Welche Urlaubsregion hatte seit der Corona-Pandemie die stärksten Zuwächse? Wo ist die saisonale Abhängigkeit besonders klein und groß? Noch die war die Auswertung der amtlichen Übernachtungsstatistiken so unterhaltsam wie mit unserem KI-basierten Data Analysten – und leider alles andere als amtlich. Was KI-Datenanalysen heute schon können und was nicht.
Komprimiert
Der neue Travel Commerce Data Analyst macht aus amtlichen Statistiken prägnante Tabellen und Bilder zu wichtigenFragen im Deutschland-Tourismus. Doch die Datenbasis ist weder homogen noch vollständig. Das Ergebnis ist eine spannende KI-Analyse, die mit Vorsicht zu genießen ist.
Die Transparenz der touristischen Märkte und ihre Vergleichbarkeit kommen mit Künstlicher Intelligenz auf ein neues Niveau. Wir haben die alt-ehrwürdigen Monats- und Jahresberichte er statistischen Ämter in Deutschland durch die KI gejagt. Unser neuer Data Analyst bemüht sich, die bekannten aber nicht gerade homogenen Excel-Dateien und pdf-Tabellen neu und verständlich zu interpretieren. Das ermöglicht völlig neue Interpretationen und Analysen, zeigt spannede Trends und Herausforderungen. Und jede Menge Unschärfen. Spannende Erkenntnisse aus dem neuen Travel Commerce Data Analyst.
Vorpommern-Rügen und Nordfriedland haben die höchste Saisonalität
Es ist keine Überraschung, dass die Saisonalität im Städtetourismus und in Kur- und Heilbädern deutlich geringer ist als in beliebte Ferienregionen etwa an der Küste und in den Bergen. Touristiker wissen das. Aber das hier ist neu: Der Data-Analyst kann teilweise auf einzelne Landkreise runterbrechen. In dieser Kategorie hatte der Kreis Vorpommern-Rügen im vergangenen Jahr die höchste Saisonalität, gefolgt von Nordfriedland, Oberallgäu, Garmisch-Partenkirchen, Ostholstein, Lindau, Rosenheim, Berchtesgadener Land, der Wesermarsch und Aurich.
Ganzjährig stabil laufen die Übernachtungen in den Großstädten Berlin, Frankfurt, München, Hamburg und Stuttgart. Die Flächenlandkreis mit den geringsten Schwankungen sind der Main-Taunus-Kreis, der Rhein-Neckar-Kreis sowie die Kreise Fulda, Enz und Bad Kissingen.
Die Saisonalität im Deutschland-Tourismus im Überblick
Das lässt sich natürlich auch graphisch darstellen. Unsere exklusive Deutschland-Karte gibt einen Überblick über die Saisonabhängigkeit der Bundesländer.
Die Karte lässt sich weiter runterbrechen. Das beinhaltet jedoch eine massive Rechenleistung von ChatGPT und einiges an manueller Zuarbeit für die Georeferenzierung: Da für einige Bundesländer keine maschinell auslesbaren monatlichen Zeitreihen auf Ebene etwa von Gebietskörperschaften oder touristischen Regionen verfügbar sind, hat die regionale Gliederung Lücken. Nicht überall, wo mit gelber Farbe eine mittlere Saisonalität gegeben ist, ist dies auf Ortsebene auch tatsächlich der Fall. Die KI geht einfach von einer Mittelmäßigkeit aus. Diese Karte ist nicht vollständig und damit fehleranfällig, wie so vieles in der KI-Analyse im Sommer 2025.
Mit Vorsicht zu genießen: Weil in vielen Bundesländern für regionale Ebenen die Zeitreihen der Übernachtungslasten noch nicht maschinell auslesbar sind, ist die Karte der Landkreise überdurchschnittlich stark gelb. Nicht in jedem Landkreis oder Großstadt ist die Saisonalität aber tätsächlich mittelmäßig. Die farblichen Aussetzer für hohe und geringe Saisonalität sind jedoch korrekt.
Der Norden wächst seit Corona am stärksten
Mecklenburg-Vorpommern (plus 12,4 Prozent), Schleswig-Holstein (plus fünf Prozent, Hamburg (plus 7,8 Prozent) hatten laut KI von April 2024 bis April 2025 die höchsten Wachstumsraten bei den Übernachtungen. Thüringen, Saarland, Hessen und Berlin haben hingegen Nachholbedarf. Ausgerechnet die amtlich nicht vollständig erfassten Teilmärkte Camping- und Ferienwohnungen sind in vielen Regionen als starke Wachstumstreiber genannt.
Darauf weisen tatsächlich auch einige amtliche Quellen hin. Ebenso wie auf den saisonalen Sondereffekt, dass die Osterferien im Jahr 2024 teilweise im März lagen. Es kommt in dieser Zeitreihe also zu saisonalen Verzerrungen.
Der Norden liegt unseren KI-Analysen seit der Corona-Pandemie klar vorn bei den Übernachtungszahlen. Das von ChatGPT errechnete Ranking sieht Mecklenburg-Vorpommern (+35 Prozent) und Schleswig-Holstein (+31 Prozent) als klare Gewinner bei den Übernachtungszahlen. In vielen Teilen Deutschlands hat sich das Volumen vollständig erholt (siehe Grafik), die nicht erfassten Umsätze sowieso.
Die Gewinner seit Corona liegen im Norden. Aber auch hier ist Vorsicht geboten. Nicht für alle Bundesländer liegen aktuelle Zahlen für das laufende Jahr vor. Unser Data Analyst nutzt hilfsweise externe Quellen. Das gilt insbesondere auch für den (vermutlichen) Spitzenreiter Mecklenburg-Vorpommern. Auch dieses Ranking ist eine dynamisch KI-Interpretation, keinesfalls eine amtlich verifizierte Statistik.
Die Gäste bleiben 2024 etwas länger vor Ort
Die Aufenthaltsdauer ist im vergangenen Jahr laut KI leicht gestiegen und lag im Bundesdurchschnitt etwa 2,6 Tagen pro Gast. Das gilt laut Data Analyst insbesondere für klassische Ferienregionen und für Campingurlaub. Starke Anstiege gab es in Mecklenburg-Vorpommern und Schleswig-Holstein, wo die Gäste jeweils mehr als drei Tage blieben. In den Stadtstaaten sowie in Großstädten wie Hamburg und Frankfurt (auch diese Abfrage ist möglich) stagnierte die Reisezeit bei jeweils rund zwei Tagen. Geschäftsreisen und Kurztrips spielen hier eine wichtige Rolle.
Fazit: Noch können wir der KI nicht vollständig vertrauen
Die hier vorgestellten Ergebnisse sind mit großer Vorsicht zu genießen, trotz eines sorgsam gepflegten Wissensspeichers und umfangreich hinterlegten Regelwerken (Prompts). Eben weil die Daten nicht homogen sind, neigt die KI immer wieder zur Interpretation, in einigen Fällen auch zur Halluzination, sprich: zu falschen und nicht nachvollziehbaren Angaben.
Dennoch sind die vielfältigen Ergebnisse unseres Tests beeindruckend. Fehler entstehen, weil die Datenbasis Fehlinterpretationen möglich macht. Wenn diese erst Lücken geschlossen sind, könnte KI durchaus akkurate und durchaus „amtlich korrekte“ Ergebnisse anzeigen. Dafür bedarf es genau das, was schon immer wichtig war in der Datenverarbeitung: Standards und klare Schemata sowie maschinell auslesbare Datenquellen, vermutlich über MCP-Server, die speziell für KI-Abfragen konzipiert sind.
So funktioniert der Travel Commerce Data Analyst
Das kann der Data Analyst bereits: Der Data Analyst interpretiert die amtlichen Übernachtungsstatistiken von Destatis und der 16 Bundesländern. Er arbeitet mit einem CustomGPT von ChatGPT, bevorzugt mit GPT-4.1. In seiner Wissensdatenbank liegen die amtlichen Monatsberichte der statistischen Landesämter in der jeweils aktuellsten Form.
Hinzu kommen Jahresberichte und ergänzende Daten etwa von Destatis. Das Wissen des Data Analysten umfasst somit auch historische Daten sowie teilweise Daten für Regionen und Landkreise, soweit diese von den Statistikämtern in strukturierter Form verfügbar gemacht werden.
Der Data Analyst bemüht sich stets um eine vergleichende und neutrale Auswertung aller 16 Bundesländer, und zwar jeweils aus der Primärquelle des Bundeslandes. Ergänzt und nachrangig zu seiner Wissensbasis darf er auf weitere Datenquellen zurückgreifen.
Das kann der Data Analyst (noch) nicht: Das Wissen unseres Data Analysten ist eingeschränkt. Er blickt tatsächlich nur auf den deutschen Markt und die amtlichen Statistiken. Dabei hat er die bekannten Schwachpunkte der Meldepflicht. Nur Betriebe mit mehr als zehn Betten sind erfasst. Ferienwohnungen, Privatunterkünfte, Pensionen und Camping sind nur bedingt verfügbar.
Die Datenqualität der Bundesländer ist unterschiedlich. Nicht immer listen sie ihre Monatsstatistik in einer Zeitreihe, nicht alle geben in einer exportierbaren Datenquelle Einblick auf das Geschäft in ihren touristischen Regionen und Gebietskörperschaften. Manche Daten fehlen komplett, so dass der Data Analyst interpretieren muss.
Die Datenbasis des Data Analyst wird auch nicht automatisch aktualisiert. Die Harmonisierung der Rohdaten, die in unterschiedlichen Formaten veröffentlicht werden, erfordert manuelle Arbeit. Um das zu vermeiden, wären Schnittstellen oder optimalerweise KI-optimierte MCP-Server nötig, die die öffentliche Hand noch nicht nutzt. Vorerst endet unsere Aktualität im April 2025. Manuelle Updates der Wissensdatenbank sind natürlich jederzeit möglich, auch über den deutschen Markt hinaus.
Zuguterletzt verfügt unser Custom GPT über keine unbegrenzte Rechenleistung. Möglicherweise benötigen Sie einen eigenen Plus- oder Pro-Account von Chat GPT oder One.Intelligence, um selbst optimale Ergebnisse zu erhalten.
Sie wollen unseren Data Analyst selbst nutzen? Klicken Sie einfach auf diesen Link oder das Bild.
Oder nutzen Sie unsere Anwendung in One Intelligence, der neuen KI-Plattform von Destination.One, die in diesen Tagen Premiere feiert und sich in diesem Video vorstellt. Wir gehören zu den Launchpartnern von One Intelligence und wünschen den Kollegen von Destination.One einen guten Start. One Intelligence arbeitet auf einer sehr sicheren und Datenschutz-Konformen Systemumgebung und ist damit perfekt an die Bedarfe von Kunden im öffentlichen Raum abgestimmt. Auch das führt dazu, dass die Ergebnisse gerade bei komplexen Abfragen in diesem Travel Commerce Data Analyst nicht immer vollständig deckungsgleich sind.
Sie brauchen noch mehr Daten? Oder sie möchten ihre eigene Datenbasis fit machen für die KI-basierte Nutzung? Gern bereiten wir ihren privaten Data Analysten für Sie auf, maßgeschneidert für Ihre Bedarfe. Sprechen Sie uns gerne an.
Ist diese KI-Datenbank nun ein Gewinn für die Tourismusbranche? Oder führt sie primär zu Irritationen? Wir wären überrascht, wenn Sie im Selbsttest keine Fehler finden. Aber eben auch neue Erkenntnisse. Wir freuen uns über ehrliches Feedback hier in den Kommentaren.
