SAS meets Web-App: Das Planungstool der DER Touristik

DER Touristik setzt auf webbasiertes Planungstool mit Forecasting von SAS. Das Projekt wurde gemeinsam mit dem SAS Global Technology Partner Boemska entwickelt

Eine valide Planung ist das A und O in der Wirtschaft – erst recht in einer volatilen Branche wie dem Tourismus. Die Kalkulation von Gästen, Umsatz und Deckungsbeitrag im Vorfeld ist komplex und aufwendig, wenn sie manuell durchgeführt wird, und Restunsicherheiten bleiben. Die DER Touristik Group hat sich in den vergangenen Jahren zu einem führenden paneuropäischen Reisekonzern entwickelt – entsprechend sind auch die Anforderungen an das Forecasting gestiegen. Die Einführung eines individuellen webbasierten Planungstools soll dabei helfen, die Prozesse zu vereinfachen – und präzisere Prognosekennzahlen liefern. Das Projekt wurde bei DER Touristik Deutschland gestartet.

Bisher nutzte DER Touristik im Planungsprozess herkömmliche Spreadsheets. Prognosezahlen wurden auf der Grundlage einer einfachen mathematischen Hochrechnung gebildet und anhand von Erfahrungswerten gegebenenfalls angepasst. Konkret hieß das: rudimentäre manuelle Hochrechnungen auf Basis von drei bis vier Wochen alten Exceltabellen. Die Folge davon waren sehr große Plan-Ist-Abweichungen am Ende der Saison. Um mehr Planungssicherheit zu schaffen, wollte man diesen Prozess vereinheitlichen, konsolidieren und das Forecasting mit einem zentralen Planungstool auf eine solide Basis stellen.

Die Lösung: Das Projekt „Plato“

SAS für das Forecasting mit ins Boot zu holen, war eine naheliegende Entscheidung: DER Touristik arbeitet seit Jahrzehnten mit SAS. Das Unternehmen hat mit SAS seine komplette BI-Landschaft aufgebaut und hat als „Early Adopter“ die Vorteile von SAS Visual Analytics getestet. Inzwischen setzt DER Touristik auf SAS Viya, eine skalierbare, offene Plattform für KI, Analytics und Datenmanagement. Historische Daten sowie Ist-Werte, auf die die Webapplikation zugreift, stammen aus dem Data Warehouse der SAS Grid-Umgebung.

„Ein bunt zusammengewürfeltes Team, das aber im Projektbetrieb mit regelmäßigen Meetings und Abstimmungsprozessen wunderbar funktioniert hat“, erinnert sich Großmann. Agilität war ein besonders wichtiger Aspekt, denn erst im Laufe des Projektes hatten sich weitere Anforderungen ergeben, die in der ursprünglichen Spezifikation noch gar nicht festgelegt worden waren.

Start mit einer „Trockenübung“

Um beurteilen zu können, inwieweit eine analytische Lösung bei der Planung helfen kann, hatte DER Touristik das abgelaufene Touristikjahr erneut prognostizieren lassen – und die Ergebnisse der damaligen Einschätzung der Planer gegenübergestellt. Resultat: SAS Visual Forecasting hat auf Anhieb präzisere Prognosen errechnet, mit einer Abweichung von lediglich drei Prozent gegenüber den tatsächlichen Buchungsergebnissen. Prognosen mit der herkömmlichen Methode lagen bei einer Abweichung von 25 bis 20 Prozent (nach Korrektur). „Das sorgte ganz schön für Aufsehen in der Fachabteilung“, kommentiert Großmann das Ergebnis. Die Entwicklung und Implementierung der Webanwendung gingen danach relativ schnell vonstatten: In weniger als einem Jahr verzeichnete DER Touristik schon erste Ergebnisse. Inzwischen vereinfacht Plato viele Prozesse von der Datenintegration bis hin zum Updatezyklus.

Schneller Überblick für die Planung

Entscheidende Kennzahlen für die touristische Planung sind Gästezahlen, Umsatz und Deckungsbeitrag. Prognosen werden auf der Basis historischer Buchungsdaten der vergangenen drei Jahre erstellt. Eine grafische Darstellung der wichtigsten Kennzahlen in Diagrammen gibt dem Planer sofort einen Überblick, wie sich die eingegebenen Werte auswirken.

Mit Plato und SAS hat DER Touristik seinen Planungsprozess signifikant vereinfacht und erhält präzisere Prognosen. Über das Tool werden aktuelle Informationen zentral bereitgestellt. Die Qualität der Daten steigt, weil sie direkt eingegeben werden und keine Konsolidierung notwendig ist.

Inzwischen nutzen fast 80 Anwender das Tool, die Mehrheit aus den Fachbereichen und dem Management. Über die Nutzeroberfläche hat jeder SAS Anwender Zugriff auf die Daten. Dabei gibt es auch in der Anwendung selbst eine Rechtevergabe, wer welche Informationen einsehen und bearbeiten darf.

Abbildung branchenspezifischer Anforderungen

Eine Besonderheit bei der touristischen Planung ist die Berücksichtigung der Ferien. Quellmärkte für DER Touristik sind Deutschland, Österreich und die Schweiz – und in diesen Ländern gibt es sehr große Variationen in den Ferienterminen. Dazu kommt, dass es unterschiedliche Auswirkungen auf die Buchungen hat, ob in einem Zeitraum Nordrhein-Westfalen als bevölkerungsreichstes Bundesland in Deutschland Ferien hat – oder das kleine Bremen. Eine Metrik, die das numerisch abbildet, ist der Ferienindex, der transformiert in das Forecasting-Modell einfließt.

Als einen der Hauptvorteile des Planungstools nennt Großmann die automatisierte Disaggregation (Verteilung) der Planwerte. Diese hilft, die Saisonwerte automatisch auf Monate herunterzurechnen, denn nur so ist ein Tracking möglich, ob die Prognose richtig liegt. Vor Einführung des Tools hat das Controlling viel Zeit aufwenden müssen, um diese Umrechnung manuell vorzunehmen. „Eine Kollegin war damit zwei Wochen pro Saison voll beschäftigt“, sagt Großmann.

Planung in wechselhaften Zeiten

Tourismus ist eine sehr instabile Branche, denn er unterliegt immer wieder Ereignissen wie Naturkatastrophen oder politischen Unruhen, die sich nicht vorhersagen lassen – auch in Zeiten ohne Pandemie. Forecast-Modelle seien in einer Krisensituation lediglich bedingt aussagekräftig, so Großmann. Wichtig sei, dass man Modelle habe, die sich schnell nachbessern und an Veränderungen anpassen ließen.

Ein wichtiger Aspekt im Hinblick auf die grundsätzlich schwierige Berechenbarkeit ist auch eine höhere Frequenz der Vorhersagen, die nun dank des geringeren Aufwands möglich ist. Bisher erstellte DER Touristik drei Mal pro Saison Forecasts: im Vorfeld die vorsaisonale Planung, in der das Budget festgelegt wird, und im Laufe der Saison noch zwei Forecasts, in denen die bisherigen Planzahlen auf das Saisonende hochgerechnet werden. Inzwischen werden die Daten in der Regel einmal monatlich mit Vorschlagswerten aus SAS Visual Forecasting angereichert. Somit ist eine sukzessive Anpassung der Forecast-Werte – und damit eine zuverlässigere Planung – möglich. „Wir haben jetzt ein Ergebnis, das sich wirklich sehen lassen kann“, fasst Großmann abschließend zusammen.