Ein komplexes Geschäftsmodell hinderte unseren Kunden, eine führende Buchungsplattform für Ferienwohnungen mit fast 20.000 Immobilien, an der Umsatz- und Gewinnsteigerung.
In einem zweiseitigen Markt, mit Immobilieneigentümern und Endkunden, führte unser Kunde das Konzept der dynamischen Preisgestaltung ein.
Der entscheidende Punkt bestand darin, dass das Konzept optimal auf das charakteristische Geschäftsmodell und Ökosystem unseres Kunden abgestimmt sein sollte.
Damit lag der Fokus ganz auf der Entwicklung eines datengesteuerten Modells, das sowohl kunden- als auch eigentümerorientiert ist.
Da es sich um eine Nischenanwendung von Revenue Management und dynamischen Pricing handelt, war eine maßgeschneiderte und auf die Bedürfnisse unseres Kunden zugeschnittene Lösung erforderlich.
Die Frage, die es jedoch zunächst zu beantworten galt: Ist dynamisches Pricing die überhaupt die richtige Lösung für unseren Kunden?
Die stark saisonabhängige Nachfrage, die die grundsätzliche Akzeptanz der branchenspezifischen Preisschwankungen auf der Kundenseite seitens Kunden und das Interesse der Unterkunftsbesitzer die Unterstützung durch die Immobilienbesitzer sprachen dafür.
Nachdem wir den Ansatz für passend befunden hatten, entwickelten wir im Zuge eines detaillierten Prozesses ein maßgeschneidertes Revenue-Management, das den Anforderungen des Unternehmens gerecht wird.
Das Herzstück des Konzepts bildete ein dynamischer Ansatz, der die Nachfragetrends und die Leistung der Ferienunterkünfte beobachtete, um Preisempfehlungen zu geben, die eine Maximierung des EBITDA ermöglichten. Gleichzeitig musste das System die Belegungsrate optimieren, die eine wesentliche Kennzahl für die Eigentümer auf dem Markt darstellt.
Zu guter Letzt brauchten wir ein Tool, das unser Kunde selbst implementieren, betreiben und weiterentwickeln konnte. Das Tool musste damit sowohl für die kurzfristige als auch für die langfristige Perspektive funktionieren.
Die Überarbeitung seines Revenue-Management-Systems erwies sich für unseren Kunden als voller Erfolg.
Unser Kunde hat das von uns entwickelte Modell erfolgreich angenommen implementiert und ein internes Data-Science-Team aufgebaut, das das zugehörige Tool weiterentwickelt, um langfristiges Wachstum zu fördern.
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