Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

KI im Revenue Management – ist Aggregation genug?

Startseite » KI im Revenue Management – ist Aggregation genug?
KI im Revenue Management – ist Aggregation genug?

Künstliche Intelligenz (KI) aggregiert, der Mensch innoviert, wie es Richard Branson kürzlich formulierte. Der Aufstieg der KI ist bemerkenswert und die Medien widmen ihr viel Aufmerksamkeit. Aber ist KI genug?

Für das Revenue Management der Zukunft ist KI entscheidender Bestandteil, eine zusätzliche Superkraft – vor allem für Preisgestaltung und Prognosen. Allerdings geht es beim Revenue Management um so viel mehr. Wichtig ist es unter anderem, das richtige KI-System für Ihr Hotel auszuwählen. Nicht alle Revenue Management Systeme (RMS) verfügen über echte KI-Lernalgorithmen. Einige haben sie, andere nicht.

Ein KI-Algorithmus ist darauf ausgelegt, Daten zu verarbeiten, daraus zu lernen und auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Wenn mehr Daten verfügbar sind, kann der Algorithmus seine Vorhersagen aktualisieren und verbessern. Mit anderen Worten: Er ist selbstlernend. Im Gegensatz dazu ist ein herkömmlicher entscheidungsbasierter Algorithmus in der Regel eine Reihe von Regeln oder Schritten, die ein Computer befolgt, um Entscheidungen auf der Grundlage vorher festgelegter Kriterien zu treffen, und die kein Lernen oder Anpassen auf der Grundlage neuer Daten beinhalten.

Ist Ihr RMS also wirklich KI- oder nur entscheidungsbasiert? Die Wahl des richtigen Systems kann auch von vielen anderen Faktoren abhängen. Unabhängig davon ist auch selbstlernende KI nicht genug.

Der Faktor Mensch wird niemals verschwinden. Allein unser Gehirn ist ein komplexes Organ, das auf wirtschaftliche Faktoren, Politik, Hoteleröffnungen um die Ecke, angekündigte Konzerte und Sportereignisse, Messen in der Stadt usw. unmittelbar reagieren kann. Was wäre, wenn Ihre Daten aus der Vergangenheit zu niedrigen Marktanteilen führten? Würden Sie dann Ihre zukünftigen Preise daran ausrichten? Was tun Sie als neu eröffnetes Hotel oder wenn Sie Ihre öffentlichen Tarife anpassen oder die richtigen Werbe-Aktionen planen müssen? Kurz gesagt: Die Nutzung des menschlichen Gehirns zur schnellen Reaktion auf neue Faktoren, zur Innovation und zur Entwicklung neuer Strategien ist so wichtig wie eh und je.

In diesem Sinne sollte die KI nicht als Ersatz für den Menschen gesehen werden, sondern als Ergänzung, die Ihre Chance auf Erfolg verbessert! Es ist eine Partnerschaft zwischen den beiden, kein Wettbewerb. Ein Hotel, das beides beherrscht, wird seine Konkurrenz auf dem Markt tatsächlich schlagen.