Intelligence artificielle et gestion des revenus : 3 erreurs à éviter pour les hôtels

Analyse de données ultra-rapide, exploration approfondie des tendances de performance grâce à des échanges constructifs, et réduction drastique de la charge de travail liée aux rapports : l’IA promet aux acteurs de l’hôtellerie une rapidité et une efficacité sans précédent. Il n’est donc pas étonnant que le secteur soit en ébullition. Pourtant, dans ce contexte de véritable ruée vers l’or de l’IA – marqué par le battage médiatique, le bruit médiatique et la peur de rater une opportunité – le risque d’erreurs est plus élevé que jamais. Les technologies émergentes comportent toujours des risques, mais les hôtels peuvent les atténuer en tirant les leçons des écueils les plus fréquents rencontrés dans le secteur.

Dans cet article, vous découvrirez trois erreurs d'IA évitables et comment les éviter.

Trois erreurs d'IA évitables dans la gestion des revenus hôteliers

Vous trouverez ci-dessous trois erreurs à éviter, et comment le fait de se concentrer sur le bon type d'IA peut garantir de meilleures décisions, de meilleures performances et un succès commercial à long terme.

Erreur #1 : Se lancer sans plan d’IA cohérent

Une récente Rapport H2C sur l'IA et l'automatisation dans l'hôtellerie Seuls 71 442 hôtels interrogés déclarent disposer d'une stratégie d'IA globale pilotée par la direction. Parallèlement, 841 442 établissements indiquent n'avoir aucune stratégie d'IA ou seulement des projets pilotes cloisonnés. Ce déséquilibre met en lumière un défi auquel de nombreux hôtels sont confrontés aujourd'hui : l'expérimentation fragmentée, sans stratégie unifiée, engendre des efforts incohérents, des systèmes déconnectés et une frustration opérationnelle croissante.

Lorsque différentes équipes déploient indépendamment leurs propres outils d'IA (le marketing expérimentant d'un côté, les opérations testant quelque chose de l'autre), il en résulte souvent un ensemble disparate de solutions incompatibles. La gestion des revenus ne fonctionne pas en vase clos, pas plus que les technologies qui la sous-tendent. Sans une collaboration interdépartementale réfléchie et une conception délibérée des flux de travail, même les outils les plus prometteurs ne parviennent pas à générer une réelle valeur ajoutée.

Ce qu'il faut privilégier à la place :

Les hôtels devraient s'attacher à élaborer une feuille de route coordonnée en matière d'IA. Même si une vision parfaitement définie semble hors de portée, les dirigeants peuvent commencer par s'aligner sur des objectifs communs, des normes de gouvernance des données et des processus opérationnels. Une stratégie d'IA efficace fédère les services, clarifie les responsabilités en matière de données et garantit que chaque initiative renforce la rentabilité de l'hôtel, au lieu de la complexifier.

Erreur #2 : Choisir “Grésiller” Sur-substance »

Dans le secteur de l'hôtellerie, les fournisseurs rivalisent d'ingéniosité pour présenter leurs nouvelles fonctionnalités d'IA les plus spectaculaires. Des atouts comme l'analyse conversationnelle, les rapports automatisés ou les assistants IA génératifs peuvent certes apporter une valeur ajoutée aux équipes hôtelières, mais ils peuvent aussi occulter une question essentielle : le moteur analytique sous-jacent est-il suffisamment puissant pour générer un véritable impact sur le chiffre d'affaires ?
Dans le cadre du projet revenue management, la principale valeur de l'IA provient aujourd'hui de la science sous-jacente qui alimente les stratégies de revenus.

La précision des prévisions, la modélisation de la demande, l'optimisation des stocks et les recommandations tarifaires reposent sur des méthodes mathématiques robustes ; sans elles, une interface utilisateur, aussi utile soit-elle, perd de son attrait. Les hôtels qui évaluent les outils de génération de revenus basés sur l'IA doivent d'abord regarder au-delà de…“objets brillants” et évaluer la maturité du moteur principal qui sous-tend la tarification, les restrictions et les orientations stratégiques. ».

Signes d'une IA appropriée :

• Niveau de détail des capacités de prévision : le système peut-il comprendre la demande non contrainte, les courbes de réservation, les changements de rythme et la dynamique du marché ?
• Granularité de l'optimisation : Peut-il gérer et optimiser des structures complexes de chambres et de tarifs, y compris des durées de séjour variables ou un inventaire haut de gamme ?
• Prise de décision holistique : optimise-t-elle les stratégies en se basant sur une vision d’ensemble, et non sur des réactions automatiques ou des données partielles ?
• Une automatisation fondée sur des calculs fiables, et non sur des conjectures : le système génère-t-il automatiquement des résultats conformes aux normes commerciales, ou nécessite-t-il un étalonnage manuel et la gestion des exceptions ?
• Explicabilité favorisant la confiance et l'adoption : le système peut-il expliquer clairement, dans un langage simple et transparent, pourquoi les résultats ou les prévisions en matière de prix ont changé — et quand une action peut nuire aux performances — afin de renforcer la confiance ?

Les hôtels qui se concentrent trop étroitement sur les améliorations de l'IA en interface utilisateur risquent de négliger la force analytique fondamentale nécessaire pour transformer les informations en revenus.

En bref, ce qui compte vraiment, c'est la qualité des fondations, pas le superflu.

Erreur #3 : S’attendre à ce que l’IA corrige les données déconnectées ou de mauvaise qualité

Malgré sa sophistication, l'IA ne peut pas réparer les failles des flux de données ni les connexions système défaillantes. Comme le dit le proverbe, “On récolte ce que l'on sème.” Lorsque des données inexactes, incohérentes ou mal structurées alimentent un modèle d’IA, les résultats obtenus (prévisions, recommandations de prix, analyses de segmentation) seront tout aussi erronés. ».

C’est pourquoi les hôtels doivent investir en priorité dans les technologies fondamentales. Les systèmes technologiques essentiels, tels que le système revenue management, le système de gestion hôtelière et le système de réservation centralisé, ne doivent pas seulement coexister ; ils doivent fonctionner en parfaite harmonie, en échangeant des données fiables, actualisées et complètes. Grâce à ces fondations solides, les hôtels constatent des améliorations constantes de leur RevPAR, de leur taux d’occupation en basse saison et de l’efficacité de leurs équipes commerciales.

Avec une infrastructure de données et un système robustes en place, les outils d'IA peuvent véritablement briller.

Cette fondation permet et ouvre des perspectives d'avenir pour :

• Des campagnes marketing plus efficaces
• Programmes de vente incitative mieux ciblés
• Déploiement plus intelligent de la main-d'œuvre
• Analyse commerciale plus rapide
• Stratégies d'optimisation cohérentes et fiables

Lorsque les systèmes parlent le même langage, l'IA devient un multiplicateur de force, et non une source de confusion.

Exploiter le potentiel par la pratique

Dans un secteur confronté à la hausse des coûts d'exploitation, au durcissement des conditions de crédit et à l'évolution des attentes des clients, l'automatisation par l'IA et l'analyse avancée des données peuvent être une véritable révolution. Mais les hôtels qui en tirent le plus grand profit ne sont pas ceux qui recherchent les fonctionnalités d'IA les plus sophistiquées, mais ceux qui les mettent en œuvre efficacement. la gestion des recettes Les fondamentaux sont corrects.

En privilégiant les données structurées, les stratégies cohérentes, les systèmes interconnectés et les moteurs de décision mathématiquement robustes, les hôtels créent les conditions propices à une réelle valeur ajoutée pour l'IA. Cette approche ne se contente pas d'améliorer la précision des prévisions ; elle optimise l'ensemble de l'écosystème commercial.

Lorsque les hôtels se concentrent sur une IA analytique fondamentale — et non sur des effets de mode —, ils génèrent dès aujourd'hui une croissance durable de leurs revenus et jettent les bases des innovations futures.

L'IA n'apporte une réelle valeur ajoutée à revenue management que si elle repose sur une stratégie solide, des données de qualité et des bases analytiques robustes. Les hôtels qui évitent les pièges courants et privilégient les systèmes connectés et les modèles fiables prendront de meilleures décisions, amélioreront leurs performances et obtiendront des résultats commerciaux durables.