Aux côtés des co-fondateurs, Maxxton travaille sur une nouvelle fonctionnalité logicielle grâce à laquelle des algorithmes d’apprentissage automatique aident à la tarification dynamique des hébergements disponibles. Les algorithmes tiennent compte des paramètres importants. De cette façon, les départements de gestion des revenus obtiennent des suggestions claires pour une tarification dynamique.
Mise à jour : novembre 2022 : la page du Revenue Manager est en ligne.
Dans un monde dynamique et basé sur les données, il est parfois difficile de garder une vue d’ensemble. C’est précisément pourquoi des tableaux de bord intuitifs et clairs sont créés pour avoir un accès direct aux informations les plus pertinentes, telles que l’occupation et les revenus. De plus, voyez immédiatement si des destinations spécifiques et des groupes d’hébergements fonctionnent mieux que prévu et optimisez de manière proactive.
Les données proviennent de notre entrepôt de données. Le grand avantage est que même les données externes, telles que Google Analytics 360, peuvent être facilement connectées. De plus, il est possible de faire des prédictions à partir de l’ensemble de ce pool de données et dans lequel vous pouvez passer par différents scénarios. Par exemple, il est parfois plus sage de se concentrer sur des prix unitaires plus élevés, où l’occupation n’est pas maximisée, même si les revenus le sont.
En général, les clients ne recherchent pas une unité spécifique. Cependant, ils recherchent une région, un lieu ou un parc de vacances. Par conséquent, les commodités spécifiques sont importantes ici, par ex. une piscine, un hébergement adapté aux enfants et aux animaux domestiques. Lorsque le prix d’une unité spécifique, comme un chalet pour 4 personnes, est augmenté de 15 %, il y a de fortes chances que le chalet pour 6 personnes devienne rapidement plus attrayant. Il est donc judicieux de créer des collections d’hébergements, qui s’adaptent tous aux changements de taux. Avec les collections, vous disposez d’ensembles de données représentatifs et de taille suffisante. Cela vous permet de corriger les effets de la cannibalisation et de la parité des prix (par exemple, si un 4-lits A est très cher, le 4-lits B, comparable mais moins cher, sera choisi plus souvent). Cela permet également de gérer les changements de prix.
Lorsque 60% des logements sont loués, il est important de comprendre comment les 40% restants des logements peuvent être loués de la manière la plus avantageuse possible. Maxxton travaille vers un moteur de recommandation. Le moteur de recommandation aidera par le biais de prévisions à entrer les prix les plus avantageux possibles, où différents objectifs peuvent être le point de départ.
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