„Mal mit den Preisen spielen“ – Dr. Friesen zu Revenue Management in der Gastronomie

Mark Friesen (Check-in, Ausgabe 05/2018)

Dass auch Gastronomen ihren Umsatz durch erlösmaximierende Preis- und Auslastungssteuerung, sogenanntes Revenue Management, steigern können, dazu äußerte sich Dr. Friesen in der Ausgabe 05/2018 der check-in, dem Magazin für Hotel Distribution der HRS Group. In dem Artikel mit dem Titel „Mal mit den Preisen spielen“ erläutert Dr. Friesen, dass der Einsatz von Revenue Management in der Gastronomie nicht nur dem Ziel der Umsatzsteigerung dient, sondern auch der Zufriedenheit der Restaurantbesucher. Denn durch intelligentes Pricing lassen sich Nachfragespitzen besser über Wochentage und Tageszeit verteilen. Die Gastronomie erfüllt alle Anwendungsvoraussetzung für den Einsatz von Revenue Management, um das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt dem richtigen Gast zum richtigen Preis anzubieten, so Friesen weiter.

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Dr. Friesen im fvw – Magazin für Touristik & Business Travel zu personalisierten Preisen

Mark Friesen (fvw – Magazin, Ausgabe 19/2018)

In der Ausgabe vom 14. September 2018 der fvw, dem führenden Magazin für Touristik & Business Travel, nahm Dr. Friesen zu personalisierten Preisen Stellung. In dem Beitrag mit dem Titel „Den individuellen Preiscode knacken“ erläuterte er, dass ohne leistungsfähige Algorithmen, ohne Künstliche Intelligenz (KI) und ohne innovative Revenue Management Systeme die neue Preiswelt aus personalisierten Preisen kaum zu beherrschen sei. Airlines und allen anderen Branchen, die über die Einführung personalisierter Preise nachdenken, rät Dr. Friesen die Migration sehr bewusst zu gestalten und offen gegenüber Kunden zu kommunizieren, um Verunsicherung ab und Vertrauen aufzubauen.

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So rasant ändern Online-Händler die Preise

Mark Friesen (Süddeutsche Zeitung, 06. August 2018)

Dr. Friesen nahm in einem Artikel der Süddeutschen Zeitung vom 06. August 2018 Stellung zur Anwendbarkeit personalisierter Preise. Unternehmen empfiehlt er darin für die erfolgreiche Einführung:

  • Vollumfängliche Offenlegung der Parameter und Algorithmen, wie persönliche Preise berechnet werden,
  • Größtmögliche Transparenz beim Sammeln, Auswerten und Handeln von Kundendaten und persönlichen Informationen, z. B. zur Zahlungsbereitschaft oder Kaufhistorie,
  • Verstärkter Einsatz von Value based- und Behavioral Pricing-Grundsätzen, um Preisdiskriminierung für Kunden besser nachvollziehbar zu machen.

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Zwischen Kundenakzeptanz und Kommerz – wie sich Parkobjekte wirtschaftlich sinnvoll optimieren lassen

Mark Friesen (Tagungshandbuch 8. Kolloquium Parkbauten, ISBN 978-3-943563-00-9, S. 159-160)

In der öffentlichen Meinung oftmals Stein des Anstoßes, für viele städtische, kommunale und private Betreiber von Parkobjekten hingegen unverzichtbare Einnahmequelle – kaum ein Thema wird in Deutschland so kontrovers diskutiert wie Parkgebühren. Das führt zu Tarifmodellen, die seit Jahrzehnten nicht mehr oder nur rudimentär angepasst wurden. Für den kommerziellen Erfolg eines Parkobjekts sind jedoch mitnichten nur Höhe und Struktur des Parkentgelts entscheidend, sondern auch Auslastung, Umschlagsfaktor, Verweildauerverteilung und ein umfassendes Kundenverständnis. Dr. Friesen zeigt anhand konkreter Beispiele aus seiner Beratungspraxis auf, wie sich Parkobjekte in diesem Spannungsfeld wirtschaftlich sinnvoll optimieren lassen.

Sind Flugpassagiere bereit für personalisierte, dynamische Preise? Eine Studie über deutsche Konsumenten

Mark Friesen et al. (Journal of Revenue Pricing Management, Vol. 17 (2), Seite 115-120)

Dynamische Preise haben sich in den meisten Branchen mittlerweile etabliert. Der technologische Wandel (NDC, Big data, IoT, etc.) in der Airline-Industrie ermöglicht neue Formen der Preisdifferenzierung, die entweder zu personalisierten oder zu personalisierten dynamischen Preisen führen können. Personalisierte dynamische Preise – so wie wir diese definieren – sind allerdings nicht mit dynamischen Preisen heutiger Revenue Management-Systeme zu verwechseln. Dieser Artikel untersucht die Einflussfaktoren für eine erfolgreiche Einführung personalisierter dynamischer Preise am Beispiel des deutschen Airline-Markts: (1) technologischer Fortschritt im Data Mining und die Möglichkeit, Kundenpräferenzen besser ermitteln zu können, (2) die Fähigkeit, Zahlungsbereitschaft von Kunden durch Predictive Analytics genauer bestimmen zu können, (3) der Gebrauch persönlicher Daten durch Airlines und dessen Akzeptanz durch Kunden sowie (4) der mittelfristige Einfluss auf die Kundenloyalität und die damit verbundenen Risiken für den Fortbestand des heutigen Airline-Geschäftsmodells.

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