft, glaube ich, dass Teile dieser Technologie bereits seit Jahren implementiert sind. Letztendlich haben Chat GPT und ähnliche Programme den Einsatz und das Verständnis von KI demokratisiert, aber große Unternehmen nutzten sie bereits. Um etwas praktischer zu sein, denke ich, dass ein sehr einfacher Anwendungsfall, den wir beispielsweise in einem RMS implementieren können, darin besteht, dass das RMS selbst die Grundlage für Ihre nächste Ergebnispräsentation vorbereitet!“



Damiano Zennaro
Damiano ZennaroGründer, DZ Consulting

„Anstatt zu schrumpfen, würde ich sagen, dass künstliche Intelligenz Rollen verändert, modelliert und weiterentwickelt, und das passiert in allen Branchen. Die Frage ist, wie man relevant bleibt.

Um weiterhin relevant zu bleiben, müssen Revenue Manager viel strategischer vorgehen und an der Entwicklung ihrer Soft Leadership-Fähigkeiten arbeiten, wie etwa effektive und klare Kommunikation, Verhandlungsgeschick, Einfühlungsvermögen, Problemlösungskompetenz, Anpassungsfähigkeit, Zusammenarbeit und Teambildung sowie die Fähigkeit, komplexe Situationen auf einfache Weise zu erklären.

Dies verändert unsere Branche bereits jetzt und wird dies auch in Zukunft tun. Jeder sollte sich fragen: Wie kann ich in den kommenden Jahren relevant bleiben, wenn der Ausgangspunkt darin besteht, Veränderungen anzunehmen? Mein Rat ist, offen für fortlaufende Veränderungen zu sein. Der Markt wird diese Art flexibler Einstellung erfordern, nicht nur um erfolgreich zu sein, sondern auch um zu überleben.“



Massimiliano Terzulli
Massimiliano TerzulliRevenue Management Consultant, Franco Grasso Revenue Team

„Ich glaube, dass künstliche Intelligenz dem Revenue Manager definitiv hilft, indem sie die Arbeit vereinfacht und rationalisiert, insbesondere bei der Verwaltung sich wiederholender Aufgaben. Mit Autopilot kann KI beispielsweise riesige Datensätze analysieren, die bestmöglichen Tarife vorschlagen und sogar Updates an Portale senden, wenn der Revenue Manager abwesend ist.

Es muss jedoch betont werden, dass die KI den Revenue Manager nicht ersetzt, sondern seine Rolle erweitert, sodass er sich weniger auf operative Aufgaben und mehr auf strategische Elemente wie Geschäftsstrategie, Verkaufsbedingungen, Auswahl relevanter Daten, Segmentierung usw. konzentrieren kann, die für das Revenue-Management-System und die KI von entscheidender Bedeutung sind, um genaue Entscheidungen zu treffen.

Bei sich wiederholenden Aufgaben, die auf festen Mustern basieren, ist KI sicherlich effizienter als ein Mensch, aber sie muss immer von einem erfahrenen Revenue Manager beaufsichtigt und angeleitet werden, um sie mit den richtigen Daten und Strategien zu versorgen und unvorhergesehene Variablen (z. B. Covid, Kriege, Naturkatastrophen usw.) zu bewältigen.“



Fabian Barnick
Fabian BarnickGründer, Infinito

„Künstliche Intelligenz wird 90% der Arbeit eines Revenue Managers ersetzen. Das bedeutet, dass weniger Menschen durch gesteigerte Produktivität mehr leisten können. Dies ist eine goldene Zeit für Outsourcing, aber eine schlechte Zeit für Vollzeitmitarbeiter.“



Silvia Cantarella
Silvia CantarellaRevenue Management Consultant, Revenue Acrobats

„KI wird unser Leben einfacher und unsere Entscheidungen besser machen. Ich erwarte nicht, dass KI den Revenue Manager ersetzen wird, aber ich denke, sie wird seine Prioritäten ändern. KI kann komplexe Daten im Handumdrehen verarbeiten und interpretieren und dem Revenue Manager verständliche Erkenntnisse liefern, die eine wertvolle Ressource sein können. Generative KI kann dem RM dabei helfen, Marketingtexte oder Umsatzzusammenfassungen zu schreiben.

Die schnelle Anpassung an aktuelle Markttrends kann einen Wettbewerbsvorteil bringen. Es gibt unzählige Möglichkeiten, die KI dem Revenue Management bieten kann, und ich glaube, dass diese Rolle im Laufe ihrer Weiterentwicklung weniger operativ und mehr strategisch und entscheidungsorientiert werden wird.“



Mariska van Heemskerk
Mariska van HeemskerkInhaber, Revenue Management Works

Durch die Weiterentwicklung des Systems können sich Revenue Manager nun stärker auf die Strategie konzentrieren, statt Daten abzurufen, Tabellen zu erstellen und nur wenig Zeit für die Konzentration zu haben.

Meiner Erfahrung nach gibt es nicht viele Revenue Manager und die, die da sind, verbringen viel Zeit damit, Daten durchzugehen, Tabellen zu erstellen usw.
Durch eine bessere Nutzung der Systeme können sie sich auf Strategie, Schulung und Sensibilisierung innerhalb der Hotels konzentrieren, um sicherzustellen, dass jeder die Auswirkungen seiner gesamten Aktivitäten auf die Hotelergebnisse kennt.

Bei kleineren Hotels wird revenue management oft vom Front-Office-Team erledigt, manchmal auch gar nicht. Diese Standorte könnten von KI-Unterstützung profitieren, da viel manuelle Arbeit übernommen würde. Natürlich besteht immer das Risiko, dass das Hotelmanagement entscheidet, dass KI Menschen ersetzen kann, und wir müssen sie vom Gegenteil überzeugen, indem wir den erheblichen menschlichen Wert aufzeigen, den ein Revenue Manager der KI verleiht. (Dasselbe gilt auch für andere Abteilungen; KI hat einen enormen Einfluss auf viele Bereiche.)“



Oleksii Kapichin
Oleksii KapichinExperte für Revenue Management

„KI hat ein enormes Potenzial, aber ihre Auswirkungen auf die Hotellerie sind noch nicht abzusehen. Unsere Branche ist sehr langsam bei der Einführung neuer Technologien. Ich denke, dass Revenue-Management-Systeme, Business Intelligence und Property-Management-Systeme bei der Implementierung von KI in der Hotellerie eine Vorreiterrolle einnehmen werden.

Lighthouse BI hat beispielsweise bereits Smart Summaries eingeführt. Damit KI im Revenue Management von Nutzen sein kann, muss sie über qualitativ hochwertige, historische, zukünftige und Echtzeitdaten zu bestimmten Objekten und dem Markt verfügen.

Fragmentierte Daten, die auf verschiedene Systeme (und ja, sogar Excel-Tabellen) verteilt sind, sind in vielen Hotels Realität. Vor diesem Hintergrund ist die Konsolidierung aller Daten und die Schulung der KI darauf eine große Herausforderung, die es zu bewältigen gilt. Wenn das erreicht ist, was kommt als Nächstes? Der Revenue Manager erhält einen intelligenten Assistenten, der große Datenmengen schnell analysieren, Strategien vorschlagen, unvoreingenommene Entscheidungen treffen usw. kann.

Ein weiterer erheblicher Vorteil ist die Möglichkeit, verschiedene Strategien in Szenarien durchzuspielen, ohne sie im wirklichen Leben umzusetzen. KI wird zunächst das Ergebnis der Strategie vorhersehen und dann eine Entscheidung darüber treffen können, ob sie umgesetzt wird.“



Pallavi Gaonkar
Pallavi GaonkarDirektor für Umsatz, Ayada Maldives

„Künstliche Intelligenz hat revenue management definitiv stark beeinflusst und ich glaube, dass sie die Fähigkeit verbessert hat, riesige Datenmengen zu analysieren. Sie hat auch sich wiederholende Aufgaben automatisiert, sodass Revenue Manager sich stärker auf strategische Initiativen konzentrieren können. In naher Zukunft wird KI sicherlich eine entscheidende Rolle dabei spielen, Preis- und Marketingstrategien an individuelle Vorlieben anzupassen.“



Aida Muñoz
Aida MuñozDirektor für Umsatzstrategie, Hotel Investment Partners (HIP)

„KI und maschinelles Lernen verbessern revenue management, indem sie Prozesse beschleunigen und Strategien unterstützen, aber menschliche Aufsicht bleibt unverzichtbar. Viele qualitative Aspekte der Rolle können nicht automatisiert werden, und die Technologie bietet noch Raum für Wachstum. Trotz der Fortschritte ist es unwahrscheinlich, dass menschliche Umsatzfachleute bald ersetzt werden, da menschliches Urteilsvermögen und qualitative Analyse von entscheidender Bedeutung sind. Während die Umsatzclusterung die Verantwortung der Manager erweitert hat, kann KI menschliches Fachwissen noch nicht vollständig ersetzen.“

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