Die Travel Manager in Unternehmen jeder Größe stehen vor der Herausforderung, wettbewerbsfähige Raten für ihr Reiseprogramm zu verhandeln. Die meisten Benchmark Daten sind heute jedoch nur allgemeine Durchschnittswerte und bieten keine saubere Entscheidungsgrundlage. So entgeht vielen Verantwortlichen bei der Ratenverhandlung ein enormes Potenzial.

HRS will daher seinen Kunden künftig ein neues Level des Benchmarking und präzisere Planbarkeit bieten: AAI soll den Einkäufern neue Erkenntnisse liefern, mit denen sie in den wichtigsten Geschäftsreise-Destinationen 10% und mehr einsparen können.

Kombinierte Datenmodelle für bessere Genauigkeit

Die erweiterte künstliche Intelligenz übertrifft die herkömmliche künstliche Intelligenz, da sie mehrere Datenmodelle anstelle eines einzigen Algorithmus ausführt. HRS verwendet dabei fortschrittliche Vorhersage-Algorithmen, die von Finanzinstituten, sozialen Netzwerken und großen E-Commerce-Plattformen kommen.

Das Kölner Unternehmen kombiniert die verschiedenen Modelle, um die höchste Genauigkeit zu erreichen. Schließlich überprüft ein Automatismus alle Ergebnisse und wählt das Modell mit dem geringsten Fehlergrad aus. Verschiedene Faktoren beeinflussen dabei die Analyse:

• Langfristige Ratenentwicklung inklusive Saisonalität
• Kurzfristige lokale Ereignisse, die die Auslastung erhöhen
• Raten von anderen Firmen in der jeweiligen Destination
• Raten von anderen Firmen in der jeweiligen Industrie / Volumenkategorie 
• Standardmäßige Abweichungen vergangener Prognosen
• Zusammenstellung von Prognosemodellen zur Verbesserung der Genauigkeit
• Such- und Buchungsdaten von Reisenden
• Konsistente, verbesserte Integration von künstlicher Intelligenz für jede Destination

Neuer Standard für die Unternehmen

„Um die beste Ratenprognose im Markt zu bieten, nutzen wir mehrere KI-Modelle als Teil unserer technologischen Plattform. Dies markiert einen neuen Standard bei der Optimierung der Hotelausgaben von Unternehmen“, sagt HRS-Geschäftsführer Tobias Ragge: „AAI identifiziert marktspezifische Muster in Sekundenbruchteilen, untersucht kontinuierlich Daten und verschiedene Szenarien und interpretiert die Ergebnisse genauer. Es entfernt auch irrelevante Datenpunkte, von denen der Mensch glaubt, dass sie einen hohen Einfluss haben.“ (red)