Österreichische Hotels verschenken Umsatz mit statischen Preisen. So nutzen Sie Echtzeitdaten und KI, um smarter zu bepreisen – und das Gästeerlebnis zu stärken.
Warum Echtzeit-Pricing im österreichischen Tourismus jetzt zur Überlebensfrage wird
Ein Ski-Opening in Ischgl, ein zusätzliches Konzert in der Wiener Stadthalle oder ein überraschender Föhn-Einbruch im Jänner – und die Nachfrage in österreichischen Hotels kippt in Minuten. Genau in diesem Moment entscheidet sich, wer den Platzhirsch macht: das Haus, das seine Preise in Echtzeit mit KI steuert, oder der Betrieb, der noch mit gestrigen Reports arbeitet.
Die Realität: Viele Hotels in Österreich – vom Stadthotel in Wien bis zur Pension im Salzkammergut – treffen Preisentscheidungen auf Basis von Excel-Listen und Wochenreports. Währenddessen passen dynamische Wettbewerber ihre Raten im Minutentakt an. Das kostet Umsatz, Marge und letztlich Wettbewerbsfähigkeit.
Dieser Beitrag zeigt, wie Hotel-Realtimedaten und KI-basiertes Revenue Management konkret helfen, Preise intelligenter zu steuern, Zeit zu sparen und das Gästeerlebnis zu verbessern – und wie das in die größere Entwicklung „KI im österreichischen Tourismus: Gästeerleben der Zukunft“ passt.
Was Echtzeitdaten im Hotel wirklich bringen – jenseits von schönen Dashboards
Realtimedaten im Hotel sind nur dann wertvoll, wenn sie Entscheidungen auslösen. Reine Auswertungen ohne Aktion sind nichts anderes als schick formatierte Statistik.
Kernpunkt: Ein modernes Revenue Management System (RMS) verarbeitet große Datenmengen in Sekundenschnelle und übersetzt sie in konkrete Preisempfehlungen – oder setzt diese vollautomatisch um.
Welche Daten spielen in Österreichs Hotels eine Rolle?
Für ein intelligentes, KI-gestütztes Pricing fließen typischerweise u. a. folgende Signale ein:
- aktuelle und zukünftige Belegung (bis zu 730 Tage im Voraus)
- Buchungsdynamik (Pickup) pro Tag und Kanal
- Mitbewerberpreise in Echtzeit
- Eventkalender (Konzerte, Kongresse, Sportevents, Adventmärkte)
- Ferien- und Feiertagskalender der wichtigsten Herkunftsmärkte
- Wetterprognosen – besonders relevant für Ski- und Wanderdestinationen
- Stornoverhalten und No-Show-Raten
Ein Mensch kann solche Datenberge kaum laufend verarbeiten – erst recht nicht, wenn er oder sie gleichzeitig Rezeption, Verkauf und Controlling mitbetreut. Genau hier setzt KI an.
Realtimedaten werden erst dann zum Wettbewerbsvorteil, wenn ein System sie automatisch auswertet und in konkrete Preisentscheidungen übersetzt.
Vom Datenberg zur Preisentscheidung: Wie KI im RMS arbeitet
Die meisten Häuser haben kein Datenproblem, sondern ein Umsetzungsproblem. Daten gibt es genug – PMS, Channel Manager, Buchungsportale, Website-Tracking. Die Frage ist: Was mache ich in der nächsten Stunde damit?
Die Antwort: Ein KI-gestütztes RMS wie Atomize (Teil der Mews Hospitality Cloud) analysiert diese Daten kontinuierlich und spielt daraus dynamische Preise zurück – 24/7, ohne Pause.
Typischer Ablauf in einem KI-basierten RMS
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Daten sammeln
Das RMS zieht laufend Informationen aus PMS, Distributionssystemen und externen Quellen (z. B. Mitbewerberraten, Events, Wetter). -
Muster erkennen
Algorithmen vergleichen Nachfrageverläufe, saisonale Muster, Buchungsfenster und Preiselastizität. Sie lernen, wie Gäste in Ihrem Haus tatsächlich auf Preisänderungen reagieren – nicht nur theoretisch. -
Preise berechnen
Auf Basis dieser Muster berechnet das System optimale Raten für jeden Zimmertyp, jedes Datum, oft sogar für unterschiedliche Vertriebswege. -
Autopilot-Modus
In vielen Betrieben laufen die Preise weitgehend automatisch. Laut Erfahrungswerten aus Atomize setzen rund 70 % der Kunden auf automatische Preissteuerung, weil die Ergebnisse stimmen. -
Monitoring & Feintuning
Revenue Manager greifen nur noch ein, wenn sie strategische Anpassungen machen wollen: z. B. Mindestpreise, Maximalpreise oder besondere Kampagnen.
Was sich dadurch im Alltag ändert
Statt morgens zwei Stunden lang Reports abzugleichen, passiert Folgendes:
- Die Preise sind bereits optimiert, bevor Sie den Laptop aufklappen.
- Das System hat in der Nacht auf einen starken Pickup reagiert und die Raten angepasst.
- Das Team an der Rezeption kann sich auf Gäste konzentrieren, statt „auf Zuruf“ Preise zu ändern.
Die Effekte sind messbar: Hotels, die Echtzeit-Pricing mit hoher Automatisierung nutzen, berichten oft von 20 % und mehr RevPAR-Steigerung und Zeitersparnissen von 30+ Stunden pro Monat und Betrieb.
Praxisbeispiele: Was Hotels mit Echtzeit-Pricing tatsächlich gewinnen
Zahlen und Features sind das eine. Spannend wird es, wenn man sieht, was das im Betrieb verändert.
Beispiel 1: Stadthotel in Wien
Ein mittelgroßes Hotel nahe des Wiener Hauptbahnhofs arbeitet stark mit Businessgästen und Städtetouristen.
Situation vorher:
- Preise wurden 1x täglich angepasst, oft nur wochentags.
- Auf kurzfristige Kongresse oder Konzerte wurde teilweise zu spät reagiert.
- Die Revenue Managerin verbrachte einen Großteil ihrer Zeit mit manuellen Checks im Extranet.
Situation mit KI-RMS:
- Das System überwacht Nachfrage und Mitbewerberpreise in Echtzeit.
- Bei deutlichem Pickup in bestimmten Segmenten werden die Raten automatisch nach oben angepasst.
- Die Revenue Managerin nutzt ihre gewonnene Zeit für Segmentanalyse und neue B2B-Verträge.
Ergebnis:
- Deutlich höhere Durchschnittsrate an Eventtagen
- Spürbare Steigerung des RevPAR über das Jahr
- Mehr strategische Arbeit, weniger Klick-Arbeit
Beispiel 2: Wintersporthotel in Tirol
Ein Vier-Sterne-Haus in einer beliebten Skiregion lebt stark von Saisonspitzen – aber auch von kurzfristigen Buchungen bei guten Schneeverhältnissen.
Mit Echtzeit-Pricing und KI:
- Wetter- und Buchungsdaten werden kombiniert: Fällt Neuschnee, steigen die Raten automatisch.
- In schwächeren Perioden schlägt das System attraktive, aber rentable Preise vor, um Auslastung aufzubauen.
- Kurzfristige Rabattaktionen werden datenbasiert gesteuert, statt „aus dem Bauch heraus“.
Nutzen:
- Bessere Ausnutzung der Hochsaison, ohne dauerhaft zu niedrig zu verkaufen
- Glattere Auslastung in Randzeiten
- Klarere Kalkulation und weniger Preisdiskussionen im Team
Wie Echtzeit-Pricing das Gästeerlebnis im österreichischen Tourismus verbessert
Viele Hoteliers sehen Pricing als rein finanzielle Disziplin. Im Rahmen unserer Serie „KI im österreichischen Tourismus: Gästeerleben der Zukunft“ lohnt es sich, einen Schritt weiterzudenken: Gute Preisarbeit ist auch gute Gästeerfahrung.
Fair, transparent und passend zum Wert
KI-gestütztes Revenue Management sorgt dafür, dass Preise:
- zur realen Nachfrage passen,
- den wahrgenommenen Wert des Angebots widerspiegeln,
- nicht willkürlich wirken.
Gäste spüren, wenn ein Preis stimmig ist. Wer das Gefühl hat, ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis zu bekommen, bewertet im Schnitt besser, empfiehlt eher weiter und ist offener für Upgrades.
Nahtlose Verknüpfung mit Personalisierung
In einem modernen Technologie-Stack arbeiten PMS, RMS, CRM und Guest-Journey-Tools zusammen. Dadurch entstehen u. a. folgende Möglichkeiten:
- Personalisierte Angebote: Stammgäste sehen passende Pakete und dynamische Raten, die zu ihrem Buchungsverhalten passen.
- Intelligentes Upselling: KI schlägt zum richtigen Zeitpunkt passende Zimmerkategorien oder Zusatzleistungen vor – zu einem Preis, der attraktiv und gleichzeitig profitabel ist.
- Bessere Steuerung von Direktbuchungen: Die eigene Website kann mit Echtzeitraten und maßgeschneiderten Benefits (z. B. Late Check-out, Spa-Gutschein) punkten.
So zahlt sich datengestütztes Revenue Management direkt auf das Gästeerleben der Zukunft ein: individueller, relevanter, fair bepreist.
Implementierung: Wie Ihr Hotel in 90 Tagen auf Echtzeit & KI umstellen kann
Der Umstieg auf ein KI-basiertes RMS wirkt auf viele Teams größer, als er tatsächlich ist. Wer strukturiert vorgeht, kann in etwa drei Monaten produktiv arbeiten.
Schritt 1: Strategie klären (2–3 Wochen)
- Welche Ziele haben Sie? (z. B. +15 % RevPAR, Reduktion manueller Pricing-Zeit um 50 %)
- Welche Einschränkungen gelten? (Mindestpreise, Markenpositionierung, Pauschalangebote)
- Welche Märkte und Segmente sind strategisch zentral (AT, DE, NL, IT etc.)?
Die KI arbeitet umso besser, je klarer sie „weiß“, was sie optimieren soll.
Schritt 2: Systeme verbinden (2–4 Wochen)
- PMS, Channel Manager und Buchungsmaschine werden angebunden.
- Historische Daten (typischerweise 1–2 Jahre) werden ins RMS importiert.
- Regeln wie Preisgrenzen, Stay Restrictions und Segmentlogik werden konfiguriert.
In dieser Phase lernen die Algorithmen, wie sich Ihr Haus in der Vergangenheit verhalten hat.
Schritt 3: Parallelbetrieb & Feintuning (4–6 Wochen)
- Das RMS gibt Preisvorschläge, die das Team zunächst manuell freigibt.
- Abweichungen werden analysiert: Wo tickt der Algorithmus anders als das Bauchgefühl – und wer hat recht?
- Nach und nach werden mehr Tage und Segmente in den Autopilot übergeben.
Tipp aus der Praxis: Starten Sie mit klar definierten Testzeiträumen (z. B. bestimmte Wochentage oder Zimmerkategorien), um Vertrauen im Team aufzubauen.
Schritt 4: Volle Automatisierung mit Kontrollpunkten
Am Ende steht ein Setup, in dem:
- die KI den Großteil der Preisentscheidungen trifft,
- das Revenue-Team Leitplanken setzt und strategisch steuert,
- regelmäßige Reviews (z. B. wöchentlich) sicherstellen, dass Ziele erreicht werden.
So entsteht ein Zusammenspiel, bei dem Mensch die Richtung vorgibt und KI die operative Exzellenz liefert.
Warum jetzt der richtige Zeitpunkt für österreichische Hotels ist
Die nächsten Jahre werden im österreichischen Tourismus von drei Entwicklungen geprägt:
- Steigende Kosten (Energie, Personal, Finanzierung) erhöhen den Druck auf Margen.
- Gäste erwarten digitale, schnelle und faire Angebote – vom dynamischen Wintersportpaket bis zur flexiblen Städtereise.
- KI-Lösungen werden zum neuen Standard, nicht mehr zum Nice-to-have.
Wer jetzt auf Realtimedaten, KI und automatisiertes Revenue Management setzt, verschafft sich einen klaren Vorsprung:
- höhere Erlöse pro verfügbarer Einheit (RevPAR),
- mehr Fokus auf Gäste statt auf Excel,
- bessere Planbarkeit und strategische Freiheit.
Wenn Sie Teil dieser Entwicklung sein wollen, lautet der nächste logische Schritt: eigene Daten nutzen, KI testen, Pilotphase starten. Genau dort beginnt das Gästeerleben der Zukunft – nicht nur an der Rezeption, sondern bereits im Preis, den der Gast im ersten Moment sieht.