Étude de cas : Pricing dynamique

Pour une gestion client plus simple et automatisée

Pour une chaîne hôtelière indépendante avec Digitallia

Contexte

Digitallia, spécialiste des solutions d’intelligence artificielle sur mesure, a été sollicité par un acteur indépedant hôtellier du sud de la France, une chaîne hôtelière indépendante avec une vingtaine d’établissements. Face à une concurrence croissante des grandes chaînes internationales et des plateformes de réservation en ligne, notre client souhaitait maximiser son taux d’occupation et ses revenus tout en restant compétitif.

L’entreprise rencontrait plusieurs défis :

– La volatilité des prix concurrents : Les tarifs des concurrents variaient fréquemment en fonction des saisons, des jours de la semaine et des événements locaux.
– La saisonnalité et événements locaux : Les variations de la demande liée à des facteurs tels que la météo ou des événements spéciaux n’étaient pas suffisamment exploitées.
– La complexité de la gestion tarifaire : Les ajustements manuels ou à base de règles simples des prix étaient longs, souvent peu réactifs, et ne tenaient pas compte de l’ensemble des variables disponibles.

L’objectif était de mettre en place une solution d’IA capable d’automatiser et d’optimiser les prix au quotidien, en s’appuyant sur des données diverses pour maximiser le revenu par chambre disponible (RevPAR).

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IA développpées

Sur mesure pour nos clients

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Modèles développés

Algorithmes affinés, IA entrainés

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Mois en moyenne

Pour générer un ROI exploitable

Plusieurs défis majeurs

L’agrégation de données externes

Collecter et analyser des données provenant de multiples sources, notamment les tarifs des concurrents, la météo, les taux de réservation en temps réel, et les événements locaux.

La précision des prévisions

Le modèle devait anticiper la demande avec précision pour éviter une sous-évaluation ou une surévaluation des prix.

La réactivité en temps réel

Les ajustements tarifaires devaient être rapides et alignés sur les fluctuations du marché.

L’adoption par les équipes

La solution devait être intuitive et intégrée aux outils de gestion existants pour faciliter son adoption par le personnel.

Solutions apportées par Digitallia

Nous avons conçu une solution de pricing dynamique sur mesure en s’appuyant sur les technologies suivantes :

La collecte de données au quotidien

Développement d’un module de web scraping pour surveiller les prix des concurrents et d’API pour intégrer des données externes (prévisions météo, calendrier des événements locaux, prix des concurrents).

Le développement d’un modèle prédictif avancé

Développement d’un algorithme de machine learning capable d’identifier les tendances de la demande et de prédire les périodes de forte ou faible occupation. Le modèle prenait en compte les données météo, les grands événements locaux, les données historiques des établissements et chambres, les prix des concurrents, le taux d’occupation avec dépréciation dans le temps ou appréciation (scoring, série, XG Boost).

Mise à disposition

API web service type Postman, intégration au sein des outils métiers / digitaux du client.

Développement d’une interface

Conception d’un tableau de bord pour visualiser les recommandations tarifaires, analyser les performances et ajuster les paramètres du modèle selon les besoins.

Développement d’un module CMS personnalisé

Automatisation de la mise à jour des prix sur le site web et les OTA’s grâce à un module dédié.

Après 6 mois de déploiement de la solution, notre client a constaté des améliorations significatives :

Le volume et la diversité des données

Les données collectées provenaient de capteurs variés installés sur les machines (température, vibration, pression, durée d’utilisation) et étaient générées en temps réel.

La précision des prédictions

Il fallait concevoir un système capable de détecter avec précision les signes avant-coureurs des pannes pour éviter les alertes inutiles ou les interventions tardives (modèle CNN sur mesure utilisé ici, avec un dataset assez faible donc complexe, Digitallia a dû enrichir le dataset avec des données non connectées pour nourrir le modèle et les algorithmes développés)

La gestion des stocks de pièces détachées

Une meilleure anticipation des pannes devait permettre d’optimiser les commandes de pièces, évitant les surplus ou les pénuries.

L’intégration aux systèmes existants

La solution devait s’intégrer sans friction avec les logiciels d’ERP et les outils de gestion de production (API Webservices)

Résultats obtenus

En seulement 4 mois :

Augmentation du revenu par chambre disponible (RevPAR) +11%

Taux d’occupation optimisé de 8%

Réduction du temps de gestion tarifaire

Amélioration de la compétitivité

Conclusion

L’IA transforme la gestion tarifaire dans bien des secteurs, le pricing dynamique est un moyen efficace et sûr de générer de la croissance pour votre entreprise.
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Pour la rénovation énergétique

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Pour l'industrie manufacturière

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