Die effiziente Nutzung beschränkter Kapazitäten (z.B. Flugzeugplätze, Hotelzimmer) erweist sich für Anbieter als kritischer Erfolgsfaktor. Zur Steuerung der Buchungsanfragen wird daher Revenue Management angewandt. Um langfristig profitable Kundenbeziehungen aufzubauen, sollten auch kundenwertbezogene Informationen (den langfristigen Wert des Kunden für den Anbieter repräsentierend) einbezogen werden. In der Folge sieht sich der Anbieter vielen Unsicherheiten gegenüber. Da die Berücksichtigung von Unsicherheiten die Effizienz der Steuerungsentscheidungen und damit die Erlöshöhe beeinflusst, widmet sich die Dissertation zunächst der Analyse und Systematisierung der unsicherheitsbasierten Problemfelder und nachfolgend der Erweiterung traditioneller Steuerungsmethoden, die in Simulationsstudien evaluiert werden. Die Intention des Beitrags ist es, das Forschungsvorhaben in seiner Zielstellung und Methodologie nachvollziehbar darzulegen.

Das kundenzentrierte Revenue Management als Verbindung der beiden Forschungsdomänen der Kapazitätssteuerung und des Kundenbeziehungsmanagements kann dazu beitragen, wertvolle Kunden auch vor dem Hintergrund begrenzter Kapazitätsressourcen an den Anbieter (wie Airlines, Hotels oder Fertigungsunternehmen) zu binden. Da hierbei gewisse Unsicherheiten auftreten, die in der Folge die Güte der Steuerungsentscheidungen beeinflussen und damit auch Erlösrelevanz besitzen, und diese bisher nur unzureichend beleuchtet wurden, ist eine umfassende Unsicherheitsanalyse vorangetrieben worden. Nach Darlegung des aufgrund der Heterogenität nötigen Begriffsverständnisses zur Unsicherheit sind die unsicheren Situationen im Anwendungskontext mit Hilfe eines konzeptionellen Bezugsrahmens einer detaillierten Charakterisierung und Bewertung unterzogen worden. Unterstützt durch die Erkenntnisse einer systematischen Literaturanalyse wurden dafür elf Problemfelder (mit insgesamt 36 Teilaspekten) herausgearbeitet. Die vorliegende Systematisierung kann Revenue Manager dabei unterstützen, das eigene Unternehmen in das Spannungsgefüge einzuordnen, anhand der anbieterspezifischen Merkmalsausprägungen der Dimensionen und Umfeldfaktoren einen Überblick über die vorherrschende Unsicherheitsproblematik zu gewinnen und zudem Rückschlüsse über den vorliegenden Grad des Unsicherheitsausmaßes vornehmen zu können.

Die effiziente Nutzung beschränkter Kapazitäten (z.B. Flugzeugplätze, Hotelzimmer) erweist sich für Anbieter als kritischer Erfolgsfaktor. Zur Steuerung der Buchungsanfragen wird daher Revenue Management angewandt. Um langfristig profitable Kundenbeziehungen aufzubauen, sollten auch kundenwertbezogene Informationen (den langfristigen Wert des Kunden für den Anbieter repräsentierend) einbezogen werden. In der Folge sieht sich der Anbieter vielen Unsicherheiten gegenüber. Da die Berücksichtigung von Unsicherheiten die Effizienz der Steuerungsentscheidungen und damit die Erlöshöhe beeinflusst, widmet sich die Dissertation zunächst der Analyse und Systematisierung der unsicherheitsbasierten Problemfelder und nachfolgend der Erweiterung traditioneller Steuerungsmethoden, die in Simulationsstudien evaluiert werden. Die Intention des Beitrags ist es, das Forschungsvorhaben in seiner Zielstellung und Methodologie nachvollziehbar darzulegen.

Das kundenzentrierte Revenue Management als Verbindung der beiden Forschungsdomänen der Kapazitätssteuerung und des Kundenbeziehungsmanagements kann dazu beitragen, wertvolle Kunden auch vor dem Hintergrund begrenzter Kapazitätsressourcen an den Anbieter (wie Airlines, Hotels oder Fertigungsunternehmen) zu binden. Da hierbei gewisse Unsicherheiten auftreten, die in der Folge die Güte der Steuerungsentscheidungen beeinflussen und damit auch Erlösrelevanz besitzen, und diese bisher nur unzureichend beleuchtet wurden, ist eine umfassende Unsicherheitsanalyse vorangetrieben worden. Nach Darlegung des aufgrund der Heterogenität nötigen Begriffsverständnisses zur Unsicherheit sind die unsicheren Situationen im Anwendungskontext mit Hilfe eines konzeptionellen Bezugsrahmens einer detaillierten Charakterisierung und Bewertung unterzogen worden. Unterstützt durch die Erkenntnisse einer systematischen Literaturanalyse wurden dafür elf Problemfelder (mit insgesamt 36 Teilaspekten) herausgearbeitet. Die vorliegende Systematisierung kann Revenue Manager dabei unterstützen, das eigene Unternehmen in das Spannungsgefüge einzuordnen, anhand der anbieterspezifischen Merkmalsausprägungen der Dimensionen und Umfeldfaktoren einen Überblick über die vorherrschende Unsicherheitsproblematik zu gewinnen und zudem Rückschlüsse über den vorliegenden Grad des Unsicherheitsausmaßes vornehmen zu können.:1 Einführung 1.1 Motivation und Problemstellung 1.2 Forschungsdesign 2 Grundlagen kundenzentrierten Revenue Managements 3 Grundlagen der Unsicherheitsproblematik 3.1 Erste Annäherung zur Unsicherheitsproblematik 3.2 Beweggründe zur Unsicherheitsauseinandersetzung 3.3 Abgrenzung des Unsicherheitsbegriffs 3.4 Typologie der Unsicherheit 3.5 Arbeitsdefinition der Unsicherheit 3.6 Generelle Positionierungen 4 Konzeptioneller Bezugsrahmen zur Systematisierung 4.1 Forschungsinstrument 4.2 Literaturanalyse 4.2.1 Planung 4.2.2 Literatursuche 4.2.3 Beitragsanalyse 4.2.4 Synthese und Präsentation 4.3 Dimensionen 4.3.1 Aufgabenbezug 4.3.2 Problemart 4.3.3 Informationsbedarf 4.3.4 Informationsoperation 4.3.5 Unsicherheitsursachen 4.4 Detaillierung des Bezugsrahmens 5 Erfolgsgrößenbezogene Unsicherheiten 5.1 Zielgrößen zur Kundenbewertung 5.1.1 Sachdimension 5.1.2 Zeitdimension 5.1.3 Objektdimension 5.1.4 Kundensegmentbildung 5.2 Präferenzrelationen 5.2.1 Höhenpräferenz 5.2.2 Risikopräferenz 6 Revenue-Management-systembezogene Unsicherheiten 6.1 Kapazitätscharakteristik 6.1.1 Umfang der Kapazität 6.1.2 Flexibilität der Kapazitätsnutzung 6.2 Leistungscharakteristik 6.2.1 Reservierbarkeit des Angebots 6.2.2 Repetivität des Angebotszyklus 6.2.3 Erlöse der Angebote 6.2.4 Angebotsbeschreibung 6.3 Datenbasis 6.3.1 Selektion der Informationen 6.3.2 Anreicherung / Data-Matching 6.3.3 Umgang mit falschen und fehlenden Informationen 6.3.4 Diskretisierung 6.3.5 Aktualisierung der Informationen 6.4 Optimierung 6.4.1 Komplexität der Optimierung 6.4.2 Entwicklungsprozess von Optimierungsmodellen 6.5 Kundenklassifikation 7 Revenue-Management-umfeldbezogene Unsicherheiten 7.1 Modellierung des Kundenverhaltens 7.1.1 Ankunft der Anfragen 7.1.2 Abhängigkeit der Nachfrage 7.1.3 Gruppenbuchungen 7.1.4 Strategisches Kundenverhalten 7.2 Interaktionsprozess und Informationszugang 7.2.1 Entscheidungszeitpunkt 7.2.2 Verbindlichkeit 7.2.3 Kundenidentifikation und Kundenhistorie 7.3 Nachfrageprognose 7.3.1 Prognosegrundlage 7.3.2 Nachfrageschwankungen 7.3.3 Art der Prognosedurchführung 7.3.4 Prognosehorizont 7.4 Wirkung der Kapazitätssteuerungsmaßnahmen des Anbieters 7.4.1 Loyalitätswirkung der Steuerungsentscheidung 7.4.2 Reaktivität des Wettbewerbs 7.4.3 Nichtinanspruchnahme der Leistung durch Kunden 7.4.4 Folgen der Leistungsverwehrung (insbesondere im Rahmen der Überbuchung) 7.4.5 Katalysatorwirkung von Umfeldfaktoren 8 Aktualisierung Bezugsrahmen 9 Zusammenfassung, Diskussion und Ausblick Literaturverzeichnis Anhang