IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Semesterfallstudie SS 07
Yield Management
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Gliederung
1. Grundlagen
2. Preistheorie zur Koordination der Informationswitschaft (Wendt)
3. Dynamische Gewinnsteuerung im Rahmen integrierter Informationstechnologien
4. Beispiele
a) Deutsche Bahn
b) Hochschulen
c) Fluggesellschaften
5. Firmenkontakt
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Yield Management
1. Grundlagen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Einleitung Yield Management
• Konzept der Gewinnsteuerung• Dynamische Preis-Mengen-Steuerung• Yield als der Ertrag pro Leistungseinheit der
maximiert werden soll• Zu kalkulierende Objekte sind
– Produkte – Dienstleistungen
die nach einem best. Verfallsdatum ihren Wert verlieren
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Rahmenbedingungen
• Relativ fixe Produktionskapazität• Möglichkeit zur Marktsegmentierung• Nichtlagerbarkeit und Verderblichkeit der
Produkteinheiten• Produktverkauf vor Produktionsbeginn• Hohe Volatilität der Nachfrage• Niedrige Grenzkosten zusätzlicher
Leistungseinheiten / hohe sprungfixe Kapazitätsänderungskosten
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Inputfaktoren
• bekannt– Kapazität– Preise– Auslastung– Nachfrage– Externe Faktoren
• unbekannt– Zukünftige Nachfrage– Stornoquote– Unvorhergesehene externe Faktoren
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Einsatzfelder
• Lebensmittel
• Bekleidungs-/ Modeartikel• Airline Industries (Passage & Cargo)
• Hotel- & Tourismusgewerbe
• Autovermietung
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Pragmatische Lösungsverfahren
1. Geschachtelte Kontingentierung
• Zuordnungsprozess von Kapazitäten gleicher Art zu Kontingenten unterschiedlicher Preis- oder Buchungsklassen
gezielte Limitierung der Verfügbarkeit von ermäßigten Tarifen zu gegebenem Nutzenzeitpunkt
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Pragmatische Lösungsverfahren
• Ermittlung der Buchungsgrenzen der einzelnen Tarifklassen durch Nachfrageprognosemodelle
• Kritik: Führt nur zu suboptimalen Ergebnissen, da es auf die Vollständigkeit der potentiellen Nachfrage ankommt.
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Pragmatische Lösungsverfahren
2. Expected Marginal Seat Revenue (EMSR)
• Integration der wahrscheinlichen Nachfrage in eine Seat Inventory Control Methodik
• Die optimale Sitzverteilung wird mit Grenzerträgen ermittelt Grenzertrag der Klasse = der Grenzertrag der nächst niedrigeren Klasse
• Kritik: Statisches Modell, da die neue Nachfrageinformationen nicht kontinuierlich aktualisiert werden
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Optimale Lösungsverfahren
1. Stochastische Dynamische Programmierung auf Basis Markoff‘scher Entscheidungsprozesse
• 1. Phase: Es wird hier rückwärts vorgegangen, indem man den Wert der Restkapazität vergleicht man entscheidet demnach ob die Nachfrage angenommen oder abgelehnt wird
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Optimale Lösungsverfahren
• 2.Phase: Optimierung der Annahmepolitik Aufsparen von Kapazität eventuell sinnvoller, d.h. eine Nachfrage trotz positivem Deckungsbeitrag vorerst ablehnen
• Es werden für jeden möglichen Zustand und jede mögliche Annahmepolitik der Wert der Kapazität verglichen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Optimale Lösungsverfahren
2. Network Yield Management• Bei isoliertem YM werden auch beim
Einsatz einer optimalen Methode Ertragspotentiale verschenkt (Bsp. Anzahl Angebotener Flugverbindungen > Anzahl der Direktflüge)
• Aufteilung der verfügbaren Kapazität auf entsprechende Marktsegmente (eine Flugverbindung wird zu 2 Direktflügen)
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Optimale Lösungsverfahren
• Festlegung einer Preisuntergrenze: Der Direktflug muss mind. soviel Wert haben wie die Summe der Flugverbindung (Bid-Pricing)
• Kritik: Differenzierbarkeit des Wertes der verbleibenden Restkapazität und unzulässige additive Verknüpfung der Preisuntergrenzen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Autor: Oliver Wendt
2. Preistheorie zur
Koordination der
Informationswirtschaft
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
I. Einleitung
• Untersuchung der Probleme der gewinnmaximalen Bepreisung von Infos in Analogie zu den Problemstellungen aus dem Yield Management
• Übertragung der Methoden auf
informationswirtschaftliche Probleme
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
II. Wesentliche Unterschiede von physischen Gütern
und Informationsprodukten
1. Vernachlässigbare Reproduktionskosten von produzierter Information
2. Unterscheidung in Repetier- und Potentialfaktoren eines Produktionsprozesses für Investitionsgüter wenig sinnvoll
3. Kein Verbrauch von Informationsgütern
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
II. Wesentliche Unterschiedevon physischen Gütern
und Informationsprodukten
4. Kernproblem der Informationsproduktion: mittelbare Konkurrenz um knappe physische Träger der Produktionsprozesse
5. Kosten der Produktion einer bestimmten Information: Opportunitätskosten einer Nutzung der physischen Potentialfaktoren
6. Verderblichkeit der Information bedeutet Veränderung der Nachfrage
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
IV. Übertragung der Verfahren des Yield Managements auf Informationskontext
1. Pragmatische Lösungsverfahren
a. Geschachtelte Kontigentierung
b. Expected Marginal Seat Revenue (EMSR)
2. Optimale Lösungsverfahren
a. Stochastische dynamische Programmierung auf Basis Markoff‘scher Entscheidungsprozesse
b. Network Yield Management
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Pragmatische Lösungsverfahren
a. Geschachtelte Kontingentierung
Problemlose Übertragung auf Informationskontext:
• Unterteilung der Services in einzelne Service-Klassen
• In entsprechenden Zeitkontingenten stehen Ressourcen exklusiv zur Bearbeitung der Serviceanfragen der entsprechenden Klasse zur Verfügung
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Pragmatische Lösungsverfahren
Schwächen:• Annahme, dass vor Buchungsbeginn den
Buchungsklassen optimale Kontingente zugeordnet werden
• Kontingentierung nur statisch und Zahl der vorgegebenen Buchungs-(Preis-)Klassen entscheidet darüber, wie vollständig Nachfrage erfasst keine gewinnmaximale Kapazitätsauslastung
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Pragmatische Lösungsverfahren
b. Expected Marginal Seat Revenue (EMSR)
Übertragung auf Informationskontext :• Bestimmung des erwarteten marginalen Ertrags
z.B. eines zusätzlichen Prozents Prozessorleistung oder Hauptspeicher-zuweisung an entsprechende Serviceklasse
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Optimale Lösungsverfahren
a. Stochastische Dynamische Programmierung
Vorgehen :• Bepreisung eines Services für bestimmten
Kunden: nur Addition der Restwertfunktionen aller Services einmal für Nichterbringung des Services und einmal für Erbringung des Services
• Differenz beider Werte = Opportunitätskosten = PU für Service
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Optimale Lösungsverfahren
b. Network Yield Management
• Weiterleitung der Ergebnisse der Sub-Services zur Verarbeitung des übergeordneten Service
• Aber Vereinfachung: Unterbrechung der Prozesse möglich
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Autor: Lutz Krüger (1990)
3. Dynamische
Gewinnsteuerung im
Rahmen integrierter
Informationstechnologie
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Problemstellung: Flüssiggashandel
Ziel:
• Steuerung der Auslastung gegebener Transportkapazitäten (Kapazitätsdimensionierung)
• Problem starker saisonaler Schwankungen des Verkaufs- und Einkaufspreises
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Lösungsansatz: Berichtssystem
• Kundeninformationssystem• Fuhrparkinformation• Logistikkosten und Leistungsrechnung• Gradtagsdatenbank
Darauf basierend:
• Erstellen einer Bedarfsprognose
• Erstellen der Kapazitätsplanung
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Bedarfsprognose
• Kundenindividuell für 12 Monate
– Menge = ∑ Gradtage * Verbrauch pro Gradtag
– Zeitpunkt = erstmalige Unterschreitung des prognostizierten Sicherheitsbestandes
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Bedarfsprognose
• Aggregation der kundenindividuellen Prognosen zur TKW-Kapazitätsplanung
• Rollierende Planung (vierteljährlich neu)– Sofortige Neuplanung bei signifikanten Soll-
Ist-Abweichungen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Kapazitätsplanung
• Anzahl der TKW je Monat und Nutzklasse festlegen (Suchen nach Max.wert je Klasse)
• Interaktiver Planungsprozess
• Optimierung durch Glättung der Bedarfskurve– Auslieferung vor Saisonspitze
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Kapazitätsplanung
• Simulation des Vorgangs am PC
– Auswirkungen des Vorziehens von Auslieferungsterminen auf Kapazitätsauslastungen
– Mehrfach Umverteilung möglich bis zum Optimum
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Bewertung des Lösungsverfahrens
• Keine Anwendung eines der vier vorgestellten Standardverfahren
• Keine Optimierungen der Auslieferungsmengen– Absichtliche Abweichung vom Optimum– Optimierung der Kapazitäten bringt eine
suboptimale Auslieferungspolitik mit sich
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
4. Beispiele
4. a) Yield Management am Beispiel der Deutschen Bahn AG
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Deutsche Bahn
• Zusammenlegung der Staatsbahnen am 1. Juni 1994 zu einem privatwirtschaftlichen Unternehmen mit Namen „Deutsche Bahn AG“ (DB AG)
• 15.12.2002 neues Preissystem im Sinne des Yield Management
• Einführung von „Plan-und-Spar“ Preisen im Fernverkehr
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Deutsche Bahn
• 3 Rabattstufen mit 40 , 25 und 10 %• Für bis zu 4 Mitfahrer 50 % Rabatt• Bahncard 50 wurde durch die günstigere
Bahncard 25 ersetzt• ABER: Umsatzzahlen im Fernverkehr sanken
um 10 %.• Grund hierfür: Preise sanken nicht genug um
den Nachteil der Kundenwahrnehmung auszugleichen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Reform des Preissystems
• Nach massiven Protesten erfolgte zum 1.August 2003 eine komplette Überarbeitung des Systems
• „Plan-und-Spar“ Preise wurden durch die „Sparpreise 25 und 50“ ersetzt
• Statt 3 Rabattstufen nur noch 2 Stufen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Ziele dieses Preissystems
• Fahrkartenkontingent zu Sparpreisen ist begrenzt und orientiert sich an der erwarteten Auslastung
• Starke Nachfrageschwankungen sollen durch Steuerung der Preise ausgeglichen werden
• Somit sind je nach Auslastung zwischen 10 und 90 % der Plätze in Zügen mit Frühbucherrabatten belegt
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Ziele dieses Preissystems
• Fahrten im Fernverkehr sollen für Kunden ohne Bahncard attraktiver gemacht werden
• Unüberschaubare Vielfalt von Angeboten wird auf ein leicht überschaubares Maß reduziert
• Durch Sonderangebote (z.b. Lidl) will man einen Konkurenzmarkt zu den Billigflügen eröffnen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
4. Beispiele
4. b) Ausblick auf zukünftige
Anwendungsbereiche
von Yield-Management
(Hochschulen)
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Yield-Management für Hochschulen
• Einführung von Studiengebühren
- Preispolitik an Hochschulen• Konkurrenzkampf um Studierende steigt• Auslastung der Kapazität• Akzeptanz der Preise in der Öffentlichkeit
- „Jeder hat ein Recht auf Bildung“• Maximale Zahlungsbereitschaft ausschöpfen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Yield-Management für Hochschulen
Wichtige Aspekte:
• Preiswahrnehmung
• Preisbereitschaft
• Preiswürdigkeit
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Kriterien für den Einsatz von Yield-Management
• Leistungspotentiale verfallen bei nicht Inanspruchnahme der Dienstleistung
- freie Studienplätze sind nach Beginn des
Semesters wertlos
• Hohe Nachfrageschwankungen
- Nachfrage nach Studiengängen ist schwer zu
prognostizieren
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Kriterien für den Einsatz von Yield-Management
• Stimulierung der Nachfrager durch Preisvariationen möglich
- Durch sinkende Preise kann die Attraktivität
gesteigert werden • Hohe Fixkosten auf Anbieterseite
- Unterhaltung und Instandhaltung der Gebäude,
Löhne und Gehälter usw.• Großer Dienstleistungsanbieter
- Einsatz des Systems muss sich lohnen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Möglichkeiten der Preissteuerung
• Kapazitätsauslastung bei Studiengängen mit geringer Nachfrage durch Preisnachlässe
• Staffelung der Preise bei Studiengängen mit großer Nachfrage
- Orientierung an Fristen oder Leistungen wie
z.B. Noten
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Möglichkeiten der Preissteuerung
• Bei Auslastung der Kapaziät:
- Maximierung der Einnahmen oder
- Senkung der Beiträge in allen Bereichen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
4. c) Yield Management am
Beispiel von
Fluggesellschaften
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Bsp. Fluggesellschaften
• 70er Jahren US-amerikanische
Luftverkehrsmarkt Deregulierung
Preiskämpfe
• „American Airlines“ entwickelte Yield
Management Ansatz
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Bsp. Fluggesellschaften
Rahmenbedingungen im Luftverkehr:
• Fixe Kapazität
• Verderblichkeit der Produkte
• Hohe Fixkosten
• Hohe sprungfixe Kosten
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Preisdifferenzierung
• Maximale Zahlungsbereitschaft
• Realität 3 Klassen– Economy Class– Business Class– First Class
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Preisdifferenzierung
Erlös: 490 x 40 = 19600€
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Preisdifferenzierung
Erlös: 250 x 100 = 25000€
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Preisdifferenzierung
Erlös: 40x490 + 60x250 = 34600€
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Kapazitätssteuerung
• Durch Preisdifferenzierung ausgelöst
• Tendenz: Günstige Tickets werden vor
teuren Tickets nachgefragt.
• Entscheidung über Verkauf von
günstigen Tickets, bevor die Nachfrage
nach teuren Tickets bekannt ist
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Kapazitätssteuerung
• Verkauf zu vieler günstiger Tickets
Nachfrage nach teuren Tickets nicht
mehr befriedigt Umsatzverdrängung
• Aber: Umsatzverlust auch, wenn aktuelle
Nachfrage nach günstigen Tickets nicht
angenommen wird und zukünftige
Nachfrage nicht groß genug ist, um alle
Sitzplätze zu füllen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Überbuchung
• Mehr Reservierungen angenommen, als
es tatsächlich Sitze gibt
• Dadurch sollen Stornierungen und No-
Shows ausgeglichen werden
• Ohne Überbuchungen würden in jedem
Flug ca. 15% der Sitze leer bleiben
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Optimal Airline Seat Allocation
CRS= Computer Reservation Systems
• Bestandskontrollsystem Vorschläge
für die Belegung
• Nebenbedingungen des CRS müssen
erkannt werden
• Es gibt 3 Möglichkeiten wie ein CRS
Sitzplätze zuordnet
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
1) Diskret Fall
• Fester Bestand an Plätzen
• Bestand erschöpft keine weiteren
Reservierungen mehr möglich
• Problem: hohe Preisklasse ist komplett,
aber es sind noch Plätze in den
nierdrigeren Preisklassen frei
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
2) Concept of share class nesting
• basiert auf Buchungslimits• Akzeptanz Anfrage, so lange die Anzahl
der Buchungen in einer Klasse und die der unteren Klassen niedriger sind als das Buchungslimit
so kann die Anfrage auf einen Platz der höchsten Preisklasse immer erfüllt werden
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
3) Virtual Nesting
• Kontrolle von Origin & Destination
Buchungen durch Unterteilung in
Segmente
• Flug kann nur gebucht werden, wenn auf
jeder Teilstrecke in der gewünschten
Preisklasse etwas frei ist
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Semesterfallstudie SS 07
5. Firmenkontakt
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
Einführungszeitpunkt des Yield Managements• Frühjahr 1995- 2005
Realisation des Yield Managements• Kooperation von Analysten mit Poolmanagern in
Filialen • Teamleiter für Gesamtkoordination
• Unterstützung durch IT- Systeme zur schnellen Entscheidungsfindung
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
Probleme in der Implementierungsphase• keine nennenswerten Schwierigkeiten
Yield Management ist eine Art
Kontingentierung, für diese braucht man
aber bestimmte Prognoseverfahren.• intern keine Aussagen möglich, bei keiner der
neun befragten Unternehmen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
Wie können Buchungsprozesse
umsatzfördernd gestaltet werden
• Zusatzleistungen direkt bei der Buchung zukaufbar machen, einfache Buchungsweisen,
cross- selling- Effekte auf andere Destinationen.
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
Beeinflussung des Umsatzes durch den
Einsatz von Yield Management
• keine Angabe relativer oder absoluter Zahlen,
jedoch Verweis auf Gesamterfolg des Betriebes
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
Einsatz EDV gestützter Systeme
• Cognos Powerplay:
Zur effizienten Analyse mehrdimensionaler Datenstrukturen und Erkennen von Trends innerhalb dieser Datenstrukturen.
• Microsoft Excel:
Innerhalb des Planungsprozesses und bei diversen Simulations- und Kalkulationsmodellen.
und Ad-Hoc Anfragen
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
• Mircosoft Access:
Zum Abruf aktueller Ist-Werte. Über eine ODBC-Schnittstelle erfolgt direkter Zugriff auf das Datenbanksystem.
• Panoratio:
Anwendung für den Bereich Data-Mining
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
Durch den Einsatz von Yield Management
entstandene Kosten• Verhältnismäßig gering, bspw. Achat-Hotelkette
in Deutschland hat 40.000 € als Aufwand zu verbuchen
Gestaltung der Preisdifferenzierung• Preisdifferenzierung erfolgt innerhalb der
verschiedenen Produktsegmente in Abstimmung mit der jeweiligen Marktsituation
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
Regional bedingte Preisunterschiede• Preisunterschiede ergeben sich aufgrund von
verschiedenen Marktgegebenheiten in den jeweiligen Städten.
Firmenbezogene Preisunterschiede• In den meisten Segmenten enthalten die
Preislisten eine Degression der Preise pro Tag mit zunehmender Mietdauer. Dabei bleibt aber zu beachten, dass der Gesamtmietpreis mit zunehmender Mietdauer steigt.
IBL I, Semesterfallstudie SS 2007, Yield Management
Firmenkontakt
Einsatz von „overbooking“ zur Vermeidung von
nicht genutzter Kapazität
• Um eine möglichst optimale Auslastung zu erreichen, werden Stornierungs-, Walk-In und No-Show Quoten in die YM-Steuerung mit einbezogen.