Menschen und Algorithmen als Zukunftsthemen des Deutschlandtourismus

Deutscher Tourismustag 2018 in Bonn.

Vom 14. bis 15. November 2018 trafen sich knapp 500 Touristiker aus ganz Deutschland. Unter dem Schwerpunkt „Digitalisierung“ diskutierten Teilnehmer von touristischen Verbänden, Marketinggesellschaften und Vertretern aus Ministerien des Bundes und der Länder über die Herausforderungen und die Zukunft des Tourismus.

Von Big Data zu Smart Data

In Diskussionsrunden und Fachvorträgen ging es um digitale Themen. Daten und deren Auswertung. Wie kann man diese nutzbar machen. Analyse-Verfahren. Wie können mittels Daten Vorhersagen getroffen werden, statt lediglich das Geschehene auszuwerten. Welche Kompetenzen und Ressourcen werden benötigt, um die Digitalisierung für den deutschen Tourismus voran zu bringen.

Bastian Kneissl, gab in seinem Fachvortrag den Teilnehmern Impulse, auf welche Weise und mit welchen Mitteln „Big Data“ und „Smart Data“ konkret genutzt werden kann. Anhand greifbarer Beispiele erhalten die Teilnehmer konkrete Vorstellungen, wie die Umsetzung für den eigenen Betrieb oder die Destination erfolgen kann: „Sammeln, auswerten und Gästebeziehungen fördern – kann man aus Daten Wert schöpfen?“.

Zukunftsfähigkeit

Diese Zukunftsorientierung ist wichtig, denn, so DTV-Vize-Präsident Peter Siemering: „Wir dürfen uns nicht auf den seit neun Jahren in Folge wachsenden Zahlen im Deutschlandtourismus ausruhen. Aktuelle Erfolge dürfen nicht über die gewaltigen Herausforderungen hinwegtäuschen vor denen wir stehen. Das betrifft natürlich den  Bereich Digitalisierung, aber auch Investitionen in die touristische Infrastruktur oder dem gesellschaftlichen Wandel.“

„Die größte Herausforderung ist, neue Geschäftsmodelle im Tourismus zu etablieren. Der Markt ist von vielen alteingesessene Playern geprägt, welche zum einen keine zeitgemäßen Schnittstellen zu ihrem System anbieten (wollen) und zum anderen Startups mit Innovationen klein halten wollen. Deshalb bin ich als Sprecher des Traveltech & Tourism Plattform des Bundesverbands Deutscher Startups e.V. aktiv. Wir engagieren uns für ein gründerfreundliches Deutschland und ein innovatives Unternehmertum.“, Bastian Kneissl, Sprecher der Plattform TravelTech & Tourism des Bundesverband Deutscher Startups e.V.

Meetup – Anmelden bis 31. Januar 2019

Im Anschluss an seinen Vortrag, lädt Bastian Kneissl – Vorstand der TravelTech & Tourism Plattform des Startup-Verbandes – Vertreter von Destinationen zu einem Meetup ein. Unter dem Leitgedanken „Wir bauen gemeinsam die digitale Destination“, können sich Destinationen bzw. touristische Marketingverbände bis zum 31. Januar 2019 zum „TravelTech & Tourism Meetup des BVDS“ bewerben.

Das Ziel ist, mit Vertretern der Regionen und Experten aus der Digitalisierung am Runden Tisch konkrete Konzepte zu erarbeiten, wie die Digitalisierung in der Destination voran gebracht werden kann. Für das Meetup sollten sich max. 10 Vertreter der Region zusammenfinden. Aufgrund der starken Nähe zum Gast sind insbesondere die Beherbergungsbetriebe einer Destination das zentrale Stellwerk für ein funktionierendes Digitalisierungs-Konzept.

Die bestehende Technologie-Landschaft im Tourismus und insbesondere in der Hotellerie weist Hürden auf, die überwunden werden können. „Die bisherigen Anbieter basieren auf einer veralteten System-Architektur. Das ist wichtig, in der Diskussion einzuordnen. Wenn wir die Digitalisierung für den deutschen Tourismus voran bringen wollen, benötigen die Dienstleister und Destinationen einheitliche Standards und offene Schnittstellen der Systeme.  Daten müssen in Echtzeit miteinander verknüpft, abgeglichen und intelligent ausgewertet werden können.“, Bastian Kneissl.

Über die TravelTech & Tourism Plattform des Startup-Verbandes

Die „Plattform TravelTech & Tourism“ wurde im Juli 2017 durch 15 Startups aus dem Bereich Reise & Tourismus gegründet. Die Tourismusexpertin Maren Koch und Bastian Kneissl, CEO und Gründer von MountLytics wurden als Vorsitzende durch die Gruppe gewählt.

Der Bundesverband Deutsche Startups e.V. bringt kleine, innovative und mutige Startups an einem Tisch zusammen. Diese Unternehmen sind Vorreiter für die Veränderungen durch die Digitalisierung und lassen völlig neue, umfassende und tiefgreifende Geschäftsmodelle entstehen. Mittlerweile gibt es in diesem Bereich eine Vielzahl verschiedenster Startups, die unterschiedliche Ansätze und Geschäftsmodelle verfolgen.

Maren Koch freut sich, dass diese Gruppe geschafft wurde, um die Interessen zu bündeln und somit mehr Durchschlagskraft zu haben: „Etablierte Tourismus- und Reisekonzerne und die Hotel-Wirtschaft haben eine starke Lobby. Es ist daher für kleine junge Unternehmen mit disruptiven Geschäftsmodellen nicht immer einfach Gehör in Politik, Gesellschaft und Wirtschaft zu finden. Dabei liegt gerade hier die größte Chance der deutschen Tourismus- und Reiseindustrie: In Kooperation mit Startups aus dieser Branche die eigenen Geschäftsmodelle zu digitalisieren und international wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Plattform TravelTech & Tourism des Startup-Verbandes wird nicht nur den Austausch mit der Politik suchen, sondern insbesondere auch mit der etablierten Tourismus- und Reiseindustrie.“

Der Deutsche Tourismustag findet in 2018 auf historisch beeindruckenden Boden statt. Die Akteure der Fachtagung kamen im ehemaligen Plenarsaal des Deutschen Bundestages zusammen, in dem die Bundestagsabgeordneten von 1992 bis 1999 tagten.

Der Deutsche Tourismustag findet jährlich an wechselnden Austragungsorten statt. Die Fachtagung ist der größte Netzwerk-Event für die Akteure des Deutschlandtourismus.

Durch Business Analytics den Gast individuell ansprechen

Anhand von Data Mining, Predictive Analytics und Machine Learning können wir Trends abschätzen und Prognosen stellen, wie Kunden sich (nicht) verhalten werden.

Predictive Analytics, Business Intelligence, Business Analytics sind Begriffe, die überall fallen, wo es um Big Data geht. Big Data – was ist das eigentlich? Jeder spricht darüber. Doch worin unterscheiden sich diese und wie können sie eingesetzt werden. Wir beantworten diese Fragen und erklären wie MountLytics sich dieser bedienen wird.

Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) werden oft synonym verwendet. BI wird häufig allgemein als Begriff für die Datenanalyse in Unternehmen verwendet. Es gibt jedoch Unterschiede in der Fragestellung und Methodik.

Wie unterscheiden sich Business Intelligence (BI) und Business Analytics

Mittels Business Intelligence (BI) werden Unternehmensdaten gesammelt und ausgewertet. Sie dienen der Analyse von Geschehnissen in der Vergangenheit und bewerten deren Auswirkungen auf die Gegenwart, z.B. Dashboards, KPIs, Anzeigen von Über- und Unterschreitungen von Metriken, Auswertungen zum Monats- oder Quartalsende oder Soll-Ist-Vergleiche, die operative oder strategische Entscheidungen unterstützen können.

Business Analytics setzt da an, wo Business Intelligence aufhört. Mittels Analyse-Tools wird der Blick In Richtung Zukunft gerichtet und Auswirkungen sowie Folgen von Ereignissen evaluiert. BA durchsucht Datensätze nach Auffälligkeiten und Mustern und stellt Vorhersagen auf. Es werden mögliche Szenarien durchgespielt und nächste Handlungsschritte aufgezeigt, frei nach dem Motto „Was passiert wenn“. Es werden z.B. A/B-Tests mit mehreren Variablen durchgespielt oder Wechselwirkungen und Zusammenhänge analysiert (Data Mining).

Teildisziplinen im Business Analytics (BA)

Predictive Analytics ist eine Teildisziplin von Business Analytics und trifft Vorhersage über zukünftige Ereignisse.

Dabei besteht eine enge Verbindung mit Data Mining. Häufig werden Predictive Analytics und Data Mining sogar synonym verwendet.

Muster und Trends verstehen mittels Data Mining

Data Mining versucht, mit Hilfe statistischer und mathematischer Verfahren verborgene Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen, z.B. Daten Clustering, um verschiedene Gruppen zu bilden (z.B. Kunden nach Einkommensstufen) oder Abhängigkeiten von Variablen in der Regressionsanalyse (z.B. Zimmerreservierung abhängig vom Zimmerpreis und Einkommen der Kunden), Abhängigkeiten von Datensätzen in der Assoziations-Analyse (z.B: wenn ein Gast ein Doppelzimmer bucht, nimmt dieser auch das Frühstück).

Der Fokus liegt auf dem Finden neuer Muster und Trends, die bereits in den bestehenden Daten vorliegen.

Durch Predictive Analytics Prognosen stellen

Predictive Analytics nutzt Methoden wie Machine Learning und auf Algorithmen basierende Analyseverfahren, um aus vorhandenen Daten Prognosen oder Entscheidungen abzuleiten, z.B. werden einem Hotel basierend auf historischen Gästedaten, Gäste vorhersagt, die künftig ebenfalls ihre Zimmerreservierung stornieren könnten

Predictive Analytics wird mittlerweile in einigen Branchen eingesetzt. Zum Beispiel bei Stromanbietern für Lastprognosen, um den Strombedarf vorauszusagen, oder bei Banken, die die Wahrscheinlichkeit bemessen, ob ein  Kunde die zukünftigen Ratenzahlungen eines Kredits nicht leisten kann oder Vorhersagen von notwendigen Wartungen an Maschinen mittels Sensoren basierend auf Fehlermustern.

Customer Relationship Management für Hoteliers zukunftsfähig aufstellen

MountLytics Ziel ist es, das Hoteliers ihr Customer Relationship Management (CRM) durch den Einsatz von Business Analytics aussteuern. Damit sollten Hotels die Kommunikation mit dem Gast bis ins letzte Detail individualisieren können. Mit MountLytics soll jeder Gast zu unterschiedlichen Zeitpunkten völlig individuelle Kommunikationen erhalten.

Mittels Data Mining wird MountLytics Kunden nach Merkmalen gruppieren, z.B. Reisegrund, Einkommensstufen, Reisehäufigkeit oder Abhängigkeiten analysieren, wie Reisende die einen bestimmten Zimmertyp buchen, kaufen ebenfalls ein Room-Upgrade  bezogen auf die Einkommensgruppe oder Gäste mit einer bestimmten Aufenthaltsdauer kaufen Ad-on-Services, wie Cross-Selling von City Tours oder Upselling wie Fahrradverleih.

Durch Machine Learning können Vorhersagen getroffen werden, wann Gäste wieder reisen werden oder wird das Buchungsverhalten analysiert, um Gästen weitere Add-on-Services vorzuschlagen, wie Massage oder die Wahrscheinlichkeit zu bemessen, ob Kunden stornieren werden.

Kundenbeziehung aufbauen und Gästezufriedenheit erhöhen

MountLytics möchte der digitale Gastgeber an der Seite des Hoteliers sein und so höchst-individualisierte, einzigartige Erlebnisse für die Gäste kreieren. Mit diesem Ziel streben wir nach einer hohen Gästezufriedenheit, einer Erleichterung und Verbesserung von Arbeitsprozessen und Steigerung des Umsatzes des Hoteliers.