En tant qu’hôteliers, nous ne considérons pas toujours les données comme un outil essentiel dans nos activités quotidiennes. Nous préférons nous concentrer sur la satisfaction de nos clients plutôt que sur l’analyse de chiffres. Alors, pourquoi les données sont-elles importantes pour les hôtels ? Parce qu’au final, les données ne sont que de l’information. Lorsque nous examinons les bonnes données de la bonne manière, nous pouvons non seulement nous assurer que nos clients passent un excellent séjour, mais aussi optimiser nos revenus, notre taux d’occupation et l’efficacité de notre organisation. Examinons donc de plus près ces « informations », les données hôtelières et leur analyse, c’est-à-dire la manière dont nous donnons du sens à ces données. Notons également qu’une grande partie de ces informations ne concerne pas uniquement les hôtels, mais s’applique également aux données du secteur de l’hôtellerie-restauration et à leur analyse dans leur ensemble.
Le Big Data dans le secteur hôtelier
On parle souvent des données en termes quasi mythiques : « avec de bonnes données, tout est possible » ou « il suffit de se tourner vers les données pour trouver des réponses ». Les données revêtent une importance capitale pour toute entreprise moderne, mais c’est la manière dont vous les analysez et ce que vous décidez d’en faire qui font toute la différence.
Aujourd’hui, tout hôtel disposant d’un site web ou d’une présence sur les agences de voyage en ligne (OTA) ou les réseaux sociaux a déjà accès à des quantités impressionnantes de données. Google Analytics peut vous indiquer ce qui se passe sur le site web de votre hôtel. Facebook peut vous aider à interagir avec vos clients. La question qui se pose donc aujourd’hui est la suivante : comment analysez-vous vos données ?
Examinons de plus près les différents types de données et d’analyses que les hôtels utilisent au quotidien.
Le Big Data et l’hôtellerie
Bien qu’il s’agisse de l’un des mots à la mode les plus répandus dans le domaine des technologies, le « big data » est un terme souvent mal compris ou utilisé à tort. Mais lorsque tant de définitions différentes coexistent, il est compréhensible qu’il y ait une certaine confusion. À la base, le « big data » désigne un vaste ensemble de données qui, grâce à leur analyse, permet de mettre en évidence des tendances. Lorsque nous parlons de « vaste », c’est vraiment vaste. Il est courant de compter des milliers, voire des millions de points de données ; ces informations proviennent donc presque toujours de sources externes à votre hôtel. Les données météorologiques, les données de trafic ou celles issues des réseaux sociaux constituent de bons exemples de « big data ». Il s’agit de gigantesques réservoirs d’informations que vous pouvez trier et filtrer pour trouver celles qui sont pertinentes par rapport à vos objectifs.
Le « Small Data » pour les hôtels
Même si on en parle moins souvent que du « big data », le « small data » n’en est pas moins précieux. En effet, dans le secteur de l’hôtellerie, le « small data » s’avère souvent plus utile pour nos décisions opérationnelles. Le « small data » se présente à une échelle plus facile à gérer et est généré par des ressources internes telles que votre PMS, votre gestionnaire de canaux de distribution ou votre site web. Lorsqu’elles sont correctement structurées (nous y reviendrons dans la section suivante), ces données deviennent des informations exploitables susceptibles d’avoir un impact immédiat sur tous les aspects de votre activité, de votre tarif moyen journalier (ADR) à votre taux d’occupation.
Données structurées sur les hôtels
Après avoir abordé les différentes échelles de données (grandes et petites), nous allons maintenant nous intéresser aux deux types de données. Le premier est celui des données structurées.
Les données structurées sont des données organisées, étiquetées ou classées par catégories. Considérez-les comme des balises : un moyen efficace de filtrer les données qui vous intéressent de celles qui ne vous intéressent pas. Prenons l’exemple des réservations. Lorsque la réception ajoute une nouvelle réservation dans votre PMS, elle saisit des informations descriptives sur le client : dates d’arrivée et de départ, nom et pays. Comme ces données sont triées, ou structurées, vous pouvez facilement les filtrer par dates, par exemple, pour comprendre les tendances en matière de réservations. Il y a fort à parier que vous le faites déjà dans votre hôtel. Si c’est le cas, félicitations, vous êtes un data scientist !
Données non structurées relatives aux hôtels
Les données peuvent également être présentées sous forme de données non structurées. Si les données structurées sont des données organisées, les données non structurées sont quant à elles des données désorganisées. Très souvent, les données non structurées peuvent néanmoins nous fournir des informations précieuses pour les opérations hôtelières. Le problème avec les données non structurées est qu’il n’existe aucun moyen simple ni évolutif d’en extraire les informations nécessaires dans leur état actuel. Prenons un exemple. Les avis clients sur TripAdvisor, qu’ils vous plaisent ou non, peuvent influencer le processus de décision des clients potentiels. Pourtant, si vous tentiez d’analyser ces données, cela demanderait beaucoup de travail manuel pour un gain d’informations exploitables très limité. En effet, les avis clients de TripAdvisor ne sont pas structurés de manière à pouvoir être facilement triés.
Qu’y a-t-il au-delà des données hôtelières proprement dites ? L’analyse de ces données.
Analyse des données hôtelières
Il existe donc des données « big data » et des données « small data », qui peuvent être aussi bien structurées que non structurées. Mais une fois que nous les avons, comment les interpréter ? Et comment exploiter ces nouvelles informations pour prendre de meilleures décisions pour notre hôtel ? C’est là que l’analyse de données entre en jeu.
« Si les données constituent un océan – et croyez-nous, vous disposez d’une quantité de données aussi vaste qu’un océan –, alors l’analyse est l’usine de dessalement. »
Analyse descriptive du secteur hôtelier
La forme la plus courante et la plus traditionnelle d’analyse des données hôtelières est l’analyse descriptive. L’analyse descriptive sert à décrire les tendances passées à partir de vastes ensembles de données. Elle est utilisée dans le cadre des opérations hôtelières quotidiennes, notamment pour établir des rapports de performance ou des rapports d’activité.
Analyse prédictive dans le secteur hôtelier
L’analyse prédictive constitue l’étape suivante, tant en termes de portée que de complexité, après l’analyse descriptive des données hôtelières. L’analyse prédictive s’appuie sur de vastes ensembles de données historiques non seulement pour identifier les tendances passées, mais aussi pour anticiper ce qui pourrait se produire à l’avenir. Comme il s’agit d’une hypothèse éclairée, elle ne peut jamais être certaine à 100 %. Néanmoins, une analyse prédictive de qualité peut vous fournir des informations précieuses pour votre stratégie de gestion hôtelière. Un excellent exemple d’analyse prédictive consiste à analyser les tendances de réservation passées afin de prévoir le taux d’occupation des semaines à venir. Pour ceux d’entre nous qui travaillent dans le secteur de l’hôtellerie, le terme « prévision » vous est peut-être plus familier, mais il s’agit en réalité de la même chose.
Analyse prescriptive dans le secteur hôtelier
Le type d’analyse de données hôtelières le plus complexe et le plus récent est l’analyse prescriptive. L’analyse prescriptive combine des données structurées et non structurées (vous vous en souvenez ?) avec des capacités de calcul incroyablement puissantes, connues dans le monde de la science des données sous le nom d’« apprentissage automatique ». Cette technologie récemment mise au point fait appel à des processus algorithmiques avancés qui, pour l’essentiel, prédisent l’avenir en se basant sur les performances passées (à l’instar de l’analyse prédictive). Cependant, l’analyse prescriptive va plus loin en prenant en compte des données massives telles que la météo, le trafic routier ou même les événements géopolitiques. Elle propose ensuite des actions possibles sur la base de ces données.
L’analyse prescriptive pourrait bien être l’avenir de l’analyse hôtelière. En effet, certains systèmes avancés de gestion des revenus s’orientent déjà dans cette direction.
Cet article a été rédigé à l'origine par l'équipe de SnapShot. Elle a été transférée ici dans le cadre de la famille de marques de technologie d'accueil du Shiji Group.
