Hotelprognosen: Warum sind sie für Ihr Unternehmen wichtig?

Hotelprognosen spielen eine wichtige Rolle bei der strategischen Entscheidungsfindung und beeinflussen sowohl den kurzfristigen als auch den langfristigen Erfolg einer Immobilie oder eines Portfolios. Wenn Hoteliers die Schlüsselkomponenten und die Dynamik genauer Prognosen verstehen, können sie effektivere Strategien umsetzen, die Effizienz optimieren und die Rentabilität maximieren.

Dieser Artikel gehört zu einer Serie von Datensätzen und Anwendungsfällen des Hotel-Benchmarkings. Hier finden Sie weitere Artikel: Die wichtigsten historischen Leistungskennzahlen des Gastgewerbes | Die Rolle von Rentabilitätsdaten in einer umfassenden Hotel-Benchmarking-Lösung | Verwendung von „Business on the Books“ in einem umfassenden Benchmarking-Ansatz

Die Elemente von Hotelprognosen

Quantitative Aspekte:

• Hotelkennzahlen: Prognosen basieren auf Leistungskennzahlen wie Auslastung, durchschnittlicher Zimmerpreis (ADR) und Umsatz pro verfügbarem Zimmer (RevPAR).
• Makroökonomische Variablen: Werden Wirtschaftsprognosen wie Bruttoinlandsprodukt (BIP), Inflationsraten und Arbeitslosenquoten einbezogen, lassen sich die Ursachen der Leistungsentwicklung erfassen und die Prognoseergebnisse verbessern.
• Ökonometrische Modelle: Es gibt mehrere Modelldesigns für verschiedene Arten von Prognosen:
  • saisonal (Saison-Trend-Zerlegung mittels LOESS, Holt-Winters)
  • klassisch (ARIMA und multiple lineare Regression)
  • fortgeschrittenere Methoden (Gradient Boosting und Entscheidungsbäume)

Qualitative Aspekte:

• Markteinblicke: Dabei werden nichtnumerische Daten wie Markttrends und spezifische wirtschaftliche Bedingungen von Marktanalysten einbezogen. Das ist wichtig, damit das Kundenverhalten und neue Trends berücksichtigt werden.
• Expertenmeinungen: Hotelmanagement und Betriebspersonal tragen mit ihrem Wissen dazu bei, die Dynamik des lokalen Markts zu analysieren. So wertvoll der Beitrag von Marktanalysten auch ist, so unersetzlich sind Einblicke aus erster Hand, die von den direkt am Tagesgeschäft Beteiligten geliefert werden. Ihre Erkenntnisse direkt vor Ort können die datengestützte Analyse mit entscheidenden Informationen ergänzen.
• Szenarienplanung: Unterschiedliche Marktbedingungen vorherzusehen ist in vielen Situationen von Vorteil, sei es bei wirtschaftlichen Veränderungen oder bei Black-Swan-Ereignissen. Potenzielle Risiken und Chancen, die allein anhand von Daten vielleicht nicht ersichtlich sind, werde.

Gründe für Hotelprognosen 

Effektive Hotelprognosen bringen viele Vorteile mit sich, nicht nur bei der strategischen Planung, sondern auch auf betrieblicher Ebene. Diese Vorteile sind mannigfaltig und beinhalten:

Fundiertes Revenue Management: Prognosen ermöglichen es Hoteliers, die künftige Leistung des Hotels basierend auf historischen Daten, Trends und Marktbedingungen vorherzusagen. Wenn sie diese Muster verstehen, können Hotels die Preisgestaltung optimieren und den Umsatz maximieren.

Verbesserte betriebliche Effizienz: Die Verbrauchernachfrage vorherzusehen hilft Hotels dabei, Personal, Inventar und Ressourcen besser zu verwalten. Da das Management Informationen erhält, die einen reibungslosen Betrieb ermöglichen, sinken die operativen Arbeitskosten.

Bessere Finanzplanung: Mithilfe von Prognosen können Hoteliers Umsatzprognosen erstellen und Ausgaben vorhersehen. Das trägt zu einer besseren Budgetierung und Finanzplanung bei, indem fundiertere Entscheidungen zum Management und zu betriebliche Anpassungen getroffen werden können.

Sorgfältiges Risikomanagement: Die Hotellerie unterliegt verschiedenen Unwägbarkeiten, von wirtschaftlichen Schwankungen bis hin zu Änderungen im Verbraucherverhalten. Durch Leistungsprognosen können bestimmte Risiken rechtzeitig erkannt und zur Absicherung gegen künftige Flauten Notfallpläne entwickelt werden.

Wirtschaftliche Variablen in der Hotelprognose

In die Vorhersage der Hotelleistung müssen unbedingt auch wirtschaftliche Variablen einbezogen werden, damit sich ein genaueres und umfassenderes Bild der künftigen Leistung ergibt. Die folgenden Wirtschaftsvariablen spielen in Prognosen eine wichtige Rolle:

• Bruttoinlandsprodukt: Änderungen des BIP sind ein starker Indikator für den allgemeinen Zustand der Wirtschaft. Ein wachsendes BIP geht in der Regel mit höheren Ausgaben der Verbraucher für Hotels und Reisen Hand in Hand.
• Inflationsraten: Die Inflation wirkt sich auf die Verbraucherausgaben für Hotels und Reisen aus. Zwar kann eine überdurchschnittlich hohe Inflation zu einem stärkeren Wachstum des ADR führen, doch kann sie auch die Kaufbereitschaft der Verbraucher dämpfen.
• Arbeitslosenzahlen: Eine höhere Arbeitslosigkeit kann zu einer Verringerung der diskretionären Ausgaben für Reisen führen, was sich negativ auf die Hotelnachfrage auswirken kann.
• Wechselkurse: Speziell für Hotels mit internationalen Gästen bedeutet das, dass Wechselkursschwankungen die Nachfrage der Reisenden nach bestimmten Märkten oder Hotelkategorien beeinflussen. Das kann sich sowohl auf die Nachfrage als auch auf den Umsatz der Hotels niederschlagen.

Komponenten der Hoteldaten – Trend und Saisonalität

Bei der Analyse von Zeitreihendaten in der Hotelbranche ist es für eine genaue Prognoseerstellung unerlässlich, die Konzepte Saisonalität und Trends zu verstehen. Diese beiden Elemente sind Teil der Leistungsdaten und beleuchten jeweils einen bestimmten Aspekt der zu prognostizierenden Gesamtkennzahl.

Trend:

• Der Trend bezieht sich auf die langfristige Entwicklung oder Richtung der Leistung im Laufe der Zeit. Er zeigt an, ob die Gesamtleistung über einen längeren Zeitraum steigt, sinkt oder stabil bleibt.
• Trends werden von langfristigen Faktoren beeinflusst, z. B. von sich ändernden wirtschaftlichen Bedingungen, Änderungen im Verbraucherverhalten, Branchenentwicklungen und dem demografischen Wandel.  

Saisonalität:

• Saisonalität bezieht sich auf Muster, die in regelmäßigen Abständen zu beobachten sind. Dabei kann es sich um jährliche, vierteljährliche oder monatliche Muster handeln, die sich weiter untergliedern lassen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein Datensatz gleichzeitig mehrere saisonale Muster aufweist.
• Saisonale Muster werden oft von vorhersehbaren Ereignissen oder Zyklen bestimmt, wie z. B. Feiertage, Veranstaltungen, Klima und lokale Angebote. Zum Beispiel haben Skigebiete in der Regel ein starkes Wintergeschäft, während Familienurlaubsziele in den Sommermonaten eine höhere Leistung aufweisen.

Stichprobengröße der teilnehmenden Hotels und Zimmer und ihre Auswirkungen auf die Prognoseleistung

Die Anzahl der Immobilien, die in die Prognose einbezogen werden, kann die Ergebnisse beeinflussen. Prognosen mit größerem Stichprobenumfang, z. B. bei Kettenskalierung und/oder auf Marktebene, erfassen herkömmliche Muster wie saisonales Verhalten und wirtschaftliche Trends effektiver. Eine größere Anzahl von Immobilien in einem Datensatz reduziert die Auswirkungen von Leistungsausreißern oder Anomalien, da unregelmäßige Datenpunkte aus dem Gesamtsatz herausgemittelt werden. Bei kleineren Stichprobengrößen erhöhen statistische Anomalien das Risiko für Verzerrungen. Prognosen sind dann möglicherweise unzuverlässiger.

Abgesehen von der höheren Leistung bei größeren Stichproben verringert sich auch der Model Decay (Modellzerfall), wenn die Anzahl der einbezogenen Immobilien zunimmt. Model Decay – oder Model Drift – tritt in der Praxis ein, wenn sich Bedingungen im Laufe der Zeit ändern. Es ist normal und erwartbar, dass Prognosen kurzfristig genauere Projektionen liefern als langfristig. Der Kernpunkt ist, dass Fehler in Prognosen stabil bleiben sollten, sich im Lauf der Zeit zwar erhöhen, aber nur zu geringen oder keinen nennenswerten Veränderungen führen dürfen. 

Veranstaltungen

Veranstaltungen in bestimmten Städten, Märkten oder Staaten können tiefgreifende Auswirkungen auf die Hotelleistung haben und alles von der Auslastung bis zu Preisstrategien beeinflussen. Genaue Veranstaltungsprognosen sind für den gesamten Prognoseprozess von entscheidender Bedeutung. Sie können angesichts der Einzigartigkeit jeder Veranstaltung schwierig sein. Zu den Auswirkungen von Veranstaltungen auf die Hotelleistung gehören:

Höhere Hotelnachfrage und Zimmerpreise: Großveranstaltungen wie Kongresse, Festivals, Sportwettkämpfe und Konzerte können die Nachfrage nach Hotelzimmern erheblich steigern und die Preise für aller Hotelkategorien in die Höhe treiben. Einige Veranstaltungen wie die Eras-Tour von Taylor Swift, ließen die Hotelnachfrage fast explodieren und konnten die gesamte Hotelleistung einer Stadt oder eines Teilmarktes zu einem bestimmten Zeitpunkt beeinflussen.

Saisonale Schwankungen und ihr Einfluss auf das Verbraucherverhalten: In bestimmten Gebieten der USA finden jährlich Veranstaltungen statt, die zu vorhersehbaren saisonalen Nachfragespitzen führen. Eine regelmäßige Veranstaltung fließt zwar vorhersehbar in die historischen Leistungsdaten ein, doch können diese Ereignisse sowohl die Nachfrage als auch die Preisleistung im Vergleich zu anderen Gebieten steigern.

Auswirkung auf Langzeitaufenthalt-Hotels und Gruppenbuchungen: Veranstaltungen wie Konferenzen oder Kongresse führen häufig zu vermehrten Gruppenbuchungen. Gleichzeitig steigern längere Veranstaltungen die Nachfrage nach Hotels mit Langzeitaufenthalt. Daraus ergeben sich Leistungsvorteile durch besondere Angebote oder Dienstleistungen, die sich nicht auf herkömmliche Aufenthalte auswirken. 

Fazit

Hotelprognosen sind ein nützliches Instrument zur Vorhersage der Leistung – sowohl auf lokaler als auch auf branchenweiter Ebene.  Die richtigen quantitativen Ansätze in Verbindung mit wertvollen Einblicken von Analysten und Hoteliers kann zu besseren Betriebs- und Managemententscheidungen beitragen. Branchenführende Methoden berücksichtigen langfristige Trends und beobachtbare, saisonale Muster für eine erfolgreiche Entscheidungsfindung und beziehen auch marktspezifische wirtschaftliche Bedingungen und Ereignisse mit ein. Effektive Prognosen bieten einen einzigartigen Wert sowohl für Branchenexperten als auch für Analysten.