Warum PriceLabs nicht immer den besten Preis vorschlägt

PriceLabs ist eines der beliebtesten Preismanagement-Tools für Airbnb-Gastgeber, Ferienwohnungsmanager und Betreiber von Kurzzeitvermietungen.

Das Ziel ist einfach:

Gastgebern dabei zu helfen, Preisentscheidungen zu automatisieren und auf Marktveränderungen zu reagieren.

Für viele Nutzer funktioniert das sehr gut.

Doch nach der Analyse zahlreicher Diskussionen in Airbnb-Facebook-Gruppen, Reddit-Communities und Gastgeberforen fällt ein wiederkehrendes Thema auf:

Viele Gastgeber verstehen nicht, warum PriceLabs einen bestimmten Preis empfiehlt.

Das Problem der „Black Box“

Wenn PriceLabs einen Übernachtungspreis empfiehlt, sieht der Gastgeber das Endergebnis.

Was oft fehlt, ist eine klare Erklärung, wie dieser Preis zustande gekommen ist.

Zum Beispiel:

• Welche Wettbewerber haben die Empfehlung beeinflusst?

• Wie ähnlich sind diese Unterkünfte meiner eigenen?

• Wurden lokale Veranstaltungen berücksichtigt?

• Welche Rolle spielten Auslastungstrends?

• Optimiert das System auf Umsatz oder auf Auslastung?

Die Empfehlung kann durchaus korrekt sein.

Viele Gastgeber möchten jedoch die Logik dahinter verstehen, bevor sie ihre Preise anpassen.

Lokales Wissen kann Algorithmen übertreffen

Preisalgorithmen haben Zugriff auf große Datenmengen.

Gastgeber verfügen jedoch häufig über Informationen, die Software nur schwer erfassen kann.

Zum Beispiel:

• ein bevorstehendes Festival,

• eine neue Touristenattraktion,

• eine kürzlich renovierte Unterkunft,

• Veränderungen in der lokalen Nachfrage,

• Wettbewerber, die vorübergehend nicht verfügbar sind.

Solche Faktoren können die optimale Preisgestaltung erheblich beeinflussen.

Deshalb nutzen viele erfahrene Gastgeber Preissoftware eher als Unterstützung und nicht als alleinige Entscheidungsgrundlage.

Nicht jede ähnliche Unterkunft ist wirklich Konkurrenz

Ein weiterer häufig genannter Kritikpunkt betrifft die Auswahl vergleichbarer Unterkünfte.

Zwei Unterkünfte können auf den ersten Blick ähnlich erscheinen, konkurrieren aber nicht unbedingt um dieselben Gäste.

Zum Beispiel:

• ein Luxusapartment wird mit einer Standardwohnung verglichen,

• ein Ferienhaus mit kleineren Apartments,

• eine Unterkunft mit hunderten Bewertungen wird mit einem neuen Inserat verglichen.

Wenn die Vergleichsgruppe nicht korrekt gewählt wird, kann auch die Preisempfehlung ungenau sein.

Dies ist besonders wichtig für einzigartige oder hochwertige Unterkünfte.

Mehr Auslastung bedeutet nicht automatisch mehr Umsatz

Viele Gastgeber gehen davon aus, dass eine höhere Auslastung automatisch zu höheren Einnahmen führt.

In der Praxis ist die Preisgestaltung jedoch komplexer.

Stellen wir uns zwei Szenarien vor:

• Eine Unterkunft kostet 100 € pro Nacht und erzielt eine sehr hohe Auslastung.

• Dieselbe Unterkunft kostet 130 € pro Nacht und erzielt eine etwas geringere Auslastung.

Im zweiten Fall kann der Gesamtumsatz trotz weniger Buchungen höher sein.

Deshalb empfinden manche Gastgeber Preisempfehlungen als zu konservativ.

Ein niedriger Preis kann zwar die Buchungswahrscheinlichkeit erhöhen, gleichzeitig aber potenzielle Einnahmen reduzieren.

Warum viele Gastgeber weiterhin Wettbewerber manuell prüfen

Selbst Gastgeber, die professionelle Preissoftware nutzen, beobachten ihre Konkurrenz regelmäßig selbst.

Sie möchten verstehen:

• welche Preise ähnliche Unterkünfte verlangen,

• wie sich der lokale Markt entwickelt,

• ob ihre Unterkunft über oder unter dem Marktniveau liegt,

• wie ihre Preise im Vergleich zur Konkurrenz aussehen.

Eine Preisempfehlung wirkt deutlich vertrauenswürdiger, wenn sie durch reale Marktdaten bestätigt werden kann.

Gastgeber brauchen Kontext, nicht nur eine Zahl

Das größte Problem automatisierter Preisempfehlungen ist nicht, ob der vorgeschlagene Preis hoch oder niedrig ist.

Das eigentliche Problem ist der fehlende Kontext.

Vor einer Preisänderung möchten viele Gastgeber Antworten auf folgende Fragen:

• Wer sind meine tatsächlichen Wettbewerber?

• Wie viele vergleichbare Unterkünfte gibt es?

• Liegt mein Preis über oder unter dem Markt?

• Wie entwickelt sich der Markt in meiner Region?

Ohne diese Informationen ist es schwierig zu beurteilen, ob eine Empfehlung sinnvoll ist.

Ein anderer Ansatz zur Preisanalyse

Aus diesem Grund wurde Corate entwickelt.

Anstatt automatische Preisempfehlungen zu erzeugen, konzentriert sich Corate auf Markttransparenz.

Corate hilft Gastgebern zu verstehen:

• welche Unterkünfte tatsächlich vergleichbar sind,

• welche Markt-Benchmarks vor Ort gelten,

• wie sich die Preise entwickeln,

• wie viele Termine über oder unter dem Marktniveau liegen.

Das Ziel besteht nicht darin, Tools wie PriceLabs zu ersetzen.

Das Ziel ist es, Gastgebern die Informationen bereitzustellen, die sie für bessere Preisentscheidungen benötigen.

Fazit

PriceLabs ist ein leistungsstarkes Werkzeug und hat vielen Gastgebern geholfen, ihre Preisstrategie zu verbessern.

Dennoch kann kein Algorithmus jede Unterkunft und jeden lokalen Markt vollständig verstehen.

Die besten Preisentscheidungen entstehen meist durch die Kombination aus:

• Preissoftware,

• Wettbewerbsanalyse,

• Markt-Benchmarks,

• lokalem Wissen.

Automatisierte Empfehlungen können sehr hilfreich sein.

Doch zu verstehen, warum ein bestimmter Preis vorgeschlagen wird, ist oft genauso wichtig wie die Empfehlung selbst.

Bevor Sie Ihre Preise ändern, sollten Sie sicherstellen, dass Sie den Markt hinter dieser Zahl verstehen.