Recourir a l’intelligence artificielle pour présenter les données aux gestionnaires des petits établissements hôteliers

Photo ICHLAR-EHL Naureen AHMED, Jean-Claude MORAND et Roland SCHEGG échangent sur le thème du recours à l’intelligence artificielle pour traiter les données statistiques

En matière d’analyse du marché de l’hébergement au moins deux défis doivent être résolus par les gestionnaires :

1) La collecte des données,

2) La transformation de ces données en informations utilisables sans avoir recours à des programmes statistiques hors de portée de par leur complexité des dirigeants des petits établissements.

Collecte des données

En ce qui concerne la collecte des données, STRGlobal vend des études et analyses qui permet aux hôteliers d’effectuer un benchmarking mais en utilisant les données déclaratives de la majorité des grandes chaines ainsi que celles des indépendants. Ces données concernent les taux d’occupation, l’ADR et les REVPAR ce qui permet d’établir un positionnement par rapport à la concurrence tant en valeur absolue qu’en pourcentage notamment pour les parts de marché. Pour ceux qui ont recours à un PMS, des API existent afin d’obtenir automatiquement les données. Reste que de nombreux établissements n’adhèrent pas à ces panels rendant ainsi les comparaisons difficiles.

Une solution pourrait venir, une fois encore de Google suite à l’introduction de son programme Hotel Finder car le géant des moteurs de recherche collecte les données tarifaires de presque tous les établissements qui acceptent de se vendre en ligne. Cela permettrait au moins de positionner les établissements au niveau des prix sur la base de l’ADR.

Présentation des données

Les données collectées doivent pouvoir être utilisées pour ajuster la stratégie de prix et les actions promotionnelles. Et là, je suggère qu’un effort plus important soit effectué afin d’améliorer l’interprétation des données. Lors de la dernière conférence I-CHLAR, certains participants ont suggéré des améliorations de présentation des données en ayant recours aux outils graphiques, ce qui serait déjà une avancée. Je crois aussi qu’il est possible d’aller plus loin en matière de Revenue Management en comparant automatiquement les données du PMS de l’établissement avec les données du marché. Un écart trop important pouvant générer automatiquement des ajustements de prix qui seront transférés en temps réel par le logiciel de gestion des canaux de vente (channel management). L’objectif d’un tel programme étant de modéliser les décisions du « revenu manager » et d’injecter les décisions dans le module de gestion des prix du PMS. Cela pourrait être des règles de décisions tel que « si un écart x>5% avec les prix de la concurrence donc augmenter ou diminuer l’ADR de x*/- un % ».

Bref une meilleure intégration des PMS et des statistiques devrait avoir pour conséquence une augmentation globale du REVPAR et donc de la profitabilité de l’établissement.

 

Technorati Tags: IChlar,EHL,REVPAR,ADR,AI,Intelligence Artificielle,Hotel Finder,PMS,STRG
(C) Jean-Claude MORAND
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