{"id":26594,"date":"2023-11-05T09:00:28","date_gmt":"2023-11-05T08:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revfine.com\/?p=26594"},"modified":"2023-12-06T10:54:40","modified_gmt":"2023-12-06T09:54:40","slug":"facing-automation-fears-a-perspective-for-hoteliers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revfine.com\/de\/die-angst-vor-der-automatisierung-ist-eine-perspektive-fur-hoteliers\/","title":{"rendered":"Sich mit Automatisierungs\u00e4ngsten auseinandersetzen: Eine Perspektive f\u00fcr Hoteliers"},"content":{"rendered":"

F\u00fcr manche l\u00f6sen Fortschritte in der Automatisierung tiefe Furcht aus. Es ist verst\u00e4ndlich, dass man sich Sorgen \u00fcber die gro\u00dfen gesellschaftlichen Herausforderungen macht, die mit der weitverbreiteten Einf\u00fchrung neuer, fortschrittlicher generativer KI-Tools einhergehen k\u00f6nnen. Aber anstatt sich \u00fcber das dystopische Worst-Case-Szenario zu sorgen, das die Automatisierung mit sich bringen k\u00f6nnte, ist es an der Zeit, einen Schritt zur\u00fcckzutreten und dar\u00fcber nachzudenken, wie Automatisierung auf das Umsatzmanagement angewendet werden kann.<\/em><\/p>\n

Leben im Zeitalter der Automatisierung<\/h2>\n

Wir sind bereits tief in einer automatisierten Gesellschaft verwurzelt. Im Laufe der Jahre haben Anbieter von Software-as-a-Service (SaaS) die Automatisierungsfunktionen ihrer Produkte konsequent verfeinert, um das Benutzererlebnis zu verbessern. Dies zeigt sich in mobilen Apps und der Entwicklung benutzerfreundlicher Management-Dashboards.<\/p>\n

Wir sind abh\u00e4ngig von der Automatisierung geworden und unabh\u00e4ngig von unseren philosophischen Standpunkten ist sie in unser t\u00e4gliches Leben integriert. Man denke nur daran, wie viele Menschen sich f\u00fcr den Transport auf Mitfahrdienste verlassen, Apps f\u00fcr die Lieferung nutzen oder mit einem Mausklick Widgets aus aller Welt kaufen. Diese Dinge sind so allt\u00e4glich geworden, dass man sich kaum eine Zeit vorstellen kann, in der es sie nicht gab.<\/p>\n

Vor diesem Hintergrund ist es m\u00f6glicherweise an der Zeit, die Rolle der Automatisierung im Gastgewerbe neu zu bewerten.<\/p>\n

Vertrauen in die Automatisierung<\/h2>\n

Im letzten Jahrzehnt hat die Rechenleistung der Cloud unseren Alltag still und leise revolutioniert. Hoteliers, die sich f\u00fcr ein Revenue-Management-System (RMS) entscheiden, w\u00fcnschen sich teilweise direkte Kontrolle, insbesondere wenn sie noch nie die Preisautomatisierung genutzt haben. Au\u00dferdem besteht die Bef\u00fcrchtung, dass das System ihre Entscheidungsfindung \u00fcberschatten k\u00f6nnte. Unabh\u00e4ngig von der konkreten Sorge ist es entscheidend, diese Missverst\u00e4ndnisse auszur\u00e4umen.<\/p>\n

Obwohl wir in bestimmten Bereichen unseres Lebens die Automatisierung angenommen haben, z\u00f6gern wir in manchen Bereichen noch. Nehmen wir den Vergleich zwischen intelligenten Autos und autonomen Fahrzeugen. Viele sind verst\u00e4ndlicherweise skeptisch, wenn v\u00f6llig autonome Fahrzeuge die Z\u00fcgel in die Hand nehmen. Dieses Z\u00f6gern l\u00e4uft oft darauf hinaus, dass man seine Sicherheit einer Maschine anvertraut. Es ist jedoch wichtig, zwischen einem intelligenten und einem selbstfahrenden Auto zu unterscheiden.<\/p>\n

Intelligente Autos verf\u00fcgen heute \u00fcber Funktionen wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Toter-Winkel-Blinker und R\u00fcckfahrkameras. Diese Technologien leiten uns und helfen uns bei fundierten Entscheidungen. Dennoch erfordern sie immer noch menschliches Eingreifen. Im Wesentlichen warnen intelligente Autos zwar vor potenziellen Gefahren, navigieren aber nicht autonom ohne menschliche Aufsicht.<\/p>\n

Wenn man Parallelen zum Revenue Management zieht, ist ein RMS kein selbstfahrendes Auto und strebt auch nicht danach, eines zu sein. W\u00e4hrend einige Revenue Manager aus Komfortgr\u00fcnden lieber die Kontrolle \u00fcber das System behalten m\u00f6chten, verstehen sie m\u00f6glicherweise die analytischen Auswirkungen nicht. Rosinenpickerei in einem sich selbst entwickelnden System behindert dessen F\u00e4higkeit, die Wirksamkeit seiner Entscheidungen zu erkennen.<\/p>\n

Automatisierung vs. Tabellenkalkulation: Was sorgt f\u00fcr mehr Stirnrunzeln?<\/h2>\n

Wenn Sie schauen w\u00fcrden \u201eunter der Haube<\/em>\u201d eines fortschrittlichen RMS, werden Sie feststellen, dass ihm ein selbstlernender Mechanismus zugrunde liegt. Dieser Mechanismus trifft autonom Entscheidungen, setzt sie um und beobachtet dann die Ergebnisse. Mithilfe dieses Feedbacks kalibriert er neu und ergreift neue Ma\u00dfnahmen \u2013 all dies wird durch zahlreiche Berechnungen und Algorithmen erm\u00f6glicht.<\/p>\n

Im Gegensatz dazu kann sich ein RMS ohne diese F\u00e4higkeit zum Selbstlernen nicht effektiv an seine Umgebung anpassen. Stattdessen basieren solche Systeme, die eher entscheidungsunterst\u00fctzend sind, auf regelbasierten Strategien zur dynamischen Preisgestaltung. Ihre Wirksamkeit h\u00e4ngt von den F\u00e4higkeiten des Benutzers ab, der sie einrichtet, und von der Wirksamkeit der festgelegten Regeln. Angesichts der sich \u00e4ndernden Marktdynamik und des Personalwechsels kann es zu einer erheblichen Herausforderung werden, solche Systeme auf dem neuesten Stand und in guter Leistung zu halten.<\/p>\n

W\u00e4hrend Entscheidungsunterst\u00fctzung wertvolle Analysen f\u00fcr gelegentliche strategische Entscheidungen bietet, sind viele Entscheidungen spontan und jede Minute des Tages erforderlich. Wie kann eine einzelne Person \u2013 oder sogar ein Team \u2013 dieses enorme Volumen ohne den intelligenten Einsatz von Automatisierung effektiv bew\u00e4ltigen?<\/p>\n

Bei manchen Systemen ist eine manuelle Best\u00e4tigung von Tarif\u00e4nderungen erforderlich. Selbst wenn sie auf Autopilot eingestellt sind, ist menschliches Eingreifen erforderlich. Die Rechenleistung von Menschen verblasst im Vergleich zu einem RMS. Von Revenue Managern zu erwarten, dass sie die Tarife st\u00e4ndig \u00fcberwachen und im erforderlichen Umfang zur Optimierung anpassen, ist unrealistisch. Nach eingehender Pr\u00fcfung stimmen sie h\u00e4ufig den vom System vorgeschlagenen Tarifen zu, wodurch die manuelle \u00dcberpr\u00fcfung \u00fcberfl\u00fcssig wird und unn\u00f6tige Verz\u00f6gerungen entstehen.<\/p>\n

Das bedeutet nicht, dass ein Revenue Manager v\u00f6llig \u00fcberfl\u00fcssig ist, wenn er automatisiertes RMS<\/a><\/span>. Im Idealfall sollte ein fortschrittliches RMS f\u00fcr die \u00fcberwiegende Mehrheit der \u00fcberwachten Tage \u2013 sagen wir, 90% \u2013 autonom Preisentscheidungen treffen. Der Revenue Manager kann sich dann auf die 10% konzentrieren, die wirklich Aufmerksamkeit erfordern \u2013 die arbeitsreichen Tage mit Feiertagen, gro\u00dfen Konzerten und anderen bedeutenden marktver\u00e4ndernden Ereignissen, die reichlich M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Umsatzwachstum bieten.<\/p>\n

Wenn die Datenanalyse dem automatisierten System \u00fcberlassen wird, hat der Revenue Manager mehr Freiraum f\u00fcr die Entwicklung von Strategien zur Gewinnmaximierung durch den Vertrieb.<\/p>\n

Vertrauen Sie dem Prozess, vertrauen Sie dem Ergebnis<\/h2>\n

Ein weit verbreiteter Irrtum ist die Erwartung, dass Analysen menschliche Denkprozesse widerspiegeln. W\u00e4hrend Menschen von \u00e4u\u00dferen Faktoren wie Kraftstoffpreisen oder Aktionen der Konkurrenz beeinflusst werden k\u00f6nnen, sind Analysen nicht unbedingt in solche Nuancen eingeweiht.<\/p>\n

Sie k\u00f6nnen beispielsweise nicht zulassen, dass das Analysesystem die Zeitung liest und dann aufgrund der angenommenen Auswirkungen der berichteten makro\u00f6konomischen Trends \u00c4nderungen vornimmt. Stattdessen kann die Analyse einen Trend erkennen und die Ergebnisse anpassen, ohne unbedingt das reale Szenario zu kennen, das ihn verursacht hat. Menschen hingegen gehen den umgekehrten Prozess durch, sehen ein reales Szenario und \u00e4ndern ihre Annahmen auf der Grundlage des neuen Wissens.<\/p>\n

Selbstlernende Revenue-Management-Systeme erstellen automatisch neue Datenpunkte zur Kalibrierung. So k\u00f6nnen Buchungskurven beispielsweise alle paar Wochen neu kalibriert werden, wenn neue Trends und Muster auftreten, oder die Preissensibilit\u00e4t alle paar Wochen neu berechnet werden, indem ermittelt wird, wann G\u00e4ste bereit sind, mehr oder weniger zu zahlen als im vorherigen Zeitraum.<\/p>\n

Es gibt viele L\u00f6sungen f\u00fcr Umsatzmanagement und Preisgestaltung, und der Unterschied l\u00e4uft letztlich auf regelzentrierte Entscheidungsunterst\u00fctzungstools und analytikgesteuerte Entscheidungsmanagementl\u00f6sungen hinaus, die m\u00fchelos entscheidende Ma\u00dfnahmen in Bezug auf Preise, Tarifverf\u00fcgbarkeit und mehr hervorbringen.<\/p>\n

Angesichts der Unberechenbarkeit des aktuellen Marktes ist die Leistungsf\u00e4higkeit selbstlernender Systeme von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung. Dies macht menschliche Rollen jedoch nicht \u00fcberfl\u00fcssig. Dem System zu vertrauen bedeutet, seinen Ergebnissen zu vertrauen, die auf den ihm zugef\u00fchrten Informationen basieren.<\/p>\n

Der Begriff \u201eAutomatisierung\u201c l\u00e4sst manchen einen kalten Schauer \u00fcber den R\u00fccken laufen, doch die Realit\u00e4t ist, dass ein automatisiertes RMS weder f\u00fcr Revenue Manager noch f\u00fcr Hoteliers eine Horrorstory ist. <\/strong>Versierte, innovative Hoteliers investieren in ein computergest\u00fctztes RMS zur Entscheidungsfindung, das den Umsatz ihrer Hotels durch h\u00f6here Effizienz, langfristige Stabilit\u00e4t und exponentielles Wachstum steigert.<\/strong><\/p>\n

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