KI im Hotel: Revenue Management und dynamische Preisgestaltung (Machine Learning)

KI im Hotel: Revenue Management und dynamische Preisgestaltung (Machine Learning).

MODUL 01: REVENUE MANAGEMENT VERSTEHEN

• Nachfrage, Kapazität und Preis
• Wo KI klassisches RM erweitert
• Datenquellen: Buchungen, Wettbewerb, Events
• Live-Demo: der optimale Zimmerpreis für morgen
• Ihre Ausgangslage: Wie setzen Sie Preise heute?

MODUL 02: NACHFRAGEPROGNOSE

• Belegungs- und Nachfrageprognosen
• Saison, Events und Stornos
• Übung: Sie prognostizieren die Belegung
• Der Aha-Moment: die Nachfragespitze rechtzeitig erkannt
• Prognosegüte messen

MODUL 03: PREISOPTIMIERUNG

• Dynamische Preise über Kanäle
• Überbuchung und Längenrestriktionen
• Guardrails und Fairness
• Übung: Sie entwerfen eine Preisregel
• Erlöse steigern ohne Vertrauensverlust

MODUL 04: UMSETZUNG

• Integration in PMS und Channel Manager
• Kennzahlen (RevPAR, ADR)
• Fallstudie: RM mit KI verbessern
• Das Team einbinden
• Ihr Fahrplan zum smarten Revenue Management