5 étapes pour vous aider à faire confiance à vos nouveaux collaborateurs robots
Ceci est un message d’invité de nos partenaires Buoy
“Comment suis-je par rapport à mes concurrents?” Il devrait être facile de répondre à cette question: allez simplement sur votre plateforme préférée, regardez dans votre région et comparez les prix. Mais bientôt, vous êtes noyés dans des des onglets ouverts et des notes griffonnées à la main comme un théoricien du complot. Le processus de
comparer votre annonce à celles que vos invités pourraient envisager avant de réserver la vôtre (ce que nous appelons des “compsets”) est encombrant. La plupart des gestionnaires de location se résignent à l’une des deux options suivantes: 1) ignorer 2) l’aide d’un robot.
Dans ce cas, un robot se présente sous la forme d’un logiciel basé sur un algorithme qui filtre les annonces de votre
marché jusqu’à ceux qui ressemblent le plus au vôtre.
Aujourd’hui, de nombreuses entreprises proposent des logiciels capables de gérer des compsets.
Mais comme nous connaissons la notion classique de
un robot comme étant maladroit et sans émotion, ces programmes ont tendance à produire des compsets trop larges et ont besoin d’une
perspective humaine appliquée. Si cette tâche vous incombe, utilisez ces cinq tests pour valider le compset que vos collaborateurs robots ont fait.
1) Définir votre proximité
Tous les compsets seront composés d’annonces «à proximité». Cependant, déterminer exactement ce que «à proximité» signifie peut être délicat. Cela signifie-t-il dans le même code postal? Dans le même quartier?
De part mon expérience, les codes postaux sont la pire indication de proximité. Ils varient en taille en fonction de densité de population, ce qui signifie qu’ils sont trop petits dans les zones urbaines et trop importants dans certaines zones rurales.
D’autres endroits n’ont pas du tout de code postal. Évitez-les si vous le pouvez.
Les quartiers sont meilleurs car ils peuvent couvrir plusieurs codes postaux, mais les limites peuvent se sentir dessinées arbitrairement. Les quartiers peuvent également contenir plusieurs environnements. Si une famille réserve un appartement trop au sud à Miami Beach, ils peuvent trouver plus de vie nocturne que ce qu’ils ont négocié.
Je compte sur un rayon pour mes compsets et ajuste la taille en fonction de la densité du marché, tout comme vos invités le feront.
Pour comprendre ce que je veux dire, adoptez le point de vue d’un invité et planifiez deux voyages. Le premier est un voyage d’affaires en solo à Genève, et le second est un voyage de ski en famille dans les Alpes françaises. Quand vous planifiez le voyage à Genève – une zone urbaine dense avec de nombreuses locations – vous envisagez des dizaines d’annonces à proximité de votre bureau. Le rayon de votre recherche peut être d’un demi-kilomètre ou
plus petite. Lorsque vous planifiez votre voyage de ski, vous envisagez également des dizaines d’annonces, mais elles figureront dans de nombreux villages parsemés des Alpes et séparés par de nombreux kilomètres. Le rayon de votre recherche sera beaucoup plus grand. Les compsets devraient fonctionner de la même manière. Les villes denses auront de petites
empreintes compset, et les zones rurales en auront de grandes.
2) Taillez-les
Faire correspondre le nombre de chambres est une évidence. C’est le premier filtre que les robots utilisent lors de la création de votre compset. Assurez-vous de ne pas vous arrêter là, cependant. Tenez compte des salles de bain et de la capacité d’occupation. Si une annonce à proximité correspond au nombre de chambres mais a deux fois la capacité d’occupation, c’est probablement qu’elle cible un autre type d’invité.
Les zones denses peuvent avoir des tailles d’échantillon suffisantes avec une correspondance exacte sur chaque métrique, mais dans les marchés plus fins, vous devrez peut-être assouplir les contraintes pour mieux vous aligner sur les clients potentiels. Si votre appartement dispose de trois chambres ou moins, relâchez d’abord les contraintes de capacité,
puis salles de bains, puis chambres en dernier recours. Avec de grandes maisons axées sur la famille (4 lits et plus), relaxez d’abord les salles de bains, puis la capacité d’occupation et enfin les chambres. La raison à cela? Beaucoup de familles donnent la priorité aux «lits» plutôt qu’aux «chambres», car elles veulent simplement s’assurer que tout le monde a
endroit pour reposer leur tête.
3) Quantifier la qualité
Le moyen le plus simple de mesurer la qualité consiste à utiliser le score d’évaluation, et nous pouvons mesurer la maturité de votre annonce grâce au nombre d’avis. Votre robot prend probablement les deux en compte lorsqu’il cherche à définir la qualité. La raison est évidente: deux annonces peuvent avoir la même note cinq étoiles, mais
celui avec trois cents avis est plus impressionnant que celui avec seulement trois avis.
Vous devez également prendre en compte la qualité de la conception. Si vous le pouvez, examinez les photos de chaque fiche dans
votre compset et voyez s’ils sont similaires. Puisqu’il n’y a aucun moyen de comparer quantitativement
esthétique, les robots auront besoin de vous pour leur donner un coup de main.
4) Segments de correspondance
Pensons au voyage d’affaires que vous aviez réservé à Genève. Disons que vous réservez un appartement avec une chambre. Maintenant, il peut y avoir plusieurs locations d’une chambre différentes dans le même bâtiment. Nous pouvons imaginer le penthouse avec terrasse que votre PDG pourra réserver. On peut imaginer l’appartement du deuxième étage qu’un étudiant loue lorsqu’il est hors de la ville. Bien que chacune de ces annonces partagent de nombreuses caractéristiques – emplacement, taille, peut-être même des avis – les gens ne les considéreraient pas comme des comps.
Pourquoi? Ils sont dans différents segments.
Désormais, un moyen simple de déterminer le segment consiste simplement à faire correspondre l’emplacement avec les revenus ou les ADR (revenu de nuitée moyen). C’est
probablement comme cela que vous avez instinctivement identifié les segments dans l’exemple ci-dessus: l’appartement étudiant, l’appartement de milieu de gamme et le penthouse.
Voici où les meilleurs robots peuvent faire mieux, en intégrant des périodes de réservation moyennes, la durée du séjour, la variance des tarifs et la saisonnalité pour créer un profil d’occupation pour votre annonce.
Compte tenu d’un emplacement et d’un profil d’occupation, nous pouvons identifier le segment. Quand un robot voit votre séjour à Genève (fenêtre de réservation: trois jours, invités: un, jours occupés: lundi-mercredi) , il pense «Séjour d’entreprise».
Lorsqu’il voit votre séjour à Chamonix (fenêtre de réservation: soixante-dix jours, les clients:
six, jours occupés: lundi-samedi), il pense «séjour de loisirs en groupe». C’est là que ce logiciel d’algorithme peut exceller. Il faudrait des heures pour faire ce type d’analyse pour une seule annonce.
5) Mais qu’en est-il des hôtels?
N’oubliez pas qu’un ensemble de composants représente les annonces qu’un invité envisagerait avant de réserver la vôtre. Par cette logique, aucun ensemble de comps n’est complet sans hôtels.
Les mesures de performance de l’hôtel telles que l’occupation et les ADR sont chers et difficiles à trouver, alors donnez la priorité aux tarifs futurs lors de la collecte de données sur les hôtels.
Regardons les choses en face, les hôteliers ont tendance à faire un meilleur travail que les gestionnaires de locations de vacances en ce qui concerne la prédiction de demande. Les meilleurs robots rendront compte des tendances de prix dans les hôtels près de chez vous.
Nous construisons de meilleurs robots
Les outils de Buoy sont conçus pour collaborer avec les gestionnaires de location, au lieu d’essayer de les remplacer.
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