Umsatzmaximierung für Langzeitunterkünfte: Herausforderungen und Chancen

Langzeitunterkünfte und Serviced Apartments stellen einen kleinen, aber schnell wachsenden Teil des europäischen Gastgewerbes dar, wobei für den Markt ein Wachstum prognostiziert wird. (1) mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 12,31 TP364T von 2024 bis 2030.

Das relativ schnelle Wachstum dieses Segments dürfte nicht überraschen, da immer mehr Reisende Reisen buchen, die Arbeit und Freizeit verbinden, große Hotspots gegen Kurzzeitvermietungen wie AirBnb vorgehen und ihre relativ schlanken Betriebsmodelle einen Zustrom von Investitionen und Entwicklungen in ganz Europa befeuern.

Die wichtigsten Herausforderungen für ein effektives Revenue Management bei Serviced Apartments

Was die Vermarktung, den Betrieb und die Infrastruktur von Serviced Apartments angeht, gibt es zwischen diesen Unterkünften und herkömmlichen Hotelzimmern ganz deutliche Unterschiede und eine Reihe von Herausforderungen, die bewältigt werden müssen.

Abgesehen von den offensichtlichen Unterschieden in der räumlichen Aufteilung – Serviced Apartments verfügen in der Regel über komplette Kochnischen und mehr Annehmlichkeiten im Apartment-Stil – erfordern diese Unterkünfte unterschiedliche Marketingstrategien, Betriebsabläufe und Preisansätze, um den Umsatz zu maximieren.

In der Vergangenheit hat die Preisgestaltung für Serviced Apartments die Umsatzteams vor Herausforderungen gestellt, da die Preise je nach gewünschter Aufenthaltsdauer eines potenziellen Gastes erheblich variieren. Darüber hinaus ist die Nachfrageprognose für unterschiedliche Aufenthaltsdauerprofile, wie z. B. die Nachfrage nach kürzeren und längeren Aufenthalten, eine Herausforderung. Das Verständnis der Nachfragedynamik nach Aufenthaltsdauer für jedes Marktsegment, jeden Wohnungstyp und jede Preissensibilität ist für die Gästeakquise von entscheidender Bedeutung.

Anwendung von Revenue-Management-Prinzipien auf Serviced Apartments

Prognosen sind die Grundlage aller Bemühungen zur Umsatzoptimierung. Um eine detaillierte, effektive Prognose mit einem erweitertes revenue management-System, müssen die Unterkünfte sowohl historische als auch zukunftsorientierte Daten enthalten. Im Idealfall umfassen die historischen Daten die Anzahl der belegten Einheiten, die Art der belegten Einheit und ob der Gast während der gesamten Dauer in derselben Einheit geblieben ist (oder ist der Gast beispielsweise nach einem Upgrade in eine neue Einheit umgezogen?).

Die Daten, die diese Prognosen befeuern, sollten idealerweise auch sicherstellen, dass die Anzahl der Zimmer und der Umsatz pro Tag – und Marktsegment – für das Buchungsfenster der Immobilie in den Büchern stehen. Durch die tägliche Datenerfassung kann die Immobilie ihr Buchungstempo besser verstehen und Prognosen pro Segment und Wochentag erstellen, die dann mit historischen Daten verglichen werden können. Wenn dies konsequent durchgeführt wird, können die Umsatzteams von Serviced Apartments die zukünftige Nachfrage genauer verstehen und ihre Strategien entsprechend gestalten.

Genaue Prognosen ermöglichen eine präzise Bestandszuordnung von Einheitentypen in wettbewerbsintensiven Märkten. Zu den wichtigsten Fragen gehören: Welche Preise und Verfügbarkeiten werden potenziellen Gästen angezeigt? Ist eine Überbuchung während der Spitzennachfrage angesichts wahrscheinlicher Stornierungen oder verkürzter Aufenthalte akzeptabel?

Langzeitaufenthalts- und Serviced-Apartment-Hotels profitieren von genauen Prognosen, da sie dadurch proaktiv auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren können. Durch die Identifizierung von Zeiten mit geringer Nachfrage können sie mehr Langzeitgäste gewinnen und ihre Preise entsprechend festlegen. Umgekehrt verhindert die Vermeidung übermäßiger Langzeitbuchungen in Zeiten mit hoher Nachfrage die Verdrängung höher bezahlter Kurzzeitgäste. Marktdynamik und Geschäftsmodelle können diese Strategien gelegentlich umkehren, was die Notwendigkeit differenzierter Entscheidungen unterstreicht.

Zielen Sie auf das wertvollste Geschäft

Die Umsatzoptimierung für Langzeitaufenthalte erfordert fortschrittliche revenue management-Strategien und -Lösungen. Diese Systeme helfen dabei, wertvolle Geschäfte anzusprechen, indem sie die Nachfrage in Spitzen- und Nebenzeiten ausgleichen, den Umsatz aus Buchungsverlängerungen maximieren und Stornierungen einplanen. Markttools bewerten jetzt die Auswirkungen der Konkurrenz auf die Nachfrage nach Langzeit- und Kurzaufenthalten und bieten Empfehlungen für Preis- und Bestandskontrollanpassungen zur Umsatzmaximierung.

Sicherstellung der linearen Verfügbarkeit

Eine häufige Herausforderung bei Langzeitunterkünften besteht darin, eine durchgehende Verfügbarkeit sicherzustellen, sodass Zimmertypen über aufeinanderfolgende Nächte hinweg buchbar bleiben. Beispielsweise kann die mangelnde Verfügbarkeit eines Zimmertyps an aufeinanderfolgenden Nächten Buchungen trotz allgemeiner Verfügbarkeit blockieren. Um dieses Problem zu lösen, müssen die Teams den Bestand effektiv ausgleichen und wichtige Zimmertypen sichtbar halten.

Das Umsatzpotenzial eines hybriden Ansatzes ausschöpfen

Die Kombination von Langzeit- und Kurzzeitangeboten bietet zusätzliche Umsatzmöglichkeiten, erhöht aber auch die Komplexität. Bei der dynamischen Preisgestaltung müssen die Preise ganzheitlich bewertet werden, um zu vermeiden, dass Langzeitgäste für höhere Einzelübernachtungen verdrängt werden. Fortschrittliche Umsatzsysteme sind entscheidend, um unterschiedliche Produkttypen auszugleichen und den Umsatz zu maximieren.

Mit der Reifung des Langzeitaufenthaltssektors müssen sich Managementstrategien und Betriebssysteme weiterentwickeln. Genaue Nachfrageprognosen und Best Practices in revenue management ermöglichen es Hotels, Lohnkosten zu optimieren, Umsätze zu steigern und das Gästeerlebnis in allen Portfolios zu verbessern.

Quelle:

1. Marktgröße, Marktanteil und Trendanalyse für Serviced Apartments nach Typ (langfristig, kurzfristig), nach Endnutzung (Geschäftsreisende, Urlauber), nach Buchungsmodus, nach Region und Segmentprognosen, 2024 – 2030

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