Lexikon · Hotellerie
Belegungsprognose im Hotel: Aufbau und Treffsicherheit
Die Belegungsprognose schätzt die Zimmernächte eines künftigen Zeitraums: aktueller Bestand auf den Büchern plus erwarteter Buchungseingang, abzüglich erwarteter Stornierungen und Nichtanreisen. Sie steuert Personaleinsatz, Einkauf und Preisentscheidungen zugleich. Realistisch ist auf 30 Tage eine Abweichung von 8 bis 12 Prozent; wer engere Zusagen macht, verwechselt Prognose mit Planung.
Die Formel
Prognose Zimmernächte = Bestand + erwarteter Pick-up − erwartete Stornos
Belegungsprognose % = Prognose Zimmernächte ÷ verfügbare Zimmernächte × 100
Ihre Belegungsprognose
Werte für den Prognosezeitraum eintragen, nicht für den laufenden Monat.
Einordnung: ab 75 Prozent prognostizierter Belegung tragfähig · 60 bis 75 Prozent mittel · darunter schwach. Mit den Startwerten: 900 Zimmernächte Bestand plus 350 erwarteter Pick-up abzüglich 90 erwarteter Stornos ergeben 1.160 Zimmernächte und bei 1.860 verfügbaren rund 62,4 Prozent.
Die meisten Häuser, in die wir kommen, haben eine Prognose — sie besteht aus dem Bestand auf den Büchern und einem Bauchgefühl. Das Ergebnis ist regelmäßig zu niedrig, weil der noch ausstehende Buchungseingang fehlt, und die Folge sind unterbesetzte Wochenenden. Wir bauen deshalb zuerst die Pick-up-Erfahrungswerte je Wochentag auf und erst danach die Prognose. In dieser Reihenfolge braucht es kein System, sondern eine gepflegte Tabelle.
Eine belastbare Belegungsprognose entsteht aus Buchungsvorlauf, Segment und Vorjahr — nicht aus dem Bauch. Sie ist die Grundlage für Sichtbarkeit und Direktvertrieb.
Realistische Treffsicherheit je Horizont
| Prognosehorizont | übliche Abweichung | wofür der Horizont gebraucht wird |
|---|---|---|
| 3 Tage | ± 2–3 % | Schichtbesetzung, Frühstücksmenge |
| 14 Tage | ± 5–8 % | Dienstplan und Bestellungen |
| 30 Tage | ± 8–12 % | Preisschritte und Restriktionen |
| 90 Tage | ± 15–25 % | Budgetkontrolle, keine Einzelentscheidung |
Erfahrungswerte aus der Revenue-Management-Praxis für Häuser mit gepflegter Historie. Ohne zwölf Monate Vergleichsdaten liegen die Abweichungen deutlich höher; Saisonbetriebe und Messemärkte streuen zusätzlich.
Häufige Fragen und unsere persönlichen Erfahrungen zu Belegungsprognose
Woher kommt der erwartete Pick-up in der Rechnung?
Aus dem eigenen Buchungsverlauf. Für jeden Wochentag und jedes Zeitfenster vor Anreise lässt sich aus der Historie ablesen, wie viele Zimmernächte üblicherweise noch hereinkommen. Diese Erfahrungswerte werden auf den aktuellen Bestand aufgeschlagen. Wer stattdessen schätzt oder mit einem pauschalen Zuschlag arbeitet, erzeugt eine Prognose, die in starken Wochen zu niedrig und in schwachen zu hoch liegt — also genau dann falsch, wenn sie gebraucht wird.
Welcher Horizont eignet sich für welche Entscheidung?
Die 14-Tage-Prognose trägt Personal- und Einkaufsplanung, weil Dienstpläne und Bestellungen in diesem Fenster festgezurrt werden und eine Abweichung von 5 bis 8 Prozent verkraftbar ist. Preisentscheidungen brauchen den Horizont von 30 bis 60 Tagen, weil Restriktionen und Ratenstaffeln früher wirken müssen. Der 90-Tage-Wert dient allein der Budgetkontrolle — auf ihm eine einzelne Preisentscheidung aufzubauen, ist bei 15 bis 25 Prozent Abweichung nicht vertretbar.
Welche Abweichung macht die Prognose unbrauchbar?
Wenn sie auf 14 Tage dauerhaft mehr als 10 Prozent danebenliegt oder wenn die Abweichung immer in dieselbe Richtung zeigt. Ein systematischer Fehler ist wertvoller als ein zufälliger, weil er sich korrigieren lässt: Meist stecken zu optimistisch angesetzte Gruppenabrufe dahinter oder eine No-Show-Quote, die nie abgezogen wird. Die Prüfung beginnt deshalb bei den Gruppen und bei den Nichtanreisen, nicht beim Einzelgeschäft.
Wie werden Gruppen in der Prognose behandelt?
Getrennt vom Einzelgeschäft und mit einem Abschlag. Abgerufene Kontingente fallen erfahrungsgemäß zu 5 bis 20 Prozent vor Anreise weg, bei Gruppen ohne verbindliche Namensliste eher am oberen Rand. Wer den vollen Abruf in die Prognose stellt, plant Personal und Frühstück für Gäste, die nicht kommen. Sauber ist ein hausindividueller Ausfallfaktor, der aus den eigenen Gruppen der vergangenen zwölf Monate abgeleitet wird.
Verwandte Begriffe
Wenn die Zahl nicht stimmt
Der Wert liegt im mittleren Bereich. Lohnend ist der Blick auf einzelne Anreisetage statt auf den Zeitraumschnitt.
