KI in der Hotellerie: Wie Hotels mit Daten Erfolg haben

Viele Hotels hinken in der Digitalisierung hinterher. Dabei gibt es viele Beispiele, wie durch Digitalisierung und datenbasiertes Arbeiten Vorteile im Hotellerie Sektor geschaffen werden kann. Das wichtigste dabei: Reale Probleme lösen und Mehrwert schaffen.

Inhaltsverzeichnis

Wieso wird künstliche Intelligenz in der Hotellerie eingesetzt?

Durch künstliche Intelligenz können große Datenmengen schnell und einfach verarbeitet und Muster abgeleitet werden. In der Hotellerie, die teils mehrere hunderte Buchungen pro Tag bedient, lohnt sich der Einsatz von KI deshalb besonders.

Aber was ist KI eigentlich? Generell meint man damit alle Algorithmen, die menschliches Verhalten simulieren. Ob regelbasiert (Wenn das, tu das) oder maschinelles Lernen (z.B. Neuronale Netze): Diese Systeme haben gemein, dass sie versuchen eine Aufgabe mit dem Einsatz von Daten möglichst optimal zu lösen (spezialisierte KI).

Vorteile des Einsatzes von KI in der Hotellerie sind unter anderem:

• Automatisierung: Wiederholbare Vorgänge automatisiert abwickeln.
• Mustererkennung: Unbekannte Muster identifizieren, abstrahieren und wiederholbar machen.
• Personalisierung: Für jeden Gast, Lieferanten und Partner ein individuelles Erlebnis, Angebot oder Inhalt schaffen.
• Vorhersagen: Heute wissen, was (wahrscheinlich) die nächsten Wochen und Monate passiert, um operativ zu planen.

Zusammen schafft künstliche Intelligenz massiven Mehrwert im Hospitality-Bereich: Schnell, effizient, günstig und personalisiert Aufgaben zu erledigen. Dabei ist es egal ob komplexe Algorithmen oder große Datenmengen – das Ziel muss sein, konkrete Probleme zu lösen, damit sich die Mitarbeiter um wichtigere Themen kümmern können.

Beispiele für den Einsatz von KI in Hotels

• Vorhersage Besucherzahl: Wenn man frühzeitig weiß, wie viele Besucher ein Hotel erwartet, kann man sich darauf einstellen. Mitarbeiter einplanen, Verbrauchsartikel ordern und im Restaurant planen sind nur ein paar operativer Ansätze, wie die Vorhersage von Buchungen effizienter arbeiten lässt. 
• Dynamic Pricing: Vor allem von Flugbuchungsseiten bekannt, ist es auch in der Hotellerie und angebundenen Buchungsseiten sehr verbreitet. Ein dynamischer Preis, der sich auf aufkommendes Interesse (einer Person aber auch über alle Interessenten), Meta-Faktoren (von wo wird gebucht) als auch Verhaltensfaktoren (wie oft wird die Seite besucht) beruft, um möglichst hohe Margen zu erwirtschaften.
• Chatbots: Rund um die Uhr verfügbar und unterstützt bei 90% der Anfrage – der automatische Helfer auf der Webseite. Inzwischen weit verbreitet helfen Chatbots sich auf komplizierte Fälle zu konzentrieren und ständigen Service anzubieten.
• Utility usage: Wie viel Wasser, Strom, Müll, Handtücher werden verbraucht werden? Durch Prognose von Materialeinsatz können Verbräuche besser geplant werden.
• Trend identification: Identifikation von Mustern, welche Vorlieben Gäste haben ist wichtig, um entsprechend planen zu können. Ob bei Zusatzbuchungen oder dem Frühstückskonsum: Trends frühzeitig zu erkennen führt zu mehr Umsatz und besserem Einkauf. 
• Review Sentiment: Hotelbewertungen, E-Mails an den Empfang oder ein Kommentar auf Social Media sind nur ein paar Wege, wie Gäste Feedback hinterlassen. Diese Reviews auf ihren (emotionalen) Inhalt zu analysieren erlaubt die Sentiment Analyse. Der Vorteil? Wissen, wie zufrieden Gäste sind und auf negative Einträge schnell und effektiv zu reagieren.
• Upsell: Viele Hotels bieten nicht nur ein Zimmer an sondern einige zusätzliche Services. Durch Information über Gastdaten (Herkunft, Anzahl Gäste, Dauer Aufenthalt,..) und Verhaltensdaten (Nachfragen, E-Mails, Buchung von Leistungen) können weitere Services personalisiert angeboten werden – ähnlich wie Produktempfehlungen im E-Commerce.
• Data Driven Personas: Vor allem in strategischer Ausrichtung oder Entwicklung neuer Marketingmethoden lohnt sich eine allgemeinere Analyse der Kundenbasis. Durch den Einsatz von Daten können datenbasierte Personas generiert werden, die Gäste gruppiert und deren Ähnlichkeiten herausstellt, um ein besseres Verständnis der Bedürfnisse zu entwickeln.
• Roboter: Als letztes Beispiel für den Einsatz von KI setzen inzwischen manche Unternehmen Roboter ein. Zum Beispiel Motel One in München nutzt einen Humanoiden Roboter als automatisierten Concierge ein, der Probleme löst und Sehenswürdigkeiten erklären kann.

Künstliche Intelligenz für Hotels von Kobold AI

Häufige Fragen (FAQ)

Brauche ich große Datenmengen?

Nein. Während sehr komplexe Modelle häufig sehr große Datenmengen (Big Data) benötigen, adaptieren die von Kobold AI eingesetzten Algorithmen zur Menge der Daten. Daher können auch kleine und mittelgroße Datenmengen effektiv eingesetzt werden.

Wie teuer ist der Einsatz von KI?

Üblicherweise kostet ein Prototypen-Projekt mit einer Agentur oder Beratung zwischen 15.000€ und 50.000€. Eine KI die live Probleme bearbeitet kostet dann nochmal ein vielfaches davon.

Deshalb haben wir Kobold AI entwickelt. Auch Hotels mit sehr geringem Budget (zwischen 100€ und 500€) können unsere KI-Produkte einsetzen.

Ersetzt KI Concierges und andere Mitarbeiter?

Nein! Während manche Aufgaben immer mehr durch Robotik und künstliche Intelligenz unterstützt werden, bleibt das wichtigste Feld in menschlicher Hand: Ein tolles Erlebnis. Und dies ist auf fähige, begeisterte Mitarbeiter zurück zu führen.

Lohnt sich der Einsatz nur für große Ketten?

Nein! Wie erörtert können auch einzelne, familiengeführte Hotels von den Vorteilen von KI profitieren. Unabhängig von Menge und Vielfalt der Daten gibt es viele Einsatzzwecke, wie aus Daten Mehrwert generiert werden kann.

Wie kann ein Hotel mit dem Einsatz von Ki starten?

Hier einige Anwendungsfälle, die direkt durch Kobold AI umgesetzt werden können: