Saubere Daten als Fundament für KI im Revenue Management

Im letzten Artikel haben wir uns gefragt: „Künstliche Intelligenz verändert die Spielregeln im Revenue Management. Doch heißt das automatisch das Ende für den Revenue Manager?“

Die Antwort: Nein – im Gegenteil. KI kann Revenue Manager entlasten und unterstützen. Aber nur, wenn die Basis stimmt. Und diese Basis sind saubere Daten.

Was bedeutet „saubere Daten“?

„Saubere Daten“ sind vollständig, konsistent, korrekt und aktuell. Das bedeutet:

  • Vollständig: Alle relevanten Informationen sind erfasst (z. B. Buchungsquelle, Rate, Segment).
  • Konsistent: Gleiche Daten werden überall in gleicher Weise erfasst (z. B. gleiche Segmentdefinition in PMS und CRS).
  • Korrekt: Die Daten spiegeln die Realität wider (z. B. keine falschen Stornogründe, keine Buchungen unter dem falschen Marktsegment).
  • Aktuell: Daten sind zeitnah im System erfasst und spiegeln den aktuellen Buchungsstand wider.

Nur wenn diese Kriterien erfüllt sind, können KI-gestützte Systeme verlässliche Prognosen und Handlungsempfehlungen geben.

Voraussetzungen im PMS für saubere Daten

Damit KI im Revenue Management wirklich funktioniert, muss das Property Management System (PMS) die richtige Grundlage liefern:

  1. Klare Segmentierung und Rate-Struktur
    • Einheitliche Definition von Marktsegmenten (z. B. Corporate, Leisure, OTA, Direktbuchung).
    • Eindeutige Zuordnung von Preiscodes (BAR- Rate = BAR ohne Discounts)
    • Keine Doppelungen oder zu viele „Sonstige“-Kategorien.
  1. Disziplinierte Dateneingabe
    • Mitarbeitende müssen geschult sein, Buchungen immer korrekt und vollständig einzutragen.
    • Pflichtfelder helfen, Lücken in den Daten zu vermeiden.
    • Wo möglich sollten Daten nahtlos aus anderen Systemen eingespielt werden – etwa aus Buchungs- oder Zahlungsplattformen. Das reduziert Fehlerpotenzial und spart wertvolle personelle Ressourcen.
  1. Saubere Systemverknüpfungen
    • PMS, CRS, Channel Manager und RMS sollten nahtlos integriert sein.
    • Redundante Datenpflege vermeiden, um Inkonsistenzen auszuschließen.
  2. Regelmäßige Datenpflege und -kontrolle
    • Routinen zur Überprüfung von Stornierungen, No-Shows und Buchungskorrekturen.
    • Dubletten und falsche Einträge aktiv bereinigen.
  3. Standardisierte Prozesse
    • Klare Vorgaben, wie Daten zu erfassen sind (z. B. Firmenbuchungen mit Firmenname statt „Privat“).
    • Dokumentierte Prozesse sichern Qualität auch bei Mitarbeiterwechseln.

Fazit

KI im Revenue Management ist ein kraftvolles Werkzeug – aber nur, wenn das Fundament stimmt. Saubere Daten sind das Fundament für smarte Entscheidungen.

Hotels, die heute schon im PMS auf Datenqualität achten, schaffen die besten Voraussetzungen, um die Vorteile von KI-gestützten Prognosen und Automatisierungen voll auszuschöpfen – und so den Revenue Manager nicht überflüssig zu machen, sondern ihn mit besseren Tools zu unterstützen.

Birgit Haake - Expertin Revenue Management

Autorin: Birgit Haake

Birgit Haake verfügt über mehr als 25 Jahren Praxiserfahrung in der Hospitality Industry und im Gesundheitswesen. Mit ihrem Unternehmen Haake Revenue4U unterstützt sie als Expertin im Revenue Management Individualhotels und Hotelketten in Deutschland und Europa. Die Kernkompetenzen liegen im Buchungsmanagement, (MICE) Revenue Management, Pricing und der Online Distribution. Birgit Haake ist Diplom-Kauffrau und verfügt über eine abgeschlossene Ausbildung als Hotelfachfrau. Sie ist zertifizierte Trainerin und jahrelange Hochschuldozentin für Internationales Hotelmanagement und Tourismusmanagement.

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