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Introducing BEONx Spark: the first Agentic RMS! ⚡ BEONx was founded to help hotel chains maximize their profitability through innovation and an exceptional user experience. We've stayed true to that mission ever since: first with our market intelligence tool, then with our Professional RMS, and now with the launch of BEONx Spark. This is a major milestone, not only for our team, but for our customers, for hoteliers and for the whole hospitality industry. BEONx Spark is a next-generation agentic RMS that helps hotel chains maximize their profitability through predictive and generative AI, combining machine learning models with LLM-based agents. Before RMSs existed, revenue managers were trapped in Excel: manual forecasts, slow decisions and no way to react to the market in time. We solved that years ago with our Professional RMS, but we realized it was not enough, so we kept innovating and evolving with the latest available technologies. Solving the Excel problem created a new one: traditional RMSs became rigid, opaque systems that often gave revenue managers more work than they took away. BEONx was already the exception, as the HQI made our RMS the most transparent on the market. With Spark we go one step further, from transparency to explainability. You won't just see the recommendations; you'll understand the reasoning behind every one of them. BEONx Spark is here to change the game. ✅ You choose which KPI to maximize, beyond RevPAR ✅ You set the strategy, and your AI agents execute it across your entire portfolio, 24/7 ✅ Every decision is explained in plain language. No more guessing ✅ Goodbye, black-box RMS. BEONx Spark is crystal clear ✅ No more hours of manual setup: just tell it what you need ✅ One brain orchestrates your entire tech stack through our MCP The market doesn't wait. BEONx Spark doesn't sleep. 👉 Don't get left behind andnDiscover BEONx Spark: https://beonx.com/ #RevenueManagement #HotelTech #Hospitality #AgenticAI #BEONxSpark

497,4 Millionen Übernachtungen. Rekord. Und trotzdem gehen im deutschen Gastgewerbe die Lichter aus. Die Insolvenzhäufigkeit lag von Januar bis Mai bei 49,2 Fällen pro 10.000 Betrieben – gesamtwirtschaftlich sind es 29,8. Bei den klassischen Beherbergungsbetrieben waren es 2025 bereits 40,1 % mehr Insolvenzen als im Vorjahr. Das ist kein Nachfrageproblem. Die Nachfrage ist da. Das Problem steht in einer anderen Zeile: Der Netto-Zimmerpreis liegt bei 109 Euro – 2,8 % unter 2024. Real ist der Umsatz im Gastgewerbe im ersten Quartal um 5,1 % gefallen und liegt 19,7 % unter 2019. Auslastung: 68,1 %. RevPAR: 74 Euro. Übersetzt: Betten werden gefüllt, indem der Preis nachgibt, während die Kosten das nicht tun. Das ist, als würde man ein Leck im Boot mit einem schöneren Segel reparieren. Sieht von Weitem gut aus, sinkt aber im gleichen Tempo. Und nein, die Lösung ist nicht „einfach teurer werden“. Wer im falschen Segment und am falschen Tag anzieht, verliert Volumen und Marge gleichzeitig. Was tatsächlich funktioniert, ist unromantisch: – Preiselastizität pro Tag und Segment kennen, statt sie zu vermuten – Rabatte und Mindestaufenthalte als Regel führen, nicht als Reflex – Nominal und real getrennt betrachten: 74 Euro RevPAR bei 2,8 % Preisverfall ist kein Wachstum – Und die eine Frage beantworten: Welcher Gast zahlt hier wirklich mehr – und an welchem Tag? Wer das nicht messen kann, verhandelt jeden Preis gegen ein Bauchgefühl. Und Bauchgefühl steht in keiner Bilanz. Ich bin am 16. und 17. September auf der IHS in München. Schreib mir, wenn du ein Meeting vereinbaren möchtest. #RevenueManagement #Hotellerie #Gastgewerbe #Hotelmarkt #IHS

Vor ein paar Tagen habe ich einen einfachen Test mit einer KI gemacht. Ich habe nur geschrieben: “Draw a horse.” Und das Ergebnis war das der ersten Grafik, die ich hier anhänge. Dann habe ich etwas anderes ausprobiert: “Draw a realistic brown mustang horse with white spots, running across the wild plains of the American Midwest, cinematic light, highly detailed.” Und das Ergebnis war das der zweiten Grafik, die ich hier anhänge. Der Unterschied ist brutal. Warum? Weil KI nur so gut ist wie die Informationen, mit denen sie gefüttert wird. Und genau hier wird es für viele RMS-Systeme unangenehm. Denn viele Hotels arbeiten immer noch mit Systemen, die kaum Informationen erhalten: • PMS-Daten • Pick-up • Occupancy • Historie Und das war’s. Kein echter Marktkontext. - Keine Wettbewerberpreise im Zusammenhang mit Qualität und Online-Reputation. - Kein Verständnis dafür, dass unterschiedliche Gästesegmente sich unterschiedlich verhalten. - Keine Analyse der tatsächlichen Nachfrage im Markt. - Keine externen Marktsignale. Und trotzdem erwartet man intelligente Preisentscheidungen. Ganz ehrlich: Vertraut ihr eure Preisstrategie wirklich einem System an, das einen großen Teil der Realität rund um euer Hotel ignoriert? Dann sollte euch nicht überraschen, wenn das Ergebnis eher wie das erste Pferd aussieht als wie das zweite. Die unbequeme Wahrheit ist: Viele Hotels bezahlen heute noch für RMS-Technologie, die längst überholt ist. Denn wenn man eine KI schlecht füttert, bekommt man mittelmäßige Ergebnisse. Und bei einem RMS ist es exakt dasselbe. Also die einfache Frage: Zeichnet euer RMS immer noch Pferde wie ein 7-jähriges Kind? Wenn euch das reicht, schreibt mir bitte nicht. Wenn ihr aber sehen wollt, wie ein wirklich modernes RMS funktioniert — mit echter Marktintelligenz und deutlich mehr Daten — dann schreibt mir. Ich bin am 9. Juni in Munich und komme gerne persönlich bei eurem Hotel vorbei.

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Last week I watched the new season of F1 in Netflix and I surprisingly liked it despite not being a fan! Then I started reading some more info about it and I discovered that behind every team effort there is a huge amount of data. For example: Red Bull processes 1.5 billion data points during each race! Every tyre decision, every pit stop window, every overtaking move, calculated in real time, adjusted on the way, based on data their competitors don't even have yet. In F1, a team that reacts instead of anticipates doesn't just lose positions, it loses races. The strategy is built before the lights go out. Now thinking of hospitality, how many hotels are still setting their rates on monday morning, based on what their comp set did last weekend? In hotel revenue management, the same logic applies: by the time you see demand spike, the window to price it has already closed by the time your competitor raises rates, you should have raised yours first by the time you "feel" it's a strong week, your RevPAR has already been decided The best strategy? Data. Forecasting. Automation. Very different from "let's see how the weekend looks”… #hospitality #revenuemanagement