Pour certains, les progrès de l’automatisation suscitent un profond sentiment d’effroi. Il est compréhensible de s’inquiéter des défis sociétaux généraux qui pourraient découler de l’adoption généralisée de nouveaux outils avancés d’IA générative. Mais au lieu de s’inquiéter des pires scénarios dystopiques que l’automatisation pourrait entraîner, il est temps de prendre du recul et de réfléchir à la manière dont l’automatisation peut s’appliquer à la gestion des revenus.
Vivre à l’ère de l’automatisation
Nous sommes déjà profondément ancrés dans une société automatisée. Au fil des années, les fournisseurs de logiciels en tant que service (SaaS) ont rigoureusement affiné les fonctionnalités d'automatisation de leurs produits pour améliorer l'expérience utilisateur. Cela est évident dans les applications mobiles et le développement de tableaux de bord de gestion conviviaux.
Nous sommes devenus dépendants de l’automatisation et, quels que soient nos points de vue philosophiques, elle est intégrée dans notre vie quotidienne. Pensez au nombre de personnes qui dépendent des services de covoiturage pour le transport, utilisent des applications pour la livraison ou achètent des widgets du monde entier en un seul clic. Ces pratiques sont devenues si courantes qu’il est difficile d’imaginer une époque où elles n’existaient pas.
Dans ces conditions, le moment est peut-être venu de réévaluer le rôle de l’automatisation dans le secteur hôtelier.
Faire confiance à l’automatisation
Au cours de la dernière décennie, la puissance du cloud computing a discrètement révolutionné nos expériences quotidiennes. Parmi les hôteliers qui optent pour un système de gestion des revenus (RMS), certains aspirent à un contrôle pratique, surtout s'ils n'ont jamais exploité l'automatisation de la tarification. On craint également que le système n’éclipse leur prise de décision. Quelle que soit l’inquiétude spécifique, il est crucial de lutter contre ces idées fausses.
Même si nous avons adopté l'automatisation dans certains aspects de nos vies, nous restons hésitants dans certains domaines. Prenons la comparaison entre les voitures intelligentes et les véhicules autonomes. Beaucoup se méfient naturellement des véhicules entièrement autonomes qui prennent les rênes. Cette hésitation se résume souvent à confier votre sécurité à une machine. Cependant, il est crucial de faire la distinction entre une voiture intelligente et une voiture autonome.
Les voitures intelligentes disposent aujourd’hui de fonctionnalités telles qu’un régulateur de vitesse adaptatif, des indicateurs d’angle mort et des caméras de recul. Ces technologies nous guident et nous aident à prendre des décisions éclairées. Pourtant, ils nécessitent toujours une intervention humaine. Essentiellement, même si les voitures intelligentes émettent des alertes sur les dangers potentiels, elles ne naviguent pas de manière autonome sans surveillance humaine.
En établissant un parallèle avec la gestion des revenus, un RMS n’est pas une voiture autonome et n’aspire pas à l’être. Même si certains revenue managers préfèrent garder le contrôle du système pour plus de confort, ils risquent de ne pas en saisir les implications analytiques. Les fonctionnalités de sélection dans un système en évolution automatique entravent sa capacité à discerner l’efficacité de ses décisions.
Automatisation vs feuilles de calcul : qu'est-ce qui fait le plus sourciller ?
Si tu regardais "sous la capuche» d'un RMS avancé, vous vous rendriez compte qu'il repose sur un mécanisme d'auto-apprentissage. Ce mécanisme prend des décisions de manière autonome, les met en œuvre, puis observe les résultats. Grâce à ces commentaires, il se recalibre et entreprend de nouvelles actions. Tout cela est alimenté par de nombreux calculs et algorithmes.
À l’inverse, un RMS dépourvu de cette capacité d’auto-apprentissage ne peut pas s’adapter efficacement à son environnement. Au lieu de cela, ces systèmes, qui sont davantage d’aide à la décision, s’appuient sur des stratégies de tarification dynamique basées sur des règles. Leur efficacité dépend des capacités de l’utilisateur qui les configure et de l’efficacité des règles qu’ils ont définies. À mesure que la dynamique du marché évolue et que le personnel change, maintenir ces systèmes à jour et performants peut devenir un défi de taille.
Même si l’aide à la décision offre des analyses précieuses pour des choix stratégiques occasionnels, de nombreuses décisions à la volée sont nécessaires à chaque minute de la journée. Comment un individu isolé, ou même une équipe, peut-il gérer efficacement ce volume sans l'application intelligente de l'automatisation ?
Certains systèmes nécessitent une confirmation manuelle des modifications de taux. Même s’ils sont réglés en pilote automatique, ils nécessitent une intervention humaine. Les prouesses informatiques des humains sont dérisoires en comparaison d’un RMS. Il est irréaliste d’attendre des gestionnaires de revenus qu’ils supervisent et ajustent systématiquement les tarifs à l’échelle nécessaire à l’optimisation. Après examen, ils acceptent souvent les tarifs suggérés par le système, ce qui rend l'examen manuel redondant et entraîne des retards inutiles.
Cela ne veut pas dire qu'un revenue manager est totalement redondant avec un RMS automatisé. Dans un scénario optimal, un RMS avancé devrait prendre des décisions de tarification de manière autonome pour la grande majorité, par exemple 90% des jours surveillés. Le responsable des revenus peut alors se concentrer sur le 10% qui a réellement besoin d'attention : les journées atypiques chargées avec les vacances, les grands concerts et autres événements importants qui changent le marché et qui présentent de nombreuses opportunités de croissance des revenus.
Confier au système automatisé l'analyse des données libère le responsable des revenus pour élaborer une stratégie visant à maximiser les profits grâce à la distribution.
Faites confiance au processus, faites confiance au résultat
Une erreur courante consiste à s’attendre à ce que l’analyse reflète les processus de pensée humaine. Même si les humains peuvent être influencés par des facteurs extrinsèques tels que les prix du carburant ou les actions des concurrents, les analyses ne sont pas nécessairement au courant de ces nuances.
Par exemple, vous ne pouvez pas demander au système d'analyse de lire le journal et de décider ensuite d'incorporer des changements en fonction de l'impact supposé des tendances macroéconomiques signalées. Au lieu de cela, les analyses peuvent détecter une tendance et ajuster les résultats sans nécessairement connaître le scénario réel qui l’a provoquée. En revanche, les humains effectuent le processus inverse, voient un scénario du monde réel et modifient leurs hypothèses en fonction des nouvelles connaissances.
Les systèmes de gestion des revenus auto-apprenants créent automatiquement de nouveaux points de données à calibrer. Par exemple, recalibrer les courbes de réservation toutes les deux semaines à mesure que de nouvelles tendances et modèles apparaissent ou recalculer la sensibilité aux prix toutes les deux semaines en déterminant quand les clients sont prêts à payer plus ou moins qu'ils ne l'étaient au cours de la période précédente.
Alors que de nombreuses solutions de gestion des revenus et de tarification se disputent l'attention, la distinction se résume à des outils d'aide à la décision centrés sur des règles et à des solutions de gestion de décision basées sur l'analyse qui génèrent sans effort des actions décisives englobant la tarification, la disponibilité des tarifs, etc.
Compte tenu de l'imprévisibilité du marché actuel, les prouesses des systèmes d'auto-apprentissage sont primordiales. Toutefois, cela ne rend pas les rôles humains obsolètes. Faire confiance au système signifie faire confiance à ses résultats sur la base des informations qui y sont introduites.
L'automatisation est un terme qui fait froid dans le dos, mais la réalité est qu'un RMS automatisé est loin d'être une histoire d'horreur pour les revenue managers et les hôteliers. Les hôteliers avisés et innovants investissent dans un RMS informatisé et décisionnel qui permettra à leurs hôtels d'augmenter leurs revenus avec une plus grande efficacité, une stabilité à long terme et une croissance exponentielle.
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