Gewinn hat zwei Seiten, und die meisten Hotels steuern diese mit unterschiedlicher Konsequenz. Der Umsatz erhält ein KI-gestütztes Revenue-Management-System, eine Prognose und ein wöchentliches Meeting. Die Kosten erhalten ein Personalbudget und die Hoffnung, dass das Housekeeping zurechtkommt. Diese Lücke zu schließen – indem operative Daten mit der gleichen Ernsthaftigkeit wie Preisdaten behandelt werden –, birgt ein enormes Potenzial für rückholbare Margen.

Ersetzt ein KI-Revenue-Management-System den Revenue Manager?

Nein, und Betriebe, die davon ausgehen, holen meist weniger aus dem System heraus, nicht mehr. Ein modernes RMS verarbeitet historische Muster, Marktsignale und die aktuelle Buchungsgeschwindigkeit (Pace) weitaus schneller, als ein Mensch es könnte, und empfiehlt einen Preis für jedes Datum und jedes Segment. Was ihm jedoch fehlt, ist der Kontext.

Drei Dinge erfordern nach wie vor den Menschen:

• Kontextbezogenes Urteilsvermögen. Ein RMS registriert einen Nachfragespitzenwert. Ein Revenue Manager weiß, dass es sich dabei um eine Konferenz handelt, die kurzfristig bucht, hohe Stornierungsraten aufweist und die Preisobergrenze für den Rest des Quartals beeinträchtigt.

• Strategische Ausrichtung. Die tägliche Preisgestaltung ist nicht dasselbe wie eine Positionierungsentscheidung. Jemand muss die Parameter festlegen, innerhalb derer das System optimiert, und diese anpassen, wenn sich der Markt des Hotels verändert.

• Unerwartete Störungen. Systeme, die auf stabile Bedingungen trainiert wurden, tun sich schwer, wenn die Rahmenbedingungen instabil werden. Wirtschaftliche Schocks, eine Baustelle nebenan oder die Wiedereröffnung eines Mitbewerbers nach einer Renovierung werden zuerst von Menschen und erst danach von Modellen bewältigt.

Die sinnvolle Betrachtungsweise lautet nicht Automatisierung versus Fachwissen. Sie besteht vielmehr darin, dass ein RMS den Handlungsspielraum vergrößert, wie viel Urteilsvermögen ein einzelner Revenue Manager anwenden kann – und Benchmarking-Quellen wie STR, Teil der CoStar Group, geben diesem Urteil einen marktbasierten statt nur internen Bezugsrahmen.

Was tragen operative Daten zum Gesamtbild des Umsatzes bei?

Preisdaten verraten Ihnen, zu welchem Betrag ein Zimmer verkauft wurde. Operative Daten zeigen Ihnen, was die Bereitstellung gekostet hat. Die Rentabilität liegt in der Differenz – und diese beiden Datensätze befinden sich meist in Systemen, die nie miteinander kommunizieren.

Ein Hotel, das beide Spalten beantworten kann, hat Möglichkeiten, die einem Hotel mit nur der linken Spalte verwehrt bleiben: die Bepreisung einer Zimmerkategorie unter Berücksichtigung der tatsächlichen Servicekosten, die Personalplanung für Spitzenzeiten basierend auf gemessenen Reinigungszeiten statt Daumenregeln und das Erkennen, wann ein gesperrtes Zimmer (Out-of-Order) auf einen Wartungsstau statt auf bloßes Pech zurückzuführen ist. Sweeply bildet die operative Ebene, die die rechte Spalte liefert – als Ergänzung zum PMS, nicht als dessen Ersatz –, und lässt sich mit über 20 Systemen verknüpfen, die auf der Integrationsseite aufgeführt sind.

Welche operativen Kennzahlen beeinflussen den Gewinn wirklich?

In den meisten Häusern sind es vier, und alle vier sind messbar statt theoretisch.

1. Koordinationszeit. Die Stunden, die das Personal mit Telefonieren, Funken und dem Hinterherlaufen nach Status-Updates verbringt, statt produktiv zu arbeiten. Bei Kunden von Sweeply sinkt dieser Aufwand typischerweise um etwa 20 %, sobald Zimmerstatus und Aufgaben automatisch übermittelt werden – was Kapazitäten freisetzt, ohne den Personalbestand zu verändern.

2. Eingesparte Zimmerreinigungen. Wenn Gäste die tägliche Zimmerreinigung abbestellen können, ist die Ersparnis unmittelbar und beträchtlich. The Views Hotels mit 750 Zimmern auf Madeira verzeichneten einen Rückgang der Housekeeping-Aktivitäten um 60 % und Einsparungen von 5.370 EUR pro Monat (The Views Hotels Fallstudie). Íslandshótel verzeichnete über 18 isländische Betriebe hinweg eine Quote von 70 % der Gäste, die auf die tägliche Reinigung verzichteten, und spart jährlich 22.000 Stunden ein (Íslandshótel Fallstudie). Beide Ergebnisse wurden mit Guest Connect erzielt, wo der Gast selbst die Wahl trifft, anstatt dass das Hotel für ihn entscheidet.

3. Dauer bis zur Zimmerfreigabe. Jede Stunde, in der ein gereinigtes Zimmer nicht als bezugsfertig gemeldet im System steht, ist eine Stunde, in der es nicht an Frühankömmlinge verkauft oder zur Entlastung von Warteschlangen an der Rezeption genutzt werden kann.

4. Behebungsdauer von Mängeln. Zimmer, die außer Betrieb sind, stehen dem Inventar nicht zur Verfügung. Eine schnellere Instandsetzung führt dem System, für das das RMS Preise berechnet, wieder verkaufbare Nächte zu.

Nichts davon ist Revenue Management im klassischen Sinne. Es sind die Kosten- und Inventar-Eingangsgrößen, die darüber entscheiden, ob aus guter Preisgestaltung auch ein guter Gewinn wird – und sie sind der Teil der Gleichung, der am häufigsten rein aus dem Bauch heraus geschätzt wird.

Wie können kleinere Hotels an Revenue-Management-Expertise gelangen?

Die meisten unabhängigen Betriebe können sich keinen Vollzeit-Revenue-Manager leisten; genau hier zahlt sich Beratung aus. Ein Berater bringt Mustererkennung aus verschiedenen Märkten mit, richtet das RMS an den tatsächlichen Zielen des Hotels statt an den Standardwerten aus und hält dem Führungsteam den Rücken für den operativen Hotelbetrieb frei.

Dieselbe Logik gilt für die Kostenseite. Ein kleines Hotel wird kaum ein eigenes operatives Reporting aufbauen – was das stärkste Argument für eine Software ist, die diese Daten als Nebenprodukt der täglichen Arbeit liefert. Wenn Sie den Ertrag vorab kalkulieren möchten, führt Sie der ROI-Rechner für Hotel-Aufgabenmanagement-Automatisierung durch die relevanten Kennzahlen, und der Leitfaden für Hotel-Property-Management-Systeme erläutert, welchen Beitrag das PMS zum Gesamtbild leisten sollte.

Wo Sweeply nicht die passende Lösung ist

Das muss offen ausgesprochen werden, denn in einem Artikel über Profitabilität ist die Versuchung groß, einem Produkt mehr zuzuschreiben, als es tatsächlich leistet.

Sweeply ist kein Revenue-Management-System. Es bestimmt keine Zimmerpreise, prognostiziert keine Nachfrage, verwaltet kein Kontingent, setzt keine Restriktionen und speist keinen Channel Manager. Es empfiehlt keine Raten und liefert keinen Überblick über Ihr Mitbewerberumfeld (Comp Set). Wenn Sie ein RMS benötigen, schaffen Sie sich ein RMS an.

Drei weitere Grenzen:

• Sweeply ist eine operative Ebene aufgesetzt auf das PMS, kein PMS. Belegung, ADR und RevPAR stammen aus Ihrem PMS und RMS. Sweeply liefert die Arbeits- und Aufgabenseite desselben Tages – was ein ausgesprochen nützlicher Baustein für Rentabilitätsanalysen ist, aber kein Ersatz für kommerzielle Systeme.

• Operative Einsparungen sind real, aber begrenzt. Koordinationszeit und vermiedene Reinigungen fallen ins Gewicht, können jedoch ein strukturelles Ratenproblem nicht kompensieren. Ein Hotel, das im Marktvergleich zu günstig angeboten wird, kann sich nicht profitabel putzen.

• Die oben genannten Ergebnisse beim Verzicht auf Reinigungen stammen aus Häusern, in denen dem Gast eine klare Wahlmöglichkeit und ein Mehrwert dafür geboten wurden. Bei einem Luxushotel, dessen Serviceversprechen auf der täglichen Zimmerreinigung basiert, kann dieselbe Taktik mehr an Gästezufriedenheit kosten, als sie an Lohnkosten spart.

Dieser Artikel entstand ursprünglich als Gastbeitrag von XLR8 RMS, einem Revenue-Management-Unternehmen, das von Revenue Managern entwickelte Revenue-Management-Software anbietet, und wurde vom Sweeply-Team aktualisiert.

Sprechen Sie mit unserem Vertriebsteam

Wenn Sie die operative Hälfte Ihrer Rentabilität fundiert messen statt nur schätzen möchten, vereinbaren Sie ein Gespräch mit unserem Vertriebsteam, um sich über Ihr PMS und die für Sie interessanten Module auszutauschen.