Pourquoi les prévisions hôtelières sont importantes pour votre entreprise

Dans le secteur de l’hôtellerie, les prévisions jouent un rôle essentiel dans la prise de décisions stratégiques, influençant la réussite à court et à long terme d’un hôtel ou d’un portefeuille. En comprenant les principaux facteurs et les dynamiques des prévisions fiables, les hôteliers peuvent déployer des stratégies plus efficaces, gagner en efficacité et maximiser la rentabilité.

Cet article fait partie d’une série sur les données et les cas d’utilisation de benchmarking hôtelier. Retrouvez les autres publications ici : Les KPI historiques du secteur de l’hôtellerie | Le rôle des données de rentabilité dans une analyse de benchmarking hôtelier approfondie | L’utilisation des réservations confirmées dans le cadre d’une approche de benchmarking exhaustive

Les éléments des prévisions hôtelières

Aspects quantitatifs :

• Indicateurs hôteliers : Les principaux indicateurs de revenus, comme le taux d’occupation, le prix moyen par chambre (ADR) et le revenu par chambre disponible (RevPAR), sont essentiels pour établir des prévisions.
• Variables macroéconomiques : L’inclusion de prédicteurs économiques, comme le produit intérieur brut (PIB), les taux d’inflation et les taux de chômage, peut améliorer l’exactitude des prévisions en tenant compte des causes sous-jacentes de l’évolution des performances. 
• Modèles économétriques : Il existe plusieurs modèles pour différents types de prévisions : 
  • saisonniers (décomposition STL, Holt-Winters)
  • classiques (ARIMA et régression linéaire multiple)
  • méthodes plus avancées (boosting de gradient et arbres de décision)

Aspects qualitatifs :

• Informations sur le marché : Elles comprennent des données non numériques, comme les tendances du marché et les conditions économiques spécifiques fournies par les analystes du marché. Elles sont importantes pour tenir compte du comportement des clients et des tendances émergentes. 
• Avis des experts : Il est important de recueillir les points de vue des dirigeants d’hôtels et du personnel opérationnel pour comprendre la dynamique du marché local. Si la contribution des analystes du marché est précieuse, rien ne vaut les informations de première main fournies par les personnes directement impliquées dans les opérations quotidiennes. Leur point de vue concret peut apporter des informations cruciales qui complètent l’analyse fondée sur les données.
• Définition de scénarios : Dans de nombreux cas de figure, qui peuvent être des changements économiques ou des événements de type « cygne noir », il peut être utile d’anticiper des conditions de marché différentes. Cela permet de comprendre les opportunités et les risques potentiels qu’il est parfois difficile d’identifier en s’appuyant seulement sur les données.

Pourquoi réaliser des prévisions hôtelières

Des prévisions hôtelières efficaces offrent de multiples avantages, non seulement en termes de planification stratégique, mais aussi au niveau opérationnel. Ces avantages sont multiples et comprennent :

Une gestion des revenus optimisée : Les prévisions permettent aux hôteliers de prédire les performances futures de leurs hôtels en s’appuyant sur les données historiques, les tendances et les conditions de marché. En comprenant ces schémas, les hôtels peuvent optimiser les tarifs et maximiser les revenus.

Une meilleure efficacité opérationnelle : Les hôtels qui peuvent anticiper la demande des clients sont en mesure de mieux gérer leurs équipes, leur inventaire et leurs ressources. Cela permet de réduire les coûts de la main-d’œuvre opérationnelle en fournissant à la direction des informations qui peuvent être exploitées pour faciliter les opérations.

Une meilleure planification financière : Les prévisions permettent aux hôteliers d’établir des projections de revenus et d’anticiper les dépenses. Ceci permet de prendre des décisions mieux informées en matière de gestion et d’ajustements opérationnels, contribuant à une meilleure budgétisation et une meilleure planification financière.

Une gestion des risques appropriée : Le secteur de l’hôtellerie doit faire face à de nombreuses incertitudes, qui vont des fluctuations économiques au changement du comportement des consommateurs. La prévision des performances contribue à identifier certains risques à temps pour élaborer des plans d’urgence et de se protéger contre de futurs ralentissements.

Les variables économiques dans les prévisions hôtelières

Il est fondamental d’intégrer des variables économiques dans les prévisions des performances hôtelières pour obtenir une vision plus complète et plus exacte des performances à venir. Voici quelques variables économiques clés dont il faut tenir compte, et leur rôle dans les prévisions :

• Produit intérieur brut : Les variations du PIB sont des indicateurs fiables de la santé globale de l’économie. Un PIB en hausse est généralement associé à l’augmentation des dépenses des consommateurs dans le domaine de l’hôtellerie et des voyages.
• Taux d’inflation : L’inflation affecte les dépenses des consommateurs dans le domaine de l’hôtellerie et des voyages. Si une inflation supérieure à la moyenne peut conduire à une croissance plus forte du prix moyen par chambre (ADR), elle peut aussi avoir un effet négatif sur la disposition des consommateurs de dépenser.
• Taux de chômage : Un taux de chômage plus élevé peut entraîner une réduction des dépenses de voyage, ce qui peut avoir une corrélation négative avec la demande hôtelière.
• Taux de change : En particulier dans le cas des hôtels internationaux, les fluctuations des taux de change peuvent affecter la demande des voyageurs pour certains marchés ou certaines catégories d’hôtels. Cela impacte à la fois la demande et le revenu des hôtels.

Les composants des données hôtelières : tendance et saisonnalité

Lorsqu’on analyse des ensembles de données de périodes dans le secteur de l’hôtellerie, il est important de comprendre les concepts de saisonnalité et de tendance pour établir des prévisions précises. Ces deux éléments font partie de l’ensemble de données de performance, chacun éclairant un aspect distinct des prévisions pour l’indicateur concerné.

Tendance :

• La tendance désigne le mouvement ou l’évolution à long terme des performances dans le temps. Elle indique si la performance globale augmente, diminue ou reste stable au cours d’une période étendue.
• Les tendances sont influencées par des facteurs à long terme, comme l’évolution des conditions économiques, les modifications des comportements des consommateurs, les développements sectoriels et les changements dans les modèles démographiques.

Saisonnalité :

• La saisonnalité fait référence à des schémas observables à intervalles réguliers. Il peut s’agir de schémas annuels, trimestriels ou mensuels qui peuvent être décomposés davantage. Il n’est pas rare qu’un ensemble de données présente plusieurs schémas saisonniers à la fois.
• Les schémas saisonniers s’expliquent souvent par des facteurs prévisibles ou des cycles, comme des jours fériés, des événements, des conditions météorologiques et des offres locales. Par exemple, les hôtels de montagne ont généralement de bonnes performances en hiver, et les destinations familiales obtiennent de meilleurs résultats en été.

Taille de l’échantillon et effets sur l’efficacité des prévisions

Le nombre d’hôtels inclus dans une prévision peut affecter les résultats. Les prévisions qui se basent sur un échantillon plus grand, par exemple au niveau d’un classement de chaînes hôtelières et/ou du marché, permettent de mieux saisir les schémas traditionnels, tels que les comportements saisonniers et les tendances économiques. Une plus grande agrégation des hôtels dans un ensemble de données réduit l’impact des valeurs aberrantes ou des anomalies de performances en établissant une moyenne des points de données irréguliers de l’ensemble. Les échantillons plus petits sont plus susceptibles d’être faussés par des anomalies statistiques et peuvent conduire à des prédictions moins fiables.

Outre une plus grande efficacité liée à des échantillons de plus grande taille, la dégradation du modèle tend à diminuer à mesure que le nombre d’hôtels inclus augmente. La dégradation du modèle, ou dérive, est l’application réelle de conditions qui changent au fil du temps. Il est normal, et même attendu, que les prévisions soient plus précises à court terme qu’à long terme. Ce qu’il faut retenir, c’est que les prévisions doivent avoir une erreur stable qui augmente au fil du temps avec peu ou pas de changements brusques.

Événements

Les événements qui se déroulent dans des villes, marchés ou États donnés peuvent avoir un impact important sur les performances des hôtels, en affectant par exemple le taux d’occupation et les stratégies tarifaires. La précision des prévisions d’événements est une composante essentielle du processus global de prévision, qui peut être difficile en raison du caractère unique de chaque événement. Les effets des événements sur ls performances hôtelières comprennent :

Augmentation de la demande et de l’ADR : Les événements de grande taille, comme les conventions, les festivals, les rencontres sportives et les concerts, peuvent augmenter significativement la demande de chambres d’hôtel et entraîner une hausse des prix pour toutes les catégories d’hôtels. Certains événements, comme la tournée Eras de Taylor Swift, ont eu un impact énorme sur la demande hôtelière et ont parfois affecté l’ensemble des performances hôtelières d’une ville ou d’un sous-marché pendant une période donnée.  

Variations saisonnières et influence sur le comportement des clients : Dans certaines régions des États-Unis, des événements annuels peuvent créer des pics saisonniers prévisibles de la demande. Alors qu’un événement régulier est inclus dans la performance historique de manière prévisible, ces événements peuvent augmenter à la fois la demande et la performance tarifaire par rapport à d’autres régions.

Impact sur les hôtels acceptant les séjours de longue durée et les réservations de groupes : Les événements comme des congrès et les conventions entraînent souvent une augmentation des réservations de groupes. Dans le même temps, les événements plus longs stimulent la demande de séjours de longue durée. Cela génère des avantages en termes de performances du fait des offres ou des conditions spéciales qui n’ont pas d’incidence sur les séjours habituels. 

Conclusion

Les prévisions hôtelières sont un outil utile pour prédire la performance à l’échelle locale et à l’échelle du secteur.  L’utilisation d’approches quantitatives adéquates combinées aux informations précieuses recueillies auprès des analystes et des hôteliers contribue à prendre de meilleures décisions opérationnelles et de gestion. Les méthodes de pointe intègrent les tendances à long terme et les schémas saisonniers observables pour une prise de décision efficace, tout en tenant compte des conditions économiques et événements spécifiques du marché. Des prévisions efficaces apportent une valeur ajoutée unique aux professionnels du secteur et aux analystes.