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Tourisme
Construire un outil d’aide à la décision capable d’assister les Revenues Managers dans la détermination du prix des chambres. Ce moteur doit tenir compte des données internes (stratégies passées en réservation en cours), des données externes (météo, évènementiel externe à l’hôtel) et des données concurrentielles. Cela permet de proposer des recommandations journalières pour chaque offre (marque/chambre/lieux…) sur chaque canal (Physique, virtuel) et en prenant compte des différentes contraintes.
Ces recommandations sont ensuite appliquées et diffusées automatiquement sur tous les canaux.
Une tâche d’apprentissage est requise pour prédire la réponse de la demande face à une nouvelle offre. Cette étape nécessite la construction d’échantillons pour associer à chaque vecteur caractérisant l’offre, une réaction de la demande (revenus ou taux d’occupation). Ces échantillons sont tout d’abord basés sur les données existantes, puis les données du simulateur et à terme sur des données historiques issues d’extractions industrialisées. La dernière étape est une tâche décisionnelle de mise à jour de la stratégie de l’hôtel en fonction du résultat de l’étape de prédiction. La décision est décomposée en deux : décision d’ouverture ou de fermeture (en fonction du type de l’offre et de la prédiction sur la pression de la demande) puis fixation du prix (pourcentage d’augmentation) qui tient compte des contraintes AccorHotels.