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03 – Preiselatizität von Ferienwohnungen

Analysiere die Einflüsse auf die Preiselastizität von Ferienwohnungen in verschiedenen Regionen mithilfe Buchungsdaten.

Ausgangslage

Viele Ferienwohnungen werden von privaten Eigentümern vermietet. Eigentümer wenden sich an die Tourismusorganisation, um die Ferienwohnungen vermarkten zu lassen oder auch um Tipps für die erfolgreiche Vermietung zu erhalten. Eine Frage von Neuvermietern ist, wie hoch der Mietpreis angesetzt werden soll. Dazu gibt es bisher keine belastbaren Analysen. Eine Ferienwohnung im alpinen Raum während über 20 Wochen pro Jahr zu vermieten ist eine Herausforderung. Möglicherweise lässt sich die Vermietdauer mit unterschiedlichen Preisen erhöhen.

Mögliche Ziele

Untenstehende Ziele sind offen formuliert. Je nach Datenlage könnte ein Schwergewicht gesetzt werden Preiselastizitäten von Ferienwohnungen auf Basis von folgenden Gegebenheiten berechnen Ferienwohnungen werden vor allem in der Hauptsaison stark nachgefragt. Die Hauptsaison ist nicht in allen Destinationen deckungsgleich. Preiselastizitäten können mit Kategorisierung, Grösse, der Location oder weiteren Variablen zusammenhängen. Evtl. weitere? Buchungszeiträume pro Saison visualisieren Analyse und Visualisierung, wie stark die Auslastung von Ferienwohnungen abhängt beispielsweise von … exogenen Faktoren wie Events, Ferienzeiten des Quellmarktes etc. … endogenen Faktoren wie Preise, Klassifikation der Ferienwohnung, Alleinstellungsmerkmalen etc. Bewertungen

Gebiete

Für diese Challenge gibt es mehrere Challenge Owner. Der Fokus wird auf den Regionen der Challengeowner liegen. Es sind dies: Heidiland, Gstaad/Saanenland und Engadin

Event finished

29.04.2021 18:00

Worked on documentation

29.04.2021 13:03 ~ Yves

Team forming

Yves has joined!

29.04.2021 13:03

Ergebnisse wurden den Auftraggebern kurz Präsentiert.

29.04.2021 12:57 ~ Stefan

Graphen wurden erstellt und Key-Figures wurden berechnet.

29.04.2021 12:57 ~ Stefan

Korrelation zwischen Nachfrage, Auslastung, Ferien des Zielmarktes, Wetter, LeadTime und Preis wurden berechnet.

29.04.2021 12:56 ~ Stefan

Wir analysieren die Nachfrage der verschiedenen Regionen, da der Preis sehr konstant ist.

29.04.2021 12:53 ~ Stefan

Die Daten wurde präsentiert und an die Teilnehmer weitergeleitet.

29.04.2021 12:41 ~ Stefan

Worked on documentation

29.04.2021 12:33 ~ Stefan

Event started

28.04.2021 09:00

Team forming

Stefan has joined!

09.04.2021 13:33

Project started

Initialized by Stefan 🎉

09.04.2021 13:33
All attendees, sponsors, partners, volunteers and staff at our hackathon are required to agree with the Hack Code of Conduct. Organisers will enforce this code throughout the event. We expect cooperation from all participants to ensure a safe environment for everybody. For more details on how the event is run, see the Guidelines on our wiki.

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Tourism Hackdays 28./29. April 2021