L’avancée de l’automatisation provoque chez certains une vive anxiété.
Cette préoccupation face aux potentiels défis sociétaux liés à l’implémentation étendue de l’intelligence artificielle générative est justifiée.
Cependant, plutôt que de se focaliser sur les scénarios dystopiques les plus sombres que pourrait engendrer l’automatisation, il est essentiel de considérer comment elle peut être utilisée efficacement dans la gestion des revenus.
L’automatisation transforme l’industrie hôtelière, intégrant des systèmes de gestion des revenus (RMS) avancés basés sur l’auto-apprentissage. Ces systèmes s’adaptent et recalibrent leurs actions, offrant une efficacité accrue par rapport aux méthodes basées sur des règles fixes. Les gestionnaires de revenus restent essentiels, se concentrant sur des situations atypiques qui requièrent une attention particulière.
Comprendre et Apprivoiser l’Automatisation dans le Secteur Hôtelier
| Aspect | Description |
|---|---|
| Intégration de l’Automatisation | L’automatisation est profondément ancrée dans notre société, avec des améliorations constantes dans les logiciels SaaS, rendant l’expérience utilisateur plus fluide. |
| Dépendance à l’Automatisation | Elle est devenue une partie intégrale de notre quotidien, comme le montrent les services de covoiturage, les applications de livraison, et l’achat en ligne. |
| Automatisation dans l’Hôtellerie | Il est temps de reconsidérer le rôle de l’automatisation dans l’industrie hôtelière, notamment en ce qui concerne la gestion des revenus. |
| Craintes et Réalités | Bien que l’automatisation suscite des inquiétudes, il est important de distinguer entre les outils d’assistance et les systèmes entièrement autonomes. |
| RMS et Auto-apprentissage | Les RMS avancés fonctionnent sur un principe d’auto-apprentissage, s’adaptant et recalibrant leurs actions, contrairement aux systèmes basés sur des règles fixes. |
| Rôle du Gestionnaire de Revenus | Les gestionnaires de revenus ne sont pas rendus obsolètes par l’automatisation; ils se concentrent sur des situations atypiques nécessitant une attention particulière. |
| Analyse des Données | Les systèmes auto-apprenants génèrent de nouvelles données pour affiner leurs calculs, contrairement à l’analyse humaine qui est influencée par des facteurs externes. |
| Distinction des Outils de Gestion | La différence clé réside entre les outils d’aide à la décision basés sur des règles et les solutions de gestion de décision axées sur l’analyse. |
Vivre à l’ère de l’automatisation
Nous vivons dans une ère où l’automatisation est profondément intégrée dans notre société.
Les fournisseurs de logiciels en tant que service (SaaS) ont constamment amélioré les fonctionnalités d’automatisation de leurs produits au fil des ans, rendant l’expérience utilisateur plus fluide, comme en témoignent les applications mobiles et les tableaux de bord de gestion intuitifs.
Notre dépendance à l’égard de l’automatisation est devenue une réalité incontournable, indépendamment de nos opinions philosophiques.
Elle fait partie intégrante de notre quotidien.
Prenez en exemple la popularité des services de covoiturage, l’utilisation généralisée des applications de livraison, ou la facilité d’achat de produits internationaux en un clic.
Ces comportements sont tellement ancrés dans nos habitudes qu’il est presque impossible de se rappeler un temps sans eux.
Dans ce contexte, il semble opportun de reconsidérer et d’évaluer à nouveau le rôle de l’automatisation dans l’industrie hôtelière.
“L’automatisation a changé la façon dont nous interagissons avec nos clients, offrant une expérience plus fluide et personnalisée.”
– Amélie L., Directrice de l’Expérience Client dans une chaîne hôtelière internationale.
Faire confiance à l’automatisation
Durant la dernière décennie, le cloud computing a subtilement mais profondément transformé nos expériences quotidiennes.
Dans le secteur hôtelier, l’adoption d’un système de gestion des revenus (RMS) par certains hôteliers est souvent motivée par le désir d’un contrôle plus aisé, particulièrement pour ceux qui n’ont pas d’expérience préalable avec l’automatisation des tarifs.
Toutefois, il existe une crainte que ce système puisse supplanter leur capacité de prise de décision.
Il est essentiel de déconstruire ces idées reçues.
Bien que l’automatisation soit intégrée dans certains aspects de nos vies, une réticence persiste dans d’autres domaines.
Considérons l’exemple des voitures intelligentes par rapport aux véhicules autonomes.
Beaucoup se méfient instinctivement des véhicules entièrement autonomes, craignant de confier leur sécurité à une machine.
Il est important de distinguer une voiture intelligente d’une voiture autonome.
Les voitures intelligentes actuelles sont équipées de fonctionnalités comme le régulateur de vitesse adaptatif, les détecteurs d’angle mort et les caméras de recul.
Ces technologies nous assistent et éclairent nos décisions, mais elles requièrent toujours une intervention humaine.
En d’autres termes, bien que les voitures intelligentes puissent alerter sur des dangers potentiels, elles ne naviguent pas de manière autonome sans supervision humaine.
En parallèle, un RMS dans la gestion des revenus n’est pas comparable à une voiture autonome et ne cherche pas à l’être.
Même si certains gestionnaires de revenus peuvent préférer maintenir un contrôle manuel sur le système pour plus de confort, ils pourraient ne pas pleinement exploiter ses capacités analytiques.
Limiter les fonctionnalités d’un système qui évolue automatiquement peut entraver sa capacité à évaluer efficacement l’impact de ses décisions.
Automatisation vs Feuilles de Calcul : Le dilemme de la gestion des revenus
Un RMS (Revenue Management System) avancé fonctionne sur un principe d’auto-apprentissage, prenant des décisions de manière autonome, les mettant en œuvre, puis analysant les résultats pour s’ajuster et agir de nouveau.
Ce processus est soutenu par une multitude de calculs et d’algorithmes complexes.
En revanche, un RMS sans capacité d’auto-apprentissage ne peut pas s’adapter de manière optimale à son environnement.
Ces systèmes, plus axés sur l’assistance à la décision, dépendent de stratégies de tarification dynamique basées sur des règles prédéfinies.
Leur efficacité repose sur la compétence de l’utilisateur qui les configure et la pertinence des règles établies.
Cependant, avec l’évolution constante du marché et les changements de personnel, maintenir ces systèmes à jour et performants représente un défi majeur.
Bien que l’assistance à la décision puisse fournir des analyses utiles pour des décisions stratégiques ponctuelles, de nombreuses décisions doivent être prises rapidement et en continu tout au long de la journée.
La gestion efficace de ce volume de décisions est presque impossible sans l’application judicieuse de l’automatisation.
Certains systèmes nécessitent une confirmation manuelle pour les ajustements tarifaires.
Même en mode semi-automatique, ils requièrent une intervention humaine.
Les capacités de traitement des données humaines sont limitées comparées à celles d’un RMS.
Il est irréaliste d’attendre des gestionnaires de revenus qu’ils supervisent et ajustent les tarifs à la fréquence nécessaire pour une optimisation maximale.
Souvent, après examen, ils se conforment aux tarifs suggérés par le système, rendant l’examen manuel superflu et source de retards.
Cela ne signifie pas pour autant que le rôle du gestionnaire de revenus devient obsolète avec un RMS automatisé.
Dans un scénario idéal, un RMS avancé devrait gérer de manière autonome la tarification pour la majorité des situations, disons 90 % du temps.
Le gestionnaire de revenus peut alors se concentrer sur les 10 % restants, qui nécessitent une attention particulière : les jours atypiques marqués par des vacances, de grands événements ou des concerts, qui modifient le marché et offrent des opportunités significatives de croissance des revenus.
En déléguant l’analyse des données au système automatisé, le gestionnaire de revenus est libéré pour élaborer des stratégies visant à maximiser les profits à travers une distribution efficace.
“Le passage d’une gestion manuelle à un système automatisé a révolutionné notre approche de la tarification, avec des résultats nettement supérieurs.”
– Emma T., Analyste Financière dans un groupe hôtelier.
L’Automatisation dans la Gestion des Revenus : confiance et résultats
Une erreur fréquente dans l’approche de l’analyse des données est l’attente que celle-ci imite le processus de pensée humain.
Alors que les humains peuvent être influencés par des facteurs externes comme les prix du carburant ou les actions des concurrents, les analyses ne prennent pas nécessairement en compte ces nuances de manière explicite.
Par exemple, il n’est pas possible de demander à un système d’analyse de parcourir les actualités et d’ajuster ses calculs en fonction des tendances macroéconomiques observées.
Les analyses peuvent identifier une tendance et ajuster les résultats sans nécessairement comprendre la cause sous-jacente.
À l’inverse, les humains observent un événement dans le monde réel et ajustent leurs hypothèses en fonction de cette nouvelle information.
Les systèmes de gestion des revenus qui apprennent de manière autonome génèrent constamment de nouvelles données pour affiner leurs calculs.
Ils peuvent, par exemple, recalibrer les courbes de réservation toutes les deux semaines en fonction de nouvelles tendances, ou ajuster la sensibilité aux prix en évaluant périodiquement la disposition des clients à payer plus ou moins qu’auparavant.
Dans le paysage actuel des solutions de gestion des revenus et de tarification, la distinction majeure réside entre les outils d’aide à la décision basés sur des règles et les solutions de gestion de décision axées sur l’analyse, qui génèrent automatiquement des actions décisives en matière de tarification, de disponibilité des tarifs, et plus encore.
Face à l’imprévisibilité du marché actuel, l’efficacité des systèmes d’auto-apprentissage est cruciale.
Cependant, cela ne rend pas les rôles humains superflus.
Faire confiance au système implique de se fier à ses résultats, basés sur les données fournies.
L’idée d’automatisation peut sembler intimidante, mais en réalité, un RMS automatisé n’est pas une menace pour les gestionnaires de revenus et les hôteliers.
Les hôteliers perspicaces et innovants investissent dans des RMS informatisés et décisionnels, permettant à leurs établissements d’accroître leurs revenus de manière plus efficace, avec une stabilité à long terme et une croissance exponentielle.
Depuis que nous avons intégré un RMS auto-apprenant, notre efficacité en matière de tarification a considérablement augmenté, libérant du temps pour des stratégies plus complexes.”
– Paul D., Revenue Manager dans un hôtel boutique.
Conclusion
En conclusion, l’adoption de systèmes de gestion des revenus automatisés et auto-apprenants représente une avancée significative pour les hôteliers.
Ces systèmes offrent une précision et une efficacité accrues dans la prise de décision tarifaire, tout en complétant et en enrichissant le rôle des gestionnaires de revenus.
Investir dans ces technologies modernes n’est pas seulement une question d’adaptation aux tendances actuelles, mais une stratégie essentielle pour assurer une croissance durable et une compétitivité accrue dans un marché en constante évolution.
Sources
- Hospitality Net : .Visitez Hospitality Net
- Hotel Yearbook Technology 2024 :Consultez Hotel Yearbook Technology 2024
- Revinate, Inc: Explorez Revinate, Inc.
J’espère que vous appréciez la lecture de cet article.
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