Ces dernières années, l’industrie du voyage a connu une transformation majeure. La révolution numérique a donné naissance à de grands intermédiaires de réservation (connus sous le nom d’OTA, abréviation de Online Travel Agencies, c’est-à-dire Booking.com, Expedia, …), qui ont rapidement atteint une position dominante sur le marché. Tout en facilitant le processus de réservation pour les voyageurs, les OTA ont également un coût important pour les hôteliers, avec des commissions allant de 15 à 30 % du prix final.
Les professionnels de l’hôtellerie ont récemment commencé à lutter contre ces commissions élevées, grâce à une tendance connue sous le nom de « retour au direct ». Comme son nom l’indique, le principal objectif des hôtels est de faire lentement évoluer leurs clients potentiels des OTA vers leurs propres moteurs de réservation. La tâche est loin d’être facile, notamment en raison des sommes considérables que les OTA consacrent au marketing, les hôtels doivent chercher d’autres moyens d’attirer les clients.
La société PrivateDeal cherche à aider les hôteliers à atteindre cet objectif et a développé la première solution de négociation intelligente qui permet aux clients de soumettre leur propre prix pour une chambre. Dès réception de l’offre, le système négocie automatiquement et instantanément avec le client, si nécessaire, le meilleur prix pour les deux parties.
Même si le système a déjà fait preuve d’efficacité avec nos partenaires hôteliers actuels, certaines difficultés doivent être résolues pour que PrivateDeal puisse atteindre son plein potentiel. L’une des principales difficultés de l’itération actuelle du produit est la nécessité pour les hôteliers d’ajuster manuellement le prix réduit via leur extranet. Pour ajouter un peu de contexte, aujourd’hui, les hôtels doivent déterminer manuellement, pour chaque catégorie de chambre à travers le temps, la marge de négociation accordée au système pour négocier avec les clients. Il est souvent très difficile et chronophage de trouver le prix réduit idéal. Une combinaison de nombreuses données est nécessaire pour optimiser la remise, telles que la demande de prix du client (recueillie par PrivateDeal), l’occupation de la chambre, les fenêtres de réservation des clients, la concurrence, etc.
C’est sur cette thématique que l’institut Icare propose des solutions en recueillant les différentes données nécessaires (External Crawling) et en développant des algorithmes combinant les techniques de machine learning et méthodes heuristiques. La quantité d’éléments qui influencent le prix d’une chambre, le nombre élevé de types d’hôtels différents, mais aussi la diversité des profils des clients, leurs préférences, etc. révèlent un nombre important de paramètres. La formation de modèles d’apprentissage automatique sur un ensemble de données aussi éparses représente un véritable défi scientifique que les instituts ICARE ont déjà partiellement relevé. L’institut Icare propos également son expertise en génie logiciel et algorithmique en proposant un procédé automatisant et personnalisant la phase de négociation entre le client et l’hôtel. In fine, un seul objectif : l’optimisation de taux de conversion.