Masterthesis: CROWD RATING von Markus Herrmann #video

Markus Herrmann ist Absolvent vom MBA-Studiengang MBA Corporate Governance & Management am Zentrum für E-Governance der Donau Universität Krems. Mit seiner Masterthesis hat er ein neues Ratingverfahren entwickelt, dass neben Hard- und Softfacts auch die Bewertung der Crowd bei der Kreditvergabe im Hotelgewerbe integriert. Wir haben Markus Herrmann nach seiner Idee, den Herausforderungen und dem Ausblick seiner Masterthesis und Idee zu CROWD RATING gefragt.

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Transkript vom Interview

Mein Name ist Markus Herrmann und ich habe vergangenes Jahr mein Masterthesis an der Donau Uni Krems abgegeben. Das Thema war „Crowd Rating“, dahingehend, weil ich seit zwanzig Jahren in einer Bank in Salzburg tätig bin und ich mir immer wieder die Frage gestellt habe: „Wie kann ich die Hotelbewertungen aus der Crowd, die die Masse der Gäste, die in Salzburg, Tirol und Vorarlberg ihren Urlaub verbringen – wie kann ich diese Daten in eine Kreditbeurteilung einbauen?

CROWD RATING in 30 SEKUNDEN

Die Idee ist, eine Datenbank zu schaffen, in der sich österreichische Universalbanken über Hotels ihr Rating abfragen können. Mit der Zusammenführung der Daten und der historischen Datenanalyse mit dem Durchschnitt der Hotelbetriebe hinsichtlich Bewertung und Weiterempfehlung kann ich dann feststellen:

  • Ist ein Hotel, das gerade bei mir einen Kreditantrag stellt, über- oder unterdurchschnittlich bewertet und
  • wie sieht die Markt- und Wettbewerbssituation auf Grund dieser Bewertung aus?

Diese Daten könnte man Online – wie es bereits der KSV seit vielen Jahrzehnten beweist – an die entsprechenden Kreditinstitute verkaufen.

INNOVATION

Bis dato war die Kreditbeurteilung auf zwei Fakten begrenzt: Die Hardfacts, die aus der Bilanz kamen und die Softfacts, die ein Kreditexperte, auf Grund seiner Erfahrungen und seiner Einschätzung dem Hotelier, dem Hotel zuerkannt hat. Ich möchte mit meiner Masterthese herausfinden, ob ich die Daten von Hotelbewertungen als Crowdfacts in dieses System und Ratingverfahren einbauen kann, um aus den Hotelbewertungen, Weiterempfehlungsquote und einer Punkteskala zwischen 1 und 6 die Markt- und Wettbewerbssituation des Hotels festzustellen.

ZIELE

Das Ziel war, herauszufinden, ob insolvente Hotelbetriebe – in Summe waren es 54, die ich feststellen konnte, mit Daten des KSV und 2.385 Hotelbetriebe, die in diesem Zeitraum zwischen 2008 und 2013 nicht insolvent wurden -, ob es hier signifikante Veränderungen bei der Weiterempfehlung und bei der Hotelbewertung gab. Und mittels deskriptiver Datenanalyse habe ich festgestellt – mit Unterstützung der Donau Universität Krems, in diesem Fall hat mir Hr. Zenk weitergeholfen -, dass hier ein signifikanter Unterschied darstellbar ist.

Präsentation „CROWD RATING“ auf Prezi
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UMSETZUNG

Ich habe herausgefunden, auf Grund der Datenanalyse und den Daten der österreichischen Hotel- und Tourismusbank, dass in den letzten sechs Jahren, die Drei-Sterne-Hotellerie sehr an Eigenkapital dazugewonnen hat. Und, dass diese Bilanzdaten nicht nur vom Hotelier selbst beeinflusst werden, sondern auch von den wirtschaftlichen und volkswirtschaftlichen Gegebenheiten. So habe ich festgestellt, dass die Schuldentilgungsdauer auf Grund dieser historisch niedrigen Zinsen, die wir derzeit haben, von 12.4 Jahre auf 3.8 Jahre gesunken ist. Das heißt, ein durchschnittlicher Hotelier braucht nur mehr 3.8 Jahre seine Zinsen zu tilgen. Gleichzeitig habe ich mit der Analyse der Daten von Holiday Check herausgefunden, dass die Hotels der Drei-Stern-Hotellerie gegenüber der Vier-Stern-Hotellerie eine bessere Bewertungsnote hatten und auch eine höhere Weiterempfehlungsquote. Das heißt: Die Drei-Sterne-Hotellerie hat sich in den vergangenen sechs Jahren nicht nur auf die Softfacts, sondern auch bei den Hardfacts parallel dazu positiv entwickelt. Das hat mich dazu veranlasst zu sagen: Jetzt schauen wir uns die Daten genau an. Wenn hier eine Parallele stattgefunden hat, dann gibt es auch eine Parallele zwischen insolventen und nicht-insolventen Hotels.

LEARNINGS

Der große Mehrwert war sicherlich der, mittels Datenanalyse festzustellen, ob es eine signifikante Veränderung zwischen insolventen und nicht-insolventen Hotels gibt. Hier gibt es verschiedene Methoden. Ich habe den Mann–Whitney U test verwendet. Dr. Zenk von der Donau-Uni hat mich entsprechend unterstützt. Wir haben herausgefunden, dass es zwischen solventen und insolventen Hotels signifikante Unterschiede gibt. Und, dass diese Daten definitiv für eine Kreditbeurteilung auch wissenschaftlich belegt verwendet werden konnten. Natürlich mit dem Hinweis, dass wir „nur“ für Österreich 54 insolvente Hotels gefunden haben, die auch eine Hotelbewertung haben.

AUSBLICK

Mit dieser Masterthese konnte ein neues Ratingverfahren zumindest wissenschaftlich einmal dargestellt werden. Das sogenannte „CROWD RATING-Verfahren“. Und zwar, dass ich nicht mehr nur die Hardfacts und Softfacts, sondern auch die Crowdfacts – die Wettbewerbssituation aus dieser Weiterempfehlungsquote und den Bewertungsnoten – in das Ratingsystem einfließen lasse. Und hier habe ich einen Maßnahmenkatalog erarbeitet, der mit Hilfe von Holiday Check und der österreichischen Hotel- und Tourismusbank, die speziell für die österr. Hotellerie – die einen großen wirtschaftlichen Beitrag für das BIP hat – hier als Spezialbank genannt wird. Und ich werde mit Fr. Dr. Fesefeldt (CFO, Holiday Check) und Hr. Dr. Hart (GF Österr. Hoteltourismusbank) versuchen, diese drei Komponenten zusammenzubringen und dann ein gemeinsames Ratingverfahren zu erarbeiten. Dafür ist es notwendig, dass Holiday Check die von mir festgestellten Identifizierungsnummern (Firmenbuchnummer) in ihre Hotelbewertung aufnimmt, damit der ÖHD über diese Firmenbuchnummer auch die entsprechenden Kreditbilanzdaten einbringen kann.

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