INTELLIGENCE ARTICIELLE
Grâce aux données, la gestion hôtelière gagne en efficacité
En Espagne, ALTEN s’est associé à deux leaders de l’industrie hôtelière pour maximiser les taux d’occupation, améliorer la gestion des revenus et booster l’efficacité opérationnelle. ALTEN a développé des solutions basées sur les données exploitant l’IA et le machine learning pour aider ces acteurs à anticiper les annulations de réservations et à ajuster leurs tarifs.
Dans l’hôtellerie, il est essentiel de pouvoir optimiser la prise de décisions critiques. Deux leaders espagnols du secteur ont fait appel à ALTEN en Espagne pour les accompagner sur des problématiques clés. Le premier souhaitait maximiser ses taux d’occupation et minimiser les risques de surréservation en anticipant mieux les annulations de réservations. L’autre société souhaitait créer un système lui permettant d’ajuster dynamiquement le prix des chambres en fonction du taux d’occupation, afin d’assurer une rentabilité équilibrée. ALTEN s’est appuyé sur des modèles de machine learning avancés pour analyser des données historiques et contextuelles, telles que les habitudes de réservation et les facteurs saisonniers, afin de prévoir avec précision le taux d’occupation et d’obtenir des informations exploitables pour améliorer l’efficacité opérationnelle.
Les défis : Maximiser les taux d’occupation, réduire les risques de surréservation et ajuster dynamiquement le prix des chambres dans le secteur hôtelier
Les solutions : Analyse prédictive avancée des annulations et du taux d’occupation. Processus décisionnel fondé sur des données historiques et des modèles prédictifs
Les avantages :
- Grande précision dans la prévision des annulations
- Analyse en temps réel des comportements de réservation
- Amélioration des taux d’occupation
- Revenus maximisés grâce à une gestion efficace des annulations
- Stratégies de tarification optimisées
- Stratégies marketing et de tarification ciblées
- Expérience client améliorée
Indicateurs de performance :
- Réduction du délai de prise de décision d’environ 20 à 30 % grâce à l’analyse en temps réel
- Réduction des coûts d’exploitation d’environ 10 à 15 % grâce à la minimisation du taux d’annulation
- Environ 10 000 lignes de code développées
- Augmentation des recettes estimée à 12-15 % pendant la haute saison grâce à une stratégie de tarification optimisée
Des prévisions précises
Pour un grand groupe hôtelier comptant plus de 15 établissements le long des plages les plus prisées d’Espagne, l’objectif était de continuer à offrir aux clients un excellent rapport qualité-prix afin de leur garantir la meilleure expérience possible pendant leur séjour. À cette fin, l’entreprise devait être en mesure de gérer ses réservations de manière proactive (par exemple, en remettant en vente les réservations susceptibles d’être annulées ou en les proposant à d’autres clients potentiels) tout en évitant le risque de surréservation.
Un autre client d’ALTEN, spécialisé dans les solutions technologiques pour l’industrie hôtelière, souhaitait aider ses clients à optimiser leur processus décisionnel et à améliorer leurs bénéfices tout en garantissant la meilleure expérience possible à leurs hôtes.
ALTEN a développé un algorithme de tarification dynamique qui analyse la demande future et détermine le prix optimal de la chambre en fonction des données historiques d’occupation, des tendances de tarification et des facteurs contextuels (par exemple, la saison, les vacances), maximisant ainsi la rentabilité en suggérant le meilleur prix pour un taux d’occupation optimal à n’importe quel jour. Le système traite également des données historiques (par exemple, les délais de réservation, les taux d’occupation, le type de chambre et les profils des clients) afin de calculer la probabilité d’annulation pour chaque réservation.
Les outils
ALTEN s’est appuyé sur Python et BigML pour permettre aux algorithmes de machine learning de traiter les données de réservation en temps réel et de prédire les comportements futurs, en déployant ces modèles à grande échelle. Une base de données MySQL a été mise en place pour stocker les données historiques et les introduire dans les modèles prédictifs. Azure Web Services assure l’hébergement des applications Web et des API qui sous-tendent les solutions d’analyse prédictive. Power BI permet de visualiser les données et de créer des tableaux de bord interactifs pour prendre des décisions basées sur l’analyse prédictive. Les méthodologies TDSP, Agile et Scrum permettent une gestion et un développement efficaces des projets.
En combinant l’analyse prédictive avancée, le traitement des données en temps réel et des outils de visualisation interactifs comme Power BI, la solution s’appuie sur des modèles de machine learning entraînés sur des données historiques pour formuler des prévisions précises sur les annulations et les comportements de réservation. En outre, les méthodologies de gestion de projet Agile et Scrum ont contribué à accélérer le cycle de déploiement, ce qui a constitué un avantage technique clé dans ce projet.
Cette approche décisionnelle basée sur les données permet maintenant aux hôtels de prendre des décisions éclairées en temps réel, afin d’améliorer leur rentabilité et l’utilisation de leurs ressources. Par la suite, le client envisage d’étendre l’utilisation de l’IA à la prévision des réservations et à l’optimisation des campagnes promotionnelles pour les clients.
