L’objectif de la gestion des revenus est de fixer un prix pour attirer la demande la plus rentable, car la capacité de nuitées en vente des hôtels est limitée. Les hôtels peuvent se remplir avant que toute la demande du marché ne soit satisfaite. Les hôtels peuvent également proposer un prix supérieur à celui du marché et détourner la demande qui aurait été réservée à un prix inférieur.
Analyse de la gestion des revenus
Contrairement à la plupart des applications analytiques, la gestion des revenus pour les hôtels implique une série d’analyses interdépendantes. Cela signifie que les entrées et les sorties doivent être stables et au bon format pour alimenter les étapes suivantes. Découvrons quelles sont ces étapes vous permettant de définir au mieux la tarification de vos services.
Etape 1 : Statistiques
Dans le processus de gestion des revenus, l’analyse statistique prend en charge l’étape de modélisation de la demande. Dans cette configuration, les statistiques fournissent un profil du comportement de la demande (le client), qui devient ensuite une entrée dans les modèles de prévision (étape 2) et l’optimisation (étape 3).
Les algorithmes peuvent détecter des modèles saisonniers et des événements spéciaux en comparant les modèles dans les données. Les taux de non présentation (no show) et d’annulation sont déterminés et les impacts sur la concurrence sont calculés, tout comme les paramètres de sensibilité au prix. Cet ensemble de paramètres constitue ensuite les entrées pour l’étape de prévision de la demande.
Afin de maximiser les revenus, il est important de comprendre la valeur de toute la demande client pour les chambres, même celle qui n’a pas été capturée car il ne restait plus de chambres disponibles (également appelée refus) ou parce que le prix était supérieur à celui que certains consommateurs voulaient payer (aussi connu comme un regret).
En règle générale, un important effort de modélisation (description de toutes les étapes) de la demande est à réaliser lorsqu’un hôtel commence à mettre en œuvre la gestion des revenus.
Ces algorithmes n’ont besoin d’être exécutés qu’une seule fois, ou peuvent apprendre avec le temps (machin learning). Après cet effort de modélisation initial, les paramètres définis ici ne sont généralement recalibrés que de temps en temps pour assurer leur précision.
Etape 2 : Prévision
La prévision de la demande tend à être un élément très important de l’analyse de la gestion des revenus.
À cette étape, une prévision détaillée de la demande par segment de marché, type de produit et période (date et durée du séjour) est calculée.
Il existe plusieurs différences essentielles entre les prévisions de gestion des revenus et les prévisions générales.
- Premièrement, il est important de prendre en compte la demande non contrainte, de sorte que les modèles de prévision doivent pouvoir prévoir au-delà de la à un hôtel. L’algorithme d’optimisation (que nous présenterons en étape 3) limitera la demande à ce qui conviendra à l’hôtel, en priorisant les clients prêts à payer les prix les plus élevés en premier.
- Deuxièmement il est nécessaire de prendre en compte les réservations acceptées directement par les hôtels. Le rythme de ces réservations matérialisant peut-être un facteur prédictif de l’occupation éventuelle de l’hôtel.
Pour un hôtel typique, si vous tenez compte de tous les segments de marché, types de chambres et durées de séjour sur l’ensemble de l’horizon de réservation, le système de gestion des revenus peut générer des centaines de milliers de prévisions.
Cela soulève deux problèmes :
- Le 1er est qu’une méthode de prévision ne va certainement pas régler tous ces problèmes. La méthode de prévision la plus précise à utiliser dépend des caractéristiques des données. Avec autant de prévisions différentes, il y a forcément beaucoup de modèles de données différents. Il est avantageux de pouvoir utiliser plusieurs méthodes de prévision et de laisser le système déterminer automatiquement la méthode la plus précise pour chaque prévision.
- Deuxièmement, certaines des combinaisons de prévisions pourraient avoir des données très rares. Par exemple, un hôtel peut ne comporter qu’une ou deux suites présidentielles, de sorte que la quantité de données de réservation historiques associées à chaque durée de séjour pour ces suites soit assez faible. Plus les données sont clairsemées, moins la prévision est précise. Idéalement, le système de gestion des revenus devrait être capable de faire une correspondance ou une agrégation de modèle pour prendre en compte ces données éparses.
Les prévisions constituent un apport à la dernière étape du processus analytique de gestion des revenus, l’optimisation.
Etape 3 : Optimisation
L’optimisation de la gestion des revenus vise à maximiser les revenus pour un hôtel.
Les contraintes peuvent inclure la capacité hôtelière, les réservations disponibles et la demande par segment de marché et type de chambre. La sortie typique est le tarif à offrir via les canaux publics et les contrôles de disponibilité pour la demande qualifiée, pour chaque date et durée de séjour sur l’horizon de réservation.
La transparence des prix a changé la façon dont les consommateurs réservent. Les méthodologies traditionnelles d’optimisation des stocks (nuitées disponibles) sont donc devenues inadéquates car elles ne tiennent pas compte de la sensibilité des prix à la demande.
Les responsables des revenus sont principalement en charge de l’interprétation, de la gestion et de la mise en œuvre des recommandations résultant des processus de revenu management. Cependant, ils sont également responsables de nombreuses analyses ad hoc. Il s’agit notamment des prévisions à long terme pour la budgétisation ou la planification et une modélisation prédictive permettant de comprendre les opportunités.
Les spécialistes de la gestion des revenus ont commencé à réfléchir à des possibilités de tarification plus stratégiques, telles que soutenir la promesse de la marque, intégrer la réputation de l’hôtel ou gérer les canaux de distribution.
Optimisation des prix et hôtels
Chaque client a une capacité ou une volonté de payer différente. L’hôtelier peut modifier le prix de sa chambre au fil du temps. Comme dans la théorie économique, si le prix du produit est augmenté, il dépassera le niveau de consentement de certains clients et la demande diminuera. A l’inverse, si le prix diminue, il peut tomber en dessous du niveau de consentement à payer et la demande augmente.
Cette théorie est la base de l’optimisation des prix.
De nombreux consultants et fournisseurs affirment qu’ils fournissent des capacités d’optimisation des prix. En fait, l’optimisation est aussi largement utilisée de manière abusive dans ce contexte que partout ailleurs. Pour comprendre si une solution spécifique répondra à vos besoins d’optimisation des prix, il est important de pouvoir identifier non seulement ce qu’est l’optimisation réelle (un algorithme mathématique), mais également de comprendre l’application spécifique de l’optimisation des prix. N’oubliez pas que l’optimisation des prix est un algorithme mathématique qui utilise la relation entre la demande et le prix de chacun de vos produits, en prenant en compte, espérons-le, les actions de nos concurrents en matière de prix, afin de fournir un prix unique optimisant les revenus déployés sur tous les canaux publics.
La question de l’optimisation des prix vient compliquer le fait que de nombreux hôtels répondent toujours à une part importante de la demande qui relève de la méthode plus traditionnelle de gestion des revenus.
Les flux de demande tels que certains accords d’entreprise, groupes et grossistes ont établi des prix préétablis et l’hôtel ne peut que décider d’offrir le tarif ou non. Ces groupes sont gérés en fonction de la disponibilité ou du rendement plutôt que de la tarification. Le nombre de pièces attribuées à ces segments a une incidence sur le nombre de chambres disponibles à la vente pour une demande raisonnable. Comme vous avez plus ou moins de chambres à vendre, le prix optimal pour la vente de ces chambres change. Cela signifie que pour maximiser les revenus, vous ne pouvez pas prendre ces deux décisions (contrôle de la demande et prix optimal) de manière isolée.
L’optimisation doit résoudre simultanément les deux problèmes.
Gestion des revenus en dehors des chambres
Lorsque la gestion des revenus a réussi à maximiser les revenus des chambres d’hôtel, elle a naturellement commencé à étendre l’application au-delà des chambres d’hôtel aux autres actifs générateurs de revenus de l’hôtel, tels que:
- Espace fonctionnel
- Restaurants
- Terrains de golf
- Spas
Une mesure de performance de gestion des revenus de restaurant
Pour les restaurants, la mesure du revenu typique est le contrôle moyen par personne (total des revenus nocturnes divisé par le nombre de personnes servies). L’unité d’inventaire à capacité limitée est le nombre de places dans le restaurant. Vous ne pouvez pas facilement ajouter plus d’espace pour les places, vous ne pouvez donc servir que le nombre de clients égal au nombre de places. Ensuite, considérez combien de temps les personnes utilisent les sièges (le temps). En règle générale, vous pouvez utiliser un siège plus d’une fois par jour.
Par conséquent, une mesure quotidienne ne vous permettra pas de connaître toute l’étendue de vos possibilités. La même chose vaut pour une période de repas ; il est probable que vous pourriez faire tourner les tables plus d’une fois au cours d’une période de repas.
La plupart des applications de la gestion des recettes des restaurants utilisent l’heure comme mesure du temps, qui représente la durée du repas (combien de temps une partie utilise la table), ainsi que la variabilité horaire de la demande (à 17 heures, il y a moins de convives qu’à 19 heures).
La mesure couramment utilisée pour la gestion des revenus est RevPASH, chiffre d’affaires par siège-heure disponible.
Mesure de performance de la gestion des recettes de l’espace de fonction
À partir du levier des prix, le chiffre d’affaires dans les espaces de réception est une combinaison de la location de la salle, des frais de nourriture et de boisson par personne et de la location de matériel audiovisuel.
Chacune de ces sources de revenus a une marge de profit différente. De plus, les différents types d’événements (mariages ou conventions, par exemple) ont des marges de profit différentes en fonction du nombre d’employés et du temps de configuration requis.
Comme ces sources de revenus n’ont pas la même valeur, nous pouvons déterminer que nous devrions utiliser « contribution» et non pas «recettes». Cela signifie que nous devrions avoir un pourcentage de marge de contribution pouvant être appliqué à chacune des sources de revenus. Comme vous le savez probablement, déterminer la marge de contribution n’est pas toujours une activité simple. Cependant, nous pouvons déterminer au moins une estimation de la marge de contribution par flux de revenus et type de fonction sur laquelle l’ensemble de l’équipe pourrait s’entendre.
Définir la capacité est également délicat. Le nombre de clients que chaque salle de réception pourrait accueillir dépendrait de la configuration et de la configuration de l’espace.
Nous nous rendons compte que dans ce problème, compte tenu de la souplesse de configuration, l’hôtel vend réellement «l’espace» lui-même.
En fin de compte, nous avons besoin d’une définition temporelle. L’espace fonctionnel est généralement vendu par «morceaux de temps» (par opposition à une journée entière à la fois ou par heure). Le temps d’installation de la fonction suivante est un facteur déterminant de la fréquence à laquelle l’espace peut être revendu au cours d’une journée. Par exemple, si vous organisez un mariage compliqué un vendredi soir, il ne sera peut-être pas possible de vendre la salle pour une réunion de petit-déjeuner le vendredi, car vous ne disposerez pas de suffisamment de temps pour la retourner. Cependant, une aire de repos pourrait être vendue plusieurs fois par jour, car il ne reste plus qu’à nettoyer les tables hautes et à ranger un panier de collations et de boissons rafraîchi.
Conclusion
Parmi toutes les opportunités en matière de données et d’analyse dans les secteurs de l’hôtellerie, la gestion des revenus est celle qui a le plus d’impact direct sur les résultats.
Si les responsables analytiques de l’hôtellerie cherchent à avoir un impact important rapidement, la gestion des revenus est, en général, la meilleure façon de le faire.
Malgré l’utilisation relativement répandue de la gestion des revenus dans l’hôtellerie, il reste encore de nombreuses possibilités d’amélioration, même pour les entreprises relativement matures dans leur utilisation de la gestion des revenus.
À mesure que le marché a évolué et que le comportement des consommateurs a changé, la discipline doit également s’adapter. Cela laisse une opportunité d’innovation et de génération de revenus continue. Cependant, comme pour tout effort d’analyse, la mise en place d’un système de gestion des revenus n’est pas une garantie de succès. Le système doit faire partie d’une stratégie plus vaste et toutes les nouvelles sources de données et les modifications de processus doivent être soigneusement examinées et testées de manière approfondie.
Les statistiques montrent la nécessité d’accorder une attention particulière à la stratégie de tarification, mais également à la stratégie de distribution de l’hôtel.
Les mesures que nous utilisons pour mesurer les performances masquent ce qui pourrait être une stratégie de distribution moins rentable. Le paysage devient extrêmement complexe entre les agences de voyages en ligne existantes et les nouveaux agents de voyages électroniques tels que Google ou Facebook. Les propriétaires, les gestionnaires d’actifs, les directeurs généraux et les responsables des revenus doivent commencer à suivre les coûts de distribution et à comprendre les implications de leurs stratégies de distribution.
Il est essentiel que la gestion des revenus collabore avec ses homologues du marketing, des opérations et des finances, ainsi qu’avec les propriétaires et les gestionnaires d’actifs, afin de trouver le modèle d’exploitation le plus rentable pour l’hôtel.
