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  1. Forschung Forschung
  2. A Machine-Learning Approach to Small-Hotel Revenue-Management A Machine-Learning Approach to Small-Hotel Revenue-Management

A Machine-Learning Approach to Small-Hotel Revenue-Management

RoomPriceGenie macht Revenue Management für kleinere Hotels möglich und erschließt ihnen ein großes Wertpotenzial. Der Mangel an internen Daten macht dies jedoch schwierig. Das Projekt intendiert, robuste Preisgestaltung einfach und allgegenwärtig zu machen.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Laufend

Zeitraum:

30.08.2021 - 30.08.2023

In der Übersicht

RoomPriceGenie ist ein SaaS-Unternehmen, das dynamische Preise für kleinere Hotels bietet. Solche adäquat zu berechnen ist bislang eine grosse Herausforderung, was einer der Gründe ist, weshalb RoomPriceGenie aktuell der einzige Anbieter in diesem Bereich ist. Darüber hinaus ist die Anzahl der von kleineren Hotels bereitgestellten Datenpunkte weitaus geringer als bei grösseren Hotels, und die Denkweise der Manager kleiner Hotels ist tendenziell weniger quantitativ als die der Revenue-Manager in grossen Hotels. Die Lösung, die RoomPriceGenie bietet, muss daher a) einfach zu bedienen, b) intuitiv, c) genau und d) günstig sein. Diese Einschränkungen können das ohnehin herausfordernde Anliegen der dynamischen Preise zusätzlich noch erschweren. RoomPriceGenie möchte das vorliegende Innosuisse-Projekt nutzen, um Preislösungen zu entwickeln, die diese Einschränkungen respektive Kriterien für alle Hotels erfüllen. Das Projekt wird eine andere Datenquelle als das heute bestehende Preismodell verwenden, nämlich die Reservierungsdaten. Durch die Kombination verschiedener Datenquellen in einem robusten und vollständigen algorithmischen Framework hat RoomPriceGenie eine vollständige und einfach skalierbare Lösung, mit der das Unternehmen weitaus schneller wachsen kann. Darüber hinaus bietet das Projekt auch Prognosen und Diagnoseindikatoren, die die Benutzererfahrung ergänzen und den Umsatz wie auch das Vertrauen ins System zusätzlich stärken.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Informatik
Finanzierung
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)
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Links

  • RoomPriceGenie

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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Sita Mazumder
Co-Projektleitung
  • Daniel Pfäffli
Projektmitarbeiter/in
  • Florian Bär
  • Fabian Gröger
  • Reza Kakooee
  • Daniel Pfäffli
  • Marc Pouly
  • Pascal Wullschleger

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Laufend

Zeitraum:

30.08.2021 - 30.08.2023

Projektleitung

Prof. Dr. Sita Mazumder

Co-Head Algorithmic Business Research Lab

+41 41 757 68 81

E-Mail anzeigen

Co-Projektleitung

Daniel Pfäffli

Hochspezialisierter Senior Wissenschaftlicher Mitarbeiter

+41 41 757 68 28

E-Mail anzeigen

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