Kapitel 6 - Yield Management

Ziel ist die Planung, Umsetzung, Kontrolle und Optimierung der Leistungsprozesse, insbesondere auch in Dienstleistungsprozessen.

Yield Management ist der Prozess, die richtige Art von einer Kapazität dem richtigen Kunden zum richtigen Preis so zuzuordnen, dass der Ertrag dabei maximiert wird.

Beispiel:

Kernfrage: Wie viele Karten sollen zu welchem Preis an welches

Kundensegment verkauft werden?

• Ab einer gewissen Auslastung gibt es Rabatte in jedem

Kundensegment zur Maximierung der Auslastung

• Überlegung ermöglicht es, den Ertrag zu maximieren

• Sportveranstaltungen (z.B. Preiskategorien: Ziel dem richtigen Kunden, den richtigen Preis und Kapazität anzubieten)

• Konzerte

• Theater

• Bahn-, Bus-, Flugtickets

• Hotels

• Warentransport

• Fixe Kapazitäten: Die zu buchenden Einheiten sind begrenzt. Die Fixkosten für eine Kapazitätserweiterung (Sitzplätze im Hörsaal)

• Kapazitäten sind “verderblich”: Die Einheiten müssen (bis) zu einem Zeitpunkt genutzt werden (Sitzplätze/Betten)

• Verschiedene Kundensegmente: Nach überprüfbaren Kriterien (Studierende) oder nach Verhaltensweisen

  (Frühbucher)

• Verkauf im Voraus: Der Vertrieb erfolgt vor der tatsächlichen Nutzung (Sitzplatzreservierung)

• Schwankende Nachfrage: Die Nachfrage variiert über die Zeit, kann aber prognostiziert werden.

• Geringe Grenzkosten: Die Kosten der Herstellung/des Verkaufs sind gering.

1. Mathematische Orientierung

2. Ökonomische Ansätze

3. Schwellenwertkurve

4. Expertensysteme und neuronale netze

• Deterministische vs. stochastische Nachfrage

• Statische vs. dynamische Optimierung

z.B. expected marginal seat revenue model

• Fragestellung: Wie viele Sitzplätze sollten nicht in den Niedrigpreissegmenten verkauft werden, damit sie im

Hochpreissegment verkauft werden können?

• Erstellen von Prognosen auf Basis früherer Buchungsdaten (etwa 60 90 Tage)

• Ggf. Saisonalität berücksichtigen

• Vergleich der Prognose mit den tatsächlichen Buchungszahlen

• Geringe Rechenzeit ist bei jedem Ansatz erforderlich, da das Problem bei jeder Kundenanfrage, also sehr oft und ggf.

gleichzeitig gelöst werden muss

• Satisficing (Simon 1955): zufriedenstellende Genauigkeit anstelle von optimaler Lösung reicht in der Regel aus

• Eine Produktart, eine Planungsperiode (statisches Modell)

• Deterministische Nachfrage: Nachfrage wird im Vorfeld als sicher angenommen

• Einfache Modellierung, aber eher unrealistisch

• Mehrere Produktarten 𝑗, eine Planungsperiode (statisches

• Stochastische Nachfrage: Verkaufswahrscheinlichkeiten für Verkauf eines Produkts 𝑗im Kundensegment 𝑖

• Modellierung anspruchsvoller, realistischer, aber mit höherem Rechenaufwand

• Fokussierung auf kurfristige Gewinne (Kurzfristige Gewinne über das YM Langfristige Gewinne über die Erbringung guter Dienstleistungen)

• Entfremdung des Kunden (Akzeptieren Kunden, dass es

  unterschiedliche Preise gibt?)

• Arbeitsmoral der MA (Ressentiments gegenüber YM

  Systemen durch Übernahme der Schätz- und Urteilsaufgaben)

• Belohnungssysteme für MA (Sind Verkäufe mit Rabatten gleich viel Wert wie bei Vollzahlern?)

• Mitarbeiteschulungen (Verständnis für die Funktionsweise des Systems erzeugen und Bedienung des Systems erlernen)

• Organisation des Ertragsmanagements (Bedarf einer starken Zentralisierung oder guter Informationssysteme)

Zu verteilende Ressourcen:

• Sitzplätze im Flugzeug

Probleme:

• Starke Konkurrenz

• Flugzeuge sind nicht vollständig ausgelastet

• Hohe Direktkosten für den Flug

Herausforderungen:

• Anpassung an Kundenanforderungen: first-, business und economy class

• Sehr volatile Flugzahlen (über den Tag/ die Woche/ das Jahr)

• Vollzahler sollen nicht für rabattierte Tickets ausgeschlossen werden

• Überbuchungen

Zu verteilende Ressourcen:

• Hotelzimmer

• Betten

• Ggf. Plätze im Restaurant

Probleme:

• Je nach Saison sind Hotels unterschiedlich stark ausgelastet.

• Am Wochenende sind Geschäftsreisen seltener.

Herausforderungen

• Die Zahlungsbereitschaft der Kunden sinkt.

• Kurzfristige Stornierungen sind möglich

• Abhängigkeit von der Umwelt, z.B. Wetter

Zu verteilende Ressourcen:

• Innenliegende Kabinen

• Außenliegende Kabinen

Probleme:

• Schiffe können kaum flexibel angepasst werden

• Anzahl und Größe der Decks (innen und außenliegend)

• Kabinengröße ist fix

• Verschiedene Anforderungen an das Schiff je nach Reiseziel, z.B. Küste Norwegens vs. Mittelmeer

Herausforderungen

• Anpassung an sich verändernde Kundenanforderungen:

• Familienurlaub vs. Paarurlaub

• Unterkunft vs. Resort Entertainment

Zu verteilende Ressourcen:

• Sitz- und Stehplätze im Stadion

• Werbekapazitäten, z.B. an Banden und auf der Ausrüstung

Probleme:

• Nutzung ist stark eingeschränkt, Heimspiel nur alle zwei Wochen.

• Hohe Verderblichkeit, da jedes Spiel nur 1x pro Saison stattfindet.

• Einhaltung von Restriktionen, z.B, international nur Sitzplätze

Herausforderungen:

• Nachfrage ist vom sportlichen Erfolg abhängig

Modelleigenschaften

• Eine Produktart, eine Planungsperiode (statisches Modell)

• Deterministische Nachfrage: Nachfrage wird im Vorfeld als sicher angenommen

• Einfache Modellierung, aber eher unrealistisch

V: einfach, da ein Produkt und sichere Nachfrage angenommen

N: eher unrealistisch

Produkte werden von Dienstleister verladen

Less: wenn Produkte nicht reichen einen LKW voll zu laden, werden diese erst zu einem Umschlagslager gebracht und dann mit weiteren Produkten verladen,

Full: Volumen reicht aus, um LKW voll zu laden und auf direkt Weg zu liefern