Tarification dynamique optimisée par l’IA dans le secteur du voyage

Le secteur du voyage et de l’hôtellerie est confronté à une demande de plus en plus fluctuante, influencée par l’évolution des préférences des consommateurs, les prix pratiqués par la concurrence et les événements mondiaux.

Dans ce contexte, un acteur mondial de premier plan du tourisme et des loisirs souhaitait moderniser son écosystème de Revenue Management et de tarification (RMP) à l’échelle internationale, afin d’améliorer la prise de décision, d’automatiser les processus manuels et d’exploiter les enseignements issus des données pour optimiser ses prix et ses ventes.

L’opérateur avait besoin d’une refonte globale de son écosystème de Revenue Management et de tarification (RMP) afin de :

• Réduire sa dépendance aux processus RMP manuels et chronophages.
• Mieux exploiter les données externes, notamment les données concurrentielles et clients, dans ses prévisions.
• Améliorer la précision des prévisions au niveau des catégories de chambres (standard, deluxe, suites).
• Adopter une stratégie de tarification dynamique capable de s’adapter à la demande en temps réel.

Sia a réalisé un audit et un diagnostic complets avec les principaux interlocuteurs de l’opérateur et les équipes RMP transverses. Cette démarche a conduit au déploiement d’un nouvel outil RMP et à l’adoption d’une approche centrée sur les utilisateurs :

• Nouvel outil RMP : un outil intégrant des données externes (données concurrentielles et clients), des fonctionnalités de business intelligence et des algorithmes de prévision, afin d’améliorer la prise de décision, d’automatiser les tâches manuelles et d’optimiser les ventes.
• Prévisions enrichies par l’IA : des modèles de prévision avancés s’appuyant sur l’IA et des données externes pour s’adapter rapidement aux évolutions de la demande, avec une précision accrue au niveau des catégories de chambres.
• Tarification dynamique : une stratégie tarifaire dans laquelle le système ajuste les prix en fonction de la demande en temps réel.
• Conception centrée sur les utilisateurs : automatisation des tâches sans valeur ajoutée, parcours utilisateurs optimisés et systèmes d’alerte plus intelligents, afin de permettre aux analystes de se concentrer sur les sujets prioritaires.

Le nouvel écosystème RMP a permis à l’opérateur de disposer de modèles de prévision avancés s’adaptant rapidement aux évolutions de la demande, de prévisions plus précises par catégorie de chambres pour ajuster ses stratégies de Revenue Management, d’une stratégie de tarification dynamique répondant à la demande en temps réel et d’une réduction des tâches manuelles pour ses analystes.

En combinant analyse de données, IA et approche centrée sur les utilisateurs, Sia aide les acteurs du voyage et des loisirs à transformer la volatilité de la demande en avantage tarifaire.