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3. Présentation PriceMatch
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
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4. Etude de Cas
Case Study: Hotel Brittany
2011 20122011 2012
 3* independent hotel in Paris, 45 rooms
 Price Grid :
 from 69 € to 235 € (single room)
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 Customers : business during the week, leisure during the week-end
The Market: 3* in Paris Brittany
+ 5,5% + 35,9%
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5. Comment bien Yielder
2. Prédire la montée en charge pour chaque type de canal en fonction du
type de nuit
3. Estimer la matrice d’élasticité-prix de la demande
4. En déduire le prix optimal et les canaux de vente optimaux
5. Ajuster marginalement le prix par rapport aux concurrents
1. Prédire la demande pour chaque type de canal en fonction du type de
nuit
Comment bien Yielder
Comment bien Yielder
1. Prédire la demande pour chaque canal en fonction du type de nuit
Décomposer chaque nuit passée en un vecteur de
caractéristiques
Isoler l'impact de chaque variable sur la demande
6 juin 2013
Jeudi
Juin
2013
Roland Garros
Salon Porte de Versailles
Vacances scolaires en
Allemagne
Taux de change €/$
TO prédit = 85%
Dont:
• OTA1=..
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Comment bien Yielder
2. Prédire la montée en charge pour chaque type de canal en fonction
du type de nuit
Prédire en fonction du nombre de jours restant le rythme auquel
vos clients vont réserver
Réajuster notre prédiction de demande finale quotidiennement
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4. En déduire le prix optimal et les canaux de vente
optimaux
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5. Ajuster marginalement le prix par rapport aux
concurrents
6. Comment mesurer la
performance/le gain ?
Estimation du gain à priori, théorie
 Quels paramètres prendre en compte ?
 Prix actuel et le TO prédit
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 Quels paramètres prendre en compte ?
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Yield management

  • 1. Smart prices. Karima Yataghene et Lucile Ramarijaona PriceMatch Animation François Perroy, Emotio tourisme
  • 5. Les fondamentaux du E-marketing  Un « bon » site web  Un bon référencement  Maîtriser son image  Diffuser les bons commentaires Les « éduquer » Leur donner un incentive  Elargir sa zone de chalandise  Ne pas gâcher des commissions E-réputation Marketing direct Etre visible sur le web Une bonne gestion des OTAs
  • 6. La différence Revenue Mangement & Yield Yield management : maximisation du résultat à travers l’optimisation des capacité  l’inventaire Pricing + Canaux de distribution + Segments de marché + Veille concurentielle REVENUE MANAGEMENT
  • 8. Sondage 1- A quelle fréquence changez-vous vos prix?  Jamais  Une fois par mois  Une fois par semaine  Une fois par jour  Plus d’une fois par jour
  • 9. Sondage 2- Quels facteurs prenez-vous en compte ?  Prix des concurrents  Evénements  Historique  Montée en charge et historique de montée en charge  Vacances scolaires
  • 10. Sondage 3- Combien de temps cela vous prend-il chaque jour ?  Entre 0 et 15 minutes  Entre 15 et 45 minutes  Entre 45 minutes et 1h30  Plus de 1h30
  • 12. Our position in the ecosystem Booking Engine
  • 13. A competitive positioning and a distinctive value proposition     • • •
  • 15. Demo
  • 16. 4. Etude de Cas
  • 17. Case Study: Hotel Brittany 2011 20122011 2012  3* independent hotel in Paris, 45 rooms  Price Grid :  from 69 € to 235 € (single room)  from 79 € to 250 € (double room)  Customers : business during the week, leisure during the week-end The Market: 3* in Paris Brittany + 5,5% + 35,9% Recommendations PriceMatch followed from Feb 13 until now , Chiffre d’affaires (€k) 2012 2013 2012 2013
  • 18. 5. Comment bien Yielder
  • 19. 2. Prédire la montée en charge pour chaque type de canal en fonction du type de nuit 3. Estimer la matrice d’élasticité-prix de la demande 4. En déduire le prix optimal et les canaux de vente optimaux 5. Ajuster marginalement le prix par rapport aux concurrents 1. Prédire la demande pour chaque type de canal en fonction du type de nuit Comment bien Yielder
  • 20. Comment bien Yielder 1. Prédire la demande pour chaque canal en fonction du type de nuit Décomposer chaque nuit passée en un vecteur de caractéristiques Isoler l'impact de chaque variable sur la demande 6 juin 2013 Jeudi Juin 2013 Roland Garros Salon Porte de Versailles Vacances scolaires en Allemagne Taux de change €/$ TO prédit = 85% Dont: • OTA1=.. • OTA2=.. • Site web=.. • Autres en direct=.. • Autres (pros/agences)=…
  • 21. Comment bien Yielder 2. Prédire la montée en charge pour chaque type de canal en fonction du type de nuit Prédire en fonction du nombre de jours restant le rythme auquel vos clients vont réserver Réajuster notre prédiction de demande finale quotidiennement en comparant les prédictions avec les évolutions réelles
  • 22. Comment bien Yielder 3. Estimer la matrice d’élasticité-prix de la demande  Evaluer la sensibilité du client final au prix pour chaque type de nuit et en fonction du nombre de jours restant blog.pricematch.fr « Estimer l’élasticité-prix de la demande dans l’hôtellerie »
  • 23. Comment bien Yielder 4. En déduire le prix optimal et les canaux de vente optimaux
  • 24. Comment bien Yielder 5. Ajuster marginalement le prix par rapport aux concurrents
  • 25. 6. Comment mesurer la performance/le gain ?
  • 26. Estimation du gain à priori, théorie  Quels paramètres prendre en compte ?  Prix actuel et le TO prédit  Nombre de jours restant  Nombre et type de chambres à vendre (prédiction d’annulations et de no-shows)  Recommandation de prix  Elasticité-prix de la demande  Réactions prévues des concurrents
  • 27. Estimation du gain à priori en pratique  Recommandation de prix à la hausse • Hôtel 3* 45 chambres double standard à Paris • Il reste 20 jours, 27 chambres réservées • TO prédit: 112% • Prix actuel: 145€ • Reco de prix: 161€ • Elasticité-prix: -1,3 Estimation du gain: 18 * 161 - 18 * 145 = 288€
  • 28. Estimation du gain à priori en pratique  Recommandation de prix à la baisse • Hôtel 3* 45 chambres double standard à Paris • Il reste 20 jours, 27 chambres réservées • TO prédit: 87% • Prix actuel: 135€ • Reco de prix: 127€ • Elasticité-prix: -1,8 Estimation du gain: 18 * 127 - 12 * 135 = 666€
  • 29. Estimation du gain à posteriori, théorie  Quels paramètres prendre en compte ?  Le prix final et le TO final  Le prix initial et le TO initialement prédit  Le type de chambres vendues  Approximation du ROI mensuel avec 85% de confiance  Evolution relative de votre RevPar mensuel par rapport à votre Compset
  • 30. Ce document est confidentiel et est destiné à l’attention exclusive de son destinataire. Toute diffusion, reproduction ou citation, qu’elle soit partielle ou intégrale, est interdite en l’absence d’autorisation écrite et motivée de PriceMatch SAS. Cette présentation est articulée autour d’informations publiquement disponibles qui n’ont pas été vérifiées de manière indépendante par PriceMatch. Toute projection et estimation retranscrite ici inclut de fait des éléments tirés d’analyses et de jugements subjectifs, qui peuvent potentiellement être incorrects. Ni PriceMatch, ni ses affiliés, ni aucun de ses actionnaires directs ou indirects, ni aucun des membres, consultants, employés ou agents ne sont garants ou responsables de l’exactitude, de l’authenticité, de l’origine, de la validité ou de l’exhaustivité des données et des informations ici présentes. De même, aucune des entités ou personnes citées ci-dessus ne peuvent être soumises à une poursuite pour dommages, pertes ou coûts supplémentaires (incluant, entre autres, toutes pertes directes ou indirectes résultant de n’importe quelle erreur ou omission potentiellement présente dans ce document). Avertissement légal