Problématiques client
Le groupe hôtelier gère plus de 2 600 hôtels dans 54 pays, avec 600 hôtels en gestion propre. Les revenue managers (RM) doivent optimiser les tarifs et les restrictions pour chaque hôtel et segment client, en se basant sur des données massives et hétérogènes (historique de réservations, concurrents, événements, météo…).
Le défi : les RM n’ont pas la capacité d’analyser l’ensemble des données disponibles pour chaque hôtel, chaque type de chambre et chaque segment tarifaire, rendant la prise de décision chronophage et partiellement subjective.
Objectifs
Prédire la demande non contrainte
Estimer le nombre de chambres par type et par date jusqu’à 90 jours à l’avance.
Optimiser le revenu
Ajuster automatiquement les booking limits et les tarifs selon les segments et règles métier.
Prioriser les dates à fort enjeu
Fournir des alertes automatiques pour la fermeture/réouverture de catégories tarifaires.
Dégager du temps pour les décisions stratégiques
Automatiser les tâches répétitives afin que les RM se concentrent sur les décisions à forte valeur ajoutée.
Les contraintes du projet
Notre approche
01
Analyse et préparation des données
Consolidation des historiques, données concurrentielles et événements pour créer une base robuste.
02
Construction et entraînement du modèle prédictif
Machine Learning pour prédire la demande et les contraintes par hôtel et segment.
03
Intégration des règles métier
Implémentation des contraintes de pricing et des règles de revenue management dans la solution.
04
Déploiement et automatisation
Génération des recommandations, alertes sur les dates critiques et automatisation des tâches répétitives pour les RM.
Nos résultats
Impact global
Le groupe hôtelier gagne 30 % de temps sur les tâches répétitives, peut se concentrer sur les décisions stratégiques et optimise ses revenus grâce à des prévisions précises et des alertes automatiques sur les catégories tarifaires.
