Der Preisalgorithmus von happyhotel wird genau für dein Hotel eingerichtet und während des Onboardings individuell an deine Bedürfnisse angepasst. Mit Hilfe von Machine-Learning (ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz) wird eine Prognose für den RevPAR erstellt, die als Indikator für die Nachfrage verwendet wird. Der prognostizierte RevPAR dient anschließend dazu, über eine Funktion einen Preis zu bestimmen. Die Datengrundlage bilden verschiedene historische Faktoren wie die Saisonalität, Schulferien, Events, Wochentage oder die verbleibenden Tage bis zur Ankunft. Kombiniert wird dies mit der Betrachtung der aktuellen Buchungslage (On the books, kurz OTB), welche ebenfalls mit der Prognose verglichen wird. Die grafische Darstellung der Auslastung im zeitlichen Verlauf wird als Buchungskurve bezeichnet und kann dem folgenden Schaubild entnommen werden. Durch den kontinuierlichen Abgleich zwischen OTB-Daten und unserer Prognose reguliert sich der Algorithmus selbst und passt die Preise an die Zahlungsbereitschaft deiner Gäste an.
Im Normalfall werden die Preisvorschläge von dem Algortihmus immer für eine Referenzrate generiert und anschließend auf die verbleibenden Raten angepasst. Die Abstände zwischen den Raten werden während des Onboardings gemäß deiner Preisliste gesetzt. Optional können auch mehrere Revenue-Raten definiert werden, um beispielsweise ab einer gewissen Aufenthaltsdauer der Kunden (beispielsweise Short Stay, Mid Stay, Long Stay) andere Tarife abbilden zu können.