Dynamische Preisgestaltung in der Hotellerie. Forschungsüberblick, Managementempfehlungen und Anregungen für zukünftige Forschung

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkurzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Definition und Einordung

3 Vorgehensweise

4 UberblickvorangegangenerForschung
4.1 Modelle und Simulationen
4.1.1 Befunde von Simulationen, Tests & Fallstudien
4.1.2 SchatzungderNachfrage
4.2 Empirische Studien
4.2.1 Eigenschaften der Stichprobe
4.2.2 Datenherkunft
4.2.3 Angefragte Buchungstage & Anfragezeitpunkte
4.2.4 Abhangige & Unabhangige Variablen
4.2.5 Analyseansatz

5 Zentrale Erkenntnisse & Diskussion
5.1 EinsatzDynamischerPreisgestaltunginderHotellerie
5.2 Einfluss Hotel spezifischer Charakteristika
5.3 Wirkung Dynamischer Preisgestaltung auf den RevPAR
5.4 Preistrends in der Dynamischen Preisgestaltung

6 Fazit

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Literaturiibersicht Dynamische Preisgestaltung in der Hotellerie

Tabelle 2: Befunde von Simulationen, Tests & Fallstudien

Tabelle 3: Empirische Studien Dynamische Preisgestaltung in der Hotellerie

Abkurzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Als Anbieter einer verderblichen Leistung werden Hoteliers durch ein starres Ka-pazitatsangebot verbunden mit Nachfrageschwankungen, Stornierungen und No-Show's herausgefordert. Ein unbelegtes Zimmer kann nicht gespeichert werden und die Beher-bergungsleistung verfallt nach dem Voriibergehen der Nacht. Eine Ermittlung der opti-malen Zimmerraten unter diesen Bedingungen stellt Hoteliers folglich vor groBe Her-ausforderungen. In der Literatur wird die Ermittlung der Verkaufspreise im Zeitverlauf fur ein Produkt, dessen Nachfrage zufallig und dessen Angebot festgelegt ist als Prob­lem der dynamischen Preisgestaltung (DP) bezeichnet (Monahan, Petruzzi, & Zhao, 2004, S. 73; Zhang & Weatherford, 2017, S. 22; Bandalouski, Kovalyov, Pesch, & Ta-rim, 2018, S. 120). Nach dieser Definition sehen sich neben Hotels auch Fluggesell-schaften mit einem DP-Problem konfrontiert. Die Luftfahrt widmete sich dem DP-Problem als erste Branche, als in den 80er Jahren die ersten Fluggesellschaften im Re­venue Management (RM) von starren Preisen zu dynamischen, sich taglich und wo-chentlich andernden, Preisen wechselten. Indem Unternehmen Preisanderungen vor-nehmen, kann die Nachfrage kurzfristig gefordert oder eingeschrankt sowie freie Kapa-zitaten reguliert werden (Smith, Leimkuhler, & Darrow, 1992, S. 26 f.). Infolge dessen kann eine geeignete DP im Hotel-RM sowohl zur Maximierung der Occupancy (OCC), also der Auslastung eines Hotels, als auch zu einer Umsatzmaximierung beitragen.

Urn von dieser Moglichkeit zu profitieren, setzten Hotels in den vergangenen Jah­ren zunehmend die bestehenden Strategien der DP aus der Luftfahrt ein oder entwickel-ten diese weiter. Nach Elmaghraby & Keskinocak (2013, S. 1287) ist diese Entwicklung auf eine erhohte Verfugbarkeit von Nachfragedaten, eine Vereinfachung von Preisande­rungen durch neue Technologien und eine Verfugbarkeit entscheidungsunterstutzender Tools zur Analyse von Nachfragedaten zuriickzufuhren. Kimes (2008, S. 6) zufolge besitzen heutzutage nahezu alle Hotelketten ein eigenes umfangreiches Informations-system, das sie fur RM-Zwecke nutzen. Dennoch kam die empirische Forschung zu einer Online-Preisgestaltung im Tourismus erst in den vergangenen Jahren in Gange und der tatsachliche Umfang einer DP in der Hotellerie ist in der Literatur umstritten (Ropero, 2011, S. 1090).

Daraus ergibt sich die Forschungsfrage: Welche Ansatze einer DP fur die Hotellerie finden sich in der Literatur und inwieweit nutzt das Hotel-RM bislang derlei Modelle? Die vorliegende Arbeit widmet sich dieser Forschungsfrage unter einer eingehenden Literaturanalyse, urn daraus Empfehlungen fur das Hotel-RM und die zukunftige For-schung abzuleiten. Zunachst erfolgt eine Einordnung der DP in das RM. Daraufhin wird das Vorgehen der Literaturrecherche genauer beleuchtet. Bei der anschliefienden Analy­se bestehender Forschung sollen Lucken identifiziert werden, urn Anregungen fur die zukunftige Forschung zu liefern. Letztlich werden die zentralen Erkenntnisse aus der Literatur zusammengefuhrt, aus denen Empfehlungen fur das Hotel-RM induziert wer­den konnen.

2 Definition und Einordung

Die DP stellt eine Kombination verschiedener Preisstrategien dar, bei der ein Un-ternehmen seine Preise an den aktuellen Marktbedarf anpasst. Mithilfe einer DP konnen Hotels Zimmerpreise anbieten, welche mit der aktuellen Nachfrage und der OCC korre-lieren und auf deren Anderungen reagieren. Demnach spiegelt eine Preisanderung eine entsprechende Anderung der prognostizierten Nachfrage wieder (Aziz, Saleh, Rasmy, & ElShishiny, 2011, S. 180). Der Preis muss bei der DP auf verschiedene fluktuierende Variablen reagieren konnen. Zu diesen zahlen unter anderem der Zeitpunkt und die Dringlichkeit einer Buchungsanfrage.

Einige Studien, darunter Smith et al. (1992), bezeichnen die DP als Teil des RM. Smith et al. (1992, S. 20) benennen die DP als eine Funktion des Passagierauswahl-Modells im RM von Fluggesellschaften. Eine haufig verwendete Definition beschreibt das RM als eine dynamische Methode zur Vorhersage der Nachfrage und zur Zuord-nung verderblicher Waren, bei der verschiedene Preiskategorien angewandt und Ent-scheidungen dariiber getroffen werden, wann, zu welchem Preis und in welchem Urn-fang eine Uberbuchung moglich ist (Baker & Collier, 2009, S. 502 f). Das Hotel-RM beinhaltet den Verkauf verfugbarer Zimmer an einen idealen Kaufer zum hochstmogli-chen Preis fur eine moglichst lange Aufenthaltsdauer (LoS). Ein niedrigerer Preis oder eine kurzere LoS wurden Einnahmeverlusten mit sich bringen, wahrend eine mogliche Preiserhohung zu einem Verlust von Kunden fuhren konnte. Daher impliziert das RM eine prazise Kundensegmentierung und ein angemessenes Management der Vertriebs-kanale (Borovcanin, Knezevic, & Cerovic, 2019, S. 275). Im Gegensatz zum RM bei

Fluggesellschaften mit zwei Produktklassen (Business und Economy) erfordert das Ho-tel-RM eine Preisgestaltung fur zahlreiche Kombinationen von Produktangeboten (z.B. Zimmertyp, Verpflegung, Aussicht). Die Preisgestaltung in der Hotellerie wird durch die Aufenthaltsmuster der Gaste weiter verkompliziert, ahnlich zu Hub-and-Spoke-Anbietern, die tausende Reiserouten anbieten. Das Hotel-RM muss zeitgleich die Preise und die Aufenthaltsmuster der Gaste verwalten. Mithilfe einer DP kann der Zugang zu bestimmten Produktklassen und Preisen zeitweise eingeschrankt werden und somit eine Kundenauswahl vorgenommen werden (Anderson & Xie, 2016, S. 166 f).

3 Vorgehensweise

Die RM-Problematik in der Hotellerie wird seit iiber 30 Jahren erforscht. Ange-sichts dessen, stehen in diesem Bereich eine ganze Reihe von Forschungsarbeiten zur Verfugung. Abrate, Nicolau & Viglia (2019, S. 225 ff) identifizieren neben der DP im Rahmen einer "intertemporalen Preisdiskriminierung" (z.B. bei Abrate, Fraquelli & Viglia, 2012), Preis-Fairness-Untersuchungen, Bestandskontrollen und die Organisati-onskultur als Forschungsbereiche, in denen die DP behandelt wird. Die Studien zur wahrgenommenen Fairness der DP fokussieren sich dabei auf die Kundensicht, wahrend sich die Organisationskultur auf soziale und interkulturelle Aspekte bezieht, die Voraus-setzung einer erfolgreichen Umsetzung der DP sind. Beide Gebiete legen ihren Fokus somit nicht auf die Untersuchung inwieweit eine DP in der Hotellerie vorliegt, sondern nehmen diese bereits an. Bestandskontrollen, wie auch ein GroBteil der allgemeinen RM-Literatur, behandeln die Problematik nicht als ein DP-Problem, sondern vielmehr als ein Problem der Zimmerzuordnung. Dabei bleiben die Preise fix und werden ledig-lich aus Gasteperspektive in Folge geschlossener und geoffneter Raten als dynamisch wahrgenommen (Anderson & Xie, 2016, S. 167).

Aus diesem Grund findet im Folgenden nicht die voile Bandbreite der RM-Literatur Beachtung, sondern ausschlieBlich diejenige, die fur die DP im Hotel-RM von hoher Bedeutung ist. Demnach werden Untersuchungen von Preis-Fairness, Bestandskontrol­len und Organisationskulturen, ebenso wie allgemeine RM-Studien ausgeschlossen. Studien aus anderen Branchen sowie branchenubergreifende Studien werden ebenfalls keiner eingehenden Betrachtung unterzogen.

4 Uberblick vorangegangener Forschung

Wie aus Tabelle 1 hervorgeht, stellen empirische und theoretische Modelle unter Anwendung von Datensimulationen einen groBen Teil der Literatur iiber die Modelle der DP in der Hotellerie dar. Andere Studien untersuchen das Vorkommen von DP-Modellen in der Hotel-Praxis. Vives & Jacob (2019b, S. 3) kritisieren in ihrer Arbeit, dass die groBte Liicke in der Literatur im Fehlen ebendieser empirischen Studien zur DP im Hotelsektor besteht. Nach einer eingehenden Recherche kann dies bestatigt werden. Tabelle 1 beinhaltet alle empirischen Studien, die im Rahmen einer Recherche iiber die Datenbank Researchgate, die Suchmaschine Google Scholar, die Bibliothek der Frank­furt UAS und die Referenzen vergleichbarer Arbeiten ausfindig gemacht werden konn-ten. Urn der Kritik von Vives & Jacob (2019b) gerecht zu werden, liegt der Fokus des folgenden Kapitels auf den empirischen Studien zur DP in der Hotellerie. Deren Vorge-hensweisen werden in Tabelle 3 genauer beschrieben und daraufhin analysiert. Dennoch erfolgt zunachst ein Uberblick iiber die verschiedenen Ansatze zur Losung des DP-Problems. Die daraus hervorgehenden Befunde werden in Tabelle 2 dargestellt.

Tabelle 1: Liter aturiXbersicht Dynamische Preisgestaltung in der Hotellerie

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

4.1 Modelle und Simulationen

4.1.1 Befunde von Simulationen, Tests & Fallstudien

Modelle und Simulationen, die die Leistung ihrer entwickelten DP-Modelle nicht mit realen Informationen testen (z.B. Badinelli (2000); Vives & Jacob (2019a); Vives & Jacob (2019b)), konnen die Ergebnisse verschiedener Hotels zwar nicht vergleichen, aber dennoch aufschlussreiche Befunde liefern. Demnach fuhrt Tabelle 2 alle Befunde von Simulationen, Tests & Fallstudien im Rahmen der betrachteten empirischen und theoretischen Modelle zusammen. Aus den in Tabelle 2 aufgefuhrten Befunden wird ersichtlich, dass jeder der Autoren sein vorgeschlagenes Modell als effizient erachtet. GemaB der von Aziz et al. (2011, S. 181), Bayoumi, Saleh, Atiya & Aziz (2013, S. 282) und Zhang & Weatherford (2017, S. 32 ff) vollzogenen Tests, fuhren deren entwickelte DP-Modelle jeweils zu einem Umsatzanstieg, gemessen am Revenue Per Available Room (RevPAR). Der RevPAR drtickt den durchschnittlichen Umsatz pro verfugbarem Zimmer aus und wird in der Hotellerie haufig als Leistungsindikator verwendet, da er einen direkten Vergleich zwischen Hotels unterschiedlicher GroBe ermoglicht. Der RevPAR berechnet sich aus der OCC multipliziert mit der Average Daily Rate (ADR) (Phillips, Barnes, Zigan, & Schegg, 2016, S. 240). Die Veranderungen des RevPAR werden in den Studien durch einen Vergleich der originalen Hoteldaten mit den Ergebnissen der Simulation mit Echtdaten ermittelt. Eine eingehende Diskussion der des Einflusses der DP auf den RevPAR eines Hotels erfolgt in Kapitel 5.3.

Tabelle 2: Befunde von Simulationen, Tests & Fallstudien

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Erne DP anhand der verfugbaren Zimmer ist fur Hoteliers leicht verstandlich und umsetzbar und damit am praktikabelsten. Allgemein gilt: der Preis sinkt mit sinkender Nachfrage und andersrum. Das vorgeschlagene Modell verdoppelt den Umsatz gegeniiber eines auf Kapazitatskontrollen ausgeleg-ten RM-Modells, das die Preiselastizitat der Nachfrage vernachlassigt.

Das vorgeschlagene Modell ist rechnerisch effizient. Die rechnerischen An-forderungen des Modells konnenjedoch fast ausschlieBlich mittelgroBe bis groBe Hotels oder Hotelketten erfiillen. Insbesondere fiir neue Hotels wer-den historische Daten voraussichtlich nicht fiir eine Schatzung der zukiinf-tigen Nachfrage ausreichen.

Das vorgeschlagene Modell stellt eine Komplettlosung dar und kann auch in kleinen und mittelgroBen Hotels angewendet werden, da es Prognosen und Preisoptimierung vereint.

Der RevPAR erhoht sich durch Anwendung des vorgeschlagenen DP-Modells um durchschnittlich 16%. Die Umsatzverbesserung ist dabei durchgangig und resistent, sodass Anderungen der Preiselastizitat, die Schatzungsfehlern unterliegen, auBen vorgelassen werden konnen.

Die Preisgestaltung von Hotels wird beeinflusst durch verfiigbare Zimmer, Standort und Touristenprofil, daher muss das Wissen iiber die Kunden & den Kundenwert verbessert werden. Die Begrenzung des Buchungshori-zonts fuhrt bei elastischer Nachfrage zu groBeren Umsatzriickgangen. Bei einer elastischeren Nachfrage erzielen die Modelle niedrigere Preisniveaus.

Das Elastizitatslevel, welches durch hotelspezifische Charakteristika be-stimmt wird, beeinflusst die DP von Hotels in der Hauptsaison signifikant. Die Erwartung einer unelastischen Saison fuhrt zu Preisreduktion bei den weitentfernten Anreisedaten und zu Preiserhohung bei Kurzfristigkeit.

Das vorgeschlagene Modell fiihrt in der Simulation mit Echtdaten zu weit hoheren Umsatzen gegeniiber den originalen Hoteldaten. Die DP-Modelle aus der Luftfahrt lassen sich auch in der Hotellerie erfolgreich anwenden. Netzwerkstrukturen sind auch fiir eine DP in der Hotellerie wichtig. Je lan-ger die LoS, desto wichtiger deren Beriicksichtigung.

Das vorgeschlagene Modell tragt zu einer besseren OCC-Vorhersage und damit auch zu einer genaueren DP bei.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: eigene Darstellung

4.1.2 Schatzung der Nachfrage

Aus Tabelle 2 geht hervor, dass ein wichtiger Teil in der Entwicklung von DP-Modellen in der Schatzung der Nachfrage liegt. Nach Vives & Jacob (2019b, S. 2) stellt eine Schatzung der Variation des Nachfrageverhaltens iiber den Buchungshorizont hin-weg eine typische Art der Kundensegmentierung in der Hotellerie dar. Vives & Jacob (2019b, S. 2) kritisieren, dass die Studien von Aziz et al. (2011) und Bayoumi et al. (2013) zwar reale Daten enthalten, jedoch keine derartige Schatzung vornehmen.

Badinelli (2000, S. 494) kritisiert in seiner Arbeit ebenfalls das begrenzte Vorhanden-sein von Schatzungen und Hypothesentests bezuglich des Nachfrageverhaltens in der Hotellerie. Er fuhrt an, dass Reservierungssysteme Verkaufsdaten, jedoch keine Nach-fragedaten erfassen. Dies erschwere die Untersuchung des Nachfrageprozesses und ma-che Schatzungen im Rahmen des DP-Problems unerlasslich (Badinelli, 2000, S. 494). Vives & Jacob (2019a) und (2019b) fuhren erganzend an, dass nur unter Beriicksichti-gung der Preiselastizitat der Nachfrage eine Maximierung der Hoteleinnahmen durch die DP erfolgen kann. Nach Vives & Jacob (2019b, S. 10) fuhrt die Erwartung einer unelastischen Saison zu einer Preisreduktion bei den weitentfernten Anreisedaten und kurz vor der Anreise zu einer Preiserhohung. Das geht einher mit den von Vives & Ja­cob (2019a, S. 13) identifizierten niedrigeren Preisniveaus bei einer elastischeren Nach­frage. Aziz et al. (2011) und Zhang, Qui, Wu, Wang & Luo (2019) entwickeln jeweils ein Modell, das mithilfe einer verbesserten OCC-Vorhersage eine DP anhand der noch verfugbaren Zimmer eines Hotels vornimmt. Jedoch erkennen Aziz et al. (2011, S. 180) der Preiselastizitat der Nachfrage ebenfalls einen hohen Wert an.

Eine Vorhersage der OCC sowie eine Schatzung der Nachfrage und der Preiselasti­zitat der Nachfrage sind den Befunden der Modelle und Simulationen zufolge essentiel-le Voraussetzungen der DP in der Hotellerie. Dies erfordert umfangreiche Informatio-nen im Hotel-RM und in der Entwicklung von DP-Modellen fur die Hotellerie. Banda-louski et al. (2018, S. 121) und Badinelli (2000, S. 494) sprechen an, dass dies aus fi-nanziellen Griinden den groBen Hotels und Hotelketten weniger Probleme bereitet, als den kleinen und mittelgroBen Hotels. Vives & Jacob (2019a, S. 14) kritisieren in ihrer Arbeit die fehlende Verfugbarkeit von Informationen iiber die Wettbewerber sowie von zusatzlichen Buchungsinformationen wie Gasteanzahl, Zimmertyp, Verpflegung, Stor-nierungsbedingungen und die Nachfrage durch Reiseveranstalter. Diese Informationen liegen den Hotels selbst vor, nicht aber der Forschung. Mithilfe dieser Informationen kann eine Schatzung von DP-Modellen im Rahmen zukunftiger Forschung verbessert werden.

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