Vous souhaitez réserver une chambre d'hôtel et naviguer sur Internet pour les chambres et tarifs proposés. Les tarifs fournis dépendent de la demande prévue et résultent de l'utilisation d'algorithmes informatiques. Cependant, les tarifs sont souvent ajustés manuellement par le personnel de l'hôtel. Quelles sont les conséquences et comment ces conséquences peuvent-elles être mesurées ? doctorat soutenance le 12 novembre 2019.

Selon Ph.D. la candidate Larissa Koupriouchina, le domaine de la gestion des revenus hôteliers – « l'art et la science » de prévoir la demande tout en ajustant simultanément les prix et la disponibilité des stocks pour répondre à la demande – s'est développé rapidement au cours de la dernière décennie. De nos jours, les systèmes automatisés prévoient la demande future et les gestionnaires de revenus doivent décider s'ils sont d'accord avec ces estimations. « Alors qu'un nombre croissant d'algorithmes sont actuellement utilisés pour soutenir les décisions humaines dans divers domaines, un besoin encore plus grand de combiner avec succès la production informatique avec la connaissance et l'intuition humaines se fait sentir. Les humains peuvent-ils améliorer les décisions suggérées par ces algorithmes sophistiqués et gourmands en données ?"

Le sujet de recherche de Koupriouchina découle de sa passion pour la technologie. « Après avoir obtenu mon master, Je me suis tourné vers tout projet lié à la technologie. J'ai trouvé un emploi dans l'enseignement supérieur en gestion hôtelière et j'ai commencé à chercher des sujets intéressants pour me challenger davantage. En suivant ce que les professionnels de la gestion des revenus discutaient en ligne et en analysant la littérature, ainsi que tous les contenus disponibles des groupes de discussion spécialisés sur LinkedIn, J'ai découvert que la prévision était un sujet très discuté."

Des algorithmes sont utilisés pour ce type de prévision. "Chaque jour, nous voyons des exemples d'algorithmes autour de nous, comme des partenaires potentiels suggérés par un site de rencontre, et les voitures autonomes. Tous ces domaines traditionnellement humains ont été « envahis » par la puissance croissante des algorithmes informatiques. Ils viennent avec des noms fantaisistes et des étiquettes de prix élevés, mais faut-il les suivre aveuglément ? Comment savoir s'ils ont raison ? Et comment évaluer l'influence de nos propres interventions ?"

Réponses contradictoires

Koupriouchina a recherché des données de prévision hôtelière anonymisées obtenues auprès de milliers d'hôtels dans le monde grâce à une collaboration avec un fournisseur mondial de système de gestion des revenus (RMS) hôtelier avec plus de 10 000 clients dans 124 pays. "J'ai étudié des données de prévision détaillées et évalué si les interventions humaines ont amélioré ces prévisions. Diverses techniques statistiques pour analyser les données ont été utilisées, y compris l'analyse de régression à plusieurs niveaux, également appelée dans la littérature modélisation linéaire hiérarchique, modélisation linéaire mixte et modélisation de la courbe de croissance."

Premièrement, Koupriouchina a examiné l'exactitude des mesures d'exactitude des prévisions. Avec dix-sept mesures différentes, elle a calculé la précision de plus de 2000 prévisions automatisées, qui devaient être comparés à des ajustements discrétionnaires introduits par les gestionnaires des recettes. « Différentes mesures d'erreur génèrent des réponses contradictoires et la précision des prévisions peut être mal évaluée et, en conséquence, potentiellement saper la prise de décision dans d'autres domaines importants de la gestion hôtelière, comme la tarification, contrôle de l'inventaire, planification opérationnelle, Distribution, et stratégie. Les résultats peuvent être utilisés pour mieux informer les gestionnaires de revenus sur les pièges et les biais de chaque mesure de précision, afin qu'ils soient en mesure de sélectionner avec soin les mesures de précision des prévisions applicables à leurs conditions. »

Par ailleurs, le chercheur démontre que la précision des prévisions s'améliore considérablement lorsque les horizons de prévision sont relativement petits, que des ajustements manuels fréquents sont plus favorables à la précision des prévisions pour les réservations de groupe que pour les réservations individuelles, et que les ajustements manuels à un stade tardif ont un effet plus favorable sur la précision que les ajustements à un stade précoce.

Recommandations

Compte tenu de l'importance de la prévision dans le cycle d'optimisation de la gestion des revenus hôteliers, une approche plus fructueuse peut consister à élargir l'ensemble commun de mesures de précision étroites avec une approche plus structurée, cadre complet et cohérent d'évaluation de la qualité des prévisions. L'un des éléments importants de ce cadre pourrait être le développement et la mise en œuvre en collaboration d'un ensemble de procédures de surveillance de la qualité des prévisions automatisées ou semi-automatisées, y compris des mécanismes de rétroaction qui permettent aux utilisateurs d'apprendre de leurs décisions et actions passées. Pour donner du sens à ces mécanismes de rétroaction, des efforts supplémentaires seront demandés aux hôtels et à leurs gestionnaires de revenus. Par exemple, il serait extrêmement utile que les responsables des revenus tiennent un journal cohérent dans RMS des raisons des dérogations, surtout pour les dérogations importantes et fréquentes, permettant d'évaluer systématiquement ces raisons et d'intégrer les résultats de cette analyse dans la boucle de rétroaction.

Fournisseurs RMS, d'autre part, pourrait ajouter des procédures automatisées pour surveiller en permanence les ajustements de jugement introduits par les gestionnaires de revenus, et analyser et rendre compte de divers aspects importants tels que la taille, direction, la fréquence, Horaire, segments auxquels ils sont appliqués, type de dérogation, et ainsi de suite. Cette analyse pourrait inclure des mesures de l'efficacité des dérogations et de l'impact sur les performances de prévision, classés par type de dérogation et par motif. De plus, en s'appuyant sur le nombre immense d'échanges avec les milliers d'hôtels opérant dans des conditions différentes, Les fournisseurs de logiciels RMS pourraient façonner davantage leur logiciel avec une compréhension plus approfondie du comportement des utilisateurs.

Les résultats de cette étude ont un certain nombre d'implications pour le monde universitaire, l'hôtellerie, et les fournisseurs de logiciels RMS. Les résultats ont été publiés dans le Revue internationale de gestion hôtelière , Revue internationale de gestion hôtelière contemporaine , et comme chapitre de livre dans le manuel Science du management en Hôtellerie et Tourisme :Théorie, S'entraîner, et applications. Plusieurs auteurs universitaires ont déjà intégré les recommandations dans leurs recherches. Pour attirer l'attention de l'industrie hôtelière, ainsi que pour illustrer la nécessité d'intégrer ces résultats dans la pratique, les résultats intermédiaires ont été partagés lors de différentes sessions pédagogiques, conférences et réunions d'associations de Revenue Management aux Pays-Bas et à l'étranger (États-Unis, ROYAUME-UNI, Allemagne, La France, Croatie, Chine, Russie, etc.). De plus, un cours pilote de formation en ligne pour les directeurs d'hôtel a été créé et les résultats de la recherche seront intégrés dans le cours de gestion des revenus enseigné à l'école hôtelière de La Haye, qui prépare les directeurs d'hôtel à l'industrie hôtelière dans le monde entier.