Die Daten stecken im Detail: Ihr Leitfaden für Hotel Performance Analytics

Amanda McDowell
Amanda McDowell
Updated
February 20, 2025
/
Published
February 20, 2025
Die Daten stecken im Detail: Ihr Leitfaden für Hotel Performance Analytics

Ihr Hotel sammelt bereits eine Fülle von Daten. Informationen darüber, wer bucht, zu Spitzenzeiten und was den meisten Umsatz generiert, haben Sie immer zur Hand — aber wie nutzen Sie das alles?

An dieser Stelle kommen Hoteldatenanalysen ins Spiel. Von der Verbesserung der betrieblichen Effizienz bis hin zur Verbesserung des Gästeerlebnisses — durch die Nutzung der bereits gesammelten Dateneinblicke können Sie intelligenter (nicht härter!) arbeiten und führen Sie ein besseres Hotelgeschäft.

Schauen wir uns also an, wie Sie Ihre Informationen optimal nutzen können. In diesem Artikel behandeln wir:

  • Schlüsselelemente der Datenanalyse im Gastgewerbe
  • Die Datenintelligenz, die Ihr Hotel bereits sammelt
  • Wie Datenanalysen das Gasterlebnis verbessern

Was sind Datenanalysen für das Gastgewerbe?

Im Gastgewerbe umfasst die Datenanalyse das Sammeln und Analysieren von Informationen über Kundenverhalten, Buchungstrends, Einnahmequellen und mehr, um intelligentere, datengestützte Entscheidungen für die Verwaltung Ihres Hotels zu treffen.

Durch die Überwachung wichtiger Kennzahlen erhalten Sie tiefere Einblicke in Ihre Gäste — Sie verstehen ihre Präferenzen und ermitteln, welche Angebote den größten Mehrwert bieten. Dies trägt nicht nur zur Umsatzsteigerung bei, sondern verbessert auch das allgemeine Gästeerlebnis.

Mit Fortschritte in der KI, diese Analysen werden immer präziser und leistungsfähiger und liefern detaillierte Einblicke, ohne den Arbeitsaufwand für Hoteliers zu erhöhen.

Welche Daten hat mein Hotel?

Types of Data Hotel Tech Collects

Der Hotelbetrieb ist weitgehend digital. Das bedeutet, dass ständig Daten gesammelt werden. Es geht nur darum zu verstehen, was Sie haben und wie Sie es verwenden können.

Zum Beispiel dein Immobilienverwaltungssystem sammelt betriebliche Datenpunkte über die Effizienz Ihrer Mitarbeiter und Ihrer Umsatzmanagementsystem bietet Einblicke in Buchungstrends. Und wenn Sie ein Gästemanagementsystem verwenden, wissen Sie es welche Upsells sind am beliebtesten, wie zufrieden die Gäste mit ihrem Aufenthalt sind und Einblicke in die Gespräche, die Ihre Mitarbeiter mit Gästen führen.

Arten von Daten, die Ihr Hoteltechniker sammelt

Property Management System

Revenue Management System

Guest Management System

  • Room inventory

  • Average length of stay

  • Historical reservations

  • Most popular room type

  • Overall profits and losses

  • Average cost of stay

  • Historical cashflow

  • Most profitable room type

  • Most popular upsells

  • Average message response time

  • Common check-in and checkout times

  • Guest ratings for specific parts of their stay

  • Average digital tips generated

Eine Kurzanleitung zu den Arten der Hoteldatenanalyse

Zu beachtende Datenanalysebedingungen

Descriptive Analytics

Diagnostic Analytics

Predictive Analytics

Prescriptive Analytics

Real-Time Analytics

Looking at historical data like:

  • Past booking volume

  • Average length of stay (ALoS)

  • Common room types

Understanding the why behind data trends:

  • Connecting booking volume to special events

  • Sorting ALoS into guest segments

  • Attaching traveler personas to room types

Putting diagnostics into practice by:

  • Anticipating booking volume for upcoming events

  • Making predictions on occupancy based on ALoS

  • Understanding which type of traveler is likely to book and when

Recommending a course of action based on past events:

  • Raising prices when more bookings are anticipated

  • Offering promotions to get the ALoS to be profitable

  • Catering offerings to the type of traveler you anticipate

Monitoring data in real-time to make changes quickly:

  • Adjusting prices during high-volume booking days

  • Updating your length-based promotions in real-time

  • Turning add-on offerings on and off based on demand

Arten der Hoteldatenanalyse

Analytics Type

What It Does

Hospitality Example

Descriptive Analytics

Looks at past data to identify trends.

A hotel reviews last summer’s occupancy rates to plan for the upcoming season.

Diagnostic Analytics

Explains why something happened.

A resort discovers a booking spike was caused by a nearby music festival.

Predictive Analytics

Forecasts future trends based on past data.

A city hotel predicts a post-holiday dip and offers business traveler discounts.

Prescriptive Analytics

Recommends actions based on predicted outcomes.

A family resort launches a kids-stay-free promo before spring break to boost bookings.

Real-Time Analytics

Monitors live data for instant decision-making.

A mobile checkout system alerts housekeeping to prioritize room turnovers.

Hotels haben Zugriff auf eine Fülle von Daten — aber wie können Sie diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln? An dieser Stelle kommt die Hoteldatenanalyse ins Spiel.

„Datenanalyse“ mag zwar einschüchternd klingen, muss es aber nicht sein. Wenn Sie sich mit einigen wichtigen Begriffen und Methoden vertraut machen, werden Sie sich schnell sicherer fühlen, wenn Sie in das Gespräch eintauchen. Um Ihnen zu helfen, haben wir einige wichtige Begriffe zur Datenanalyse zusammengefasst, die jeder Hotelier kennen sollte.

Deskriptive Analytik

Deskriptive Analysen untersuchen historische Daten, um vergangene Trends zu verstehen. Dazu gehören Erkenntnisse wie das vergangene Buchungsvolumen, die durchschnittliche Aufenthaltsdauer und die beliebtesten Zimmertypen.

Beispiel im Gastgewerbe: Eine Hotelkette überprüft die Belegungsraten des letzten Jahres und stellt fest, dass an den Juniwochenenden die höchste Nachfrage herrschte. Diese Erkenntnisse helfen ihnen, Personal und Inventar für die kommende Sommersaison zu planen.

Diagnostische Analytik

Die diagnostische Analytik untersucht das „Warum“ hinter einem Ereignis. Wenn es zu einem plötzlichen Anstieg oder Rückgang der Buchungen kommt, kann diese Analyse Faktoren aufdecken, die dazu beitragen, wie lokale Veranstaltungen oder Preisänderungen der Wettbewerber.

Beispiel im Gastgewerbe: Ein Strandresort verzeichnet einen Anstieg der Buchungen für ein bestimmtes Wochenende um 30%. Diagnostische Analysen zeigen, dass in der Nähe ein beliebtes Musikfestival angekündigt wurde, was die Nachfrage ankurbelte.

Prädiktive Analytik

Predictive Analytics verwendet historische Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen, häufig mit KI-gestützten Tools. Hoteliers nutzen dies, um Nachfrageschwankungen zu antizipieren und Preisstrategien zu optimieren.

Beispiel im Gastgewerbe: Ein Stadthotel analysiert vergangene Daten und prognostiziert einen Rückgang der Buchungen nach der Weihnachtszeit. Um dem entgegenzuwirken, bieten sie einen zeitlich begrenzten Rabatt für Geschäftsreisende an.

Präskriptive Analytik

Präskriptive Analysen gehen über Prognosen hinaus und empfehlen spezifische Maßnahmen zur Maximierung der Ergebnisse. Sie schlägt Strategien vor, die auf datengestützten Wahrscheinlichkeiten basieren.

Beispiel im Gastgewerbe: Ein familienfreundliches Resort verwendet KI-gestützte präskriptive Analysen, um festzustellen, dass die Buchungen von Eltern vor den Frühlingsferien stark ansteigen. Als Reaktion darauf starten sie eine gezielte E-Mail-Kampagne mit Sonderangeboten ohne Kinder.

Analytik in Echtzeit

Echtzeitanalysen verfolgen Daten in Echtzeit und ermöglichen sofortige Anpassungen. KI-gestützte Tools können das Verhalten von Gästen analysieren und sofortige Empfehlungen aussprechen.

Beispiel im Gastgewerbe: Das mobile Kassensystem eines Hotels erkennt einen Anstieg der Abreisezahlen und benachrichtigt das Reinigungspersonal automatisch, um Zimmerumschläge zu priorisieren, wodurch die Wartezeiten für Gäste reduziert werden.

Wichtige KPIs für Hoteldatenanalysen

Jetzt, da Sie wissen, welche Daten Sie bereits haben, können Sie nachforschen die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs), die als Grundlage für kluge Entscheidungen dienen. Diese bieten Bewertungen der finanziellen Leistung, der Gästezufriedenheit und der betrieblichen Effizienz:

KPIs zur finanziellen Leistung

KPIs zur Gästezufriedenheit

KPIs der betrieblichen Effizienz

10 Möglichkeiten, wie Hospitality Analytics-Daten Hotels helfen

10 Ways Hospitality Analytics Data Helps Hotels

Sobald Sie wissen, was Sie messen müssen, können Sie richtig loslegen! Sie haben jetzt jederzeit Zugriff auf Informationen darüber, welche Upsells Sie anbieten sollten, wie Sie die Preise für Ihre Zimmer festlegen und wie Sie Ihre Mitarbeiter einplanen. Hier sind zehn Möglichkeiten, diese Informationen zu nutzen:

  1. Personaleinsatzplanung optimieren: Einsatz Belegungsraten und Buchungsdaten, um Spitzenzeiten vorherzusagen und den Personalbestand entsprechend anzupassen, um ineffiziente Zeitpläne zu reduzieren und gleichzeitig die Servicequalität aufrechtzuerhalten.
  2. Verbessern Sie die Effizienz der Zimmerreinigung: Analysieren Sie das Ein- und Auschecken der Gäste, um die Reinigungspläne zu optimieren und sicherzustellen, dass die Zimmer gereinigt werden, sobald die Gäste abreisen.
  3. Verbessern Sie das Bestandsmanagement: Verwenden Sie Daten, um die Angebotsnutzung zu verfolgen und die Nachfrage zu prognostizieren, um Engpässe zu vermeiden und die Kosten für überflüssige Lagerbestände zu reduzieren.
  4. Verfeinern Sie Preisstrategien: Nutzen Sie Umsatzeinblicke und optimierte Preismodelle, um die Zimmerpreise dynamisch an die Marktnachfrage, lokale Ereignisse, historische Daten und Wettbewerberpreise anzupassen.
  5. Optimieren Sie den Wartungsbetrieb: Implementieren Sie eine vorausschauende Wartung, indem Sie die Leistungsdaten der Geräte analysieren, um potenzielle Probleme zu beheben, bevor sie zu Störungen führen.
  6. Erhöhen Sie die Effektivität des Marketings: Nutzen Sie Erkenntnisse über Gäste und gezielte Marketingkampagnen, um die richtigen Gäste mit personalisierten Angeboten zu erreichen und so Buchungen und Gastbindung zu steigern.
  7. Prognose der Nachfrage: Berücksichtigen Sie historische Buchungsdaten, um die zukünftige Buchungsnachfrage vorherzusagen und so Personal, Inventar und das Gesamtgastaufkommen zu unterschiedlichen Zeiten besser planen zu können.
  8. Fördern Sie nachhaltige Initiativen: Berücksichtigen Sie die Daten zum Energieverbrauch in Ihrem Hotel und ermitteln Sie, welche Initiativen die größte Wirkung haben würden.
  9. Verbessern Sie das Gästeerlebnis: Verwenden Sie Daten zum Gastverhalten und Buchungsmuster, um Dienstleistungen zu personalisieren, was zu höherer Zufriedenheit und Folgegeschäften führt.
  10. Erstellen Sie individuelle Upsells: Gewinnen Sie Einblicke in Ihre Gäste und nutzen Sie diese, um herauszufinden, welche Art von Upsells Sie anbieten. So steigern Sie den Umsatz und die Personalisierung Ihrer Gäste.

Beispiele aus der Praxis: Daten in die Praxis umsetzen

Nachdem Sie nun wissen, welche Daten Sie haben und wie sie verwendet werden können, schauen wir uns einige Ideen an, wie wir sie in die Praxis umsetzen können.

Verbessern Sie das Gasterlebnis

Präferenzen von Gästen antizipieren

Gästedaten gehen über Namen und Geburtstage hinaus. Mit einem Gastverwaltungssystem, Sie können Informationen über das Verhalten und die Präferenzen der Gäste sammeln und nutzen KI, um ihre Bedürfnisse automatisch zu antizipieren. Wenn Sie beispielsweise wissen, dass ein Stammgast es vorzieht, früh einzuchecken, verleiht das Hinzufügen eines Early-Check-In-Angebots seinem Registrierungsprozess automatisch eine persönliche Note.

Passen Sie Zusatzangebote an

Verwendung eines dynamischen Upselling-Tools bietet die Möglichkeit, jedes Zusatzangebot auf jeden Gasttyp zuzuschneiden. Wissen Sie, dass ein Gast Ihr Hotel am Meer mit Kindern besucht? Bieten Sie Mietunterkünfte an, die ihnen helfen, Spaß am Strand zu haben! Und für das Paar, das etwas Besonderes feiert? Ein Angebot für Champagner am Tisch wird Sie bestimmt begeistern.

Probleme mühelos lösen

Egal, wie gut du vorbereitet bist, es ist unvermeidlich, dass ein Gast irgendwann ein Problem mit etwas hat — aber wie du damit umgehst, ist es, was sein Erlebnis verändern kann! Wenn Sie mit Echtzeitanalysen Schritt halten (z. B. wie schnell Serviceanrufe beantwortet werden), wird deutlich, wo der Service möglicherweise zu kurz kommt.

Optimieren Sie den Hotelbetrieb

Implementieren Sie prädiktive Analysen

Niemand kann die Zukunft vorhersagen, aber Predictive Analytics kann dem nahe kommen, wenn sie richtig gemacht wird! Sie können diese Art von Informationen beispielsweise verwenden, um Ihren Buchungsumsatz zu maximieren, wenn ein Musikfestival in die Stadt kommt, oder Ihre Restaurantplanung zu reduzieren, wenn ein Tag voraussichtlich langsam sein wird.

Wartung effektiv verwalten

Die Hotelausstattung sorgt dafür, dass alles reibungslos läuft... bis es nicht mehr funktioniert. Von einer kaputten Klimaanlage oder einer defekten Poolpumpe überrascht zu werden, ist keine Art, einen Tag zu verbringen. Implementieren Sie einen präskriptiven Analyseplan, der auf maschinellem Lernen basiert, um potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.

Umweltfreundliche Initiativen ins Leben rufen

Wenn Sie Ihren Energieverbrauch verstehen, können Sie besser erkennen, wo Sie sparen können. Angenommen, Sie stellen fest, dass Sie Folgendes verwenden viel Papier für Meldekarten—Die Digitalisierung kann Ihnen helfen, Geld zu sparen und Ihren umweltfreundlichen Betrieb zu verbessern.

Generieren Sie mehr Umsatz

Buchungsmuster verstehen

Wenn Sie die Historie hinter den Buchungsmustern kennen, wird die Preisgestaltung Ihrer Zimmer zu einem viel einfacheren Prozess. Dynamische Anpassung der Preise, um den Umsatz in geschäftigen Zeiten zu maximieren, und die Kosten zu senken, um Buchungen in schlechten Zeiten zu fördern? Mit Daten können Sie das tun!

Gehen Sie mit Marketing granular vor

Sie haben wahrscheinlich ein paar verschiedene Reisepersönlichkeiten, an die Sie bei der Gestaltung Ihrer Angebote denken, und gezieltes Marketing liefert Ihnen Daten, mit denen Sie arbeiten können. Mithilfe von A/B-Tests auf Landingpages und der Ausrichtung von Anzeigen auf Ihren idealen Gast erhalten Sie echte Statistiken, anhand derer Sie Ihre nächste Werbeaktion planen können.

Bieten Sie Upsells strategisch an

Sie können in Ihrer Unterkunft nicht alles anbieten, aber Sie können die Dinge anbieten, die Ihr idealer Gast zu schätzen wissen wird. Anhand der Daten darüber, welche Add-Ons am beliebtesten sind, können Sie überlegen, welche neuen Dinge es wert sein könnten, hinzugefügt zu werden, und andere aus Ihrem Inventar streichen.

Ihre Sicherheitscheckliste für die Verwaltung von Hoteldaten

Hotel Data Security Checklist

On-Site

DigitalOnline

Operations

  • Implement strong security protocols for all data gathered

  • Regularly update all the software your hotel uses

  • Conduct regular staff training sessions focused on security

  • Encrypt pieces of sensitive information (credit card numbers, social security numbers, etc.)

  • Use role-based access for each staff member

  • Create an incident response plan

  • Enforce strong password policies

  • Map the guest journey to understand the flow of guest data and access

  • Use strong Wi-Fi network encryption

  • Set up firewalls and intrusion detection systems

  • Back up data regularly

  • Monitor network traffic to flag anything suspicious

  • Be sure your payment processor is PCI-compliant

  • Implement regular security measure audits

  • Back up data regularly

  • Communicate how data is collected, stored and used through a privacy policy

Ein Gespräch über das Sammeln von Daten ist nicht abgeschlossen, ohne die Datensicherheit zu besprechen. Wie bei jeder Art von Unternehmen müssen Hotels sichere Methoden zur Erfassung und Speicherung von Daten implementieren und sicherstellen, dass sie die Regeln und Vorschriften ihres Landes einhalten.

Datenschutzverletzungen sind ein ernstes Geschäft. Das tut nicht nur Die durchschnittliche Datenschutzverletzung im Gastgewerbe kostete über 3 Millionen US-Dollar, aber es führt auch zu einem Rufschaden, der sich nachhaltig auf den Umsatz auswirken kann. Zum Glück Es gibt viele Maßnahmen, die Hotels ergreifen können, um die gesammelten Daten zu schützen vor Ort, online und im Betrieb.

Schutz von Daten vor Ort

  • Implementieren Sie strenge Sicherheitsprotokolle für alle gesammelten Daten
  • Aktualisieren Sie regelmäßig die gesamte Software, die Ihr Hotel verwendet
  • Führen Sie regelmäßig Mitarbeiterschulungen durch, die sich auf Sicherheit konzentrieren
  • Verschlüsseln Sie vertrauliche Informationen (Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern usw.)
  • Verwenden Sie den rollenbasierten Zugriff für jeden Mitarbeiter
  • Erstellen Sie eine Plan zur Reaktion auf Vorfälle
  • Starke Passwortrichtlinien durchsetzen

Online-Schutz von Daten

  • Bilden Sie die Reise des Gastes ab, um den Fluss der Gästedaten und -zugriffe zu verstehen
  • Verwenden Sie eine starke Wi-Fi-Netzwerkverschlüsselung
  • Richten Sie Firewalls und Systeme zur Erkennung von Eindringlingen ein
  • Daten regelmäßig sichern
  • Überwachen Sie den Netzwerkverkehr, um alles Verdächtige zu melden

Schutz von Daten durch Operationen

  • Vergewissern Sie sich, dass Ihr Zahlungsabwickler PCI-konform
  • Führen Sie regelmäßige Audits der Sicherheitsmaßnahmen durch
  • Daten regelmäßig sichern
  • Kommunizieren Sie mithilfe einer Datenschutzrichtlinie, wie Daten gesammelt, gespeichert und verwendet werden

Hospitality Analytics: Daten in Umsatz umwandeln

Die Daten Ihres Hotels in vollem Umfang zu nutzen, ist mehr als nur ein nettes Extra! Moderne Hoteliers nutzen heute mehr denn je KI, Datenanalyse und Datensicherheitsprotokolle, um immer einen Schritt voraus zu sein.

Mit dem wachsenden Datenvolumen und den wachsenden Funktionen von KI-gestützt Tools, die Einblicke von Gästen nutzen, war noch nie so leistungsstark. Durch die Beherrschung der Datenanalyse können Hotels Möglichkeiten nutzen, um den Betrieb zu optimieren, den Umsatz zu steigern, das Gasterlebnis zu verbessern und ihre Zukunft zu sichern.

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