Comment l'analyse prédictive transforme l'expérience client dans l'industrie hôtelière

L'utilisation des algorithmes d'analyse prédictive (AAP) et de l'intelligence artificielle (AI) dans le secteur de l'hôtellerie est en train de révolutionner l'industrie en offrant de nouvelles possibilités. Les hôtels peuvent utiliser ces technologies pour collecter et analyser des données en temps réel, afin d'obtenir des informations précises sur les préférences et les comportements des clients, ainsi que sur les tendances du marché. Grâce à ces informations, les hôtels peuvent personnaliser leur offre en fonction des besoins et des attentes des clients, ce qui peut améliorer l’expérience client, augmenter les revenus et optimiser les coûts.

Amélioration de l’expérience de la clientèle corporate

Les analyses prédictives peuvent s'avérer utiles pour mieux comprendre le profil d'un client d'affaires et lui offrir une expérience personnalisée. Tout d’abord, il peut être hébergé dans un étage réservé à ses pairs pour favoriser les rencontres professionnelles. Ensuite, si l’hôtel ou la ville accueille un événement (congres, conférence, séminaire...), l’algorithme peut proposer à ce client une place dans une table du restaurant réservée aux participants et aux décideurs dans son domaine, lui offrant ainsi des opportunités de networking. Et parce que le système de réservation le connaît, il peut recevoir des recommandations sur des lieux visités par ses collègues dans la ville. Cela lui permettrait de prendre des décisions fondées sur les choix des personnes en qui il a confiance. En outre, le système peut prédire les moments les plus lents pour les taxis vers le lieu de réunion et suggérer l'heure de départ appropriée pour arriver à temps.

Simulation des ventes par la personnalisation prédictive  

Il s’agit d’un processus en deux étapes dans lequel, on va appliquer les méthodes de Machine learning pour comprendre le comportement du client et personnaliser son expérience en lui présentant instantanément le meilleur contenu et les meilleures offres. Certes cela a déjà été fait auparavant, mais en l’occurrence, la grande nouveauté est que cette prédiction opère en temps réel.

Ce que le client fait à l’heure actuelle, pendant qu’il planifie ce voyage si particulier, nous fournit les informations dont nous avons besoin pour personnaliser son expérience.

Des groupes hôteliers tels que Marriott ont déjà commencé à l’analyse des données pour envoyer des notifications promotionnelles aux clients avant leur arrivée et pendant leur séjour. Les données peuvent fournir des informations importantes aux clients sur les sites touristiques populaires, les centres commerciaux, les locations de voiture et les mises à jour météorologiques. Il informe également les clients des dernières offres et des réductions sur les tarifs des chambres et des remises sur les repas pris au restaurant de l’hôtel. Cela aide également à créer des programmes de fidélité pour affiner le niveau de personnalisation.

Revenue Management 

Jusqu’à présent, le problème d’offre avait été abordé par une gestion conventionnelle des revenus : trouver le prix par chambre qui optimisera les recettes de l’hôtel en analysant la demande et les prix des concurrents. Néanmoins, une partie prenante est absente de cette approche, à savoir, le voyageur. Comment pouvez-vous alors parler de personnalisation si le prix est le même pour tous les utilisateurs, quelles que soient leurs préférences ? Il est alors primordial d’intégrer l’utilisateur (le voyageur) dans cette équation pour ensuite commencer à penser en termes d’offre complète et non seulement de prix. De cette façon, il est alors possible de modifier l’offre rapidement en fonction des préférences de chacun.

Optimisation des coûts

Maintenance prédictive : L’analyse prédictive permettra de connaître en temps réel l’état des infrastructures pour maximiser la prise de décision et minimiser les coûts et les erreurs. Ainsi, les technologies intelligentes permettront de mieux gérer la consommation énergétique des établissements. De plus, l’intelligence artificielle pourra utiliser les données de chaque client pour mémoriser ses préférences en matière d’illumination et de température et préparer ses prochaines visites. Aussi, l’utilisation des capteurs de données des équipements et des installations connectées peuvent prédire quel équipement risque de rencontrer des problèmes mécaniques.

Prévision des stocks et des fraudes : les algorithmes peuvent utiliser la data, pour renseigner le management sur le niveau de consommation futur et ainsi optimiser les achats. Aussi, ils peuvent détecter les fraudes si la gestion est mal saine.

Optimisation des ressources :  grâce à des AAP, la gestion du personnel de nettoyage, la supervision et la vérification pourront être améliorées, pour que les clients disposent d’une chambre dans des conditions optimales. Par ailleurs, les algorithmes peuvent aussi prédire quels candidats seront les plus adaptés à des jobs spécifiques.

L'analyse prédictive est un outil puissant pour les hôteliers qui souhaitent offrir une expérience client personnalisée et de qualité supérieure. Bien que des défis subsistent (confidentialité des données, complexité des algorithmes...), les avantages de cette approche sont clairs, et les hôtels qui sauront les exploiter seront en mesure de se démarquer dans un marché de plus en plus compétitif.