Booking Insights : améliorez votre jeu de données avec Leadtime Analytics

Parmi les données et métriques à votre disposition, Leadtime Analytics s'impose comme un outil puissant en matière de Revenue Management et de Marketing. Lorsque vous comprenez de manière détaillée la période entre le moment où une réservation est effectuée et l'enregistrement des clients dans toutes les différentes dimensions telles que le segment, le canal, le pays, la promotion, etc., vous pouvez développer des stratégies de tarification plus efficaces, améliorer la précision des prévisions et aussi la performance globale de l'hôtel.

Qu'est-ce que l'analyse des délais

Le délai de livraison, ou fenêtre de réservation, est le nombre de jours entre le moment où un client effectue une réservation et sa date d'arrivée à l'hôtel. Leadtime Analytics comprend la collecte, l'analyse et l'interprétation de ces données pour découvrir des modèles et des tendances dans ce comportement de réservation.

L'examen du délai de livraison vous aide à comprendre les habitudes de réservation des différents segments, l'impact des différents canaux, l'influence des changements saisonniers ainsi que les différents marchés d'origine.

Pourquoi devriez-vous utiliser l'analyse des délais

Les principaux avantages de l’utilisation de Leadtime Analytics se situent dans les domaines suivants :

• Meilleure prévision de la demande : si vous comprenez bien les modèles et les tendances en matière de délais, vous serez en mesure de prévoir les tendances futures en matière de réservation avec une plus grande précision.
• Gestion améliorée des revenus : de meilleures évaluations de la demande vous permettent d'ajuster plus efficacement les stocks, les prix et les restrictions afin d'optimiser les performances.
• Ciblez les campagnes marketing plus efficacement : grâce aux informations de Leadtime Analytics, vous comprendrez non seulement les modèles de délais d'exécution dans leur ensemble, mais aussi de manière très détaillée sur n'importe quelle combinaison filtrée de dimensions. Cela signifie que vous pouvez activer les promotions à des moments où certains segments sont plus susceptibles de consulter et de réserver, augmentant ainsi l'impact de la campagne.
• Stratégies de tarification optimisées : en approfondissant le comportement de réservation, y compris les données sur les délais, vous serez en mesure de définir plus efficacement les tarifs et les restrictions, par exemple pour vos campagnes de réservation anticipée ainsi que les tarifs de dernière minute.

Comment utiliser l'analyse des délais de livraison

Il existe différents niveaux de délais que vous souhaitez analyser pour parvenir à une solide compréhension des modèles et des tendances de réservation :

• Délai moyen : le délai moyen est un KPI délicat et quelque peu dangereux et doit être soigneusement configuré pour le cas d'utilisation auquel vous l'appliquez.
  Le risque réside dans le fait que le délai moyen est constitué de nombreuses réservations avec des délais de plus en plus longs. Ainsi, par exemple, un délai moyen de 25 jours peut résulter de 50% de réservations le jour même et de 50% de réservations effectuées 50 jours avant l'arrivée. Bien que le délai moyen soit de 25 jours, aucune réservation n'est effectuée 25 jours avant l'arrivée.
  En tant que tel, le délai de livraison moyen ne doit être utilisé que pour évaluer les tendances : le délai de livraison est-il de plus en plus court ou plus long ?
  Il ne doit spécifiquement pas être utilisé pour cibler des promotions ou prévoir la demande.
• Délai le plus réservé : il s'agit d'un KPI utile en plus du délai de livraison moyen pour fournir à ce dernier un contexte sur la précision du délai de livraison moyen et où se situe le poids de la répartition des délais.
• Répartition des délais : la visualisation la plus efficace à surveiller pour vraiment comprendre les délais consiste à utiliser un graphique de distribution des délais. Ce graphique vous montre comment les délais de livraison des réservations sont répartis sur une chronologie et met clairement en évidence où se concentre le(s) poids des réservations. Un exemple de graphique de distribution des délais est présenté ci-dessous. Vous pouvez clairement voir comment et où les réservations sont effectuées.
  Cette visualisation devient beaucoup plus puissante lorsque les réservations incluses sont filtrées selon un certain nombre de dimensions (segment, canal, pays, entreprise, agence, etc.) pour déterminer le modèle de délai d'exécution d'un public spécifique.

Image : Graphique de distribution des délais de livraison montrant le volume de réservations par délai, les lignes pointillées verticales indiquent le moment où 25-50-75% des affaires finales dans les livres ont été atteintes, des lignes cumulées peuvent également être ajoutées.

• Délai au moment de la réservation : analysez les délais pour les réservations effectuées au cours d'une période particulière pour comprendre quelles périodes de séjour sont les plus impactées et pendant quelle période de réservation.
• Délai pour le moment du séjour : analysez les délais pour les réservations séjournant dans une période particulière pour comprendre à quel moment la fenêtre horaire est la plus impactée par les réservations.

Quelles sont les mesures clés de l’analyse des délais de livraison ?

Vous débutez tout juste avec les données et les analyses ? Vérifier cette liste de contrôle par Juyo Analytics pour vous préparer au succès.

Voici quelques façons de commencer à utiliser Leadtime Analytics immédiatement, que vous utilisiez vos propres exportations et par exemple MS Excel ou une solution complète de Business Intelligence pour accéder plus rapidement aux données.

• Surveillance des délais et des tendances en matière de délais : concentrez-vous sur vos segments, canaux et pays clés et surveillez le délai moyen et le délai le plus réservé sur une base mensuelle pour identifier tout changement dans les modèles et tendances familiers.
• Identifier les tendances et les changements saisonniers en matière de délais : chaque mois, pour le mois écoulé en tant que période de séjour et en tant que période de réservation, analysez la répartition des délais dans son ensemble et pour les segments, canaux et pays clés (potentiellement également d'autres dimensions importantes pour votre hôtel, telles que un grand compte corporate). Cela vous aidera à comprendre tout au long de l'année quelles variations de délais existent et lesquels de vos moteurs d'activité présentent quel comportement.
• Sur une base hebdomadaire, ou lorsque vous mettez à jour vos prévisions, recherchez toute valeur aberrante dans les délais depuis la prévision précédente pour voir où vous devrez peut-être procéder à un ajustement lorsque l'activité reprendra plus ou moins que prévu.

Quel est le résultat de l’utilisation de Leadtime Analytics ?

Lorsque vous comprendrez la dynamique des délais de livraison telle qu'elle se manifeste dans votre entreprise, vous constaterez que les performances de votre hôtel deviennent plus faciles à prévoir et plus résilientes au changement, car vous savez mieux comment adapter vos stratégies et tactiques en matière de gestion des revenus et de marketing.

En particulier, en comprenant les modèles de délais de livraison dans vos segments, canaux, pays et autres dimensions pertinentes les plus productifs, cela aura un impact sur votre contrôle sur les performances de votre hôtel.

Chaque fois qu’un écart dans les performances futures apparaît, par exemple en raison d’un marché plus faible que prévu ou en raison de la perte d’activités du groupe, comprendre les délais vous orientera immédiatement dans la bonne direction pour tenter de combler l’écart.

Enfin, l’analyse des délais est un excellent moyen de comprendre dans quelle mesure vous suivez votre budget et vos prévisions et dans quelle mesure il est réaliste de les atteindre.

À quoi pourrait ressembler un point de départ pour un tableau de bord d’analyse des délais ?

Construire un tableau de bord Leadtime Analytics fonctionnel ne consiste pas seulement à afficher les bonnes données, mais également à afficher les bonnes dimensions pour pouvoir les filtrer et les filtrer de manière croisée.

Pour un point de départ, vous pouvez inclure les éléments suivants :

• KPI commerciaux de haut niveau (tels que On-The-Books) pour voir l'échelle à laquelle l'analyse des délais s'applique
• Délai moyen : pour évaluer le délai moyen de l'activité filtrée
• Délai le plus réservé : pour voir où se situe la plus forte concentration de réservations en termes de délai
• Graphique de distribution des délais : c'est ici que vous pouvez voir le modèle de délai pour l'entreprise filtrée, votre visualisation clé dans ce tableau de bord.
• Explorations (ventilations) pour vous montrer les éléments de délai selon lesquels vous souhaitez filtrer ainsi que leur délai moyen et leur production de revenus (pour évaluer l'échelle). Vous devez choisir les dimensions les plus pertinentes pour votre entreprise, dans cet exemple vous trouvez la sélection suivante : Segments, Canaux, Pays et les dimensions comportementales Durée du séjour, Jours de la semaine et Tranches d'occupation.

Image : Exemple de tableau de bord Leadtime Analytics 

Leadtime Analytics est un outil essentiel pour garantir l'exactitude des prévisions, anticiper les changements dans les tendances et la demande, prendre des mesures en cas de hausse ou de baisse inattendue et guider les stratégies globales de revenus et de marketing. En comprenant et en exploitant les fenêtres de réservation, les hôtels peuvent prendre des décisions éclairées qui améliorent la rentabilité. Commencez dès aujourd’hui à tirer le meilleur parti de Leadtime Analytics pour garder une longueur d’avance dans des environnements concurrentiels.

Liste de contrôle gratuite: Commencez à utiliser les données dans la prise de décision de votre hôtel

L'utilisation des données pour alimenter les informations et les décisions dans votre hôtel peut vous positionner sur la voie du succès commercial, contribuer à accroître la satisfaction des clients et à réduire les coûts. Cette liste de contrôle constitue un point de départ pour les hôteliers qui débutent dans l'analyse de données dans l'industrie hôtelière.

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