Wie Lodgeur mit PriceLabs tägliches Dynamic Pricing für Hunderte von Apartments umsetzt

Executive Summary

Sébastien Long gründete Lodgeur im Jahr 2019, um möblierte Apartments in Houston, Texas, zu verwalten, mit bis zu 100 Einheiten in einem einzigen Gebäude. Das Unternehmen ähnelt eher einem Apart-Hotel als einem typischen Vermietungsgeschäft und deckt von Revenue Management über Zimmerreinigung bis hin zur Inneneinrichtung alle Bereiche ab. Jedes Gebäude vereint verschiedene Grundrisse, teils bis zu neun Varianten bei Studios, Ein- und Zwei-Zimmer-Wohnungen, und jeder Typ benötigt eine eigene Preislogik.

Lodgeur nutzte von Beginn an ein System für Revenue Management und wechselte nach rund einem Jahr zu PriceLabs. Durch Portfolio Occupancy-Based Adjustments reagiert jede Gruppe von Einheiten nun auf die eigene Belegung und das jeweilige Buchungsfenster. Zudem zählt Sébastien zu den frühen Benutzern von Athena, dem direkt in PriceLabs integrierten KI-Umsatzanalysten.

Über Lodgeur

Lodgeur startete 2019 und arbeitet mit Eigentümern auf schlüsselfertiger Basis zusammen. Die Eigentümer übergeben die Schlüssel, und Lodgeur übernimmt das Revenue Management, die Zimmerreinigung sowie die Inneneinrichtung bei jedem neuen Projekt. Den Großteil der Unternehmensgeschichte war Lodgeur ausschließlich in Houston aktiv, genauer gesagt in Midtown, im Med Center, in Upper Kirby und im Energy Corridor.

Anfang dieses Jahres eröffnete das Unternehmen seinen ersten Standort außerhalb von Houston in Denton in der Metropolregion Dallas Fort Worth. Für ein Gebäude ist eine Lobby-Lounge geplant, die den Gästen eine hotelähnliche Ankunft und morgens einen frischen Kaffee bietet.

„Wir verwalten mehrere Einheiten in den jeweiligen Gebäuden, bis zu 100 Apartments in einem Haus. Unser Modell gleicht daher eher einem Apart-Hotel.“ – Sébastien Long

Herausforderungen vor PriceLabs

Die Preisgestaltung für möblierte Apartments im Gebäudemaßstab setzt ein kleines Team unter einen Druck, wie man ihn sonst nur aus Hotels kennt.

• 365 Tage in mehreren Mikromärkten. Jeder Standort weist ein eigenes Nachfragemuster auf, das sich im Jahresverlauf sowie nach Einheitstyp verändert.
• Mehrere Einheitstypen in einem Gebäude. Studios, Ein-Zimmer- und Zwei-Zimmer-Wohnungen verfolgen jeweils eine eigene Strategie. Das Team musste sie daher in Gruppen steuern und nicht jede Einheit einzeln verwalten. Das erste System für Revenue Management von Sébastien funktionierte zwar gut, erschwerte jedoch die Verwaltung von Multi-Einheiten.
• Mit der Nachfrage Schritt halten. Die Preise müssen steigen, wenn die Nachfrage anzieht, und sinken, sobald sie nachlässt. Das für ein gesamtes Gebäude manuell zu steuern, ist kaum zu bewältigen.
• Preise am Gebäude ausrichten, nicht nur am Markt. Markttrends allein zeigen nicht, wie sich das Buchungstempo eines Gebäudes im Vergleich zu den eigenen Buchungen entwickelt.

„Jeder unserer Standorte ist ein eigener Mikromarkt. Die Nachfrage verändert sich zu unterschiedlichen Jahreszeiten. Es wäre ein gewaltiger Aufwand, das alles allein herausfinden zu wollen.“ – Sébastien Long

PriceLabs als Lösung

Sébastien erkannte früh, dass sich PriceLabs hervorragend für das Management von Multi-Einheiten eignet. Rund ein Jahr nach dem Start stellte Lodgeur daher auf PriceLabs um.

Wichtige Funktionen, die den Unterschied machten:

• Portfolio Occupancy-Based Adjustments. Lodgeur fasst seine Einheiten in Studios sowie Ein- und Zwei-Zimmer-Wohnungen zusammen, da die Nachfrage innerhalb eines Einheitstyps homogener ist als über verschiedene Typen hinweg. Für jede Gruppe legt eine Matrix die Preisänderungen anhand von Belegung und Buchungsfenster fest. Bucht sich eine Gruppe frühzeitig ein, steigen die Preise. Liegt das Buchungstempo darunter, passen sich die Preise an, um Buchungen zu sichern.

„Meine Lieblingsfunktion in PriceLabs sind die Portfolio Occupancy-Based Adjustments, weil sie die Preise an unserer eigenen Leistung ausrichten und nicht nur am Markt. Wenn eine Gruppe von Einheiten frühzeitig gebucht wird, steigen die Preise. Liegt das Buchungstempo darunter, passen sie sich an.“ – Sébastien Long

• Aktuelle Preise an 365 Tagen. PriceLabs berechnet und aktualisiert die Preise für jedes Datum in jedem Mikromarkt. Das Team muss Kalender dadurch nicht mehr manuell pflegen.
• Strategie nach Gruppen von Einheiten. Die Einstellungen liegen auf Gruppenebene. Ein Gebäude mit 100 Einheiten folgt somit einer Handvoll von Strategien statt 100 einzelnen.

„Es gilt, 365 Tage zu bepreisen, und jeder Standort ist ein eigener Mikromarkt. PriceLabs hält all diese Preise aktuell und erkennt oft noch vor uns, wenn sich die Nachfrage ändert.“ – Sébastien Long

Ergebnisse

Sébastiens überzeugendste Kennzahl ist das Portfoliowachstum, und er führt einen wesentlichen Teil dieses Erfolgs auf Revenue Management zurück.

• Wachstum seit 2019. Lodgeur verzeichnet seit dem Start ein jährliches Durchschnittswachstum von 50 %. Nachdem die COVID-Pandemie das Geschäft um 92 % auf nur noch drei Einheiten in einem einzigen Gebäude einbrechen ließ, umfasst dasselbe Gebäude heute 100 Einheiten. Bis 2030 ist das Team auf bestem Weg, 1.000 Einheiten zu verwalten.
• Eigentümer bleiben und übergeben weitere Unterkünfte. Lodgeur hat bisher weder einen Eigentümer noch eine Unterkunft verloren. Bestehende Eigentümer übergeben dem Unternehmen kontinuierlich weitere Objekte.
• Weniger manuelle Preisgestaltung. Die Preise bleiben über alle 365 Tage hinweg aktuell, ohne dass das Team sie von Hand zusammenstellen muss. Das schafft mehr Zeit für Gäste und Eigentümer.
• Preise mit Überzeugung festlegen. Genau zu wissen, wann Preise gesenkt oder angehoben werden müssen, hilft Lodgeur dabei, Buchungen zu sichern und marktgerechte Preise zu bieten.

„Ich könnte mir nicht vorstellen, unser Geschäft ohne PriceLabs zu führen. Es geht nicht nur darum, mehr Umsatz zu erzielen und bei hoher Nachfrage höhere Preise zu verlangen. Es geht genauso darum zu wissen, wann man die Preise senken muss, um Buchungen zu sichern.“ – Sébastien Long

Ausblick

Sébastien stellt fest, dass die Grenzen zwischen Kurzzeitvermietungen, Apart-Hotels und Apartments für längere Aufenthalte zunehmend verschwimmen. Auch die Teams, die solche Einheiten verwalten, wachsen zusammen. Für Lodgeur gewinnt eine Preisgestaltung nach Gebäude und nach Einheitstyp bei der Expansion in neue Märkte dadurch noch mehr an Bedeutung.

Besonders große Chancen sieht er in der KI, da Revenue Management mehr Daten erzeugt, als eine einzelne Person bewältigen kann.

Er geht davon aus, dass KI Betreiber vom bloßen Zusammentragen von Zahlen hin zu strategischen Entscheidungen führt. Zudem sollen Signale auf Kanalebene wie Conversion und Bewertungen einfließen, um Revenue Management von Beginn an zugänglicher zu machen. Das übergeordnete Ziel lautet, mehr Zeit für die Gäste zu gewinnen und höhere Erträge für die Eigentümer zu erzielen.

„Wir möchten uns lieber darauf konzentrieren, unseren Gästen ein besseres Erlebnis zu bieten und für unsere Partner bei den Unterkünften bessere Erträge zu erwirtschaften.“ – Sébastien Long