Ausgangssituation.
Flatmo bietet möblierte Unterkünfte für gewerbliche Kunden an, vor allem im Großraum Berlin. Obwohl viele Angebote erfolgreich angenommen wurden, war unklar, welche Faktoren konkret die Annahmewahrscheinlichkeit beeinflussen. Ziel war es, die Angebotsdaten der letzten zweieinhalb Jahre (2022–2024) systematisch zu analysieren, um die Erfolgsfaktoren datenbasiert zu identifizieren und Maßnahmen zur Optimierung abzuleiten.
Zielsetzung.
Analyse von Angebotsdaten, um:
- die Effektivität von Angeboten zu bewerten,
- die Annahmewahrscheinlichkeit zu modellieren,
- preissensitive und nicht-preissensitive Kundensegmente zu unterscheiden,
- Handlungsempfehlungen für Angebotsstruktur, Preisgestaltung und Kundenansprache abzuleiten.
Lösung & Umsetzung.
PERFORMANCE ONE BRAIN analysierte strukturierte Angebots-, Kunden- und Rechnungsdaten sowie unstrukturierte PDF-Angebote durch automatisiertes Auslesen und Parsing. Im Zentrum standen:
- Kategorisierung der Angebotsstatus in angenommene, abgelehnte (mit/ohne Folgeangebot)
- Ermittlung von Einflussfaktoren auf Annahmewahrscheinlichkeit durch Probit-Regression
- Geografische und zeitliche Visualisierungen von Umsatzverteilungen und Angebotssaisonalitäten
- Analyse von Preiselastizitäten, Ausstattung und Angebotsstruktur
Erkenntnisse.
- Hohe Erfolgsquote: Großteil der Angebote wurden angenommen oder abgerechnet.
- Bestandskunden als Schlüssel: deutlich höhere Annahmewahrscheinlichkeit gegenüber Neukunden.
- Geringe Preissensitivität der Kunden: Weder Gesamtbetrag noch Preis pro Bett beeinflussen signifikant die Annahme – Spielraum für strategische Preisanpassungen.
- Angebotsstruktur entscheidend: Kürzere, klarere Angebote mit wenigen Positionen (+8 % Annahme pro Position weniger); zu viele Adressen schrecken ab.
- Feature-Effektivität: Doppelzimmer und Gemeinschaftsküchen steigern Annahmechancen, Kühlschrank oder Waschmaschine haben teils negativen Einfluss.
- Objektspezifische Unterschiede: Einige Standorte (z. B. „An der Lanke 59“) senken Annahme signifikant (-40 %).
- Saisonalität und Wachstum: Starker Anstieg der durchschnittlichen Angebotsbeträge seit 2023 sowie Umsatzkonzentration im Süden Berlins.
Empfehlungen.
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Kundensegmentierung: Differenzierte Ansprache von Neu- und Bestandskunden, inkl. Rabatte, Loyalitätsprogramme und Upselling.
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Angebotsgestaltung: Kürzer, einfacher, gezielt auf Mehrwert-Features fokussiert. Doppelzimmer als Standard, unnötige Extras vermeiden.
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Preisstrategie: Einführung dynamischer Preise nach Saisonalität und Nachfrage.
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Datenbasierte Steuerung: Laufende Überprüfung der Standorteffizienz und Anpassung des Portfolios.
Ergebnis.
Durch die systematische Analyse erhielt Flatmo konkrete Hebel zur Angebotsoptimierung. Die Kombination aus Angebotsvereinfachung, Kundenfokus und datengetriebener Steuerung ermöglicht nachhaltige Umsatzsteigerungen – ohne zusätzlichen Preisdruck. Der datengetriebene Ansatz erlaubt nun eine strategische Weiterentwicklung des Geschäftsmodells.
