Kontaktieren Sie uns
Kontaktieren Sie uns

 

 

 

Hotel Gran Bilbao Forecasts Occupancy Rates Using AI

Das Hotel Gran Bilbao (HGB) in Spanien bietet seinen Gästen ein einzigartiges, sehr persönliches Erlebnis.  Das Hotel weiß, dass kein Gast dem anderen gleicht und daher auch kein Zimmer dem anderen gleicht. Jedes Zimmer wird mit Kunstwerken ausgestattet, die den Gästen als Inspiration dienen. Mit einem derartigen Fokus auf das Gästeerlebnis sah das HGB die Möglichkeit, noch proaktiver bei den Bedingungen und Dienstleistungen zu werden.

Die Herausforderung

HGB hat sich mit Avvale zusammengetan, um bei der Ermittlung des Umsatzes pro verfügbarem Zimmer (REVPAR) zu helfen. Dies ist die Schlüsselkennzahl, die den Umsatz pro verfügbarem Zimmer misst und auf mehreren Faktoren basiert, einschließlich des festgelegten Zeithorizonts, ob wöchentlich, monatlich, jährlich usw. Zur Berechnung dieser Kennzahl sind zwei Variablen erforderlich: der prozentuale Anteil der Belegung an der Gesamtzahl der verfügbaren Zimmer und die durchschnittliche Tagesrate (ADR).
 
Zu Beginn dieses Projekts befragte Avvale Hoteldirektoren, Revenue Directors, Partner und potenzielle Kunden. Man kam zu dem Schluss, dass es auf dem Markt keine Lösung gab, die sowohl externe als auch interne Indikatoren für die Vorhersage der Nachfrage und der Hotelauslastung auswertete. Es war klar, dass eine maßgeschneiderte Lösung benötigt wurde. Und nicht nur das, sondern eine Lösung, die auch auf andere kleinere und größere Unternehmen angewendet werden konnte.  
 

Nach einer Analyse des Netzes unabhängiger Unternehmen/Hotels in Spanien wurde festgestellt, dass die Lösung bestimmte Aspekte ihrer Geschäftsmodelle abbilden kann. Im Fall von HGB war es wichtig, den Direktverkauf zu stärken, um die Rentabilität zu verbessern. Eine Notwendigkeit dieses Tools besteht darin, ein effektiveres und rentableres Management der Vertriebskanalstrategie zu ermöglichen, um die Rentabilität zu steigern.
Img1-Hotel Gran Bilbao_

Die Lösung

Avvale hat gemeinsam mit dem Hotel Gran Bilbao eine neue Lösung entwickelt und erfolgreich implementiert, um die Revenue-Management-Strategie zu verbessern.

To create stronger predictions, various algorithms and predictive models based on Deep Learning (neural networks) were combined while factoring variables such as past occupancy, average booking price, channel, segment, room types, or other data external to the hotel. All this connected to the data of the Property Management System (PMS) of the hotel to create a full view of current and future occupancy.
Hotel Bilbao - Img 1-1

Wie die Lösung hilft

Durch die Nutzung von Echtzeit-Einsichten durch Datenmanagement kann das Hotel Gran Bilbao die Nachfrage und die Hotelbelegung mit einer Genauigkeit von 90 % über einen Zeithorizont von einem Monat und mit einer Genauigkeit von fast 89 % über einen Zeithorizont von neunzig Tagen vorhersagen. Dadurch konnte das Hotel einen Anstieg des REVPAR verzeichnen. Vorausschauende Szenarien sorgen für die Bewältigung potenzieller Herausforderungen und den Verbrauch von Hoteldienstleistungen für eine genaue Service- und Terminplanung, was die Betriebskosten weiter senkt. Vor allem aber kann sich das Hotel Gran Bilbao auf das konzentrieren, was es am besten kann - außergewöhnlichen Service und Gastfreundschaft zu bieten.

Hotel Bilbao - Img 2-1