Pourquoi la précision des prévisions est le moyen le plus rapide d'augmenter les bénéfices
Peu de choses réduisent les marges bénéficiaires plus rapidement qu'une mauvaise prévision de la demande hôtelière. Si vous fixez un prix trop bas, les chambres se remplissent tôt, laissant de précieuses recettes sur la table. Si le prix est trop élevé, l'inventaire reste inactif, ce qui fait baisser le RevPAR. Dans un monde où les OTA modifient les tarifs à l'heure près et où des événements peuvent survenir du jour au lendemain, se fier aux chiffres de l'année dernière n'est tout simplement pas suffisant.
Cloudbeds indique qu'une erreur de prévision de 10% peut coûter à un hôtel jusqu'à 6% de recettes annuelles par chambre (Cloudbeds). Si vous surestimez vos prévisions et gaspillez les coûts de main-d'œuvre, ou si vous sous-estimez vos prévisions et privez vos clients d'un salaire élevé, vos résultats s'en ressentent.
La solution ? Passer d'une prévision basée sur l'intuition à une précision basée sur les données. Hotel Tech Report a constaté que les établissements qui passaient de méthodes fondées sur l'intuition à des modèles de prévision alimentés par des données augmentaient leur précision de 70% à 85% en l'espace de six mois (Rapport sur les technologies hôtelières). Ce bond de 15 points peut faire la différence entre les efforts déployés pour combler les lacunes de dernière minute et une augmentation des tarifs en toute confiance.
1. Superposer les modèles historiques au rythme des réservations en direct
La puissance du rythme en temps réel
L'ADR et le taux d'occupation historiques sont toujours importants, mais ils ne doivent servir que de point de départ. Aujourd'hui, les clients réservent à une date plus proche de leur arrivée, et les prévisions les plus précises proviennent du suivi de ces changements à court terme dans le rythme des réservations.
Comment calculer le rythme de réservation et les courbes de prise en charge ?
- Extraction des données de réservation quotidiennes par date d'arrivée.
- Comparez le rythme d'exécution (PTD) à celui de l'année dernière.
- Surveillez les écarts de plus de ±5% pendant les périodes de forte demande.
L'EHL Hospitality Insights recommande de combiner le PTD avec les pourcentages d'annulation afin d'éviter toute interprétation erronée des faux positifs (EHL Hospitality Insights).
Par exemple, si votre rythme pour le 4 juillet est inférieur de 8% à celui de l'année dernière à 60 jours de l'événement, envisagez de lancer une offre mobile clôturée au lieu d'une remise publique générale. Si vous êtes en avance, augmentez votre barre ou limitez les chaînes mal notées avant que les concurrents ne s'adaptent.
2. Exploiter la vitesse des taux de comparaison, et pas seulement les prix
L'importance de la rapidité des taux
Il ne suffit plus de surveiller les tarifs de vos concurrents. La rapidité avec laquelle ils modifient leurs prix en dit beaucoup plus sur la demande sous-jacente.
Une étude de Sciative montre que le suivi de la fréquence des changements de tarifs au lieu des écarts statiques peut augmenter le RevPAR de 3-5% (Sciative). Configurez votre outil de recherche de tarifs pour qu'il vous alerte lorsqu'un concurrent modifie ses tarifs plus de quatre fois en 24 heures. Les changements de prix rapides sont généralement le signe d'une faible demande, de ventes flash ou d'ajustements de dernière minute.
Si vous constatez que deux ou plusieurs leaders de la concurrence réduisent rapidement leurs taux, c'est le moment d'ajuster vos hypothèses de collecte de manière prudente afin d'éviter de gonfler les prévisions.
3. Fusionner l'intelligence événementielle et les signaux de recherche sur le web
Exploiter les signaux de la demande extérieure
Aujourd'hui, les gestionnaires de revenus intelligents ne se contentent pas d'observer le marché hôtelier, ils suivent les calendriers des événements, les ventes de billets et même les recherches de vols pour découvrir la demande cachée.
Le moteur d'Ampliphi, basé sur l'IA, combine les volumes de recherche de vols et les ventes de billets d'événements pour prévoir les pics de demande jusqu'à 90 jours à l'avance, améliorant la précision des prévisions de 10 points de pourcentage sur les propriétés testées (Ampliphi). Vous n'avez pas besoin d'un outil haut de gamme pour commencer - des ressources gratuites comme Google Trends peuvent fournir des signaux précoces en suivant l'intérêt des recherches pour des termes tels que "Ville + Festival".
Élaborer une stratégie d'amélioration de votre événement
Attribuer des multiplicateurs à l'ADR en fonction de l'échelle de l'événement :
- Événement local : 1,05× augmentation
- Manifestation régionale : Augmentation de 1,10
Manifestation internationale : 1,15× l'élévation (recommandé par Hôtel Guru)
4. Nettoyer quotidiennement les données des livres de comptes (OTB)
L'importance des données propres
La qualité des outils de prévision dépend des données que vous leur fournissez. HospitalityNet rapporte que 6-8% des réservations en cours contiennent souvent des erreurs telles que des réservations fantômes, des blocs dupliqués ou des no-shows périmés (HospitalityNet).
Comment détecter les mauvaises données
- Définir des alertes BI pour les blocs de groupe avec plus de 20% wash (sur la base de la performance historique).
- Exécuter des requêtes SQL nocturnes pour détecter les doublons :
- Poussez les résultats marqués vers votre Slack ou votre tableau de bord BI pour un nettoyage quotidien.
Il est essentiel de disposer de données fiables - des erreurs de prévision aussi minimes que 8% peuvent faire boule de neige et entraîner des pertes de profit considérables.
5. Laisser l'apprentissage automatique pondérer à nouveau les données prévisionnelles chaque semaine
L'apprentissage continu l'emporte sur les modèles statiques
L'apprentissage automatique n'est plus réservé aux grandes chaînes hôtelières. Même les petits établissements peuvent désormais accéder à des prévisions basées sur l'apprentissage automatique grâce à des solutions RMS abordables.
Prosper Hotels souligne que les modèles les plus efficaces ajustent automatiquement les pondérations en fonction de facteurs prédictifs clés tels que les conditions météorologiques, les indicateurs macroéconomiques et les tarifs de la concurrence (Prosper Hôtels). Les signaux qui perdent de leur pertinence - comme les modèles historiques de réservation lors d'événements atypiques - sont rapidement pondérés à la baisse.
Switch Hotel Solutions a constaté que les modèles ML recyclés chaque semaine conservent une précision de prévision comprise entre 87% et 90%, contre une précision inférieure à 80% pour les actualisations trimestrielles (Switch Hotel Solutions). Prenez l'habitude de programmer un entraînement automatique tous les lundis afin d'optimiser la charge des serveurs et de maintenir les prévisions à jour.
Un sprint de précision des prévisions à 30 jours
Voici un plan pratique en quatre semaines pour améliorer vos prévisions :
Semaine | Action | Produit livrable |
1 | Erreurs de prévision actuelles de référence (MAPE) | Fiche d'évaluation de la précision |
2 | Ajouter un rythme en direct et nettoyer l'OTB | Tableau de bord des ramassages quotidiens |
3 | Vitesse du jeu de couches et augmentation du nombre d'événements | Mise à jour des règles du SGI |
4 | Déploiement hebdomadaire de la formation et de la révision du ML | Rapport d'amélioration de la précision |
Votre objectif : augmenter la précision de cinq points en 30 jours. Même les petites victoires méritent d'être célébrées pour maintenir la motivation de votre équipe.
Quelle est la prochaine étape en matière de prévision de la demande hôtelière ?
À l'avenir, les prévisions de la demande devraient devenir plus transparentes et plus souples :
- IA générative expliquera bientôt ses prévisions en langage clair.
- Informatique de pointe permettra des temps de réponse de l'ordre de la milliseconde pour les ajustements de taux.
- Apprentissage fédéré permettra aux réseaux multi-property de partager des données anonymes, ce qui résoudra le problème du "démarrage à froid" pour les nouveaux hôtels.
Principaux points à retenir
- Les erreurs de prévision peuvent coûter jusqu'à 6% de recettes annuelles.
- Ajoutez le rythme des réservations aux tendances historiques pour une précision en temps réel.
- Surveillez la vitesse des taux de comparaison, et pas seulement les écarts de prix statiques.
- Fusionner l'intelligence événementielle et les tendances de recherche pour capter la demande cachée.
- Nettoyer les données OTB quotidiennement-6-8% Les mauvaises données peuvent faire dérailler les prévisions.
- Réentraîner les modèles ML chaque semaine pour maintenir une précision de 85%+.
Conclusion
La précision des prévisions n'est pas une question de perfection - il s'agit de devancer vos concurrents grâce à des stratégies plus intelligentes, plus rapides et plus réactives. En superposant l'analyse du rythme en direct, la vélocité du taux de comparaison, l'intelligence des événements et les ajustements de l'apprentissage automatique, vous pouvez créer des prévisions qui tiennent la route même lorsque le marché change brusquement.
Commencez modestement. Nettoyez vos données sur les réservations. Suivez le rythme des réservations en direct. Une fois que vous aurez maîtrisé ces éléments, ajoutez la vitesse des taux de comparaison et les prévisions basées sur les événements. Chaque étape renforce la confiance et réduit les erreurs de prévision.
Lorsque vous êtes prêt, automatisez vos mises à jour d'apprentissage automatique chaque semaine pour maintenir une précision optimale. Téléchargez la liste de contrôle ci-dessus et faites de votre prochaine prévision celle que votre GM célébrera.
questions fréquentes
Quelle est la meilleure méthode de prévision de la demande hôtelière ?
Un modèle hybride combinant les données historiques, le rythme en direct, la vitesse des comparaisons et l'apprentissage automatique offre les résultats les plus fiables.
À quelle fréquence dois-je mettre à jour mes prévisions ?
Idéalement, tous les jours pour les périodes de forte volatilité ; au minimum, toutes les semaines avec des mises à jour du rythme et de l'OTB.
Les petits hôtels peuvent-ils s'offrir des outils d'apprentissage automatique ?
Oui. De nombreuses plateformes RMS abordables incluent désormais la prévision ML dans leur abonnement.
Quel est l'indicateur de performance clé qui mesure le mieux la précision des prévisions ?
L'erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) est l'étalon-or. Il faut viser moins de 10%.
Quel est l'impact des événements sur les prévisions hôtelières ?
Utiliser des multiplicateurs d'augmentation en fonction de l'ampleur de l'événement et du délai d'exécution pour anticiper les pics de demande.
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