Session 04: Predictive Analytics für die datenbasierte Destinationsentwicklung
Impuls: Bernhard Taurer
Retrospektive Analysen wie die amtlichen Monatsstatistiken taugen als Entscheidungsgrundlage wenig, da sie die Realität nur mit deutlicher Verzögerung abbilden. Um die Zukunftsfähigkeit von Regionen zu sichern, braucht es ein agiles Umdenken hin zu einer tagesgenauen und vorausschauenden Steuerung von Kapazitäten, Verkehrsströmen, Preisgefügen und Marketingressourcen.
Die DMO der Zukunft muss sich als aktive Netzwerkmanagerin positionieren, die Datenhoheit mit operativem Nutzen verknüpft. Ihr üergeordnetes Ziel ist die Verknüpfung von operativer Steuerung und strategischer Führung über Quellmärkte, Betriebstypen und saisonale Phasen hinweg.
Der fachliche Impuls von Bernhard Taurer von feratel definierte die technologischen Zielgrößen, die heute für Destinationen relevant sind. Nur Echtzeitdaten und belastbare Prognosen sind nach seiner Einschätzung „Grundlage für Ertrag, Qualität und Besucherlenkung“. Bei volatilen Buchungslagen, unterschiedlichen Ferien- und Feiertagsszenarien, Event-Peaks und Wetterdynamiken seien „Forecasts ein enorm wichtiges Steuerungselement“.
Vierstufiger Implementierungsfahrplan für das Destination-Cockpit
Daten-Governance
Anbindung der Schnittstellen (APIs) zu Buchungssystemen, Meldewesen- und Gästekartensystem; Einrichtung des Ausnahme-Taggings; Datenschutzkonformität sicherstellen.
Ressourcen-Allokation: Benennung eines klaren Verantwortlichen innerhalb der DMO.
Cockpit-Aufbau
Launch der Dashboards („Heute anwesende Gäste“, Marktradar, Buchungsvorschau, Websuche-Radar); Definition von Zielkorridoren.
Stakeholder-Allianz
Initiierung wöchentlicher Briefings für Betriebe und Infrastrukturbetreiber; Start der Vermieter-Akademie für nicht-gewerbliche Akteure.
Yield- & Release-Management
Implementierung dynamischer Preisfenster (saisonal, wetter- und eventadaptiv); Etablierung von Kapazitätsgrenzen je Leistungskette.
Übung: Vom Dashboard zum Destination Cockpit
Im anschließenden Workshop konnten die Teilnehmenden an Grafiken und Statistiken zu drei Musterdestinationen in das Aufgabenfeld Predictive Analytics einsteigen.
Um die Datenhoheit mit operativem Nutzen zu kombinieren, skizzierten die Teilnehmenden ein „Destination Data Cockpit“. Es implementiert standardisierte Dashboards, die den Akteuren jederzeit ein visuelles Lage- und Entscheidungsbild liefern. Schon bei der Erstellung des Destination-Cockpits muss die Datenhoheit verhandelt und durch ein klares Regelwerk abgesichert werden, welche Quelle für welchen Use Case federführend ist.
Ein entscheidendes strukturelles Hemmnis bei der Einführung des Destinations-Cockpits ist die „digitale Spaltung“: Nicht-gewerbliche Kleinvermieter verfügen in der Regel weder über cloudbasierte PMS-Anbindungen noch über die notwendige Datenkompetenz – was zu einer systematischen Verzerrung der Gesamtprognose führen kann.
Hinzu kommen datenschutzrechtliche und melderechtliche Hürden bei der Zusammenführung personenbezogener Daten. Sie sind nur durch eine strikte Daten-Governance und compliancekonforme Anonymisierungsverfahren rechtssicher zu überwinden.
Keine Predictive Analytics ohne Human-in-the-loop
Ein weiteres Problem ist die rasant beschleunigte Datenstrukturierung und Szenarienberechnung durch die KI, die jedoch blind ist für lokale Anomalien. Kurzfristige Straßensperrungen, extreme Unwetterereignisse, plötzliche Kontingentfreigaben (Releases) oder kurzfristige Gruppenstornierungen verzerren die algorithmischen Trends und können in „Prognosefallen“ münden.
Ein automatisiertes System benötigt deshalb zwingend ein präzises „Ausnahme-Tagging“ durch menschliche Expertise („Human-in-the-loop“) sowie eine kontinuierliche Validierung der KI-generierten Vorschläge anhand der tatsächlichen Ist-Daten vor Ort.
Predictive Analytics bricht die retrospektiven Strukturen herkömmlicher Statistiken auf und liefert die mathematisch-fundierte Vorhersage, um auf volatile Marktbedingungen agil zu reagieren. Den entscheidenden Unterschied zwischen touristischem Blindflug und gesteuerter Destinationsentwicklung bewirkt aber Human in the Loop, die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine.