Expected Marginal Seat Revenue (EMSR) im Revenue Management

Das Konzept des EMSR versucht, die Schwächen der festen und geschachtelten Kontingentierung (Nesting) zu umgehen, indem es die Schutzgrenzen der höherwertigen Buchungsklassen mathematisch bestimmt. Es greift dabei auf die Regel von Littlewood zurück, weitet diese aber auf beliebig viele Buchungsklassen aus.

Dazu wird die Wahrscheinlichkeit der Buchungen berücksichtigt. Es wird davon ausgegangen, dass die Verteilung der Wahrscheinlichkeit einer Buchung einer Normalverteilung entspricht. Das Modell wurde von Belobaba entwickelt.

Berechnung des EMSR

BK steht im Folgenden für Buchungsklassen

Si = Reserviertes Kontingent der BKi

ri = Anzahl tatsächlicher Anfragen für BKi

fi = Durchschnittliches Tarifniveau der BKi

Pi(Si) = Wahrscheinlichkeit, dass alle Anfragen an die BKi angenommen werden können. (D.h. ri <= Si)

´Pi(Si) = 1-Pi(Si) = Wahrscheinlichkeit, dass eine oder mehrere Anfragen für die BKi abgelehnt werden müssen. (D.h. ri > Si)

EMSRi(Si) = fi * Pi(Si) = Expected Marginal Seat Revenue, Erwarteter Zusätzlicher Umsatz pro Sitz der BKi. Dieser gibt an, wie groß der zusätzliche Umsatz sein wird, wenn das Kontingent (Kapazität) der BKi um einen Sitz vergrößert wird.

Sji = Zahl der Sitze der BKi, die vor Reservierungen der niedrigwertigen BKj geschützt werden sollen.

 

Wenn der erwartete Umsatz einer weiteren Kapazitätseinheit (EMSR) gleich dem Tarif der niedrigeren BK entspricht, dann ist Si optimal gewählt. Als Formel ausgedrückt: EMSRi(Sji) = fj; Für alle i < j= 2,..,k; k = Anzahl Buchungsklassen, fj = Tarif der BKj.

Liegt der EMSR für einen Sitz also über fj, dann wird der Sitz der höheren Buchungsklasse hinzugefügt.

 

BLj = max[0, Kapazität – Summe aus i<jSji]

BL = Buchungslimit für die BKj

Beispiel zum EMSR

Ein Hotel hat 100 Zimmer und vermietet diese in zwei Buchungsklassen. Der Tarif für die Buchungsklasse 1 beträgt 110 GE und der Tarif für die Buchungsklasse 2 beträgt 65 Euro. Für die BK1 werden 30 Zimmer eingeplant. Aus der Erfahrung heraus weiß man, dass diese mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% ausgebucht sind. Der Erwartete Umsatz beträgt hier 0,9 * 30 * 110 = 2970 GE. Die Frage ist, ob man das Kontingent erhöhen sollte. Für ein Kontingent von 31 Zimmern für die BK1 liegt die Wahrscheinlichkeit bei 89,5%. Der Umsatz wäre dann 0,89 * 31 * 110 = 3051,95. Der „Grenzumsatz“, also der zusätzliche Umsatz wäre hier 3051,95- 2970 = 81,95 und damit höher als das Tarifniveau der Buchungsklasse 2 (65 Euro). Es würde sich also lohnen, das Kontingent der BK1 um eine weitere Einheit auf 31 Zimmer zu erhöhen.

Wie sieht es nun aus, wenn 32 Zimmer für die BK bereitgehalten werden sollen?

Für 32 Zimmer sei die Wahrscheinlichkeit 88,5%, dass diese ausgebucht werden. Der erwartete Umsatz läge dann bei 0,885 * 32 * 110 = 3115,2 Die Differenz zu 31 Zimmern beträgt nur noch 63,25 GE. Dies ist weniger als die erwarteten 65 GE der BK 2. Damit lohnt es sich nicht, das Kontingent für BK 1 zu erhöhen.

 Vor- und Nachteile des EMSR

Vorteile:

  • Die Größe der Buchungsklassen wird genauer berechnet.

Nachteile:

  • Die Buchungsklassen müssen vorher festgelegt werden. Dies geschieht im Rahmen der Preispolitik.
  • Das Modell ist statisch.

Modifikationen können so aussehen, dass die Berechnung der Buchungslimits erneut erfolgt, wenn neue Informationen vorliegen. Dies könnten neue Erkenntnisse über die Wahrscheinlichkeiten sein.

 Grafik zum EMSR

Expected Marginal Seat Revenue (EMSR) mit drei Buchungsklassen

Grafik zum Expected Marginal Seat Revenue (EMSR)

In der Grafik gibt es drei Buchungsklassen. Die Preise wurden gemäß der Preispolitik des Hotels festgelegt. Die Gesamtkapazität beträgt 32 Zimmer. Der erwartete Umsatz der BK1 schneidet den Tarif der BK2 bei 6 Zimmern. Es werden für die BK1 also exklusiv 6 Zimmer reserviert. Für die BK2 sind also 32 – 6 = 26 Zimmer zur Verfügung. Die BK2 schneidet den Tarif der BK3 bei 13 Zimmern. Die BK1 schneidet die BK3 bei 10 Zimmern. Für die BK3 stehen dann 32-6-10-13 = 3 Zimmer zur Verfügung.

 

Der EMSR wird im Rahmen des Yield Managements und des Revenue Managements eingesetzt. Weitere Methoden dazu finden sich auf dieser Seite.

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