Le profit a deux facettes, et la plupart des hôtels les gèrent avec des niveaux de rigueur différents. Le revenu bénéficie d'un système de revenue management optimisé par l'IA, de prévisions et d'une réunion hebdomadaire. Le coût, quant à lui, se contente d'un budget salarial et de l'espoir que l'équipe d'étage s'en sorte. Combler cet écart, en accordant aux données opérationnelles le même sérieux qu'aux données tarifaires, représente un gisement majeur de marge récupérable.

Un système de revenue management par l'IA remplace-t-il le revenue manager ?

Non, et les établissements qui partent de ce principe ont tendance à tirer moins parti du système, et non plus. Un RMS moderne traite les tendances historiques, les signaux du marché et le rythme des réservations en temps réel bien plus rapidement qu'un être humain ne pourrait le faire, et il recommandera un tarif pour chaque date et chaque segment. Ce qu'il ne prend pas en compte, en revanche, c'est le contexte.

Trois éléments nécessitent toujours une intervention humaine :

• Le discernement contextuel. Un RMS détecte un pic de demande. Un revenue manager sait que ce pic correspond à un congrès dont les réservations sont tardives, les annulations massives et qui risque de compromettre le tarif plafond pour le reste du trimestre.

• L'orientation stratégique. La tarification au jour le jour ne relève pas de la même démarche qu'une décision de positionnement. Il faut que quelqu'un définisse les paramètres à l'intérieur desquels le système optimise ses calculs, et les révise à mesure que le marché de l'hôtel évolue.

• Les imprévus. Les systèmes entraînés sur des conditions stables peinent dès que la stabilité disparaît. Les chocs économiques, des travaux dans la rue voisine ou la réouverture d'un concurrent après rénovation sont toujours gérés d'abord par des personnes, et par des modèles ensuite.

L'enjeu n'est pas d'opposer automatisation et expertise. Il s'agit plutôt de comprendre qu'un RMS décuple la capacité d'analyse d'un revenue manager, tandis que les sources de benchmarking telles que STR, filiale de CoStar Group, apportent à ce jugement une référence de marché plutôt qu'une vision purement interne.

Qu'apportent les données opérationnelles à la vision des revenus ?

Les données tarifaires indiquent le prix auquel une chambre a été vendue. Les données opérationnelles indiquent ce qu'il a coûté de délivrer ce service. La rentabilité se niche dans la différence, et ces deux ensembles de données se trouvent généralement dans des systèmes qui ne communiquent jamais.

Un hôtel capable de renseigner les deux colonnes peut réaliser des arbitrages hors de portée d'un établissement ne disposant que de la colonne de gauche : tarifer un type de chambre en tenant compte de son coût réel d'entretien, planifier les effectifs lors d'un pic prévisionnel sur la base de durées de ménage mesurées plutôt qu'au doigt mouillé, et déterminer si une chambre hors service est due à un retard de maintenance ou simplement à un coup de malchance. Sweeply constitue la couche qui génère cette colonne de droite : venant se superposer au PMS sans le remplacer, la solution se connecte à plus de 20 systèmes répertoriés sur la page des intégrations.

Quels indicateurs opérationnels influent réellement sur le profit ?

Dans la majorité des établissements, il y en a quatre, tous mesurables et loin d'être théoriques.

1. Le temps de coordination. Les heures que le personnel passe à téléphoner, utiliser les talkies-walkies et courir après les statuts au lieu de travailler. Chez les clients de Sweeply, ce temps diminue généralement d'environ 20 % dès lors que les statuts des chambres et les tâches sont automatisés, ce qui redonne de la capacité de travail sans modifier la masse salariale.

2. Les ménages évités. Lorsque les clients ont la possibilité de refuser le ménage quotidien, les économies sont directes et conséquentes. The Views Hotels, un ensemble de 750 chambres à Madère, a constaté une réduction de 60 % des interventions d'étage et économisé 5 370 € par mois (étude de cas The Views Hotels). Íslandshótel, regroupant 18 établissements en Islande, a enregistré un taux de refus de 70 % pour le ménage quotidien de la part de ses clients, ce qui représente 22 000 heures économisées par an (étude de cas Íslandshótel). Ces deux succès reposent sur Guest Connect, où le choix est confié au client plutôt que décidé pour lui par l'hôtel.

3. Le délai de mise à disposition des chambres. Chaque heure pendant laquelle une chambre propre n'est pas signalée comme prête est une heure durant laquelle elle ne peut être attribuée à une arrivée anticipée ou servir à désengorger la file d'attente à la réception.

4. Le temps de résolution des pannes. Les chambres hors service sont des chambres retirées de l'inventaire. Une intervention plus rapide réintègre des nuitées vendables dans le système tarifé par le RMS.

Aucun de ces points ne relève du revenue management. Ce sont les données de coûts et d'inventaire qui déterminent si une bonne tarification se transforme en un profit réel, et c'est pourtant la partie de l'équation qui reste le plus souvent estimée au jugé.

Comment un hôtel de plus petite taille peut-il accéder à l'expertise en revenue management ?

La plupart des établissements indépendants ne peuvent pas justifier l'embauche d'un revenue manager à plein temps, et c'est là que le conseil prend tout son sens. Un consultant apporte une fine connaissance des tendances acquise sur plusieurs marchés, paramètre le RMS en fonction des objectifs réels de l'hôtel plutôt que des configurations par défaut, et libère l'équipe de direction pour lui permettre de piloter l'établissement.

La même logique prévaut du côté des coûts. Un petit hôtel a peu de chances de développer ses propres rapports opérationnels, d'où l'intérêt d'adopter un outil qui les génère naturellement au fil de l'activité quotidienne. Si vous souhaitez modéliser le retour sur investissement avant de vous engager, le simulateur de ROI pour l'automatisation de la gestion des tâches hôtelières détaille les données à prendre en compte, et le guide des PMS hôteliers présente ce que le système de gestion hôtelière doit apporter à cette vision globale.

Ce que Sweeply ne fait pas

Il convient de le dire clairement, car la tentation dans un article consacré à la rentabilité est de faire croire qu'un produit peut tout accomplir.

Sweeply n'est pas un système de revenue management. Il ne fixe pas le prix des chambres, ne prévoit pas la demande, ne gère pas l'inventaire, ne paramètre pas de restrictions et n'alimente pas de channel manager. Il ne recommandera aucun tarif et n'a aucune visibilité sur votre parc concurrentiel. Si vous avez besoin d'un RMS, équipez-vous d'un RMS.

Trois autres limites à garder à l'esprit :

• Sweeply est une couche opérationnelle qui vient s'ajouter au PMS, ce n'est pas un PMS. Le taux d'occupation, l'ADR et le RevPAR sont issus de votre PMS et de votre RMS. Sweeply enrichit cette analyse quotidienne par les données de main-d'œuvre et de tâches réalisées, ce qui alimente utilement la réflexion sur la rentabilité sans pour autant remplacer les outils commerciaux.

• Les économies opérationnelles sont réelles, mais ont leurs limites. Le temps de coordination gagné et les ménages évités sont non négligeables, mais ils ne compenseront pas un problème structurel de politique tarifaire. Un hôtel sous-tarifié par rapport à son marché ne pourra pas combler ce déficit uniquement grâce à la gestion du ménage.

• Les résultats présentés plus haut concernant le refus de ménage proviennent d'établissements où le client avait le choix et recevait une contrepartie claire. Appliquée à un établissement de luxe dont la promesse de service repose sur l'entretien quotidien, cette même tactique peut détériorer la satisfaction client bien plus qu'elle ne fera économiser de masse salariale.

Cet article a été initialement rédigé en tant que contribution par XLR8 RMS, une société de revenue management éditrice d'un logiciel conçu par des revenue managers, et a été mis à jour par l'équipe de Sweeply.

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