Uber und Airbnb - Revenue Management und Parallelen mit der Skiindustrie

Jul 26 2016

Uber und Airbnb – Revenue Management und Parallelen mit der Skiindustrie

von

Kathryn Quinn

Revenue Management ist im Kern die Praxis, den Preis einer Sache zu ändern, um den Umsatz zu maximieren. Im Flugverkehr und in der Hotellerie ist es gang und gäbe, aber auch in einer Reihe anderer Branchen wie Sport und Einzelhandel wird es immer häufiger eingesetzt.

Uber und AirBnB sind zwei landesweit bekannte Unternehmen, die sich jedoch im Hinblick auf ihr Umsatzmanagement in unterschiedlichen Phasen befinden. Uber erhöht seine Tarife in Zeiten hoher Nachfrage und erklärt auf seiner Website: “Unser Ziel ist es, Sie so zuverlässig wie möglich mit einem Fahrer zu verbinden, wann immer Sie einen brauchen. In Zeiten hoher Nachfrage ist die Anzahl der Fahrer, mit denen wir Sie verbinden können, begrenzt. Infolgedessen steigen die Preise, damit mehr Fahrer zur Verfügung stehen.” [1 ] AirBnB kann den Preis eines einzelnen Angebots nicht kontrollieren, hat aber kürzlich ein Tool entwickelt, das Gastgebern auf der Website Preistipps gibt. “Wir haben ein mathematisches Modell entwickelt, das lernt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Gast ein bestimmtes Angebot zu einem bestimmten Datum und zu einer Reihe von verschiedenen Preisen bucht. Es verwendet verschiedene Arten von Informationen, einschließlich des Angebotstyps, des Standorts, des aktuellen Preises, der Verfügbarkeit und der Entfernung zwischen den einzelnen verfügbaren Terminen.”[2]

Betrachtet man die Skibranche, so gibt es viele Parallelen zwischen der Beherbergungs- (AirBnB) und der Transportbranche (Uber), da alle drei mit einer sehr variablen Nachfrage und begrenzten variablen Kosten arbeiten. Indem ich diese Parallelen beleuchte, hoffe ich, mehr Klarheit darüber zu schaffen, wie die Skibranche Revenue Management nutzen kann und insbesondere, wie Liftopia in dieses Bild passt.

Uber’s Surge Pricing Algorithmus

Im Grunde genommen ist das Uber-Preissteigerungsprogramm das Einmaleins der Wirtschaft. Wenn die Nachfrage aufgrund eines Konzerts, schlechten Wetters, eines Feiertags usw. höher ist, verschiebt sich die Nachfragekurve nach rechts.

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Auf einem freien Markt würden die Anbieter ihre Preise anheben, um der gestiegenen Nachfrage Rechnung zu tragen, was zu einem höheren Preis und einer höheren Menge im Gleichgewicht führen würde (P1 > P, Q1 > Q). Das obige Schaubild geht davon aus, dass sich das Angebot nicht ändert, während Uber behauptet, dass es durch die Anhebung der Tarife bei Nachfragespitzen einen Anreiz für mehr Fahrer schafft, auf die Straße zu gehen. Dies würde einen Anstieg des Angebots bedeuten, wie in der nachstehenden Grafik dargestellt.

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Da Uber in der Lage ist, schnell auf Nachfrageschwankungen zu reagieren, kann es seinen Fahrgästen ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bieten und gleichzeitig sicherstellen, dass die Fahrer über eine ausreichende Anzahl von Fahrpreisen verfügen, damit sich das Fahren lohnt. Doch während Uber das Angebot (die Anzahl der Autos auf den Straßen) tatsächlich verändern kann, haben Skigebiete kaum die Möglichkeit, ihr Angebot zu beeinflussen (ob ein Skigebiet geöffnet oder geschlossen ist). Dies wird von Bill Gurley, einem Vorstandsmitglied bei Uber, bestätigt: “Bei Hotels, Flugzeugen und Mietautos ist das Angebot relativ fest. Man kann nicht mehr Zimmer für die Silvesternacht bauen und sie dann wieder abreißen.”[3]

Da die Skigebiete ihr Angebot nicht an die Nachfrage anpassen können, sind sie darauf beschränkt, die Bedingungen zu verbessern, um Kunden anzulocken (Pistenpflege, Beschneiung usw.) und/oder ihre Preise zu ändern. Uber hat festgestellt, dass eine Preiserhöhung die nachgefragte Menge senkt, was in jeder Branche zu erwarten wäre. Die Frage ist nur, um wie viel?

Die Preiselastizität ist das Verhältnis zwischen der nachgefragten Menge und dem Preis, d. h. wenn Sie den Preis um X Dollar erhöhen, können Sie davon ausgehen, dass die nachgefragte Menge um Y Einheiten sinkt. Wenn ein Produkt preiselastisch ist (wie z. B. Uber), bedeutet dies, dass eine kleine Preisänderung einen dramatischen Effekt auf die nachgefragte Menge hat. Skigebiete haben sowohl eine elastische als auch eine unelastische Nachfrage, wobei die Spitzenzeiten weniger von Preisänderungen betroffen sind als die Randzeiten. Hier kommt die dynamische Preisgestaltung ins Spiel. Die Preispläne von Liftopia sind so aufgebaut, dass sie den Skigebieten die Möglichkeit bieten, durch strategische Preiserhöhungen zusätzliche Einnahmen zu erzielen, und gleichzeitig einen Schutz vor zu schnellen Preiserhöhungen an hochelastischen Terminen bieten.

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Diese Grafik zeigt, dass bei steigenden Preisen (Y-Achse) die den einzelnen Preispunkten zugeordnete Menge (Größe der Kreise) zunimmt. Für diesen speziellen Partner sehen wir einen Mindestpreis von 46,99 $, der in 1 $-Schritten auf 51,99 $ steigt (bei einem Fensterpreis von 55 $). Wenn die Nachfrage an einem Tag unelastisch ist, ermöglicht die Zuteilung von weniger Tickets zu den günstigen Preisen, dass diese Preise schnell ausverkauft sind, was Einnahmensteigerungen und Optimierungsmöglichkeiten bietet. Wenn die Nachfrage an einem Tag elastisch ist, wirken sich Preiserhöhungen um 1 $ zwischen den Preispunkten weniger stark auf die nachgefragte Menge aus, als wenn sie 2 $ und mehr betragen.

AirBnB Preisgestaltungstools

Seit der Gründung von AirBnB im Jahr 2008 ist das Unternehmen rasant gewachsen. AirBnb ist mittlerweile in über 34.000 Städten in 190 Ländern vertreten[4 ] und hat in vielen dieser Länder das Gastgewerbe erheblich verändert. Während viele Gastgeber mehrere Angebote auf ihrer Website betreiben, werden einige Objekte oft von einer einzigen Person oder Familie beherbergt, und die Skiindustrie in Nordamerika kann auf ähnliche Weise betrachtet werden. Größere Portfolios (Peak, Intrawest, Vail) sind neben gemeinnützigen Skigebieten und einzelnen Skigebieten tätig. Diese Portfolios verfügen über eine größere Kapitalbasis, um mit erhöhter Komplexität arbeiten zu können, während ein kleineres Resort durch Beschränkungen in seinem Betrieb eingeschränkt werden kann. Ein Beispiel für eine solche Einschränkung ist die Verwaltung der Einnahmen.

Das Revenue Management im Gastgewerbe hat seinen Ursprung bei American Airlines nach dem Airline Deregulation Act von 1978. Die Fluggesellschaften entdeckten schnell, dass sie ihre Einnahmen steigern konnten, indem sie ihre Tickets zu einem niedrigeren Preis anboten und im Gegenzug dafür sorgten, dass sie nicht erstattungsfähig waren, dass die Kapazität begrenzt war und dass sie im Voraus gebucht werden mussten. Die Beherbergungsbetriebe zogen bald nach, da auch ihre “Ware” vergänglich war (datumsabhängig), das Angebot begrenzt war (Anzahl der Hotelzimmer) und die Nachfrage in verschiedenen Zeiträumen variierte.

Im Laufe der Zeit wurde das Revenue Management für Hotels fast allgegenwärtig, und die Menge an Daten, die sie sammelten, ermöglichte es ihnen, ihre Techniken zu verfeinern und ihre Strategien zu optimieren. Mit der Verbesserung der Technologie in den 1990er und 2000er Jahren waren die Hotels in der Lage, die Nachfrage auf der Grundlage der Nachfragetrends der Vorjahre zu prognostizieren und ihre Zimmerpreise effektiver zu gestalten. Diese sind wie die größeren Ski-Portfolio-Unternehmen.

Auf der anderen Seite haben AirBnB-Gastgeber keine Mitarbeiter für das Ertragsmanagement, keine jahrelangen Daten zur Entscheidungsfindung und keine teuren Workstations zur Prognose der Nachfrage. Aus diesem Grund haben einige externe Unternehmen Produkte entwickelt, die Einzelpersonen bei der Verwaltung der Preise für ihre Angebote helfen. Beyond Pricing ist ein externes Unternehmen, das ein Tool anbietet, das die Preisgestaltung von AirBnB berät. Sie führen Analysen zu anderen Ferienvermietungs-Websites, zum Wetter, zu den Ankünften von Fluggesellschaften, zur Saisonalität, zum Wochentag und zu besonderen Ereignissen durch. Die Ausgabe ist ein Kalender mit empfohlenen Raten.

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PriceLabs ist ein ähnlicher Dienst, der mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens den optimalen Preis für ein Angebot vorhersagt. Renting Your Place ist eher eine Full-Service-Lösung, die nicht nur Preisempfehlungen gibt, sondern auch darüber informiert, welche Annehmlichkeiten Sie anbieten sollten und welche Sprache Sie in Ihrem Angebot verwenden sollten. Jedes dieser Unternehmen nimmt eine kleine Provision von jeder AirBnB-Buchung, wodurch die Gesamteinnahmen des Gastgebers sinken, obwohl er sich mehr Gesamteinnahmen verspricht.

In der Skibranche nutzen viele Skigebiete eine Website^{von Drittanbietern} (GetSkiTickets, Liftopia), um ein breiteres Publikum zu erreichen, ähnlich wie AirBnB es für Gastgeber tut. Wie bereits erwähnt, verfügen Gastgeber (und Ferienanlagen) über einen unterschiedlichen Informationsstand, so dass die Nutzung der Preisempfehlungen eines der oben genannten Unternehmen vergleichbar ist mit einem Ferienort, der Preisempfehlungen von einem externen Unternehmen für den Verkauf auf GST oder Liftopia sucht. Im Jahr 2015 veröffentlichte AirBnB jedoch die sogenannten Preistipps[5], eine Beratung zur Preisgestaltung für Gastgeber. Dies ist eher so, als würden Liftopia oder GetSkiTickets eine Preisstrategie für den Verkauf auf ihren eigenen Websites empfehlen.

AirBnB-Gastgeber werden immer schlauer. Was bedeutet das für die traditionellen Immobilien im Gastgewerbe? Zumindest erhöht AirBnB das Zimmerangebot. Das Wall Street Journal schätzt, dass “Airbnb das Angebot an Unterkünften in der Stadt um etwa 17 % erhöht hat”, als der Papst Anfang des Jahres zu Besuch war. [6 ] In Zeiten extrem hoher Nachfrage tragen die AirBnB-Gastgeber dazu bei, die Preise für Übernachtungskunden zu senken. Wenn die Nachfrage geringer ist, können AirBnB-Gastgeber ihre Angebote zurücknehmen und so das Angebot an Unterkünften in wesentlich bescheidenerem Umfang erhöhen. In einem luftleeren Raum würden diese Faktoren zu einem Rückgang des RevPAR (Umsatz pro verfügbarem Zimmer) führen, aber das ist erst seit kurzem der Fall, wie diese Grafik für New York City zeigt[7]:

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In einer Forschungsarbeit der Boston University wird dies beziffert: “Unter Verwendung dieser DD-Spezifikation stellen wir fest, dass in Texas jede zusätzliche 10-prozentige Zunahme der Größe des Airbnb-Marktes zu einem Rückgang der Hotelzimmereinnahmen um 0,37 % führt.”[8]

Schlussfolgerung

Die Skibranche hat sich lange Zeit als “anders” als andere Reise- und Transportbranchen betrachtet, weil sie mit dem Wetter zu kämpfen hat. Aufgrund der Unvorhersehbarkeit des Wetters in Verbindung mit den hohen Infrastrukturkosten im Skisport müssen die Skigebiete jedoch unbedingt bereit sein, ein Ertragsmanagement einzuführen, um erfolgreich zu sein.

Im Gegensatz zu Uber haben die Skigebiete nur sehr wenig Kontrolle über die Angebotsseite ihres Geschäfts. An Tiefschneetagen können die Skigebiete nicht wachsen, keine weiteren Lifte bauen oder ihren Standort wechseln. Wenn die Bedingungen schlecht sind, können sie die Fahrstrecke zum Urlaubsort nicht verkürzen, um die Kunden zu einer Reise zu bewegen. Aus diesem Grund ist der Preis (oft in Verbindung mit Marketing) ihr einziger Hebel zur Maximierung der Einnahmen in Spitzen- und Flautenzeiten.

Einige Skigebiete sind in einer besseren Position, wenn es um die Daten geht, die sie über ihre Einnahmen und Besuchsmuster besitzen. Die Fähigkeit, auf 5-10 Jahre Besucherzahlen zurückzublicken und vorherzusagen, an welchen Tagen die Nachfrage am größten ist, ist die eine Hälfte der Gleichung, die andere Hälfte ist zu wissen, wie viel man an diesen Tagen mit hoher Nachfrage verlangen muss und wann. Liftopia und die Skigebiete nutzen die Daten der vergangenen Saison und die Daten ähnlicher Skigebiete, um eine Preisprognose zu erstellen, aber die Skigebiete, Liftopia und die Mitbewerber von Liftopia müssen systematischer, datengesteuerter und skalierbarer werden, um erfolgreich zu sein.