HRS prognostiziert mit Hilfe von KI die Zimmerpreise
Das Unternehmen will damit die Vergleich- und Planbarkeit von Hotelraten für seine Kunden verbessern und verspricht "Einsparungen von zehn Prozent und mehr in den wichtigsten Geschäftsreise-Destinationen".
iStock keport
HRS nutzt ein Prognosemodell mit "erweiterter künstlicher Intelligenz"
Zum Einsatz kommt dabei eine Methode "erweiterter künstlicher Intelligenz" (Augmented Artificial Intelligence / AAI), einVerfahren, das statt eines einzigen Algorithmus mehrere Datenmodelle einsetzt.
Zu den Faktoren, die die Analyse beeinflussen, gehören:
- Langfristige Ratenentwicklung, inklusive Saisonalität
- Kurzfristige lokale Ereignisse, die die Auslastung erhöhen
- Raten von anderen Firmen in der jeweiligen Destination
- Raten von anderen Firmen in der jeweiligen Industrie / Volumenkategorie
- Standardmäßige Abweichungen vergangener Prognosen
- Zusammenstellung von Prognosemodellen zur Verbesserung der Genauigkeit
- Such- und Buchungsdaten von Reisenden
- Konsistente, verbesserte Integration von künstlicher Intelligenz für jede Destination
"AAI identifiziert marktspezifische Muster in Sekundenbruchteilen, untersucht kontinuierlich Daten und verschiedene Szenarien und interpretiert die Ergebnisse genauer. Es entfernt auch irrelevante Datenpunkte, von denen der Mensch glaubt, dass sie einen hohen Einfluss haben", sagt HRS-Geschäftsführer Tobias Ragge.