Erstellung eines Analyse-Dashboards für Ferienvermietungen in Yellowfin

Die Führung einer Ferienunterkunft ist eine mühsame Aufgabe.

Die Kommunikation mit Gästen, die Verwaltung des Reinigungspersonals, die Entwicklung einer Preisstrategie... All das ist zeitaufwendige Arbeit.

Was es noch schwieriger macht, ist, dass viele Entscheidungen mit unvollständigen Informationen getroffen werden: das Gefühl, dass „dieser Monat geschäftig wirkte“, die Ahnung, dass die Preise vielleicht zu niedrig sind, oder das vage Gefühl, dass ein Buchungskanal anfängt zu dominieren. So ersetzt Intuition klammheimlich Fakten.

Hier macht sich Analytics für Ferienunterkünfte bezahlt

Analytics bietet uns einen objektiven Blick auf das, was tatsächlich im Unternehmen passiert, sodass wir weniger Zeit mit Raten und mehr Zeit mit Handeln verbringen können. Noch wichtiger ist, dass es uns hilft, eine durchweg hochwertige Erfahrung zu bieten, die Gäste immer wiederkommen lässt.

Die Herausforderung besteht darin, dass die Wahrheit meist über Buchungsplattformen, Tabellenkalkulationen und Bauchgefühl verstreut ist. Ein gutes Dashboard bringt alles an einem Ort zusammen und bietet Benutzern einen schnellen, ehrlichen Überblick über die Leistung, mit der Möglichkeit, tiefer zu gehen, sobald etwas nicht stimmt oder unerwartet gut aussieht. Das gesagt habend, hier ist, was wir bauen werden:

Schritt für Schritt: Wie wir das Dashboard für Ferienunterkünfte gebaut haben

Wenn Sie eine App entwickeln, ist das Ziel nicht nur, Benutzern Diagramme zu geben. Das Ziel ist es, ihnen Vertrauen innerhalb des Workflows zu geben, in dem sie sich bereits befinden. Genau dafür ist Embedded Analytics da. Das Dashboard befindet sich in Ihrer App, spricht Ihre Produktsprache und beantwortet die Fragen, die Benutzer bereits stellen, ohne sie zu einer Tabellenkalkulation oder einer anderen Plattform zu schicken.

In diesem Blogbeitrag werden wir dieselbe Art von Grundlage schaffen, die Sie in einem echten Embedded-Szenario verwenden würden:

• einen in PostgreSQL gespeicherten Buchungsdatensatz
• eine saubere Datenquellenverbindung in Yellowfin
• Eine View, die für Dashboards und NLQ konzipiert ist
• und ein Dashboard, das mit dem Wachstum Ihres Produkts erweitert werden kann

Schritt 1: So erstellen Sie die PostgreSQL-Datenbank

Wir beginnen damit, Buchungen in PostgreSQL zu speichern, mit einer Zeile pro Buchung und Variablen wie Buchungsdatum, gebuchte Nächte, Preis pro Nacht usw. Öffnen Sie psql in der PowerShell und erstellen Sie eine Datenbank für die Demo:

CREATE DATABASE hotel_demo;

\c hotel_demo

Die Buchungstabelle erstellen

Als Nächstes erstellen wir eine flache Buchungstabelle (flat table), die so konzipiert ist, dass sie die Art von Fragen unterstützt, die Eigentümer von Immobilien natürlicherweise stellen.

DROP TABLE IF EXISTS bookings_flat;

CREATE TABLE bookings_flat (

  booking_id               INTEGER PRIMARY KEY,

  booking_date             DATE,

  nights_booked            INTEGER,

  guests                   INTEGER,

  apartment_capacity       INTEGER,

  guest_country            TEXT,

  channel_type             TEXT,

  device                   TEXT,

  nightly_rate_eur         NUMERIC(10,2),

  total_booking_value_eur  NUMERIC(12,2)

);

Diese Struktur ist absichtlich einfach – sie spiegelt wider, wie Buchungssysteme funktionieren, hält die Granularität (Grain) ersichtlich und macht nachgelagerte Analysen einfacher zu erklären und zu erweitern.

Die Daten aus einer CSV-Datei in unsere PostgreSQL-Tabelle laden

Sobald die Tabelle steht, laden wir die CSV-Datei:

\copy bookings_flat

FROM 'C:\Users\YourUser\Desktop\bookings_flat.csv'

DELIMITER ','

CSV HEADER;

Ein kurzer Check bestätigt, dass alles drin ist:

SELECT COUNT(*) FROM bookings_flat;

Zu diesem Zeitpunkt haben wir einen sauberen Datensatz auf Buchungsebene, der bereit ist, einer Analytics-Schicht zur Verfügung gestellt zu werden.

Im nächsten Schritt werden wir diese Datenbank mit Yellowfin verbinden, unsere ersten Views erstellen und damit beginnen, die Daten in etwas zu formen, das Ihre Endbenutzer direkt in Ihrem Produkt erkunden können.

Schritt 2: PostgreSQL mit Yellowfin verbinden und die Daten sicher bereitstellen

Die nächste Aufgabe besteht darin, die Datenbank der Analytics-Schicht auf kontrollierte Weise zugänglich zu machen.

Hier kommt Yellowfin ins Spiel.

Für Produktteams ist dieser Schritt entscheidend. Sie verbinden nicht einfach nur eine Datenbank. Sie entscheiden, was Ihre Endbenutzer sehen, worüber sie Fragen stellen und woraus sie Erkenntnisse innerhalb Ihrer Anwendung gewinnen dürfen.

Eine PostgreSQL-Datenquelle in Yellowfin erstellen

Über die Yellowfin-Administrationsoberfläche erstellen wir eine neue Datenquelle und verweisen auf unsere PostgreSQL-Instanz.

Sie benötigen:

• Host
• Port
• Datenbankname
• Benutzername und Passwort

Sobald die Verbindung hergestellt ist, kann Yellowfin das Datenbankschema sehen, aber für die Benutzer ist noch nichts sichtbar. Diese Trennung ist wichtig. Tabellen sind nicht automatisch berichtsfähig.

Eine View für die Buchungstabelle erstellen

Wir erstellen nun eine View basierend auf der Tabelle bookings_flat.

In Yellowfin:

• Erstellen Sie eine neue View
• Wählen Sie bookings_flat als Basistabelle

Innerhalb der View ändern wir Felder in Metriken, Dimensionen und Zeitangaben, wo dies erforderlich ist.

Dieser Schritt mag administrativ aussehen, hat aber direkte Auswirkungen auf die Benutzererfahrung. Eine gut definierte View macht es einfacher, Dashboards zu erstellen, und NLQ-Fragen werden wesentlich zuverlässiger.

Was dies sofort ermöglicht

Mit einer einzigen eingerichteten View schalten wir mehrere Dinge auf einmal frei:

• Dashboards können erstellt werden, ohne SQL anfassen zu müssen
• NLQ versteht, was gezählt, gemittelt oder gruppiert werden kann
• Produktteams können Analysen weiterentwickeln, ohne die Datenbank zu ändern

Am wichtigsten ist, dass wir eine klare Grenze gezogen haben. PostgreSQL bleibt die Single Source of Truth. Yellowfin wird zur Storytelling-Schicht.

Im nächsten Schritt werden wir diese View verwenden, um die ersten Diagramme des Dashboards zu erstellen und zu zeigen, wie sich NLQ natürlich in das Erlebnis einfügt.

Schritt 3: Die ersten Diagramme erstellen und NLQ das tun lassen, was es am besten kann

Mit der eingerichteten Buchungs-View können wir endlich die Frage beantworten, die für Produktteams wichtig ist:

Wie sieht ein nützliches Analytics-Erlebnis für einen Endbenutzer aus?

Das Ziel hierbei ist nicht, jedes mögliche Diagramm zu erstellen. Es geht darum, die richtigen in den Vordergrund zu rücken. Diagramme, die sofortige Klarheit schaffen und ganz natürlich zu Folgefragen einladen.

Hier fängt Yellowfin an zu glänzen.

Mit dem Ergebnis beginnen, nicht mit der Erkundung

Wir beginnen mit der Erstellung von Diagrammen, die zunächst Fragen auf Ergebnisebene beantworten. Dies sind die Fragen, die Immobilieneigentümer von sich aus stellen.

Umsatz im Zeitverlauf
Dies ist der Anker. Er zeigt den Benutzern, ob sich das Geschäft in die richtige Richtung entwickelt, und liefert den Kontext für alles andere auf dem Dashboard. Für sich allein genommen erklärt es nicht, warum sich der Umsatz verändert hat, aber es sagt uns, wo wir als Nächstes hinsehen müssen.

Durchschnittlicher Preis pro Nacht nach Monat
Dieses Diagramm verleiht den Umsatzänderungen Bedeutung. Es zeigt, ob die Leistung durch den Preis oder das Volumen angetrieben wird. Wenn der Umsatz bei stabilen Raten steigt, nimmt die Nachfrage wahrscheinlich zu. Wenn die Raten ohne einen Anstieg der Buchungen fallen, wird die Preisstrategie zur Frage.

Diese beiden Diagramme zusammen reduzieren bereits das Rätselraten. Sie verwandeln vage Eindrücke in etwas Messbares.

Verhaltenskontext hinzufügen

Sobald die Ergebnisse sichtbar sind, fügen wir das Verhalten als weitere Ebene hinzu.

Anzahl der Buchungen
Buchungen zeigen die Nachfrage unabhängig vom Preis. Ein Anstieg der Buchungen in Verbindung mit stagnierendem Umsatz deutet auf Preisdruck hin. Weniger Buchungen bei stabilem Umsatz bedeuten oft längere Aufenthalte oder Gäste mit höherem Wert.

Durchschnittliche Aufenthaltsdauer
Hier kommt die operative Realität ins Spiel. Längere Aufenthalte bedeuten in der Regel weniger Wechsel und vorhersehbarere Abläufe. Kürzere Aufenthalte erhöhen die Arbeitsbelastung und können eine schwächere Nachfrage hinter höheren Buchungszahlen verbergen.

Diese Diagramme helfen den Benutzern, nicht nur zu verstehen, was passiert ist, sondern auch, wie es passiert ist.

Strategie sichtbar machen

Schließlich bringen wir die Diagramme zum Vorschein, die langfristige Entscheidungen beeinflussen.

Umsatz nach Kanal
Dies zeigt, wie abhängig das Geschäft von Booking.com, Airbnb, Expedia, Direktbuchungen oder Laufkundschaft ist. Eine starke Abhängigkeit von OTAs kann das Volumen steigern, wirkt sich jedoch auf die Margen aus. Ein Wachstum bei Direktbuchungen signalisiert oft eine gesündere Nachfrage und eine stärkere Markenbekanntheit.

Herkunft der Gäste
Das Herkunftsland der Gäste fügt einen Kontext hinzu, den reine Zahlen nicht bieten können. Im Laufe der Zeit kann dieses Diagramm den Marketingfokus und Entscheidungen zur saisonalen Preisgestaltung unterstützen.

Wo sich NLQ natürlich einfügt

Sobald diese Diagramme eingerichtet sind, ist NLQ keine Neuheit mehr und beginnt, sich wie eine natürliche Erweiterung des Dashboards zu verhalten.

Benutzer können Folgefragen stellen wie:

• Buchungen nach Kanal im letzten Monat
• Durchschnittlicher Preis pro Nacht für Direktbuchungen
• Umsatz von Gästen in Deutschland
• Aufenthaltsdauer nach Gerät

Da die View sorgfältig konzipiert wurde, liefern diese Fragen sinnvolle Antworten, ohne dass Erklärungen erforderlich sind. NLQ funktioniert am besten, wenn das Datenmodell bereits die Denkweise der Benutzer widerspiegelt.

Warum dies für Produktteams wichtig ist

Sie zeigen den Benutzern keine statischen Berichte mehr. Sie geben ihnen:

• einen gemeinsamen Überblick über die Leistung
• die Möglichkeit, ihre eigenen Fragen zu stellen
• das Vertrauen, dass die Erkenntnisse aus derselben Source of Truth stammen

Und das Beste daran? Sobald Daten in Ihre Datenbank gelangen, werden die Diagramme in Yellowfin automatisch aktualisiert. Das bedeutet, dass Ihre Benutzer einen Echtzeit-Überblick darüber haben, wie sich das Geschäft entwickelt.

Glauben Sie, Sie sind bereit, Ihr eigenes Dashboard zu erstellen? Melden Sie sich für einen privaten Playground (Testumgebung) an, in dem Sie die volle Leistung von Yellowfin erleben können. Bonus: Sie finden dort Codebeispiele, die es Ihnen leicht machen, Analytics in Ihre App einzubetten. ```