Digitale Anwendungen gehören zum Alltag von Hotels, Restaurants und touristischen Destinationen. Buchungssysteme, Revenue-Management, CRM, Gästekarten, Apps oder digitale Lernplattformen sind längst selbstverständlich. Heute entscheidet jedoch weniger die Zahl der eingesetzten Systeme als der Umgang mit den Daten, die dabei entstehen. [RELATED]

Jede Reservation, jede Bewertung, jeder Websitebesuch, jede Anfrage und jede Zahlung hinterlässt Informationen. Hinzu kommen Wetterdaten, Mobilitätsdaten, Gästefeedbacks, Herkunftsmärkte oder Erkenntnisse aus der Marktforschung. Die Branche verfügt aktuell über mehr Wissen als je zuvor – setzt dieses aber noch längst nicht überall konsequent ein. 

Mehr Daten führen nicht automatisch zu besseren Entscheidungen. Erst wenn Informationen eingeordnet, miteinander verknüpft und verstanden werden, entfalten sie ihren Wert.

Wer seine wichtigsten Kennzahlen kennt, Entwicklungen regelmässig beobachtet und daraus Konsequenzen zieht, arbeitet bereits datenbasiert. Viele familiengeführte Hotels tun das seit Jahren – oft ohne diesen Begriff überhaupt zu verwenden. Digitale Informationen machen Zusammenhänge sichtbar und schaffen eine verlässlichere Grundlage für Entscheidungen.

KI braucht gute Grundlagen

Mit der rasanten Entwicklung künstlicher Intelligenz erhält das Thema Datenkompetenz eine neue Dynamik. KI kann Texte schreiben, Gästebewertungen auswerten, Nachfrage prognostizieren oder Prozesse automatisieren. Damit wird auch sichtbar, wo Datenqualität und Datenmanagement noch Lücken aufweisen. Denn künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. 

Sind Informationen unvollständig, widersprüchlich oder veraltet, entstehen keine verlässlichen Resultate. Gute Datenqualität wird damit zur Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz neuer Technologien.

Daten kennen keine Grenzen

Die Herausforderung betrifft jedoch nicht nur einzelne Hotels. Tourismus ist ein vernetztes System. Destinationen, Bergbahnen, Hotels, Schweiz Tourismus, Buchungsplattformen und Technologieanbieter arbeiten täglich mit denselben Informationen – häufig jedoch in unterschiedlichen Formaten und auf verschiedenen Plattformen. Gemeinsame Standards  schaffen die Grundlage dafür, dass Informationen künftig einfacher genutzt, kombiniert und weitergegeben werden können.

Mit der wachsenden Nutzung von Daten wächst auch die Verantwortung. Wo mehr Informationen erhoben und ausgewertet werden, stellen sich automatisch Fragen nach Datenschutz, Transparenz und Vertrauen. Gäste erwarten zu Recht, dass ihre Daten sorgfältig behandelt werden. Betriebe müssen deshalb entscheiden, welche Informationen sie tatsächlich benötigen und wie sie diese verantwortungsvoll einsetzen. Datenkompetenz heisst auch, bewusst zu entscheiden, welche Daten wirklich relevant sind.

Am Ende entscheidet der Mensch

Daten helfen. Sie ersetzen jedoch nicht das Urteilsvermögen. Gute Führungsentscheide entstehen aus dem Zusammenspiel von Erfahrung und Informationen. Das Bauchgefühl eines Hoteliers verliert dadurch nicht an Bedeutung. Im Gegenteil. Es erhält eine zusätzliche Grundlage. Daten können Zusammenhänge sichtbar machen, Entwicklungen bestätigen oder neue Fragen aufwerfen. Die letzte Abwägung bleibt jedoch Sache des Menschen.

Die Hotellerie setzt zunehmend auf Daten und künstliche Intelligenz. Das macht Betriebe zwar effizienter, aber nicht zwingend menschlicher. Wer sich der algorithmischen Gleichförmigkeit entzieht und bewusst auf jene Faktoren setzt, die sich nicht messen lassen, kann sich künftig entscheidende Wettbewerbsvorteile verschaffen. Die Branche misst heute nahezu alles: RevPAR, ADR, Auslastung, Gästekonsum, Bestellungen oder Anfragen. Sie weiss, was Gäste getan haben – aber oft nicht, warum sie sich wohlgefühlt haben oder weshalb sie wiederkommen. Daten haben die Preisgestaltung revolutioniert, sie erklären jedoch nicht, was einen Aufenthalt wirklich unvergesslich macht. [RELATED]

Künstliche Intelligenz könnte diese Entwicklung noch verstärken. Sie verspricht präzisere Prognosen, intelligente Preisgestaltung und eine immer stärkere Personalisierung. Greifen jedoch alle Hotels auf dieselben Plattformen zurück, nutzen dieselben Datenquellen und folgen denselben Handlungsempfehlungen, droht eine zunehmende Austauschbarkeit. Ähnliche Angebote, ähnliche Preise, ähnliche «personalisierte» Erlebnisse. Standardisierung steigert zwar die Effizienz, doch ihr Nutzen nimmt mit der Zeit ab. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass Individualität und Authentizität verloren gehen.

KI sollte Routineaufgaben übernehmen – nicht die Gastfreundschaft.

Gerade darin liegt die Chance für Hotels, die sich bewusst differenzieren. Daten sollten dazu dienen, jene Qualitäten zu stärken, die sich kaum in Kennzahlen ausdrücken lassen: den authentischen Charakter eines Ortes, seine lokale Verankerung, echte Gastfreundschaft, Vertrauen, Privatsphäre, Atmosphäre sowie Momente, die Gäste überraschen oder berühren. Es sind genau diese Aspekte, die Kennzahlen kaum erfassen können – und vielleicht auch gar nicht erfassen sollten.

Vor allem kleinere Hotels und Boutiquebetriebe könnten hier im Vorteil sein. Sie stehen in engem Kontakt mit ihren Gästen, erhalten unmittelbares Feedback und können schneller reagieren. Während grosse Hotelgruppen zunehmend auf Algorithmen setzen, erkennt ein erfahrener Hotelier oft schon beim Betreten der Lobby, wie die Stimmung unter den Gästen ist. Daten können diese Beobachtungen ergänzen und beschleunigen – ersetzen können sie sie nicht.

Gleichzeitig kämpft die Branche mit einem Datenproblem. Unzählige Plattformen, Hunderte von Anbietern, fehlende Standards und eine Vielzahl von Dashboards erschweren den Überblick. Mehr künstliche Intelligenz allein löst diese Probleme nicht. Ebenso wenig schafft sie automatisch bessere Gastfreundschaft. Neben der fortschreitenden Digitalisierung braucht es deshalb auch eine stärkere Rückbesinnung auf den Menschen.

Letztlich geht es nicht um die Frage «KI oder Mensch?». Entscheidend ist vielmehr, welche Aufgaben sich sinnvoll automatisieren lassen – und welche bewusst menschlich bleiben sollten. Routinearbeiten und datenintensive Prozesse kann künstliche Intelligenz effizient übernehmen. Emotionale, zwischenmenschliche oder komplexe Situationen hingegen bleiben eine Domäne des Menschen.

Hotels, denen es gelingt, beide Stärken sinnvoll zu verbinden, werden sich auch in einem zunehmend technologiegeprägten Markt erfolgreich behaupten. Wenn die Branche aus beiden Strömungen lernt und sie nutzt, um Erlebnisse zu verfeinern, werden diese Akteure besser positioniert sein, um in technologiegesättigten Märkten erfolgreich zu agieren.

Alma Kantic, das revidierte Datenschutzgesetz ist seit rund zwei Jahren in Kraft. Wie fällt Ihre Zwischenbilanz aus?  

HotellerieSuisse hat im Hinblick auf die Revision des Datenschutzgesetzes im Jahr 2023 eine Kampagne für die Mitglieder lanciert und mithilfe der Anwaltskanzlei MLL in Zürich die Datenschutz-Toolbox ins Leben gerufen. Diese stellte den Mitgliedern einerseits Webinare zu verschiedenen Themen des betrieblichen Alltags zur Verfügung und andererseits Checklisten, Vorlagen und Informationsmaterialien, welche bei der Umsetzung der datenschutzrechtlichen Vorgaben unterstützen konnten. Die rege Nutzung der Angebote zeigt, dass ein entsprechendes Bedürfnis in der Branche vorhanden war.  [RELATED] 

Mit welchen Erwartungen ist der Verband damals in die Umsetzung gestartet? 

Das Ziel von HotellerieSuisse war es, die Mitglieder bei der Umsetzung der datenschutzrechtlichen Vorgaben bestmöglich zu unterstützen und ihnen praxisnahe Hilfsmittel zur Verfügung zu stellen.  

Was hat sich davon bestätigt?  

Die Datenschutz-Toolbox wurde von den Mitgliedern sehr gut genutzt und hat viele Betriebe bei der Umsetzung der gesetzlichen Anforderungen unterstützt. Die Nachfrage nach praxisorientierten Informationen und Vorlagen war entsprechend gross.   

Hat das Gesetz letztlich eher zu mehr Struktur und Professionalität geführt?  

Das Bundesgesetz über den Datenschutz besteht bereits seit 1993. Seit dem 1. September 2023 gilt jedoch das totalrevidierte Datenschutzgesetz, das verschiedene Bestimmungen modernisiert und teilweise an europäische Standards angenähert hat. Viele Hotelbetriebe hatten sich bereits im Zusammenhang mit der europäischen Datenschutz-Grundverordnung mit entsprechenden Fragestellungen beschäftigt. Die Revision führte deshalb häufig nicht zu völlig neuen Prozessen, sondern zu einer Weiterentwicklung und Systematisierung bestehender Datenschutzmassnahmen.  

Wer sorgfältig mit Personendaten umgeht, reduziert rechtliche Risiken, stärkt seine Reputation und schafft Transparenz gegenüber Gästen und Mitarbeitenden.

Wie präsent ist das Thema Datenschutz heute im Alltag eines Hotelbetriebs tatsächlich? 

Datenschutz ist im Hotelalltag praktisch permanent präsent. Hotels bearbeiten Personendaten nicht nur bei der Buchung und im Rahmen des Gastaufnahmevertrags, sondern auch beim Check-in und Check-out, bei der Rechnungsstellung, im Marketing, in Kundenbindungsprogrammen sowie bei der Nutzung digitaler Buchungs- und Verwaltungssysteme.  

Warum rückt Datenschutz heute stärker in den Fokus? 

Heute ist das Bewusstsein bei Gästen und Unternehmen deutlich höher. Zudem wurden mit dem revidierten Datenschutzgesetz verschiedene Pflichten präzisiert und die Rechte der betroffenen Personen gestärkt. Dadurch erhalten Hotels häufiger Fragen zur Bearbeitung von Personendaten als noch vor einigen Jahren.   

Welche Fragen werden HotellerieSuisse oder Datenschutzverantwortlichen 
am häufigsten gestellt? 

Die häufigsten Fragen betreffen die konkrete Bearbeitung von Gästedaten, die Erstellung und Aktualisierung von Datenschutzerklärungen, die Ausgestaltung von Meldescheinen, den Umgang mit Ausweisdokumenten sowie die Rechte betroffener Personen. Auch neue digitale Anwendungen und deren datenschutzkonforme Nutzung führen regelmässig zu Fragen.  

Die Umsetzung des Datenschutzes hängt weniger von der Grösse eines Betriebs als vielmehr von dessen Sensibilisierung, den internen Prozessen und der Bereitschaft, sich laufend mit dem Thema auseinanderzusetzen, ab.

Welche typischen Fehler passieren in Hotelbetrieben immer noch? Wo besteht heute noch Nachholbedarf?  

Typische Fehler sind beispielsweise veraltete Datenschutzerklärungen, unzureichend dokumentierte Prozesse, fehlende interne Weisungen für Mitarbeitende oder die Einführung neuer digitaler Lösungen ohne vorgängige datenschutzrechtliche Prüfung. Ebenso kommt es vor, dass Zugriffsrechte auf Personendaten innerhalb eines Betriebs zu grosszügig vergeben werden. Datenschutz ist kein einmaliges Projekt, sondern eine Daueraufgabe. Nachholbedarf besteht häufig bei der regelmässigen Überprüfung bestehender Prozesse und bei der Sensibilisierung der Mitarbeitenden. Gerade bei neuen digitalen Anwendungen oder KI-Lösungen sollten datenschutzrechtliche Aspekte frühzeitig berücksichtigt werden. 

Gibt es Unterschiede zwischen grossen Hotelgruppen und KMU-Betrieben?

Die gesetzlichen Anforderungen gelten grundsätzlich für alle Betriebe. Grössere Hotelgruppen verfügen oft über mehr personelle und organisatorische Ressourcen, um Datenschutzthemen systematisch zu bearbeiten. Kleinere Betriebe profitieren dafür häufig von einfacheren Strukturen und kürzeren Entscheidungswegen. Die Erfahrung zeigt, dass die Umsetzung des Datenschutzes weniger von der Grösse eines Betriebs als vielmehr von dessen Sensibilisierung, den internen Prozessen und der Bereitschaft abhängt, sich laufend mit dem Thema auseinanderzusetzen. 

Viele Hotels setzen heute vermehrt digitale Tools oder KI-Anwendungen ein. Entstehen dadurch neue Datenschutzrisiken?  

Der Einsatz digitaler Tools oder von KI-Anwendungen kann zusätzliche Datenschutzrisiken mit sich bringen, etwa wenn Personendaten an externe Anbieter übermittelt oder automatisiert ausgewertet werden. Deshalb sollten die datenschutzrechtlichen Auswirkungen bereits vor der Einführung neuer Systeme geprüft werden. Eine Datenschutz-Folgenabschätzung ist insbesondere dann erforderlich, wenn eine Bearbeitung voraussichtlich ein hohes Risiko für die Persönlichkeit oder die Grundrechte der betroffenen Personen mit sich bringt. 

Welche Unterstützung oder Dienstleistungen bietet der HotellerieSuisse seinen Mitgliedern aktuell an?  

HotellerieSuisse bietet seinen Mitgliedern Rechtsberatung bei konkreten Fragestellungen sowie verschiedene Vorlagen und Hilfsmittel an, beispielsweise Datenschutzerklärungen, Mustermeldescheine, Datenschutzweisungen für Mitarbeitende oder Informationsunterlagen.  

Kann professioneller Datenschutz heute sogar ein Qualitätsmerkmal sein?  

Ja. Gäste erwarten heute einen verantwortungsvollen Umgang mit ihren Daten. Ein professioneller Datenschutz trägt nicht nur zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben bei, sondern stärkt auch das Vertrauen der Gäste. Damit kann Datenschutz durchaus ein wichtiges Qualitätsmerkmal eines Betriebs darstellen. 

Was würden Sie einem Hotelier sagen, der Datenschutz noch immer primär als Pflichtübung betrachtet?  

Datenschutz ist selbstverständlich eine gesetzliche Pflicht. Gleichzeitig geht es aber auch um das Vertrauen der Gäste. Wer sorgfältig mit Personendaten umgeht, reduziert rechtliche Risiken, stärkt seine Reputation und schafft Transparenz gegenüber Gästen und Mitarbeitenden. Datenschutz sollte deshalb als Bestandteil einer professionellen Unternehmensführung verstanden werden. 

Was wäre aus Ihrer Sicht ein realistisches Zielbild für die Branche in den kommenden fünf Jahren? 

Ein realistisches Zielbild wäre, dass Datenschutz in den Betrieben als selbstverständlicher Bestandteil der Geschäftsprozesse verankert ist. Neue digitale Anwendungen und KI-Lösungen sollten von Beginn an unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher Anforderungen eingeführt werden. Gleichzeitig sollten Mitarbeitende regelmässig sensibilisiert werden, damit Datenschutz im betrieblichen Alltag selbstverständlich gelebt wird. 

Viele unabhängige Hotels arbeiten bereits datenbasiert, sie nennen es nur nicht so. Inhabergeführte Häuser haben durch die Nähe zum Gast oft ein sehr feines Gespür für ihren Markt und merken schnell, wenn sich das Buchungsverhalten verändert. Diese Beobachtungen und direkte Rückmeldungen sind am Ende ebenfalls Daten, auch wenn sie selten so verstanden werden. [RELATED]

Der Unterschied zu grossen Hotelkonzernen liegt weniger dort, wo man ihn vermutet. Grosse Hotelgruppen nutzen Daten bei weitem nicht immer systematisch. In unabhängigen Hotels entstehen Erkenntnisse oft direkt im Alltag und aus dem persönlichen Gästekontakt heraus. Die Herausforderung liegt deshalb meist nicht im Zugang zu Daten, sondern vielmehr in deren Erfassung, Pflege, Interpretation und Ableitung. Das Wissen sitzt zudem häufig in den Köpfen einzelner Personen und nicht in den Systemen selbst, wodurch es schnell verletzlich wird und verloren gehen kann.

Triage der Daten, die wirklich zählen

Nicht alle Daten sind gleich wertvoll. Jene, die einen direkten Impact auf Auslastung, Preisgestaltung, Gästeerlebnis und Kommunikation haben, gilt es zu fokussieren:

• Einfache monatliche KPI-Tabelle mit den fünf wichtigsten Kennzahlen.

• Benchmark-Abonnement von Hotelleriesuisse aktiv nutzen, weil der externe Vergleich die eigene Einschätzung schärft.

• Tools wie Lighthouse oder OTA Insight für Wettbewerbsvergleich und Preisbeobachtung nutzen.

• Kurze, regelmässige Daten-Reviews beim Team-Meeting. 15 Minuten pro Woche reichen, sofern die richtigen Fragen gestellt werden.

• Externe Unterstützung ist für den Erstaufbau von Strukturen, Schulungen und Diskussionen zielführend. 

Bei allen datenbasierten Funktionen und Tools ist die korrekte Lesart von Reports zentral. Zu wissen, welche Kampagne gut läuft, ist das eine, das Warum ist genauso wichtig. Welche Kennzahlen schauen wir jede Woche an? Wer ist dafür verantwortlich? Welche Konsequenzen und Entscheidungen leiten wir daraus ab? Und wie merken wir, ob eine umgesetzte Massnahme funktioniert? Relevant sind dabei Dinge wie Buchungsverhalten, Herkunftsmärkte, Gästefeedback oder die Performance einzelner Packages. Welche Angebote lösen tatsächlich Buchungen aus? Wann verlieren wir Nachfrage, ohne es zu bemerken? Datenkompetenz beginnt bereits bei ziemlich einfachen Fragen.

Dafür braucht ein Hotel kein komplexes Business-Intelligence-System. Oft reicht bereits der klare Rhythmus: der kurze wöchentliche Blick auf Buchungslage, Direktbuchungsanteil, Stornierungen, Website-Anfragen und Gästefeedbacks. Ergänzend dazu ein monatlicher Vergleich der eigenen Zahlen mit dem Branchen-Benchmark. Eine einfache KPI-Tabelle in Excel ist für den Anfang vollkommen genügend.

Häufige Fehler und Missverständnisse

Was auffällt: Viele Betriebe sammeln Kennzahlen, ohne wirklich damit zu arbeiten. Kampagnenreports, Newsletter-Auswertungen oder saisonale Verschiebungen sind zwar vorhanden, konkrete Konsequenzen daraus werden oft aber kaum gezogen. Gleichzeitig unterschätzen kleinere Hotels häufig, wie viel wertvolles Wissen bereits vorhanden ist. In der Praxis funktionieren deshalb oft wenige relevante Kennzahlen besser als komplexe Reports. Und vor allem Tools, die von den Mitarbeitenden im Alltag tatsächlich konsequent genutzt werden. Nachfolgend einige Fehler und Missverständnisse, die man vermeiden sollte:

• Die Auslastung mit Erfolg gleichsetzen. Eine hohe Belegung ohne Preisstrategie ist wertlos.

• Preise nach Bauchgefühl statt nach Nachfrage gestalten und festlegen.

• Fehlende Segmentierung: Wer bucht wann, woher und über welchen Kanal?

• Daten liegen im PMS vor, aber niemand weiss, wie sie gelesen werden.

• Benchmarks existieren, werden aber kaum genutzt.

Ein weiteres Missverständnis ist die Annahme, Daten würden die Gastgeberintuition ersetzen. Das Gegenteil ist der Fall. Erfahrung, Menschenkenntnis und ein Gespür für Situationen bleiben zentral. Daten können sie nicht ersetzen, aber schärfen.

Datenarbeit gehört zur Führungskultur

KI kann helfen, Bewertungen zu strukturieren, Texte zu personalisieren, Nachfrageverläufe zu erkennen oder operative Fragen schneller zu beantworten. Doch Achtung: KI erhöht gleichzeitig die Anforderungen an die Datenqualität. Wer mit unklaren, veralteten oder widersprüchlichen Daten arbeitet, erhält auch mit KI keine verlässlichen Antworten, brauchbaren Texte und zielführenden Erkenntnisse. Die wichtigste Vorbereitung, um erfolgreich mit KI zu arbeiten, ist der Aufbau einer soliden Qualitätsdatenbasis.

Für kleine und unabhängige Hotels liegt die Chance darin, Datenarbeit nicht als Grossprojekt zu verstehen, sondern als Teil der Führungskultur. Datenkompetenz heisst, die richtigen Informationen zur richtigen Zeit so verfügbar zu machen, dass dadurch bessere Entscheidungen getroffen werden können. Es geht um Orientierung und Klarheit. Ein sauber gepflegtes PMS, klare Buchungskanäle, regelmässig ausgewertete Bewertungen, nachvollziehbare Website-Daten und ein gemeinsames Verständnis der wichtigsten Kennzahlen sind ein realistischer Start mit guten Aussichten auf Erfolg.

Fünf Tipps für die Praxis

Daten beginnen im Hotelalltag
Viele unabhängige Hotels arbeiten bereits datenbasiert. Gästefeedback, Buchungsverhalten und Beobachtungen aus dem Alltag sind wertvolle Daten – sie müssen nur bewusst genutzt werden.

Weniger Kennzahlen, mehr Wirkung
Für den Einstieg genügen wenige, relevante Kennzahlen. Eine einfache KPI-Tabelle, regelmässige Daten-Reviews und der Vergleich mit Branchen-Benchmarks schaffen eine solide Grundlage.

Daten müssen zu Entscheidungen führen
Kennzahlen allein bringen keinen Mehrwert. Erst wenn Hotels Zusammenhänge verstehen und daraus konkrete Massnahmen ableiten, entsteht echter Nutzen.

Intuition und Daten gehören zusammen
Erfahrung und Gastgebergefühl bleiben wichtig. Daten ersetzen sie nicht, sondern ergänzen sie und machen Entscheidungen fundierter.

Gute Daten sind die Basis für KI
Wer künstliche Intelligenz sinnvoll einsetzen will, braucht saubere und aktuelle Daten. Datenqualität und eine gelebte Datenkultur werden damit zum Erfolgsfaktor.

Digitales Lernen gehört heute zum Berufsalltag im Gastgewerbe. Ob Küche, Service, Hotelkommunikation oder Systemgastronomie: Lernende dokumentieren ihre Arbeiten, tauschen sich mit Berufsbildenden aus und bearbeiten Lernaufträge digital. Gerade in einer Branche, in der mehrere Lernorte eng zusammenarbeiten, schaffen digitale Plattformen Transparenz und erleichtern die Ausbildung. Gleichzeitig sind damit auch Herausforderungen verbunden. Eine davon ist der Umgang mit den dadurch entstehenden Daten. Dieser Beitrag beleuchtet am Beispiel der Lernplattform von Wigl die aktuelle Praxis bei der Lerndokumentation des Gastgewerbes. [RELATED]

Zugang und Sichtbarkeit 

Wenn es um den Zugang zu Daten geht, gilt der Grundsatz: «So viel wie nötig, so wenig wie möglich.» Jeder Lehrbetrieb wird einzeln erfasst, und die Lernenden werden diesem Betrieb und dem Berufsbildner zugeordnet. Diese sind in einem Verbund im System erfasst. Kein externer Berufsbildner hat hier Einsicht. Die Lernenden erhalten auf der Plattform ihr eigenes Lernportfolio, in dem sie ihre Berichte, Praxisaufträge oder betriebsspezifische Unterlagen – beispielsweise Rezepturen, Serviceabläufe oder weitere ausbildungsrelevante Dokumente – erfassen können. Diese Daten gehören den Lernenden und können von ihnen gezielt freigegeben werden.

Die von den Lernenden erstellten Inhalte gehören ihnen und können von ihnen gezielt freigegeben werden.

Lernende, Lehrpersonen und Berufsbildner erhalten nur Zugriffsberechtigungen für Daten, die für ihre Arbeit relevant sind. Die Berechtigungen sind so aufgebaut, dass die Lernortkooperation funktioniert, gleichzeitig aber nur die tatsächlich zuständigen Personen Einsicht erhalten. Gleichzeitig ermöglicht das System, dass alle bei Bedarf auch auf dieselben Daten und Lernorte zugreifen können. Wenn also ein Lernender etwas auf die Lernplattform hochlädt, wurde vorher genau festgelegt, wer Einsicht in diese Informationen erhält. Dazu gehört auch, dass nur Lehrpersonen, die diesen Lernenden betreuen, mittels eines entsprechenden Log-ins Zugriff auf seine Daten haben, und nicht alle Lehrpersonen einer Berufsschule. Die Supportabteilung kontrolliert diese Zugänge bei Bedarf auch manuell, um bei Wechseln von Lehrkräften die Datenzugänge korrekt zuzuweisen. Nur eingeschränkt möglich sind auf Anfrage individuelle Wünsche, falls diese im Rahmen des Datenschutzes erlaubt sind. 

Auch bei Zugriffsberechtigungen gilt ein Sicherheitskonzept mit strengen internen Vorgaben. Die saubere Bewirtschaftung solcher Berechtigungen ist eine Daueraufgabe, die täglich anfällt. 

Datenhygiene – auch in Handarbeit

Viel wiederkehrende und unsichtbare Arbeit also im Hintergrund, welche aber sehr wichtig für die Datenhygiene ist, denn die Datenbestände wachsen kontinuierlich. Früher war diese Menge physisch sichtbar: Irgendwann war der Schrank vollgestopft mit Ordnern. Heute ist zwar fast unendlich Speicherplatz in der Cloud vorhanden, trotzdem bleibt das Aufräumen der Daten wichtig: So gilt es, gesetzliche Vorgaben bezüglich des Datenschutzes einzuhalten. Personendaten müssen stets aktuell sein, und User können anfordern, dass von ihnen erstelltes Datenmaterial wieder gelöscht wird. Dazu muss das System so gebaut sein, dass diese Daten rasch wieder gefunden werden. Ein Datenschutzreglement regelt die entsprechenden Prozesse und Verantwortlichkeiten verbindlich.

Vertraulich oder zum Teilen – Umgang mit Kochrezepten

Gerade im Gastgewerbe sind Rezepte, Kalkulationen und betriebliche Standards wertvolles Know-how. Die Lernplattform von Wigl stellt eine Rezeptdatenbank für berechtigte Nutzerinnen und Nutzer bereit. Zugriff darauf haben alle User, die über ein entsprechendes Abonnement verfügen. Zudem können auch eigene Rezepte in einem persönlichen Bereich erstellt werden; oft werden dort Standardrezepte aus der Rezeptdatenbank individuell angepasst. Bei Bedarf können solche Rezepte auch mit bestimmten Gruppen auf der Lernplattform geteilt werden. Der Besitzer der jeweiligen Rezepte kann dies individuell entscheiden und entsprechende Zugriffsrechte erteilen. Die Freigabe- und Zugriffsfunktionen sind so ausgestaltet, dass sie den datenschutzrechtlichen Anforderungen entsprechen und nur sinnvolle Anwendungsfälle ermöglichen. Dennoch gilt: Sobald man digital etwas teilt, kann es ausgedruckt, fotografiert oder auf andere Weise geteilt werden – genauso wie im analogen Leben auch. 

Lernende, Lehrpersonen und Berufsbildner erhalten nur Zugriffsberechtigungen für Daten, die für ihre Arbeit relevant sind.

Sensible Daten im Blick

Wigl sensibilisiert die Nutzer regelmässig für Datensicherheit – etwa mit Newslettern oder gezielten Hinweisen direkt auf der Lernplattform. So werden Bildungsverantwortliche bei Freitextfeldern darauf hingewiesen, dort keine besonders schützenswerten Personendaten einzutragen.

Das nächste grosse Thema im Umgang mit Daten ist die Künstliche Intelligenz. Im Zentrum steht die Frage, mit welchen KI-Tools die Lernplattform künftig ergänzt werden soll und welche Auswirkungen dies auf den Umgang mit Daten hat. Dabei geht es nicht nur um neue Funktionen und zusätzliche Möglichkeiten, sondern auch darum, Datenschutz, Datensicherheit und Transparenz von Anfang an mitzudenken.

Reisende suchen zunehmend nicht mehr über klassische Suchmaschinen oder Onlinereisebüros, sondern stellen ihre Fragen direkt an Chat-GPT, Gemini oder andere KI-Assistenten. Gleichzeitig hält KI Einzug in Revenue Management, Marketing, Gästekommunikation und betriebliche Prozesse. [RELATED]

Moderne Systeme – aber keine gemeinsame Sicht auf die Daten

In den vergangenen Jahren hat die Hotellerie massiv in digitale Technologien investiert. PMS, Channel Manager, CRM, Revenue-Management-Systeme, POS-Lösungen und Marketingplattformen gehören heute vielerorts zum Standard. Mit der wachsenden Zahl an Anwendungen ist jedoch auch die Komplexität der IT-Landschaft gestiegen.

Das eigentliche Problem ist heute nicht mehr der Mangel an Technologie, sondern der Mangel an einer gemeinsamen Datenbasis. Viele Hotels arbeiten mit historisch gewachsenen «Spaghetti-Architekturen»: Systeme sind zwar miteinander verbunden, bilden aber kein integriertes Gesamtsystem. Daten liegen in Silos, werden mehrfach gepflegt oder für Reportings noch immer manuell – häufig mit Excel – zusammengeführt. Dadurch arbeiten Marketing, Revenue Management, Finance und Operations oft mit unterschiedlichen Kennzahlen.

Hochwertige Gästedaten werden damit zur wichtigsten strategischen Ressource eines Hotels.

Der grösste Engpass auf dem Weg zur KI liegt deshalb weniger bei der Technologie als bei der Datenqualität, der Integration sowie den personellen und organisatorischen Voraussetzungen für eine strategische Datennutzung. Mehr Daten führen nicht automatisch zu besseren Entscheidungen. Erst eine gemeinsame, konsistente Datenbasis schafft die Grundlage für verlässliches Reporting, Personalisierung, Forecasting und den erfolgreichen Einsatz von KI.

Warum strukturierte Daten immer wichtiger werden

Strukturierte Daten sind weit mehr als ein technisches Thema. Sie bilden die Grundlage für Sichtbarkeit, Auffindbarkeit und Automatisierung. KI-Systeme benötigen aktuelle und maschinenlesbare Informationen über Zimmer, Preise, Verfügbarkeiten oder Angebote. Nur so können Hotels künftig in KI-gestützten Suchsystemen korrekt dargestellt und empfohlen werden. Perspektivisch werden KI-Assistenten nicht nur Hotels empfehlen, sondern auch Verfügbarkeiten prüfen, Preise vergleichen und Buchungen vorbereiten oder direkt auslösen. Voraussetzung dafür sind konsistente Daten und standardisierte Schnittstellen. Kurz gesagt: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet.

CRM wird zur eigentlichen Goldgrube

Neben Stammdaten gewinnen insbesondere Gästedaten an Bedeutung. Hotels verfügen gegenüber vielen Plattformen über einen entscheidenden Vorteil: Sie kennen ihre Gäste. Buchungshistorien, Präferenzen und Aufenthaltsmuster bilden die Grundlage für personalisierte Angebote, Direktmarketing und langfristige Kundenbeziehungen.

Seinen eigentlichen Wert entfaltet ein CRM jedoch erst, wenn es mit PMS, Buchungsmaschine und Website vernetzt ist. Erst diese 360°-Sicht auf den Gast ermöglicht echte Personalisierung und stärkt den Direktvertrieb. Hochwertige Gästedaten werden damit zur wichtigsten strategischen Ressource eines Hotels.

Was passiert, wenn Hotels diese Entwicklung verpassen?

Hotels, die ihre Daten weiterhin in isolierten Systemen verwalten, verlieren an Effizienz, erschweren datenbasierte Entscheidungen und riskieren, in digitalen Plattformen und KI-gestützten Suchsystemen an Sichtbarkeit zu verlieren. Es droht eine digitale Zweiteilung der Branche: Auf der einen Seite Hotels mit integrierter Datenbasis und datengetriebenen Entscheidungen, auf der anderen Seite Betriebe, die moderne Software besitzen, deren Potenzial aber nicht ausschöpfen. Die eigentlichen Herausforderungen liegen in der Integration bestehender Systeme, im analytischen Know-how und in der strategischen Nutzung der vorhandenen Daten. Deshalb geht es nicht darum, möglichst schnell jede neue KI-Anwendung einzuführen. Viel wichtiger ist der schrittweise Aufbau einer tragfähigen Datenbasis.

Der Erfolgsfaktor der nächsten Jahre wird nicht die Anzahl der eingesetzten Tools sein, sondern die Qualität des Datenmanagements, das sie verbindet.

Roland Schegg ist Professor am Institut für Tourismus der HES-SO Valais-Wallis in Siders. Er forscht im Bereich des digitalen Tourismus.
hevs.ch

Fünf pragmatische Schritte für den Einstieg

1. Transparenz schaffen: Welche Systeme sind im Einsatz, und wo entstehen Datensilos? 

2. Datenqualität verbessern: Stammdaten pflegen, Dubletten vermeiden und einheitliche Begriffe definieren. 

3. Systemlandschaft überprüfen und vernetzen: Bestehende Systeme auf einer gemeinsamen Datenbasis verbinden und deren Zukunftsfähigkeit kritisch hinterfragen. Bei Neuinvestitionen sollten Integrationsfähigkeit, Datenqualität und KI-Readiness ebenso wichtig sein wie die Funktionalität.

4. CRM konsequent nutzen: Gästedaten gezielt für Personalisierung, Direktmarketing und Gästebindung einsetzen. 

5. Mit konkreten Anwendungsfällen starten: Beispielsweise Forecasting verbessern, Marketingkampagnen optimieren oder Gästesegmente analysieren.

Künftig dürften Daten entscheidend dazu beitragen, wie Destinationen Gäste ansprechen, Angebote entwickeln und strategische Entscheidungen treffen. Das zeigt eine aktuelle Studie von Roland Schegg, Michael Fux und Marc K. Peter vom Institut für Tourismus der HES-SO Valais-Wallis. [RELATED]

Die Untersuchung wurde 2025 erstmals international durchgeführt. Insgesamt nahmen 266 Destination-Management-Organisationen (DMOs) aus der Schweiz, Österreich, Frankreich und Kanada teil. 

Für die Schweiz liegen 77 Antworten vor. Für die Schweizer Tourismusbranche relevant ist die Frage, wie weit die hiesigen DMOs beim Datenmanagement im internationalen Vergleich tatsächlich sind.

Kleine Strukturen bremsen den Fortschritt

Die Resultate zeigen: Das Thema ist in den Schweizer Destinationen angekommen. Bereits 43 Prozent der DMOs geben an, dass die systematische Nutzung und Auswertung von Daten Teil ihrer Strategie ist. Weitere 36 Prozent planen die Integration. Nur jede fünfte Organisation misst dem Thema derzeit keine oder noch keine hohe Priorität bei. 

Im internationalen Vergleich liegt die Schweiz beim Anteil jener Organisationen, die Daten bereits strategisch verankert haben, hinter Österreich (67 %), Kanada (62 %) und Frankreich (59 %). Gleichzeitig weist sie den höchsten Anteil an Destinationen auf, die entsprechende Projekte derzeit vorbereiten. Die Forschenden werten dies als Hinweis auf eine laufende Strukturierungs- und Investitionsphase.

Die grösste Herausforderung liegt weniger bei der Technologie als bei den verfügbaren Ressourcen. Gerade mal 37 Prozent der Schweizer DMOs verfügen über eine Person oder ein Team, das sich gezielt mit Datenanalyse und Datenstrategie beschäftigt – der tiefste Wert aller vier untersuchten Länder. Als Ursache nennen die Autoren die stark fragmentierte Struktur des Schweizer Tourismus. Viele Destinationen sind klein oder mittelgross und verfügen über begrenzte personelle und finanzielle Mittel. Entsprechend schwieriger ist es, Datenmanagement professionell zu organisieren und eigene Analysekompetenzen aufzubauen.

Von der Datenanalyse zur Führungsaufgabe

Daten werden heute vor allem genutzt, um Marketingmassnahmen zu optimieren, touristische Entwicklungen zu beobachten und Angebote gezielter auf Gäste auszurichten. Anwendungen wie Prognosen, Automatisierung oder künstliche Intelligenz gewinnen zwar an Bedeutung, spielen insbesondere in kleineren Destinationen aber noch eine untergeordnete Rolle. 

Zunehmend dienen Daten auch dazu, Entscheidungen gegenüber Politik, Partnern und Leistungsträgern nachvollziehbar zu machen sowie die Zusammenarbeit innerhalb einer Destination zu verbessern. Die Studie weist zudem darauf hin, dass viele DMOs mit Datensilos, unterschiedlichen Systemen und einer wachsenden Abhängigkeit von Plattformen wie Google oder Meta konfrontiert sind. 

Dadurch rücken Datenqualität, gemeinsame Standards und der Austausch zwischen touristischen Akteuren stärker in den Fokus. Gut aufbereitete und vernetzte Daten werden damit zunehmend zu einer Voraussetzung für digitale Sichtbarkeit, Auffindbarkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Destinationen. 

Die Studie zeigt einen Wandel im Destinationsmanagement: Daten werden zunehmend zur Grundlage strategischer Entscheidungen und zur Führungsaufgabe. Aufgrund der unterschiedlichen Stichprobenstrukturen lässt sich ein direkter Ländervergleich jedoch nur eingeschränkt ziehen. Entscheidend wird sein, ob die Schweizer Destinationen die nötigen personellen, organisatorischen und technologischen Voraussetzungen für professionelles Datenmanagement schaffen.

Das Institut für Tourismus der HES-SO Valais-Wallis erforscht aktuelle Entwicklungen im Tourismus und arbeitet gemeinsam mit Unternehmen und Destinationen an praxisnahen Lösungen – unter anderem zu Digitalisierung, Datenmanagement und Nachhaltigkeit.

Die Studie der HES-SO Valais-Wallis zeigt, dass nur 37 Prozent der Schweizer DMOs über eine Person oder ein Team für Datenanalyse verfügen. Als Ursache nennen die Autoren die kleinteilige Struktur der Branche. Auch die Nationale Dateninfrastruktur Tourismus (NaDIT) macht deutlich: Die Herausforderung liegt weniger im Erheben neuer Daten als im Verknüpfen, Verstehen und gemeinsamen Nutzen des Vorhandenen. [RELATED]

Solche Aufgaben lassen sich nicht allein mit Technologie lösen. Es braucht auch einen Ort, an dem sich Fachleute über Systeme, Standards und praktische Erfahrungen austauschen können. Diesen Ort bietet das Swiss Tourism Network (STN). Es bringt Destinationen, Bergbahnen, Hotellerie, Leistungsträger, Transportunternehmen, Verbände, Schulen und Agenturen auf einer gemeinsamen Plattform zusammen. Die Community baut auf einer bewährten Grundlage auf: Im Destination Lab sind bereits rund 400 Fachpersonen aus 32 Schweizer Destinationen vernetzt, bisher unter dem Namen Stella, der nun zu STN wird.

Mitmachen & mitgestalten

Das Swiss Tourism Network (STN) bietet Plattformen für den Wissensaustausch und die Vernetzung innerhalb der Schweizer Tourismusbranche. Für eine Teilnahme stehen zwei Optionen zur Verfügung:

• Kostenlose Mitgliedschaft: Austausch zu Datenthemen, Best Practices und Branchenfragen
• Cluster-Aufbau: Initiierung thematischer oder geografischer Fachgruppen (z. B. für Verbände oder Regionen)

contact[at]swiss-tourism-network.ch
swiss-tourism-network.ch

Die Community ist offen für alle im Schweizer Tourismus. Nach der Anmeldung auf Swiss-tourism-network.ch und einer kurzen Prüfung sind Mitglieder Teil der offenen Grundplattform und können weiteren thematischen, regionalen oder Branchen-Clustern beitreten. Initiiert und begleitet wird STN von Gutundgut (Rafael Enzler, Iljana Steinmann), Digital-tourism.ch (Oliver Tamas) und Mounteco (Ueli Hug).

Von der Praxis lernen

STN gliedert sich in diverse Cluster. Gerade für die Datenthematik ist das Cluster «Digital Marketing & E-Commerce» besonders relevant. Hier tauschen sich Fachleute zu Data & CRM, Buchungstechnologien, SEO/GEO/LLMO, künstlicher Intelligenz und Gästekarten aus – also zu genau jenen Feldern, in denen kleinere Destinationen laut Studie noch selten eigene Kompetenzen aufbauen. Wer kein eigenes Datenteam hat, greift so auf das Wissen der Community zu, statt jede Frage allein lösen oder für jede Herausforderung externe Unterstützung beiziehen zu müssen.

Konkret sind das Fragen, welche die ganze Branche beschäftigen: Wie wird ein Garni-Hotel beschrieben, damit internationale Gäste und KI-Agenten es korrekt einordnen? Wie gehen Destinationen mit Trends wie KI-Suche und KI-Agenten um? Bei all diesen Punkten hilft der Blick über die eigene Organisation hinaus: Wer eine Gästebefragung neu aufsetzt oder eine Buchungstechnologie ablöst, muss das Rad nicht neu erfinden, wenn andere ihre Erfahrungen teilen. Dieser Austausch findet auf STN nicht einmal jährlich an einem Event statt, sondern laufend.

Viel Wissen bleibt heute lokal. STN vernetzt es über Destinations- und Verbandsgrenzen hinweg.
Iljana Steinmann, Projektleiterin STN, Gutundgut

Ebenso zahlt das Cluster zu resilientem Tourismus auf datenbasierte Themen ein: Gästelenkung, Saisonverlängerung und Overtourism lassen sich nur mit belastbaren Zahlen steuern. Durch den Austausch darüber, wie andere ihre Mobilitäts- und Frequenzdaten in Massnahmen übersetzen, können die Tourismusorganisationen gemeinsam Konzepte entwickeln und voneinander profitieren.

Damit ergänzt STN Projekte wie NaDIT um eine Ebene, die sich schwer bauen lässt: den kontinuierlichen fachlichen Austausch über Verbands- und Destinationsgrenzen hinweg. Und das ist keine Theorie; im Destination Lab funktioniert der tägliche Austausch über Fachgruppen und Events rund um Themen von Tourismusorganisationen bereits. Dank der Community können sich die Mitglieder als Wissensquelle und aktive Player positionieren, Themen mitgestalten und sich direkt mit Fachpersonen vernetzen.

Qu’il s’agisse de la description d’un hôtel, d’un sentier de randonnée, d’une enquête auprès des visiteurs ou d’un paiement par carte: le secteur du tourisme génère chaque jour d’énormes volumes de données. Leur potentiel est considérable, mais ces données sont souvent stockées dans des systèmes différents et ne peuvent être échangées ou partagées que de manière limitée. L’Infrastructure nationale de données pour le tourisme (NaDIT) crée une base permettant de rendre les données touristiques plus accessibles, plus compréhensibles et plus exploitables. [RELATED]

Données touristiques diverses

Lorsqu’on parle de données touristiques, on pense souvent en premier lieu aux nuitées ou aux chiffres de réservation. En réalité, l’éventail s’étend bien au-delà. Pour le développement de l’Infrastructure nationale de données touristiques (NaDIT), une vue d’ensemble a donc d’abord été établie, classant les principaux types de données du point de vue des acteurs du tourisme. 

Il s’agit notamment de données relatives à l’offre, telles que les descriptions, les images, les prix ou les informations sur les événements, les hôtels et les restaurants. Les données géographiques, qui permettent de localiser les hôtels, les sites touristiques, les sentiers de randonnée ou les points de vue sur des cartes numériques, revêtent une importance tout aussi grande. A cela s’ajoutent les données sur le trafic et la mobilité, les données statistiques et scientifiques issues d’enquêtes auprès des visiteurs, ainsi que les indicateurs touristiques classiques. 

Les traces numériques jouent également un rôle de plus en plus important. Les données relatives au trafic web montrent, par exemple, par quels canaux les visiteurs découvrent les offres touristiques et comment ils naviguent sur les sites web. Parallèlement, chaque paiement, chaque réservation et chaque demande génère de nouveaux ensembles de données. Ceux-ci sont complétés par des contenus créés par les voyageurs eux-mêmes – des avis aux photos en passant par les publications sur les réseaux sociaux. Les données dites «contextuelles» jouent également un rôle important. Elles comprennent les données météorologiques et climatiques, ainsi que les taux de change, les évolutions économiques ou les informations sur les marchés d’origine des visiteurs. Les données relatives à la consommation d’énergie, aux eaux usées ou aux effets de valeur ajoutée du tourisme entrent également dans cette catégorie. 

Toutes les données ne peuvent pas être exploitées de la même manière 

La diversité des données explique pourquoi la mise en place d’une infrastructure nationale de données doit se faire progressivement. Toutes les données ne peuvent pas être intégrées dès le départ. Une partie des données est soumise à des dispositions en matière de protection des données. D’autres contiennent des informations commerciales sensibles, par exemple sur le chiffre d’affaires ou le comportement des clients, que les entreprises ne souhaitent pas partager. En parallèle, il existe des données à caractère informatif qui devraient être mises à disposition le plus largement possible. En effet, ce n’est que si les informations sur les offres touristiques peuvent être facilement échangées et traitées qu’elles pourront parvenir aux visiteurs sur les sites web, les applications ou, à l’avenir, via des applications d’IA.  

C’est précisément sur ce domaine que se concentre l’un des sous-projets de NaDIT. Les données relatives aux offres touristiques sont déjà échangées entre les destinations, les prestataires et les plateformes. Le véritable défi réside souvent dans les détails. On peut par exemple se demander si un hôtel «Garni» est perçu comme un Bed & Breakfast par les visiteurs américains. Ou comment désigner un «service de promenade de chiens» afin que les visiteurs internationaux et les systèmes puissent interpréter correctement cette prestation. 

Pour surmonter ces différences, NaDIT travaille avec Mycity à l’élaboration de normes communes, en collaboration avec les 13 membres du réseau Regional Tourism Alliance (RTA) ainsi que des partenaires technologiques tels que discover.swiss, TSO et EDSI-Tech. L’objectif est de rendre les informations touristiques compréhensibles et exploitables d’un système à l’autre. NaDIT s’inscrit dès lors dans la continuité d’efforts antérieurs menés dans le secteur du tourisme suisse.

Fusionner les sources de données 

Un autre projet de NaDIT a consisté à examiner comment différentes sources de données pouvaient être analysées conjointement. A cette fin, des données de transactions agrégées de Mastercard, des données de panel d’Intervista et des données agrégées de Swisscom ont été regroupées pour une période et une zone géographique limitées. Il est rapidement apparu à quel point la mise en relation de différents ensembles de données est complexe. Mastercard et Swisscom travaillent toutes deux avec des modèles de maillage spatial. Les zones sous-jacentes diffèrent toutefois et ne se recoupent pas parfaitement. Cela complique l’analyse conjointe. 

Les premiers résultats sont encourageants. Des cas d’application menés au Tessin et à l’occasion des Championnats du monde de VTT en Valais ont déjà permis de mettre en évidence des retombées touristiques. Pour la région de Monthey, par exemple, on a constaté une augmentation de la fréquentation touristique ainsi qu’une hausse de la consommation pendant la période des Championnats du monde. 

Le défi consiste moins à collecter de nouvelles données qu’à mieux relier entre elles les données existantes et à les rendre exploitables. NaDIT jette progressivement les bases qui permettront à l’avenir aux acteurs du tourisme d’accéder plus facilement aux informations pertinentes, d’échanger des données et de développer de nouvelles applications. Il reste encore beaucoup à faire. D’autant plus que les hôtes souhaitent de plus en plus disposer de données en temps réel, par exemple sur les temps d’attente aux remontées mécaniques ou sur l’état des pistes, des sentiers ou d’autres infrastructures.

Andreas Liebrich est professeur à la Haute école de Lucerne. Il dirige le sous-projet consacré à l’Infrastructure nationale de données touristiques (NaDIT) dans le cadre du projet Innosuisse Resilient Tourism (ResTO).
tourismdata.ch

Ob Hotelbeschreibung, Wanderweg, Gästebefragung oder Kartenzahlung: Im Tourismus entstehen täglich enorme Datenmengen. Ihr Potenzial ist gross, doch die Daten liegen oft in unterschiedlichen Systemen vor und lassen sich nur beschränkt austauschen oder gemeinsam nutzen. Mit der Nationalen Dateninfrastruktur Tourismus (NaDIT) entsteht deshalb eine Grundlage, um touristische Daten besser zugänglich, verständlicher und nutzbarer zu machen. [RELATED]

Die Vielfalt touristischer Daten

Wer von Tourismusdaten spricht, denkt häufig zuerst an Logiernächte oder Buchungszahlen. Tatsächlich reicht das Spektrum jedoch weit darüber hinaus. Für die Entwicklung der Nationalen Dateninfrastruktur Tourismus wurde deshalb zunächst eine Übersicht geschaffen, die die wichtigsten Datenarten aus Sicht der touristischen Akteure ordnet.

Dazu gehören Angebotsdaten wie Beschreibungen, Bilder, Preise oder Informationen zu Veranstaltungen, Hotels und Gastronomiebetrieben. Ebenso wichtig sind geografische Daten, die Hotels, Sehenswürdigkeiten, Wanderwege oder Aussichtspunkte auf digitalen Karten sichtbar machen. Hinzu kommen Verkehrs- und Mobilitätsdaten, statistische und wissenschaftliche Daten aus Gästebefragungen sowie klassische Tourismuskennzahlen.

Nur wenn Informationen einfach ausgetauscht und aufbereitet werden können, erreichen sie Gäste.

Auch digitale Spuren spielen eine immer grössere Rolle. Webtraffic-Daten zeigen beispielsweise, über welche Kanäle Gäste auf touristische Angebote aufmerksam werden und wie sie sich auf Websites bewegen. Gleichzeitig entstehen bei jeder Zahlung, jeder Buchung und jeder Anfrage neue Datensätze. Ergänzt werden diese durch Inhalte, die Reisende selbst erstellen – von Bewertungen über Fotos bis hin zu Beiträgen in sozialen Netzwerken.

Eine weitere wichtige Rolle spielen sogenannte Umfelddaten. Dazu zählen Wetter- und Klimadaten ebenso wie Wechselkurse, wirtschaftliche Entwicklungen oder Informationen zu den Herkunftsmärkten der Gäste. Auch Daten zu Energieverbrauch, Abwasser oder touristischen Wertschöpfungseffekten gehören in diese Kategorie.

Nicht alle Daten lassen sich gleich nutzen

Die Vielfalt der Daten macht deutlich, weshalb der Aufbau einer nationalen Dateninfrastruktur schrittweise erfolgen muss. Nicht alle Daten können von Beginn an einbezogen werden. Ein Teil der Daten unterliegt datenschutzrechtlichen Vorgaben. Andere enthalten sensible Geschäftsinformationen, etwa zu Umsätzen oder zum Kundenverhalten, die Unternehmen nicht teilen möchten. Gleichzeitig gibt es Daten mit Informationscharakter, die möglichst breit verfügbar sein sollten. Denn nur wenn Informationen zu touristischen Angeboten einfach ausgetauscht und aufbereitet werden können, erreichen sie Gäste auf Websites, Apps oder künftig auch über KI-Anwendungen.

Gemeinsame Standards als Voraussetzung

Genau auf diesen Bereich konzentriert sich eines der NaDIT-Teilprojekte. Daten zu touristischen Angeboten werden bereits heute zwischen Destinationen, Leistungsträgern und Plattformen ausgetauscht. Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch oft in den Details.

So stellt sich beispielsweise die Frage, ob ein Garni-Hotel für amerikanische Gäste als Bed & Breakfast verstanden wird. Oder wie ein Angebot wie ein «Gassi-Service» bezeichnet werden muss, damit internationale Gäste und Systeme die Leistung korrekt interpretieren können. Um solche Unterschiede zu überwinden, arbeitet NaDIT mit allen 13 Mitgliedern der RTA sowie Technologiepartnern wie Discover.swiss, TSO und EDSI-Tech mit Mycity an gemeinsamen Standards. Ziel ist es, touristische Informationen systemübergreifend verständlich und nutzbar zu machen. Dabei knüpft NaDIT an frühere Bestrebungen im Schweizer Tourismus an. Bereits Initiativen wie «Tourismusdatenlandschaft Schweiz» haben sich mit den fragmentierten Tourismusdaten in der Schweiz beschäftigt. Mit NaDIT wird dieser Ansatz nun auf Ebene einer nationalen Dateninfrastruktur weitergeführt.

Datenquellen zusammenführen

Ein weiteres NaDIT-Projekt untersuchte, wie unterschiedliche Datenquellen gemeinsam ausgewertet werden können. Dazu wurden aggregierte Transaktionsdaten von Mastercard, Paneldaten von Intervista und aggregierte Daten von Swisscom für einen begrenzten Zeitraum und ein begrenztes Gebiet zusammengeführt.

Dabei zeigte sich rasch, wie anspruchsvoll die Verknüpfung verschiedener Datensätze ist. Sowohl Mastercard als auch Swisscom arbeiten mit räumlichen Rastermodellen. Die zugrunde liegenden Flächen unterscheiden sich jedoch und überlappen sich nicht. Dadurch wird die gemeinsame Auswertung erschwert. Trotz dieser Herausforderungen konnten erste Erkenntnisse gewonnen werden. Im Rahmen von Anwendungsfällen im Tessin und rund um die Mountainbike-Weltmeisterschaft im Wallis liessen sich touristische Effekte sichtbar machen. Die Region Monthey verzeichnete während der WM-Periode beispielsweise ein höheres Tourismusaufkommen und einen gesteigerten Konsum.

Grundlage für künftige Innovationen

Die Herausforderung besteht weniger darin, neue Daten zu erheben, sondern bestehende Daten besser miteinander zu verknüpfen und nutzbar zu machen. Mit NaDIT entsteht schrittweise die Grundlage dafür, dass touristische Akteure künftig einfacher auf relevante Informationen zugreifen, Daten austauschen und neue Anwendungen entwickeln können. Es bleibt noch viel zu tun. Dies nicht zuletzt, weil Gäste immer mehr Livedaten beispielsweise zu Wartezeiten vor Bergbahnen oder zu Zuständen von Pisten, Trails oder ähnlichem möchten.

Andreas Liebrich ist Professor an der Hochschule Luzern – Wirtschaft. Er leitet das Subprojekt zur Nationalen Dateninfrastruktur (NaDIT) im Rahmen des Innosuisse-Projekts Resilient Tourism (ResTO).

Die Hotellerie steht heute unter zunehmendem Wettbewerbsdruck. Steigende Kosten, volatile Nachfrage und ein sich schnell wandelndes Buchungsverhalten erfordern fundierte und schnelle Entscheidungen. Dabei gewinnen Daten zunehmend an Bedeutung: Entscheidungen basieren nicht mehr primär auf Erfahrung oder Bauchgefühl, sondern auf messbaren Marktdaten. [RELATED]

Ein zentrales Instrument dafür ist STR Benchmarking. Es ermöglicht Hotels, ihre eigene Performance mit einer definierten Wettbewerbsgruppe zu vergleichen. Doch wie funktioniert dieses System – und welchen praktischen Nutzen bietet es insbesondere kleineren Betrieben?

Der Vergleich macht den Unterschied

STR (Teil der CoStar-Gruppe) stellt der Hotellerie standardisierte Benchmark-Daten zur Verfügung. Jedes teilnehmende Hotel vergleicht seine eigene Performance mit einer selbst definierten Wettbewerbsgruppe, dem sogenannten Competitive Set (Compset). Im Zentrum stehen drei Kennzahlen: die Belegungsrate (Occupancy), der durchschnittliche Zimmerpreis (ADR) und der Umsatz pro verfügbarem Zimmer (RevPAR). Erst der Vergleich mit dem Markt zeigt, wie sich ein Hotel tatsächlich entwickelt.

Die teilnehmenden Hotels liefern ihre Performancedaten regelmässig, beispielsweise direkt aus dem Property-Management-System. Diese werden anonymisiert und aggregiert ausgewertet. Einzelne Betriebe lassen sich dabei nicht identifizieren. Im Gegenzug erhalten die Hotels Zugriff auf konsolidierte Marktdaten. Je mehr Betriebe teilnehmen, desto aussagekräftiger werden die Vergleichswerte.

Zahlen brauchen den richtigen Kontext

Der eigentliche Mehrwert entsteht nicht durch die Daten selbst, sondern durch ihre Interpretation. Benchmarking hilft Hotels, einzuordnen, ob das eigene Preisniveau über oder unter dem Markt liegt, ob Marktanteile gewonnen oder verloren werden und ob ein Nachfragerückgang hausintern oder Ausdruck einer allgemeinen Marktentwicklung ist.

Vom Benchmark zur Entscheidung

Benchmarking liefert nicht nur Kennzahlen, sondern unterstützt Hotels bei operativen und strategischen Entscheidungen.

1. Preisstrategie optimieren: Der Vergleich von ADR und RevPAR zeigt, ob Preise zu tief angesetzt sind und Umsatzpotenzial ungenutzt bleibt oder ob ein hohes Preisniveau Nachfrage kostet.

2. Nachfrage verstehen: Benchmark-Daten helfen, zu beurteilen, ob eine Entwicklung nur das eigene Hotel betrifft oder den gesamten Markt.

3. Massnahmen bewerten: Nach Renovierungen, Marketingkampagnen oder neuen Vertriebskanälen lässt sich objektiv beurteilen, ob sich die Performance tatsächlich verbessert hat oder lediglich im Vergleich zum Vorjahr.

4. Budget und Forecasting: Historische Benchmark-Daten bilden eine fundierte Grundlage für Budgetplanung und Forecasts im Revenue-Management.

Kennzahlen im Zusammenhang betrachten

Ein häufiger Fehler besteht darin, Kennzahlen isoliert zu betrachten. Eine hohe Auslastung ist nicht automatisch profitabel, ein hoher Zimmerpreis kann Nachfrage kosten. Der RevPAR verbindet beide Perspektiven. Ergänzend liefern Indizes wie MPI, ARI oder RGI Hinweise darauf, ob sich ein Hotel über oder unter dem Marktniveau entwickelt.

Ebenso entscheidend ist die Wahl des Competitive Set. Aussagekräftige Benchmarks entstehen nur dann, wenn sich Hotels mit Betrieben vergleichen, die hinsichtlich Lage, Preisniveau und Zielgruppe tatsächlich vergleichbar sind.

Mehr als Revenue-Management

STR Benchmarking wird häufig im Revenue-Management eingesetzt. In der Praxis geht der Nutzen jedoch deutlich weiter. Sales und Marketing erkennen Marktanteile und Segmentverschiebungen, der operative Betrieb kann Kapazitäten und Ressourcen besser planen und Eigentümer oder Investoren erhalten eine objektivere Grundlage für die Beurteilung der wirtschaftlichen Entwicklung eines Hotels. Benchmark-Daten schaffen damit eine gemeinsame Entscheidungsbasis über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg.

Fazit

Datenbasierte Entscheidungen gehören heute zum Hotelalltag. STR Benchmarking ermöglicht es Hotels, ihre Performance objektiv einzuordnen und Entwicklungen im Markt besser zu verstehen. Unabhängig von der Betriebsgrösse erhalten Betriebe damit eine fundierte Grundlage für operative und strategische Entscheidungen. Entscheidend bleibt jedoch die Anwendung in der Praxis: Daten entfalten ihren Nutzen erst dann, wenn sie richtig interpretiert und in konkrete Massnahmen übersetzt werden.

Benchmarking für HotellerieSuisse-Mitglieder

HotellerieSuisse unterstützt seine Hotel-Mitglieder mit verschiedenen Benchmarking-Angeboten. Der STR Benchmark ermöglicht den Vergleich der eigenen Marktperformance anhand von Kennzahlen wie Auslastung, ADR und RevPAR. Für Hotel-Mitglieder ist die Nutzung kostenlos. Ergänzend bietet das Hotel-Benchmark-Portal anonymisierte betriebswirtschaftliche Vergleiche und unterstützt Hotels bei der Standortbestimmung und der Unternehmensentwicklung.

Mehr erfahren

L’hôtellerie est aujourd’hui soumise à une pression concurrentielle croissante. La hausse des coûts, la volatilité de la demande et l’évolution rapide des comportements de réservation exigent des décisions rapides et éclairées. Dans ce contexte, les données prennent de plus en plus d’importance: les décisions ne reposent plus principalement sur l’expérience ou l’intuition, mais sur des données de marché mesurables. [RELATED]

Le benchmarking STR constitue un outil essentiel à cet égard. Il permet aux hôtels de comparer leurs propres performances à celles d’un groupe de concurrents défini. Mais comment ce système fonctionne-t-il et quels avantages concrets offre-t-il, en particulier aux petits établissements? 

La comparaison fait la différence 

STR (filiale de CoStar) met à disposition du secteur hôtelier des données comparatives standardisées. Chaque hôtel participant compare ses propres performances à celles d’un groupe de concurrents qu’il définit lui-même, appelé «Competitive Set» (Compset). Trois indicateurs clés sont au cœur de cette analyse: le taux d’occupation (Occupancy), le prix moyen par chambre (ADR) et le revenu par chambre disponible (RevPAR). Seule la comparaison avec le marché permet de voir comment un hôtel évolue réellement.  Les hôtels participants fournissent régulièrement leurs données de performance, par exemple directement depuis leur système de gestion immobilière. Celles-ci sont anonymisées et analysées de manière agrégée. Les établissements individuels restent impossibles à identifier. En contrepartie, les hôtels ont accès à des données de marché consolidées. Plus le nombre d’établissements participants est élevé, plus les valeurs comparatives sont pertinentes. 

Les chiffres ont besoin d’un bon contexte 

La véritable valeur ajoutée ne provient pas des données elles-mêmes, mais de leur interprétation. L’analyse comparative aide les hôtels à déterminer si leur niveau de prix est supérieur, inférieur ou conforme au marché, s’ils gagnent ou perdent des parts de marché, et si le recul de la demande est d’origine interne ou s’inscrit dans une tendance générale du marché. 

De l’analyse comparative à la décision 

L’analyse comparative ne se contente pas de fournir des indicateurs, elle aide également les hôtels à prendre des décisions opérationnelles et stratégiques. 

1. Optimiser la stratégie tarifaire: la comparaison de l’ADR et du RevPAR permet de déterminer si les prix sont fixés trop bas et si un potentiel de chiffre d’affaires reste inexploité, ou si un niveau de prix élevé fait baisser la demande. 

2. Comprendre la demande: les données de benchmarking aident à déterminer si une tendance concerne uniquement votre hôtel ou l’ensemble du marché. 

3. Évaluer les mesures: après des travaux de rénovation, des campagnes marketing ou la mise en place de nouveaux canaux de distribution, il est possible d’évaluer objectivement si les performances se sont réellement améliorées ou si cette amélioration est simplement due à la comparaison avec l’année précédente.

4. Budget et prévisions: les données de référence historiques constituent une base solide pour la planification budgétaire et les prévisions en matière de gestion des revenus.

Considérer les indicateurs dans leur contexte 

Une erreur courante consiste à considérer les indicateurs de manière isolée. Un taux d’occupation élevé n’est pas automatiquement synonyme de rentabilité, et un prix par chambre élevé peut faire baisser la demande. Le RevPAR combine ces deux perspectives. De plus, des indices tels que le MPI (Market Penetration Index), l’ARI (Average Rate Index) ou le RGI (Revenue Generation Index) indiquent si un hôtel se situe au-dessus ou en dessous du niveau du marché. Le choix de l’échantillon de référence est tout aussi déterminant. Des repères pertinents ne peuvent être établis que si les hôtels se comparent à des établissements réellement comparables en termes d’emplacement, de niveau de prix et de clientèle cible. 

Au-delà du chiffre d’affaires 

L’analyse comparative STR est souvent utilisée dans la gestion des revenus. Dans la pratique, cependant, son utilité va bien au-delà. Les services commerciaux et marketing identifient les parts de marché et les évolutions des segments, la direction opérationnelle peut mieux planifier les capacités et les ressources, et les propriétaires ou investisseurs disposent d’une base plus objective pour évaluer la performance économique d’un hôtel. Les données de référence créent ainsi une base décisionnelle commune à l’échelle de l’entreprise.

Les décisions fondées sur les données font aujourd’hui partie du quotidien des hôtels. Le benchmarking STR permet aux hôtels d’évaluer objectivement leurs performances et de mieux comprendre les évolutions du marché. Quelle que soit leur taille, les établissements disposent d’une base solide pour prendre des décisions opérationnelles et stratégiques. L’application pratique reste toutefois déterminante: les données ne déploient leur utilité que lorsqu’elles sont correctement interprétées et traduites en mesures concrètes.

Analyse comparative pour les membres d’HotellerieSuisse

HotellerieSuisse soutient ses hôtels membres grâce à différentes offres d’analyse comparative. Le benchmark STR permet de comparer les performances de chaque établissement sur le marché à l’aide d’indicateurs tels que le taux d’occupation, l’ADR et le RevPAR. Son utilisation est gratuite pour les hôtels membres. En complément, le portail d’analyse comparative hôtelière propose des comparaisons économiques anonymisées et aide les hôtels à faire le point sur leur situation et à développer leur activité.

​Benchmark STR