Quel est le rôle du jugement humain dans les décisions de gestion des revenus ?

"Utiliser l'IA et la technologie sans surveillance, c'est jouer. À l'heure actuelle, les fournisseurs de RMS reprochent aux utilisateurs de passer outre et en même temps leur reprochent de ne pas passer outre "quand ils le devraient" - l'utilisateur est donc toujours le plus stupide dans cette équation. Et nous devons arrêter de prétendre que les RMS sont le Saint Graal, ils sont construits par des humains, donc imparfaits et peu importe le RMS que vous prenez - ils se tromperont. Non pas parce qu'ils sont mauvais, mais parce qu'ils ne voient que les données qui leur sont données.

Nous devons promouvoir une approche où l'utilisateur est pris en compte dans le processus d'optimisation. C'est la plus grande opportunité pour nous lorsque la dotation est le nouveau luxe : l'optimisation humaine.

"Même si la technologie rattrape son retard très rapidement et commence (dans certains cas) à reproduire ce qu'un humain peut faire, dans la plupart des cas, ce n'est toujours pas si rapide. Un exemple serait une augmentation soudaine de la demande pour une certaine date en raison de l'annonce d'un événement majeur. Il existe des RMS qui mettent à jour les taux deux, trois ou quatre fois par jour. D'autres, juste une fois. Mais si la demande est très rapide, il se peut que la prise en charge soit plus rapide que votre logiciel. Cela pourrait signifier qu'au moment où votre RMS veut réagir, l'inventaire est rempli et il n'y avait pas de temps pour céder.

Un autre exemple peut être les réservations de grands groupes. Ce n'est pas parce que votre inventaire est à moitié réservé que la demande est là. Ce n'est peut-être qu'une seule fois, et le ramassage peut encore être lent. Cependant, dans de nombreux cas, votre RMS pourrait "penser" que le rythme a augmenté et donc augmenter les taux. Cette décision pourrait signifier des arrêts de ramassage car la demande n'est pas assez importante pour accepter cette augmentation de prix. »

"RMS améliore le rôle et permet un traitement et une analyse plus rapides des données, mais en réalité, avec les facteurs changeants que nous voyons dans cette industrie, je pense que c'est un outil permettant au RM d'interpréter les données, d'ajouter ses idées pour faire des prédictions et des ajustements basés sur sur toutes les différentes sources de données, puis définir la stratégie pour soutenir les objectifs. Juste en pensant à la première question - comment un RMS pourrait-il réagir à l'instant où un concert massif était annoncé dans la région jusqu'à ce qu'il commence à voir la demande, ce qui dans certains cas pourrait être trop tard ? »

"Les développements technologiques pour le Revenue Management ont parcouru un long chemin et permettent à la fois l'analyse et la simulation de scénarios. Cependant, la nature humaine implique que nous travaillions toujours avec ce "sentiment instinctif".

Ma liste de lecture au cours des derniers mois comprenait "Predictably Irrational - The Hidden Forces That Shape Our Decisions" de Dan Ariely, qui remet en question les hypothèses des lecteurs sur la prise de décisions basées sur la pensée rationnelle. Réfutant l'hypothèse courante selon laquelle nous nous comportons de manière fondamentalement rationnelle. Nos comportements ne sont ni aléatoires ni insensés. Ils sont systématiques et prévisibles, ce qui nous rend prévisiblement irrationnels.

Cela dit, les systèmes ne sont aussi bons que les données qui leur sont fournies, et des erreurs peuvent survenir. Qu'il s'agisse d'une erreur générale basée sur la saisie de données ou de données incorrectes basées sur la configuration du système. À moins que vous ne soyez aligné sur vos chiffres, vous ne serez pas en mesure d'évaluer correctement les suggestions qui vous sont présentées ou d'identifier les suggestions incorrectes d'un RMS, et donc d'effectuer des dérogations.

Un exemple que j'ai vu récemment était un supplément qui, pour une raison étrange, contribuait aux revenus de la chambre - et donc à la base de la tarification. Une erreur de saisie manuelle des données a entraîné un revenu supplémentaire de 250 000 €, qui n'a été découvert qu'à la date d'arrivée. Donc, un bon mois est devenu un mois pas si bon. Connaître vos chiffres aurait dû impliquer que le RM aurait détecté cette anomalie et aurait dû effectuer une commande manuelle et commencer à enquêter.

« Ces dernières années, l'utilisation de la technologie dans la gestion des revenus a fortement augmenté. La prise de décision s'est accélérée, tout comme la technologie alimentée par l'IA. Après tant d'années d'innovation, les outils RMS doivent être fiables pour optimiser les revenus, mais le jugement humain reste l'aspect le plus important pour tenir compte des facteurs externes qui affectent la prise de décision globale du système.

Les données entrantes doivent être précises pour une sortie correcte. C'est là que le jugement humain entre en jeu. Aussi puissante que soit l'intelligence artificielle, le cerveau humain comprend les circonstances et les objectifs requis pour que ces décisions soient prises. Normalement, il existe des scénarios où des événements spéciaux doivent être saisis dans le RMS pour une sortie précise en indiquant si votre prévision est affectée ou non.

« Le RM humain a besoin de voir les recommandations et de les valider avec des informations commerciales. L'individu est toujours nécessaire pour discuter des opportunités que le RMS présente aux autres départements et les valider avec les principaux objectifs de l'entreprise. La personne doit ajouter de la valeur aux recommandations que le système affiche.

Par exemple : Pendant Covid, la compagnie aérienne RMS a fixé des prix très bas en raison du manque de demande. La même chose peut se produire lors d'un lavage de groupe ou d'un événement différent qui se déroule dans la ville. Aussi, lorsque l'hôtel crée une nouvelle stratégie promotionnelle pour obtenir des résultats différents. Un RMS n'est pas capable de faire tous les travaux.

"Il y a des cas où un changement inattendu de la demande se produit, et le responsable des revenus doit fournir au RMS des informations supplémentaires pour que cela fonctionne correctement. Ces cas doivent être limités à des événements exceptionnels tels qu'un énorme changement de date d'événement (demande prioritaire), une annulation de grand groupe, une demande plus élevée que prévu en raison d'une escale, un débordement de surréservation de dernière minute. En termes de restrictions, il peut y avoir des événements spécifiques où la propriété doit être très personnalisée dans sa stratégie en matière de restrictions de séjour minimum.

C'est typique des périodes de forte demande comme le réveillon du Nouvel An pour n'en nommer qu'une. Je vois cela dans le niveau de luxe où nous devons faire face à un large éventail de types de chambres particuliers ; il est assez fréquent de remplacer le séjour minimum sur une classe de chambre spécifique afin d'optimiser le modèle de séjour et d'éviter les écarts d'occupation, en particulier lorsqu'aucune surréservation de type de chambre n'est en place.

« La prévision fiable de la demande RMS 100% n'existe pas. Par conséquent, le jugement humain joue un rôle essentiel. Les outils de prévision de la demande sont toujours basés sur des données et la prévision ne peut être aussi bonne que les données avec lesquelles ils sont alimentés. Selon l'origine des données, il n'est parfois pas clair d'où elles viennent et comment elles réagissent à certains changements dans le rythme des réservations.

Naturellement, une fois investi dans le logiciel RMS, l'objectif doit être d'automatiser les processus et de faire en sorte que certaines décisions soient prises en pilote automatique dans les canaux de distribution. Il est recommandé d'envisager des dérogations :
a.) lorsque la précision générale de la prévision de la demande est inférieure à 90% 30 jours ou plus, encore une fois en fonction des schémas de réservation habituels de la propriété en question et
b.) pour des événements ponctuels plus importants (dans toute la ville ou dans l'ensemble concurrentiel le plus proche des hôtels) lorsqu'il n'y a pas de données historiques disponibles pour que l'algorithme puisse les examiner.

« La pandémie a montré qu'il existe parfois des situations exceptionnelles et imprévues qui nécessitent des décisions RMS primordiales prises sur la base de données historiques ou futures. Mais la pandémie n'est que l'exemple le plus évident. Pensez aux guerres, aux crises politiques et sociales, aux catastrophes naturelles et aux crises énergétiques. Tout peut changer en peu de temps, des jours ou des semaines.

Et paradoxalement l'humain dans ce cas a une capacité supérieure à la machine pour lire, déchiffrer et réagir à une situation totalement nouvelle, alors que la machine (l'apprentissage) donne le meilleur de lui-même face à des schémas consolidés historiques ou futurs répétés dans le temps, et dans ce cas contexte, il est certainement plus efficace que les humains. Mais la machine ne fonctionne mieux que s'il y a un humain derrière qui peut définir la bonne stratégie de vente, de communication et de distribution et quelles données prendre en compte pour prendre les meilleures décisions de prix possibles.

Si la stratégie est mauvaise, inévitablement, les décisions de la machine seront également mauvaises et le résultat sera médiocre. Pour cette raison, la combinaison de l'humain (stratégie, créativité, interprétation de facteurs inattendus et imprévisibles) et de la machine (répétitivité, rapidité, efficacité, analyse d'énormes quantités de données) reste la meilleure solution possible.

« Si vous devez passer outre et que vous ne faites pas confiance aux systèmes avec lesquels vous travaillez, suivez-vous alors les opinions et les émotions ou allez-vous d'abord vérifier les faits ? Que manque-t-il au système ? S'il manque ? Au lieu d'ajuster le système, je défierais d'abord ma propre pensée, ma logique et mes émotions car elles sont manipulatrices (déclenchées par une pensée ou une expérience) et la plupart du temps ne sont pas basées sur des faits.

S'il s'agit d'un fait, comme un événement ou un autre impact important que le système ne voit pas, alimentez le système avec l'évolution de la demande et laissez-le apprendre à partir de là. Je demanderais toujours des commentaires au gestionnaire de compte pour voir quel impact cela a lorsque vous remplacez manuellement. Il se peut que vous brisiez l'algorithme pour une victoire à court terme et que vous perdiez donc beaucoup de temps à long terme.

Renseignez-vous sur le fonctionnement du système et sur la base des prix et des recommandations. Les systèmes prennent en compte tant de facteurs dont vous, en tant qu'être humain, n'êtes pas capable.

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