Hoteliers berichten uns, dass sie von technikaffinen Gästen umgeben sind, von denen viele regelmäßig generative KI (GenAI) nutzen, um Empfehlungen für Reiseziele, Aufenthalte oder Restaurants zu erhalten. Für Reisende kann es aufregend sein, in Städten versteckte Schätze zu entdecken, die sie sonst nie gefunden hätten, oder kleine Cafés mit einzigartiger Speisekarte zu besuchen. Diese gesteigerten Erwartungen an das Reiseerlebnis begleiten die Reisenden während ihrer gesamten Reise, was den Druck auf Hoteliers erhöhen kann, GenAI daraufhin zu bewerten, inwiefern es zur Verbesserung ihrer Geschäfts- und Kundenerlebnisse beitragen kann.
Aber auch in der Welt der künstlichen Intelligenz selbst gibt es verborgene Schätze, die es zu entdecken gilt. Die prädiktive Analytik ist eine ebenso spannende, aber im Vergleich zu GenAI weniger bekannte Technologie. Mit der richtigen Planung und Herangehensweise kann sie für Hoteliers einen ebenso großen, wenn nicht sogar größeren Wert darstellen. GenAI und Predictive Analytics nutzen maschinelles Lernen (ML) auf unterschiedliche Weise. Zu wissen, wie diese Fähigkeiten optimal genutzt werden können, kann erhebliche Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis eines Hoteliers haben.
Darüber hinaus melden australische Hotels für Juli und August einen Anstieg der Buchungen um 15 % im Vergleich zum Vorjahr, was auf wachsende Möglichkeiten zur Kundengewinnung und -bindung hinweist. Während Hoteliers prüfen, wie sie am besten von diesen Marktveränderungen profitieren können, wird es entscheidend sein, Anstrengungen und Ressourcen auf neue Technologien zu konzentrieren, die einen echten und greifbaren Mehrwert bieten.
Hier sind zwei Möglichkeiten, wie wir KI einsetzen, um die Gewinne unserer Kunden zu steigern.
Nachfrageprognosen mit maschinellem Lernen
Viele Hoteliers analysieren bereits routinemäßig Daten, um Erkenntnisse über die Geschäftsentwicklung zu gewinnen. Auf Basis dieser historischen Daten werden dann Annahmen über die folgenden Wochen und Monate hinweg getroffen. Im Vergleich zu dem, was maschinelles Lernen leisten kann, sind diese Methoden eher fundierte Vermutungen als Vorhersagen.
Hoteliers suchen oft nach Datentrends, die helfen könnten, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen, aber selbst bei der Auswertung ihrer eigenen Daten kann dies eine Herausforderung sein. Maschinelle Lernen kann dies nicht nur schneller und mit größerer analytischer Tiefe leisten, sondern auch dazu verwendet werden, riesige Datensätze miteinander zu verknüpfen, um Trends oder Erkenntnisse aufzudecken, an die Hoteliers vielleicht noch gar nicht gedacht haben.
Zum Beispiel sind Wetterdaten äußerst komplex. Sie umfassen umfangreiche Datenpunkte zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag, Wind, Zyklonbahnen, Luftdruck und vielem mehr. Ebenso sind Tourismusdaten vielschichtig. Es gibt Ankünfte und Abreisen, Herkunftsland oder -stadt, Demografie der Besucher, Aufenthaltsdauer, Besuchsgründe, Präferenzen für Vergünstigungen und sogar Stornierungstendenzen.
Es würde die tagtäglichen Kapazitäten eines Hoteliers übersteigen, seine eigenen Daten sowie den gesamten Datensatz zu analysieren. Hier kann maschinelles Lernen neue Möglichkeiten schaffen. Mit Tools, die auf maschinellem Lernen basieren und gleichzeitig die eigenen Daten eines Hoteliers, Wetterdaten, Tourismusdaten, Flugdaten sowie Daten aus Dutzenden von Buchungskanälen weltweit analysieren, um vorherzusagen, wo und wie die Nachfrage für das Unternehmen entstehen wird, wird die Fähigkeit der Hoteliers, Prognosen zu erstellen, zu planen, zu budgetieren und Ihre Unterkünfte mit Ressourcen auszustatten, auf ein neues Niveau gehoben.
Darüber hinaus ist es eine Sache, die Nachfrage ein oder zwei Tage im Voraus prognostizieren zu können, was einem Hotelier die Möglichkeit geben könnte, Kunden, die eine kurzfristige Buchung wünschen, strategische Last-Minute-Angebote zu unterbreiten. Eine ganz andere Sache ist es, Hoteliers mit Nachfrageprognosen zu versorgen, die mehrere Wochen oder sogar Monate in die Zukunft reichen. Je mehr Zeit Hoteliers haben, um sich auf Nachfragespitzen und -tiefs vorzubereiten, desto effizienter können sie Personalplanung und Dienstpläne erstellen, Budget für Werbe- und Marketingkampagnen festlegen und optimale Auslastungsraten erzielen.
Anstatt am Tag vor einer Phase mit geringer Auslastung in Panik zu verkaufen, könnten Hoteliers diese Phase mit ausreichend Zeit für die Vorausplanung ganz vermeiden. Mithilfe von maschinellem Lernen können Hoteliers über die Analyse vergangener Trends hinausblicken und vorausschauend planen, um zu verstehen, wie sie am effektivsten mit bisherigen Kunden in Kontakt treten, neue Kunden gewinnen, in neue Märkte expandieren, die für ihren Kundenstamm relevantesten Plattformen und Vertriebskanäle nutzen, ihre Marketingstrategien optimieren und vieles mehr.
Vom Vertriebssicht- zur Kundensicht
Es ist üblich, dass Hoteliers ihre Dienstleistungen unter Berücksichtigung ihrerWettbewerber gestalten. Dies könnte unter anderem ihre Preisgestaltung, Stornierungsbedingungen, Vergünstigungen und Vorteile, Kommunikationsstrategien und vieles mehr umfassen. In der Vergangenheit haben Hoteliers ihre Wettbewerber vor allem aus verkaufstechnischer Sicht bestimmt und dabei meist andere Beherbergungsbetriebe am selben Standort, in derselben Sterneklasse oder mit ähnlichen Konzepten berücksichtigt. Dieser Ansatz basiert auf zahlreichen Annahmen darüber, mit wem der Kunde das Unternehmen vergleicht, anstatt tatsächlich zu wissen, wie er seine Entscheidungen trifft. Hier kann KI erneut einen großen Beitrag leisten.
Mithilfe von KI können Hoteliers die Unsicherheit bei der Wettbewerbs- oder Kohortenanalyse hinter sich lassen und aus erster Hand erfahren, wie Kunden Hotels für ihre bevorstehende Reise betrachten. Vergleichen sie Hotels mit Pool, haustierfreundliche Bed-and-Breakfast-Optionen oder Unterkünfte an einer Bahnstrecke, die sie direkt zu dem Konzert bringt, das sie für das Wochenende geplant haben? Dies sind alles Fragen, zu denen die Analyse historischer Daten nur sehr begrenzte Erkenntnisse liefert, während KI eingesetzt werden kann, um diese Fragen mit konkreten Empfehlungen zu beantworten.
Seit über zwei Jahrzehnten leite ich Teams, denen Milliarden anonymisierter Daten zur Verfügung stehen, und habe aus erster Hand erlebt, wie viel Wert sich erschließen lässt, wenn diese Daten strukturiert, analysiert und unsere Kollegen, Partner und Kunden auf umfassende Weise vermittelt werden. KI ist das neueste Werkzeug, mit dem Technologie- und Datenexperten Unternehmen dabei unterstützen, intelligenter zu arbeiten. Für Hoteliers gab es noch nie einen besseren Zeitpunkt, um zu entdecken, wie diese Möglichkeiten dabei helfen können, ihre Ziele zu realisieren.
Ursprünglich veröffentlicht in IT Brief Australia.