Semesterfallstudie SS 07 Yield Management IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Gliederung Grundlagen Preistheorie zur Koordination der Informationswitschaft (Wendt) Dynamische Gewinnsteuerung im Rahmen integrierter Informationstechnologien Beispiele a) Deutsche Bahn b) Hochschulen c) Fluggesellschaften 5. Firmenkontakt IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Grundlagen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Einleitung Yield Management Konzept der Gewinnsteuerung Dynamische Preis-Mengen-Steuerung Yield als der Ertrag pro Leistungseinheit der maximiert werden soll Zu kalkulierende Objekte sind Produkte Dienstleistungen die nach einem best. Verfallsdatum ihren Wert verlieren IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Rahmenbedingungen Relativ fixe Produktionskapazität Möglichkeit zur Marktsegmentierung Nichtlagerbarkeit und Verderblichkeit der Produkteinheiten Produktverkauf vor Produktionsbeginn Hohe Volatilität der Nachfrage Niedrige Grenzkosten zusätzlicher Leistungseinheiten / hohe sprungfixe Kapazitätsänderungskosten IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Inputfaktoren bekannt Kapazität Preise Auslastung Nachfrage Externe Faktoren unbekannt Zukünftige Nachfrage Stornoquote Unvorhergesehene externe Faktoren IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Einsatzfelder Lebensmittel Bekleidungs-/ Modeartikel Airline Industries (Passage & Cargo) Hotel- & Tourismusgewerbe Autovermietung IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Pragmatische Lösungsverfahren Geschachtelte Kontingentierung Zuordnungsprozess von Kapazitäten gleicher Art zu Kontingenten unterschiedlicher Preis- oder Buchungsklassen  gezielte Limitierung der Verfügbarkeit von ermäßigten Tarifen zu gegebenem Nutzenzeitpunkt IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Pragmatische Lösungsverfahren Ermittlung der Buchungsgrenzen der einzelnen Tarifklassen durch Nachfrageprognosemodelle Kritik: Führt nur zu suboptimalen Ergebnissen, da es auf die Vollständigkeit der potentiellen Nachfrage ankommt. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Pragmatische Lösungsverfahren Expected Marginal Seat Revenue (EMSR) Integration der wahrscheinlichen Nachfrage in eine Seat Inventory Control Methodik Die optimale Sitzverteilung wird mit Grenzerträgen ermittelt  Grenzertrag der Klasse = der Grenzertrag der nächst niedrigeren Klasse Kritik: Statisches Modell, da die neue Nachfrageinformationen nicht kontinuierlich aktualisiert werden IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Optimale Lösungsverfahren 1. Stochastische Dynamische Programmierung auf Basis Markoff‘scher Entscheidungsprozesse 1. Phase: Es wird hier rückwärts vorgegangen, indem man den Wert der Restkapazität vergleicht  man entscheidet demnach ob die Nachfrage angenommen oder abgelehnt wird IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Optimale Lösungsverfahren 2.Phase: Optimierung der Annahmepolitik  Aufsparen von Kapazität eventuell sinnvoller, d.h. eine Nachfrage trotz positivem Deckungsbeitrag vorerst ablehnen Es werden für jeden möglichen Zustand und jede mögliche Annahmepolitik der Wert der Kapazität verglichen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Optimale Lösungsverfahren Network Yield Management Bei isoliertem YM werden auch beim Einsatz einer optimalen Methode Ertragspotentiale verschenkt (Bsp. Anzahl Angebotener Flugverbindungen > Anzahl der Direktflüge) Aufteilung der verfügbaren Kapazität auf entsprechende Marktsegmente (eine Flugverbindung wird zu 2 Direktflügen) IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Optimale Lösungsverfahren Festlegung einer Preisuntergrenze: Der Direktflug muss mind. soviel Wert haben wie die Summe der Flugverbindung (Bid-Pricing) Kritik: Differenzierbarkeit des Wertes der verbleibenden Restkapazität und unzulässige additive Verknüpfung der Preisuntergrenzen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Preistheorie zur Koordination der Informationswirtschaft Autor: Oliver Wendt Preistheorie zur Koordination der Informationswirtschaft IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management I. Einleitung Untersuchung der Probleme der gewinnmaximalen Bepreisung von Infos in Analogie zu den Problemstellungen aus dem Yield Management Übertragung der Methoden auf informationswirtschaftliche Probleme IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management II. Wesentliche Unterschiede von physischen Gütern und Informationsprodukten Vernachlässigbare Reproduktionskosten von produzierter Information Unterscheidung in Repetier- und Potentialfaktoren eines Produktionsprozesses für Investitionsgüter wenig sinnvoll Kein Verbrauch von Informationsgütern Zu 1.: z.B. beliebige Kopierbarkeit Zu 3.: nur Klassifikation als Potentialfaktor, aber dabei keine Konkurrenz der Produktionsprozesse um diese Ressource, da gleichzeitig nutzbar und kopierbar IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management II. Wesentliche Unterschiede von physischen Gütern und Informationsprodukten Kernproblem der Informationsproduktion: mittelbare Konkurrenz um knappe physische Träger der Produktionsprozesse Kosten der Produktion einer bestimmten Information: Opportunitätskosten einer Nutzung der physischen Potentialfaktoren Verderblichkeit der Information bedeutet Veränderung der Nachfrage Zu 4.: Hardware der Informationsproduktion (Rechner und Menschen) und Informationslogistik (Netzressourcen) Zu 6.:   kein Interesse mehr an diesen Infos IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management IV. Übertragung der Verfahren des Yield Managements auf Informationskontext Pragmatische Lösungsverfahren a. Geschachtelte Kontigentierung b. Expected Marginal Seat Revenue (EMSR) 2. Optimale Lösungsverfahren a. Stochastische dynamische Programmierung auf Basis Markoff‘scher Entscheidungsprozesse b. Network Yield Management IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Pragmatische Lösungsverfahren a. Geschachtelte Kontingentierung Problemlose Übertragung auf Informationskontext: Unterteilung der Services in einzelne Service-Klassen In entsprechenden Zeitkontingenten stehen Ressourcen exklusiv zur Bearbeitung der Serviceanfragen der entsprechenden Klasse zur Verfügung (geschachtelte Kontingentierung: Beim Buchungsverlauf für jede Anfrage geprüft, ob in angefragten Tarifklasse noch Kapazität, sonst nur Anfrage akzeptiert, wenn in geringerwertigen Tarifklassen noch Kapazität) Zum 1. Punkt: z.B. wenn längere Bearbeitungszeit erlaubt, viel günstigerer Preis IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Pragmatische Lösungsverfahren Schwächen: Annahme, dass vor Buchungsbeginn den Buchungsklassen optimale Kontingente zugeordnet werden Kontingentierung nur statisch und Zahl der vorgegebenen Buchungs-(Preis-)Klassen entscheidet darüber, wie vollständig Nachfrage erfasst  keine gewinnmaximale Kapazitätsauslastung Der 2. Punkt folgt aus dem 1. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Pragmatische Lösungsverfahren b. Expected Marginal Seat Revenue (EMSR) Übertragung auf Informationskontext : Bestimmung des erwarteten marginalen Ertrags z.B. eines zusätzlichen Prozents Prozessorleistung oder Hauptspeicher-zuweisung an entsprechende Serviceklasse Zu 2.Punkt: und so muss untersucht werden, welches optimale Granularität der Allokation dieser Ressourcen & wie oft diese Allokation im Zeitablauf angepasst werden muss, um optimalen Trade-off von Yield-Management-Overhead & Umsatzsteigerung zu erzielen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Optimale Lösungsverfahren a. Stochastische Dynamische Programmierung Vorgehen : Bepreisung eines Services für bestimmten Kunden: nur Addition der Restwertfunktionen aller Services einmal für Nichterbringung des Services und einmal für Erbringung des Services Differenz beider Werte = Opportunitätskosten = PU für Service 2. Punkt ganz: wenn Service für bestimmten Kunden bepreist, der Wertschöpfungsnetz an Subservices in Gang setzt, die ihrerseits Angebote für ihren Service zu bestimmten ZP bestimmen müssen, nur Restwertfunktionen aller Services addieren einmal für Fall der Nichterbringung des Services und einmal für Erbringung des Services IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Optimale Lösungsverfahren b. Network Yield Management Weiterleitung der Ergebnisse der Sub-Services zur Verarbeitung des übergeordneten Service Aber Vereinfachung: Unterbrechung der Prozesse möglich Network-Yield-Management: z.B. Airlines Flugrouten über mehrere Legs, d.h. keine Direktflüge) Zu 3.: Unterbrechung der Prozesse um z.B. Ressource kurzfristig anderweitig zu nutzen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Autor: Lutz Krüger (1990) Dynamische Gewinnsteuerung im Rahmen integrierter Informationstechnologie IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Problemstellung: Flüssiggashandel Ziel: Steuerung der Auslastung gegebener Transportkapazitäten (Kapazitätsdimensionierung) Problem starker saisonaler Schwankungen des Verkaufs- und Einkaufspreises IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Lösungsansatz: Berichtssystem Kundeninformationssystem Fuhrparkinformation Logistikkosten und Leistungsrechnung Gradtagsdatenbank Darauf basierend: Erstellen einer Bedarfsprognose Erstellen der Kapazitätsplanung IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Bedarfsprognose Kundenindividuell für 12 Monate Menge = ∑ Gradtage * Verbrauch pro Gradtag Zeitpunkt = erstmalige Unterschreitung des prognostizierten Sicherheitsbestandes IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Bedarfsprognose Aggregation der kundenindividuellen Prognosen zur TKW-Kapazitätsplanung Rollierende Planung (vierteljährlich neu) Sofortige Neuplanung bei signifikanten Soll-Ist-Abweichungen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Kapazitätsplanung Anzahl der TKW je Monat und Nutzklasse festlegen (Suchen nach Max.wert je Klasse) Interaktiver Planungsprozess Optimierung durch Glättung der Bedarfskurve Auslieferung vor Saisonspitze IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Kapazitätsplanung Simulation des Vorgangs am PC Auswirkungen des Vorziehens von Auslieferungsterminen auf Kapazitätsauslastungen Mehrfach Umverteilung möglich bis zum Optimum IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Bewertung des Lösungsverfahrens Keine Anwendung eines der vier vorgestellten Standardverfahren Keine Optimierungen der Auslieferungsmengen Absichtliche Abweichung vom Optimum Optimierung der Kapazitäten bringt eine suboptimale Auslieferungspolitik mit sich IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management 4. Beispiele 4. a) Yield Management am Beispiel der Deutschen Bahn AG IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Deutsche Bahn Zusammenlegung der Staatsbahnen am 1. Juni 1994 zu einem privatwirtschaftlichen Unternehmen mit Namen „Deutsche Bahn AG“ (DB AG) 15.12.2002 neues Preissystem im Sinne des Yield Management Einführung von „Plan-und-Spar“ Preisen im Fernverkehr IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Deutsche Bahn 3 Rabattstufen mit 40 , 25 und 10 % Für bis zu 4 Mitfahrer 50 % Rabatt Bahncard 50 wurde durch die günstigere Bahncard 25 ersetzt ABER: Umsatzzahlen im Fernverkehr sanken um 10 %. Grund hierfür: Preise sanken nicht genug um den Nachteil der Kundenwahrnehmung auszugleichen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Reform des Preissystems Nach massiven Protesten erfolgte zum 1.August 2003 eine komplette Überarbeitung des Systems „Plan-und-Spar“ Preise wurden durch die „Sparpreise 25 und 50“ ersetzt Statt 3 Rabattstufen nur noch 2 Stufen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Ziele dieses Preissystems Fahrkartenkontingent zu Sparpreisen ist begrenzt und orientiert sich an der erwarteten Auslastung Starke Nachfrageschwankungen sollen durch Steuerung der Preise ausgeglichen werden Somit sind je nach Auslastung zwischen 10 und 90 % der Plätze in Zügen mit Frühbucherrabatten belegt IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Ziele dieses Preissystems Fahrten im Fernverkehr sollen für Kunden ohne Bahncard attraktiver gemacht werden Unüberschaubare Vielfalt von Angeboten wird auf ein leicht überschaubares Maß reduziert Durch Sonderangebote (z.b. Lidl) will man einen Konkurenzmarkt zu den Billigflügen eröffnen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management 4. Beispiele 4. b) Ausblick auf zukünftige Anwendungsbereiche von Yield-Management (Hochschulen) IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Yield-Management für Hochschulen Einführung von Studiengebühren - Preispolitik an Hochschulen Konkurrenzkampf um Studierende steigt Auslastung der Kapazität Akzeptanz der Preise in der Öffentlichkeit - „Jeder hat ein Recht auf Bildung“ Maximale Zahlungsbereitschaft ausschöpfen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Yield-Management für Hochschulen Wichtige Aspekte: Preiswahrnehmung Preisbereitschaft Preiswürdigkeit IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Kriterien für den Einsatz von Yield-Management Leistungspotentiale verfallen bei nicht Inanspruchnahme der Dienstleistung - freie Studienplätze sind nach Beginn des Semesters wertlos Hohe Nachfrageschwankungen - Nachfrage nach Studiengängen ist schwer zu prognostizieren IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Kriterien für den Einsatz von Yield-Management Stimulierung der Nachfrager durch Preisvariationen möglich - Durch sinkende Preise kann die Attraktivität gesteigert werden Hohe Fixkosten auf Anbieterseite - Unterhaltung und Instandhaltung der Gebäude, Löhne und Gehälter usw. Großer Dienstleistungsanbieter - Einsatz des Systems muss sich lohnen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Möglichkeiten der Preissteuerung Kapazitätsauslastung bei Studiengängen mit geringer Nachfrage durch Preisnachlässe Staffelung der Preise bei Studiengängen mit großer Nachfrage - Orientierung an Fristen oder Leistungen wie z.B. Noten IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Möglichkeiten der Preissteuerung Bei Auslastung der Kapaziät: - Maximierung der Einnahmen oder - Senkung der Beiträge in allen Bereichen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management 4. c) Yield Management am Beispiel von Fluggesellschaften IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Bsp. Fluggesellschaften 70er Jahren US-amerikanische Luftverkehrsmarkt  Deregulierung Preiskämpfe „American Airlines“ entwickelte Yield Management Ansatz In den 70er Jahren wurde der US-amerikanische Luftverkehrsmarkt als einer der ersten der Deregulierung unterzogen Dadurch wurden dann aber Preiskämpfe ausgelöst, was wiederum eine flexible Preisgestaltung seitens der Anbieter notwendig machte. Die Fluggesellschaft American Airlines entwickelte daraufhin den Yield Management Ansatz. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Bsp. Fluggesellschaften Rahmenbedingungen im Luftverkehr: Fixe Kapazität Verderblichkeit der Produkte Hohe Fixkosten Hohe sprungfixe Kosten Kommen wir nun zu den Rahmenbedingungen im Luftverkehr. Fixe Kapazität  Flugzeug hat nur ein bestimmte Anzahl an Sitzplätzen zur Verfügung Dann eine „Verderblichkeit der Produkte“  Ein leer gebliebener Sitzplatz ist nach dem Start nutzlos Desweiteren fallen hohe Fixkosten an durch die Unterhaltung der Flugzeuge Sowie aber auch sprungfixe Kosten  Wie schon erwähnt hat ein Flugzeug nur eine bestimmte Kapazität zur Verfügung. Im Falle zusätzlicher Nachfrage muss diese entweder abgewiesen werden oder durch eine zusätzliche Maschine befriedigt werden. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Preisdifferenzierung Maximale Zahlungsbereitschaft Realität  3 Klassen Economy Class Business Class First Class Kommen wir dann zur Thematik der Preisdifferenzierung Ziel ist es eigentlich: Durch differenzierte Preise soll möglichst jeder Kunde den Preis zahlen, der seiner maximalen Zahlungsbereitschaft entspricht In der Realität ist dies nicht umsetzbar, deswegen werden z.B. drei Klassen gebildet: Economy Class, Business Class und First Class. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Preisdifferenzierung Erlös: 490 x 40 = 19600€ Das Beispiel Preisdifferenzierung möchte ich dann noch etwas genauer erläutern: Angenommen die Preisabsatzfunktion besitzt den dargestellten linearen Verlauf und die Sitzplatzkapazität des Fluges beträgt 100. Wenn alle Plätze zum Preis von 490 € verkauft werden verfällt über die Hälfte des Sitzplatzkontingentes, da nur 40 Kunden bereit sind diesen Preis zu zahlen. Der Erlös beträgt 19.600 €. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Preisdifferenzierung Erlös: 250 x 100 = 25000€ Um das Flugzeug komplett auszulasten, müssten die Tickets zum Preis von 250 € verkauft werden. Das würde zu einem Höheren Erlös von25.000 € führen. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Preisdifferenzierung Erlös: 40x490 + 60x250 = 34600€ Wenn nun allerdings Tickets zu beiden Tarifen Angeboten werden, so könnte man im günstigsten Fall 40 Tickets zu 490 € und 60 Tickets zu 250 € absetzen. Dies würde zu einem Gesamterlös von 34.600 € führen. Soweit dann zur Preisdifferenzierung und kommen wir zur Kapazitätssteuerung. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Kapazitätssteuerung Durch Preisdifferenzierung ausgelöst Tendenz: Günstige Tickets werden vor teuren Tickets nachgefragt. Entscheidung über Verkauf von günstigen Tickets, bevor die Nachfrage nach teuren Tickets bekannt ist Durch die Preisdifferenzierung entsteht das Problem der Kapazitätssteuerung Die günstigen Tickets werden durch Buchungsfristen tendenziell vor den teuren Tickets nachgefragt Die Fluggesellschaften müssen also über den Verkauf von günstigen Tickets entscheiden, bevor die Nachfrage nach teuren Tickets bekannt ist IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Kapazitätssteuerung Verkauf zu vieler günstiger Tickets  Nachfrage nach teuren Tickets nicht mehr befriedigt  Umsatzverdrängung Aber: Umsatzverlust auch, wenn aktuelle Nachfrage nach günstigen Tickets nicht angenommen wird und zukünftige Nachfrage nicht groß genug ist, um alle Sitzplätze zu füllen Durch den Verkauf von zu vielen günstigen Tickets, kann evt. eine spätere Nachfrage nach teuren Tickets nicht mehr befriedigt werden. Dies führt zu einer Umsatzverdrängung. Allerdings entsteht auch ein Umsatzverlust, wenn eine aktuelle Nachfrage nach günstigen Tickets nicht angenommen wird und die zukünftige Nachfrage nicht groß genug ist, um alle Sitzplätze zu füllen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Überbuchung Mehr Reservierungen angenommen, als es tatsächlich Sitze gibt Dadurch sollen Stornierungen und No-Shows ausgeglichen werden Ohne Überbuchungen würden in jedem Flug ca. 15% der Sitze leer bleiben Lösung dieses Problems ist die Überbuchung. No-Shows bedeutet, dass Reisekunden, ihre Reise aus unbekannten Gründen nicht antreten. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Optimal Airline Seat Allocation CRS= Computer Reservation Systems Bestandskontrollsystem  Vorschläge für die Belegung Nebenbedingungen des CRS müssen erkannt werden Es gibt 3 Möglichkeiten wie ein CRS Sitzplätze zuordnet Zur Unterstützung gibt es aber computergestützte Reservierungsprogramme oder Computer Reservation Systems kurz CRS, um solche Aspekte planen zu können. Das CRS arbeitet mit einem Bestandkontrollsystem zusammen, welches Vorschläge für die Belegung der einzelnen Klassen macht deshalb ist es wichtig, dass das Bestandkontrollsystem alle Nebenbedingungen des CRS erkennt Es gibt 3 Möglichkeiten wie ein CRS Sitzplätze zuordnet IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Diskret Fall Fester Bestand an Plätzen Bestand erschöpft  keine weiteren Reservierungen mehr möglich Problem: hohe Preisklasse ist komplett, aber es sind noch Plätze in den nierdrigeren Preisklassen frei Erstens der Diskret Fall Jede Preisklasse hat einen festen Bestand an Plätzen Ist dieser Bestand vollständig reserviert wird das CRS keine weiteren Reservierungen mehr zulassen Problem: hohe Preisklasse ist komplett, aber es sind noch Plätze in den nierdrigeren Preisklassen frei IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management 2) Concept of share class nesting basiert auf Buchungslimits Akzeptanz Anfrage, so lange die Anzahl der Buchungen in einer Klasse und die der unteren Klassen niedriger sind als das Buchungslimit  so kann die Anfrage auf einen Platz der höchsten Preisklasse immer erfüllt werden Die zweite Möglichkeit ist das Concept of share class nesting, welches auf Buchungslomits basiert. Eine Anfrage wird akzeptiert so lange die Anzahl der Buchungen in einer Klasse und die der unteren Klassen niedriger sind als das Buchungslimit  so kann die Anfrage auf einen Platz der höchsten Preisklasse immer erfüllt werden IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management 3) Virtual Nesting Kontrolle von Origin & Destination Buchungen durch Unterteilung in Segmente Flug kann nur gebucht werden, wenn auf jeder Teilstrecke in der gewünschten Preisklasse etwas frei ist Die dritte Möglichkeit ist dann abschließend das Virtual Nesting. Die ermöglicht eine Kontrolle von Origin & Destination Buchungen indem der Flug in Segmente unterteilt wird der Flug kann nur gebucht werden, wenn es auf jeder Teilstrecke in der gewünschten Preisklasse etwas frei ist IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

Semesterfallstudie SS 07 5. Firmenkontakt IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Einführungszeitpunkt des Yield Managements Frühjahr 1995- 2005   Realisation des Yield Managements Kooperation von Analysten mit Poolmanagern in Filialen Teamleiter für Gesamtkoordination Unterstützung durch IT- Systeme zur schnellen Entscheidungsfindung IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Probleme in der Implementierungsphase keine nennenswerten Schwierigkeiten   Yield Management ist eine Art Kontingentierung, für diese braucht man aber bestimmte Prognoseverfahren. intern keine Aussagen möglich, bei keiner der neun befragten Unternehmen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Wie können Buchungsprozesse umsatzfördernd gestaltet werden Zusatzleistungen direkt bei der Buchung zukaufbar machen, einfache Buchungsweisen, cross- selling- Effekte auf andere Destinationen.    IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Beeinflussung des Umsatzes durch den Einsatz von Yield Management    keine Angabe relativer oder absoluter Zahlen, jedoch Verweis auf Gesamterfolg des Betriebes IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Einsatz EDV gestützter Systeme Cognos Powerplay: Zur effizienten Analyse mehrdimensionaler Datenstrukturen und Erkennen von Trends innerhalb dieser Datenstrukturen. Microsoft Excel: Innerhalb des Planungsprozesses und bei diversen Simulations- und Kalkulationsmodellen. und Ad-Hoc Anfragen IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Mircosoft Access: Zum Abruf aktueller Ist-Werte. Über eine ODBC-Schnittstelle erfolgt direkter Zugriff auf das Datenbanksystem. Panoratio: Anwendung für den Bereich Data-Mining IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Durch den Einsatz von Yield Management entstandene Kosten Verhältnismäßig gering, bspw. Achat-Hotelkette in Deutschland hat 40.000 € als Aufwand zu verbuchen  Gestaltung der Preisdifferenzierung Preisdifferenzierung erfolgt innerhalb der verschiedenen Produktsegmente in Abstimmung mit der jeweiligen Marktsituation IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Regional bedingte Preisunterschiede Preisunterschiede ergeben sich aufgrund von verschiedenen Marktgegebenheiten in den jeweiligen Städten.  Firmenbezogene Preisunterschiede In den meisten Segmenten enthalten die Preislisten eine Degression der Preise pro Tag mit zunehmender Mietdauer. Dabei bleibt aber zu beachten, dass der Gesamtmietpreis mit zunehmender Mietdauer steigt. IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management

IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management Firmenkontakt Einsatz von „overbooking“ zur Vermeidung von nicht genutzter Kapazität Um eine möglichst optimale Auslastung zu erreichen, werden Stornierungs-, Walk-In und No-Show Quoten in die YM-Steuerung mit einbezogen.   IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management