Revenue Management : pourquoi confondre offre et demande vous coûte cher

Série : Revenue Management 

Dans cette série, nous tenterons de porter un regard lucide, terre à terre mais ambitieux sur les grandes tendances qui transforment notre discipline.

Pricing dynamique, OTA, e-distribution, disparités tarifaires, Big Data, RMS, IA, Profit, TRevPAR… Le métier du Revenue Management change. Les croyances aussi. Les attentes également.

Wind of Changes · E01 · En bref

Le Revenue Management consiste à croiser sa propre offre (prix, produit, disponibilité) avec la demande réelle observée et non à suivre les prix des concurrents.

Le prix du compset est une variable explicative utile, mais il ne constitue jamais une variable décisionnelle à lui seul. Le signal décisionnel se trouve dans la dynamique de la demande, comparée à une prévision.

Faites entrer l’accusé : ils mélangent l’offre et la demande

Les grands évènements constituent souvent un révélateur des pratiques du Revenue Management.

Jeux Olympiques, tournée de Taylor Swift, concert d’Oasis, finale de Champions League ou spectacle de Céline Dion : à chaque fois, les prix des hôtels, des billets ou des transports se retrouvent disséqués par les médias.

Les critiques sont généralement les mêmes. Les prix seraient excessifs. Le Yield Management serait devenu l’expression d’une avidité décomplexée. Ces critiques mélangent pourtant deux réalités bien différentes : une réflexion philosophique sur le prix et l’accessibilité d’un côté, des erreurs commerciales parfaitement évitables de l’autre.

Car derrière certains excès se cache une confusion beaucoup plus profonde. Une confusion qui ne concerne pas uniquement les grands évènements mais l’ensemble de l’année. Une confusion entretenue depuis plusieurs années par une partie du marché, des consultants et certains éditeurs. La confusion entre l’offre et la demande.

Pourquoi le prix des concurrents n’est-il pas une variable décisionnelle ?

Le Revenue Management moderne est devenu obsédé par l’observation des prix du marché alors que sa mission historique consiste à mesurer la vitesse de la demande.

Non, le niveau de l’offre du marché (prix moyen, prix médian ou positionnement tarifaire du compset) ne constitue pas une variable décisionnelle à lui seul. Et encore moins l’unique variable décisionnelle d’un algorithme de pricing dynamique ou d’une IA (suite d’algorithmes).

L’erreur originelle est de croire que le Yield résulte du croisement entre l’offre du marché et la demande. Or, il résulte plutôt du croisement entre sa propre offre (prix, produit, disponibilité) et la demande réelle.

C’est la dynamique de ces transactions (croisement de mon offre et de la demande), comparée à une prévision, qui nous renseigne. Une accélération du pick-up peut suggérer un levier vers le haut (recherche de prix moyen ou volume sur les dates adjacentes). Un ralentissement peut suggérer une action sur les restrictions, l’inventaire ou le tarif.

Le signal décisionnel est d’abord dans la demande observée et non dans le prix affiché chez le voisin.

Que nous apprennent les baisses de prix de dernière minute des JO de Paris 2024 ?

Le cas des Jeux Olympiques de Paris 2024 est devenu emblématique. C’est une démonstration grandeur nature.

Pendant plusieurs mois, les niveaux tarifaires affichés ont nourri l’idée d’une demande exceptionnelle à venir. Pourtant, lorsque certaines baisses de prix de dernière minute sont apparues, une question s’est imposée :

Comment interpréter une baisse brutale des prix à quelques jours de l’évènement ?

Deux possibilités existent :

• Soit les annulations ont été sous-estimées.
• Soit le remplissage projeté a été surestimé.

Dans les deux cas, le problème n’est pas le prix du concurrent. Le problème est une faiblesse de prévision : prévision des annulations, projection d’atterrissage ou lecture de la demande. Autrement dit, si un prix élevé était censé confirmer une demande exceptionnelle, que nous apprennent les baisses de dernière minute ?

Probablement que le signal initial était moins pertinent qu’on ne le pensait. La valeur décisionnelle du prix du compset perd alors une grande partie du poids qu’on lui attribue.

Que va réellement apprendre une IA de Revenue Management ?

L’avènement de l’IA est avant tout l’avènement de l’apprentissage. Claude, GPT ou Mistral ne connaissent nativement aucune élasticité. Ils ne savent pas ce qu’est une demande forte ou faible. Ils apprennent à partir des données qu’on leur fournit.

La théorie des jeux nous enseigne que les acteurs cherchent à anticiper les décisions des autres acteurs. Chaque décision dépend en partie des comportements attendus des concurrents.

Appliquée au Revenue Management, cette logique peut conduire à un raisonnement dangereux :

« Si les concurrents augmentent fortement leurs prix, c’est probablement qu’ils anticipent une forte demande. »

Le problème est que cette hypothèse devient rapidement autoréalisatrice. Chacun observe l’autre. Chacun interprète les mêmes signaux. Chacun valide les décisions du voisin.

Jusqu’au moment où la demande réelle vient rappeler que les clients, eux, n’ont jamais participé à cette discussion.

Une IA entraînée principalement sur les comportements tarifaires du marché risque simplement d’apprendre les biais du marché et non de la demande.

À quoi sert alors le prix du marché ?

Affirmer que l’offre n’est pas une variable décisionnelle ne signifie pas qu’elle est inutile. Bien au contraire. L’offre reste une excellente variable explicative, un repère.

Elle permet de comprendre un contexte de marché, de conforter une décision, d’observer les réactions concurrentielles ou parfois l’absence totale de stratégie de certains acteurs. Elle mérite donc sa place dans un RMS, sa juste place, comme un indicateur et non comme une boussole.

Car lorsqu’un Revenue Manager commence à piloter son activité à partir des prix observés plutôt qu’à partir de la demande observée, il ne fait plus du Revenue Management, il fait du suivi de marché. Et alors qu’il pense anticiper, il ne fait que réagir, sans aucun autre élément de contexte.