Ceci est un article de Tim Speicher, co-fondateur de Buoy, un outil de gestion des revenus et de reporting pour les locations de vacances et les hôtels-boutiques.
Pensez à la première annonce que vous avez créée. Face à un calendrier vierge, vous avez probablement pensé: “Je souhaite simplement suivre quelques locations dans ma région, proposer des prix compétitifs et modifier les tarifs lorsque le rythme de réservation change.” Cela ne semble pas compliqué, mais à peu près tout le monde dans l’industrie utilise toujours un algorithme de tarif de base ou simplement un changement de prix à la main.
Il y a un meilleur moyen.
Ces premières vagues idées que vous avez eues lors de votre première annonce peuvent en fait devenir un algorithme de définition de taux entièrement automatisé et vraiment dynamique. Buoy est construit sur ces mêmes principes. Cet article vous montrera comment nous avons traduit ces instincts en un algorithme.
Parlons des tarifs de base
Les tarifs de base sont assez simples. Définissez un taux, laissez le système augmenter le taux en semaine, à la baisse le week-end, en hausse pendant les mois de pointe, en baisse en période creuse, en hausse le soir du Nouvel An, en baisse juste après la fin de la saison de ski, etc. Les modèles de taux de base superposent cinq ou six règles à un nombre que vous définissez, puis utilisez-le pour générer des tarifs pour l’ensemble de votre calendrier.
Leur grande force est leur capacité à travailler indépendamment des données du marché. Malheureusement, la même caractéristique les rend inflexibles aux heures de pointe et léthargiques au milieu de changements brusques du marché. Une fois, lors de la gestion des annonces à Louisville, j’ai dû gonfler mon taux 5x pour correspondre à mes compétiteurs pendant le Kentucky Derby. Nous avons reçu des réservations et j’étais perplexe quant à la façon dont les prédicteurs de la demande du taux de base ont si mal manqué un grand événement. Lorsque le Covid est apparu l’année suivante, j’ai dû baisser les taux manuellement pour correspondre aux conditions du marché. Un système vraiment dynamique n’aurait-il pas fait cela pour moi?
Les taux de base sont nés d’une époque où les données de marché robustes étaient rares ou inexistantes. Ils sont intrinsèquement restrictifs et difficiles à utiliser. On peut faire mieux. Créons notre propre algorithme, à partir de ce premier instinct: «Je veux juste suivre quelques locations dans ma région, mettre des prix compétitifs, et modifier les tarifs lorsque le rythme de réservation change. »
Où puis-je suivre mes concurrents?
Partout où vous pouvez. Chez Buoy, nous utilisons les données d’Airbnb, d’Expedia, de Booking.com et de TripAdvisor. Notre fournisseur de données, Transparent, les met dans une simple feuille de calcul pour nous. Ils ajoutent même des hôtels pour faire bonne mesure.
Prenez votre feuille de calcul et triez par concurrents.
En faisant cela, pensez: “Quels autres hébergements mes clients considèrent avant de réserver mon annonce?” Assurez-vous de réduire les données à une quantité gérable afin qu’elles ne soient pas écrasantes (pensez à cinquante, pas à cinq cents). Vous pouvez trier comme vous le souhaitez, mais je priorise:
- Distance: par rayon, car les codes postaux sont arbitraires et les quartiers sont contestés,
- Taille: cela comprend les chambres, les salles de bains, la capacité et la superficie en pieds carrés dans cet ordre
- Qualité: le score, le nombre d’avis et les photos sont également utiles
- Performance: durée moyenne de séjour, occupation, revenus, etc.
Des opportunités infinies. Jouer avec!
Comment utiliser l’ensemble compétitif
Maintenant que vous avez un ensemble compétitif, suivez leurs tarifs 12 à 18 mois dans le futur. Utilisez la fourchette de taux résultante pour établir une fourchette raisonnable pour vos propres tarifs. En règle générale, vous voulez plus de variance de taux que vos concurrents, mais vous devriez être plus agressif avec des taux élevés plutôt qu’avec des taux bas.
Si vous avez du mal à augmenter vos tarifs pour les nuits de pointe, jetez un œil aux hôtels. Bien que moins pertinents d’un point de vue concurrentiel, les hôtels ont tendance à être des prédicteurs de la demande plus précis que les gestionnaires de locations saisonnières. Lorsque leurs tarifs sont très élevés, faites de même. Ils savent probablement quelque chose que vous ne connaissez pas.
En bleu clair: la plage de taux pour un ensemble de composants donné. En superposant, nous pouvons voir les tarifs de la fiche graphique sur une ligne. (Vert: réservé. Gris foncé: bloqué. Gris clair: disponible) Notez comment le tarif tombe par rapport à l’ensemble de composants lorsque la fenêtre de réservation se ferme.
Ajustement en fonction du changement du rythme de réservation
Passons maintenant à l’autre partie de l’équation: “Je souhaite modifier les tarifs lorsque le rythme de réservation change.”
Posez-vous d’abord la question «Quand les voyageurs de ma région ont-ils tendance à réserver leur séjour?
Regardez les réservations dans vos données au cours des dernières années. Maintenant, réduisez ces réservations aux dates pertinentes: celles que vous fixez. Si vous prévoyez un grand week-end comme la fête du Travail aux États-Unis, regardez les réservations de la fête du Travail pour 2020, 2019, 2018 et ainsi de suite jusqu’à ce que vous soyez à court de
données. Regardez plus précisément la fenêtre de réservation: la durée entre le moment où le séjour est acheté et quand le séjour commence.
Vous vous retrouverez avec un éventail de dates d’achat. Ils racontent lentement une histoire de volume de réservation montant fin juin, remontant tout l’été, puis accélérant considérablement une semaine avant que les séjours commencent. Notez qu’il n’y a pratiquement aucune activité d’achat le reste de l’année.
Date d’achat et ADR
(Fenêtre de réservation de 65 jours)
Volume de réservation par date d’achat
(Fenêtre de réservation de 365 jours)
Pour notre algorithme, nous maintiendrons les tarifs élevés jusqu’à ce que les réservations s’accélèrent en juillet, puis nous baisserons les tarifs en coordination avec nos concurrents à l’approche du mois d’août, et enfin nous baisserons à nouveau les taux dans les derniers
jours de la fenêtre de réservation si nos annonces sont toujours disponibles.
Pensez-y, pourquoi réduire les tarifs avant que les réservations ne reprennent? Nous devrions viser à être plus élevés que nos concurrents, puis au coude à coude avec nos concurrents, puis légèrement inférieurs à nos concurrents juste avant la fin du temps imparti.
Écoutez vos instincts
Le dernier élément, c’est vous.
Ayant automatisé le reste de notre algorithme pour correspondre aux conditions du marché,
vous voudrez peut-être toujours appliquer vos propres modifications subtiles. C’est très bien. Vous voudrez peut-être aussi négocier vos propres tarifs avec les clients qui sont prêts à payer un peu moins que ce que votre algorithme recommande. Pas d’inquiétude.
Votre algorithme est une excroissance de votre instinct, alors n’ayez pas peur de vous en écarter si la circonstance le dicte. Soyez assuré que toute décision que vous prenez est étayée par des millions de points de données et les instincts uniques et irremplaçables que vous apportez.
