IA pour la prévision des réservations

• Comprendre comment l’IA anticipe la demande de réservations
• Alimenter un modèle de prévision avec des données fiables
• Utiliser les prévisions pour ajuster prix, ventes et effectifs

Revenue managers, directeurs d’hôtel, directeurs commerciaux

Notions de revenue management et lecture de tableaux de bord

• Définir la prévision de la demande dans la gestion du revenu
• Rassembler l’historique des réservations, des annulations et des tarifs
• Intégrer les événements locaux, la météo et les vacances scolaires
• Distinguer méthodes statistiques et apprentissage automatique
• Paramétrer un modèle de prévision du taux d’occupation par date
• Mesurer l’écart entre prévisions et réalisé pour fiabiliser le modèle
• Détecter les périodes de forte demande et les creux attendus
• Ajuster les tarifs et la distribution à partir des prévisions
• Adapter les plannings du personnel au niveau d’activité attendu
• Documenter les hypothèses et corriger les biais du modèle prévisionnel

• Analyser deux années d’historique de réservations d’un hôtel
• Prévoir l’occupation d’un hôtel lors d’un salon d’affaires
• Comparer deux prévisions au réalisé et en expliquer l’écart

• Méthodologie de construction d’une prévision de réservations
• Lexique de la prévision hôtelière : pick-up, no-show, pace
• Modèle de tableau de suivi des écarts prévision et réalisé