Voor
Een hotelketen ziet grote wisselingen in de kamerbezetting. Er bestaat hoge vraag gedurende bepaalde perioden in het jaar, in andere perioden is de bezetting laag. Verschillende type klanten zoals zakenreizigers of toeristen komen op wisselende momenten. Zakenreizigers in het algemeen vinden de kamers relatief goedkoop, de toeristen vinden de kamerprijs aan de hoge kant.
Men varieert de kamerprijs gedurende het jaar maar dat is geen succes. Als men de prijzen verlaagt om toeristen tegemoet te komen, lijkt het wel of er meer zakenreizigers langskomen die best meer kunnen besteden. Als men de prijzen verhoogt, lijkt het alsof zakenreizigers wegblijven, en toeristen die willen reserveren afgeschrikt worden door de kamerprijs.
Na
De klantgegevens van de hotelketen worden geanalyseerd op onder andere boekingsgedrag en bestedingsruimte. De klanten worden verdeeld in een aantal segmenten. Voor deze doelgroepen worden aparte producten opgesteld die afzonderlijk worden geprijsd. Door extra services en voorwaarden te introduceren, is prijsdifferentiatie mogelijk en te verantwoorden, en is afscherming van producten voor segmenten mogelijk.
Het aantal bezoeken op dagniveau door beide groepen worden nauwkeurig voorspeld door statistische analyse van historische gegevens. Deze wordt verder aangevuld met kennis over evenementen en andere zaken die het reisgedrag beïnvloeden. Een wiskundig optimalisatiemodel berekent welke segmenten in welke perioden kamers kunnen reserveren door te bepalen hoeveel van welke producten in het reserveringssysteem beschikbaar komen.
Vroeg in het seizoen worden minder reserveringen van toeristen geaccepteerd. Later kunnen er dan meer zakenreizigers worden verwelkomt, die een hogere marge opleveren. Deze werkwijze wordt ook wel Revenue Management of Yield Management genoemd. Het is toepasbaar op vele situaties waarin diensten worden geleverd en levert vaak 5 tot 10% meer omzet op.