Selon McKinsey , la tarification basée sur l'IA peut générer entre 259,1 milliards de dollars et 500 milliards de dollars en valeur marchande mondiale. Mais la question cruciale demeure : le Revenue Management peut-il être complètement automatisé ? La réponse est : théoriquement, oui, mais, en pratique, les choses sont un peu plus nuancées. Mais revenons un instant en arrière et essayons de reformuler la question initiale, au moins légèrement : le Revenue Management doit-il être complètement automatisé ? La réponse, dans ce cas, est un grand OUI en majuscule résonnant. Une étude récente du MIT-BHI a montré que les entreprises qui "ont entrepris des transformations de tarification axées sur l'IA ont réalisé plus de 100 millions de dollars d'amélioration des revenus, 70% plus souvent que les entreprises qui se sont concentrées sur un autre domaine".
« Les algorithmes d'auto-apprentissage évoluent rapidement, deviennent très sophistiqués et ont déjà un impact important sur l'efficacité opérationnelle et l'augmentation du rendement. En conséquence, il ne fait aucun doute que l'avenir de la gestion des revenus sera entièrement automatisé », déclare Alexander Edström. , PDG, Atomiser .
Les preuves sont partout autour de nous, et pas seulement dans les voyages. Quelques exemples? Amazon utilise l'intelligence artificielle pour piloter une tarification dynamique ; Starbucks adopte l'analyse prédictive basée sur ses données provenant de plus de 90 millions de transactions hebdomadaires, et des multinationales telles que Coca-Cola ou Johnson & Johnson utilisent la tarification de l'IA depuis des années. Lors de l'édition 2019 de la Revenue Management & Pricing in Services Conference, organisée par la prestigieuse Ecole hôtelière de Lausanne, Kevin Hof, Data Scientist chez RoomPriceGenie , a partagé plusieurs études de cas où les hôtels ont connu une augmentation moyenne de 22% de leurs revenus en adoptant des RMS , et des résultats similaires peuvent être trouvés sur des dizaines de publications similaires.
"L'industrie hôtelière est très fragmentée en ce qui concerne l'adoption de la technologie et la mise en ?uvre de l'IA dans la gestion des revenus. De nombreux hôteliers sont encore très protecteurs de leurs propres prix et stratégie ; ils pensent que leurs connaissances historiques et leurs intuitions savent mieux que n'importe quel algorithme. La vérité est : qu'ils ne font pas confiance à ce qu'ils ne savent pas nécessairement, ne comprennent pas et ne peuvent pas contrôler (comme un Human Revenue Manager). C'est alors que la technologie contre l'humain devient un dilemme, et c'est alors que nous devons revenir à l'essentiel et travailler sur le « tech it easy » : formation étape par étape suivie de résultats mesurables. Le Revenue Management est une coopération hybride entre l'humain et la technologie, et l'avenir est déjà présent », déclare Silvia Cantarella, experte en stratégie commerciale et fondatrice de Revenue Acrobats.
PMS, GIGO et bloqueurs d'adoption
Sur la base de ces faits, nous pouvons tous convenir que l'intelligence autonome (au sens de l'automatisation des processus de prise de décision en matière de prix avec peu ou pas d'intervention humaine) est probablement la direction vers laquelle se dirige la gestion des revenus. Cependant, cela ne va pas être particulièrement facile, et pas (ou, du moins, pas seulement) parce que les RMS modernes ne sont pas à la hauteur de la tâche, mais parce que, souvent, les PMS sont les véritables freins à l'adoption. GIGO est un concept que la plupart des gestionnaires de revenus connaissent trop bien : la qualité de la sortie est déterminée par la qualité de l'entrée. Les données "garbage" "in" produisent des sorties absurdes ("garbage data"). Et les RMS dépendent fortement des données des PMS . Ces systèmes peuvent ne pas fournir les informations correctes pour un certain nombre de raisons :
1. Erreurs humaines de saisie de données. C'est le principal problème en ce qui concerne la précision des PMS. Assez effrayant, le taux d'erreur dans les référentiels de données cliniques peut atteindre 27 % et, dans notre secteur, une étude d'eHotelier a souligné que jusqu'à 50 % des bases de données hôtelières sont soit corrompues, soit incomplètes ;
"Nous devons repenser la segmentation du marché ou l'architecture tarifaire en gardant à l'esprit la qualité des données. Les données doivent être exploitables et nous permettre de découvrir des opportunités sans effort et efficacement. Mais plus que tout, la configuration doit éviter les erreurs de saisie de données", déclare Christoph Hütter, Revenue Manager non traditionnel.
2. Mauvaise conception de l'API. Tyler Charboneau appelle cela le "piège de la gratification instantanée": "Ce gain potentiel à court terme est attrayant." Charboneau dit : "nous pouvons discuter de la guerre idéologique entre l'ingénierie et le marketing, (et) rechercher une gratification instantanée est compréhensible, mais dangereux. C'est comme développer une API tentpole lorsque vos services de base nécessitent vraiment des barres d'armature épaisses. Idéalement, le processus de conception devrait inclure des tests de résistance et optimisation. La fiabilité est également cruciale." Il n'est pas rare que les entreprises PMS commercialisent fortement le caractère "ouvert" de leurs systèmes, mais nous devons nous rappeler que la qualité l'emporte toujours sur la quantité lorsqu'il s'agit d'intégrations. Nous ne saurions trop insister là-dessus : "Une chose qui est souvent oubliée, lorsque les avantages des systèmes RMS sont calculés, est la maturité RM de l'organisation. L'installation des algorithmes les plus simples apportera d'excellents rendements lorsque vous partez de zéro revenu-gestion-savoir- comment. J'ai malheureusement été témoin d'un RMS de premier plan avec une mauvaise configuration humaine, une part de marché de l'immobilier en dessous de sa position de qualité en raison d'un manque de savoir-faire sur la stratégie RM », déclare Hanna Lak, ambassadrice de la gestion des connaissances touristiques et du revenu total, fondatrice du Nordic Revenue Forum.
3. Manque de fonctionnalités sur le PMS. Eh bien, c'est assez évident, pourtant, si votre système de gestion immobilière n'a pas été développé pour collecter une donnée spécifique, le RMS (et même le responsable des revenus humains, d'ailleurs) ne sera pas en mesure de retirer le lapin proverbial de leurs chapeaux. "Alors que nous discutons encore largement des revenus des chambres où la granularité des données d'un PMS est essentielle et où l'automatisation devrait déjà être le statu quo, l'industrie devrait se concentrer sur la gestion totale des revenus, en investissant sur la manière d'intégrer les données provenant de différentes sources de revenus (le so- dits revenus annexes, tels que SPA, golf, points de restauration, etc.) en une seule solution, une seule source de vérité », déclare Damiano Zennaro, Hospitality Senior Advisor.
Automatiser ou ne pas automatiser ?
L'automatisation complète de votre stratégie de gestion des revenus est tentante. Non seulement parce que cela peut (et c'est généralement le cas) augmenter vos revenus globaux, mais parce qu'il réduit également considérablement les coûts. Le salaire moyen d'un revenue manager est de 81 399 dollars par an aux États-Unis, tandis qu'un RMS débutant coûte 50 dollars par mois. Eh bien, vous faites le calcul.
"Étant donné qu'un hôtel typique prendra environ cinq millions de décisions de tarification chaque année, il n'est humainement pas possible pour un directeur des revenus de prendre chaque décision correctement, chaque jour, sans le soutien d'un système automatisé. Surtout compte tenu du volume de données à collecter et à analyser. Un RMS robuste génère non seulement des prix qui s'adaptent aux évolutions du marché, mais anticipe en fait ces variations à l'avance. Dans un marché hôtelier en mutation, de légers changements de prix peuvent avoir un impact important sur la demande. Par conséquent, tout hôtelier opérant sans systèmes capables de déchiffrer de manière analytique les impacts d'un changement de prix spécifique sur l'occupation et l'avantage (ou l'absence de revenu) qui en résulte pour leur propriété est désavantagé », déclare Klaus Kohlmayr, Chief Evangelist & Development Officer, IDÉES .
De plus, les revenue managers peuvent de moins en moins se fier aux données historiques, surtout après la pandémie. Dans ce nouveau paradigme, les données externes (telles que les bulletins météorologiques ou les informations sur les événements publics) sont devenues cruciales pour une stratégie de GR solide. Cependant, les humains doivent d'abord les collecter et les agréger, ce qui nous amène à résoudre le problème n ° 1. Mais ces données pourraient être récupérées automatiquement sur des services comme OpenWeatherMap, Picatic ou Allevents.in. Ils sont, littéralement, à une API de distance.
"Généralement, les systèmes de gestion des revenus (RMS) et les gestionnaires de revenus utilisent des données historiques sur les prix et les prix du marché et les combinent avec des signaux de demande prospectifs comme la stimulation pour recommander les tarifs optimaux. Malheureusement, en raison de la pandémie, les données historiques sont devenues non pertinentes. Je pense également que les données de tarification des ensembles de comp ont également perdu de la valeur - dans quelle mesure êtes-vous sûr que vos concurrents sont compétents dans leurs pratiques de gestion des revenus et utilisent les bons outils de RM et ne se contentent pas de plagier les tarifs des autres dans une spirale descendante suicidaire ?
La nécessité d'ajuster les tarifs de la propriété de manière dynamique, en fonction de la demande de voyages en temps réel, est la raison pour laquelle la pandémie a mis fin à l'outil de gestion des revenus le plus apprécié : la feuille de calcul Excel - et a créé le besoin urgent d'un RMS cloud alimenté par l'IA. pour gérer les complexités de l'ère post-pandémique », déclare Max Starkov, consultant et stratège en technologies de l'hôtellerie et des voyages en ligne.
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Conclusions : où allons-nous maintenant ?
Une récente évaluation de la maturité des prix menée par le BCG et la Professional Pricing Society a révélé que "plus de 50 % de toutes les entreprises de biens industriels utilisent encore Microsoft Excel pour créer leurs principaux outils de tarification".
"Il est clair qu'un RMS alimenté par l'IA avec une supervision humaine est un point de départ essentiel pour l'hôtelier d'aujourd'hui. À mesure que la technologie des revenus se rapproche des fonctions marketing, nous devrions nous attendre à voir davantage d'intégrations entre le RMS et les outils marketing pour optimiser le parcours client sur le site Web de l'hôtel. , sur l'appareil mobile invité, et d'autres points de contact numériques importants qui sont actuellement « hors de portée » pour les solutions RMS d'aujourd'hui prises isolément », déclare Erik Muñoz, directeur des revenus, Userguest .
Ce n'est pas surprenant, car les gestionnaires de recettes sont souvent obligés de remplir les blancs avec le peu d'informations dont ils disposent, et c'est principalement la faute et la responsabilité des fournisseurs. Cependant, une nouvelle façon plus simple, plus efficace et plus précise de gérer les revenus frappe à notre porte, et il est temps que nous fassions équipe et, enfin, que nous l'ouvrions.