{"id":25191,"date":"2023-12-01T09:30:29","date_gmt":"2023-12-01T09:30:29","guid":{"rendered":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/?p=25191"},"modified":"2023-12-12T11:14:42","modified_gmt":"2023-12-12T11:14:42","slug":"algorithme-pricelabs-partie-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/blog\/algorithme-pricelabs-partie-1\/","title":{"rendered":"Tout savoir sur l&#8217;algorithme de PriceLabs &#8211; Partie 1"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Sommaire<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/blog\/algorithme-pricelabs-partie-1\/#toutes-les-cles-sur-le-fonctionnement-de-lalgorithme-de-tarification-dynamique-pricelabs-partie-1\" data-wpel-link=\"internal\">Toutes les cl\u00e9s sur le fonctionnement de\u00a0 l\u2019algorithme de tarification dynamique PriceLabs, partie 1<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/blog\/algorithme-pricelabs-partie-1\/#cle-numero-1-collecter-les-donnees\" data-wpel-link=\"internal\">Cl\u00e9 num\u00e9ro 1 : collecter les donn\u00e9es&nbsp;<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/blog\/algorithme-pricelabs-partie-1\/#cle-numero-2-fournir-un-compset-hyper-localise\" data-wpel-link=\"internal\">Cl\u00e9 num\u00e9ro 2 :&nbsp; Fournir un compset hyper localis\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/blog\/algorithme-pricelabs-partie-1\/#cle-numero-3-prevoir-la-demande\" data-wpel-link=\"internal\">Cl\u00e9 num\u00e9ro 3 : Pr\u00e9voir la demande<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/blog\/algorithme-pricelabs-partie-1\/#cle-numero-4-comprendre-lelasticite-prix\" data-wpel-link=\"internal\">Cl\u00e9 num\u00e9ro 4 : Comprendre l\u2019\u00e9lasticit\u00e9-prix<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/blog\/algorithme-pricelabs-partie-1\/#cle-numero-5-optimiser-ses-revenus\" data-wpel-link=\"internal\">Cl\u00e9 num\u00e9ro 5 : Optimiser ses revenus<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-toutes-les-cl-s-sur-le-fonctionnement-de-l-algorithme-de-tarification-dynamique-pricelabs-partie-1\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"toutes-les-cles-sur-le-fonctionnement-de-lalgorithme-de-tarification-dynamique-pricelabs-partie-1\"><\/span>Toutes les cl\u00e9s sur le fonctionnement de\u00a0 l\u2019algorithme de tarification dynamique PriceLabs, partie 1<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Percez les secrets de l\u2019algorithme de tarification dynamique de pointe de PriceLabs. Plongez dans les profondeurs &#8211; Une aventure technologique vous attend !<\/em> Bienvenue dans la partie 1 de notre introduction \u00e0 l&#8217;algorithme de PriceLabs.<\/p>\n\n\n\n<p>Le document ci-dessous est certes assez technique, mais il vous aidera \u00e0 mieux comprendre cette v\u00e9ritable \u00ab\u00a0bo\u00eete noire\u00a0\u00bb qu\u2019est notre <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/dynamic-pricing\/\" data-wpel-link=\"internal\">solution de tarification dynamique PriceLabs<\/a>. Il vous expliquera surtout d&#8217;o\u00f9 viennent nos recommandations de prix. Nul besoin de lire ce qui suit pour vous servir de notre outil, mais si vous souhaitez en apprendre davantage sur les algorithmes, attachez votre ceinture !<\/p>\n\n\n\n<p>Pour savoir comment utiliser notre produit, nous avons des <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/fr\/training\/\" data-wpel-link=\"internal\">webinaires de d\u00e9marrage<\/a>, des vid\u00e9os de formation <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCMz3tKugGoYeZbTAhk8JMrg\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">YouTube<\/a> ainsi qu&#8217;une <a href=\"https:\/\/help.pricelabs.co\/portal\/en\/kb\/pricelabs\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">rubrique d\u2019aide<\/a> d\u00e9taill\u00e9e. Maintenant, si vous voulez approfondir vos connaissances techniques et que vous immerger dans un univers d&#8217;ing\u00e9nierie, de concepts math\u00e9matiques, et autres graphiques ne vous fait pas peur, nous&nbsp; vous souhaitons une excellente lecture.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cl-num-ro-1-collecter-les-donn-es\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"cle-numero-1-collecter-les-donnees\"><\/span>Cl\u00e9 num\u00e9ro 1 : collecter les donn\u00e9es&nbsp;<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Les donn\u00e9es : le nouvel or noir !<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Nous obtenons des informations concernant votre propri\u00e9t\u00e9 \u00e0 partir de votre logiciel de gestion (PMS \/ Channel Manager) ou des plateformes telles qu&#8217;Airbnb ou VRBO, entre autres, dans le cas o\u00f9 vous les connectez directement. Ces donn\u00e9es nous permettent de comprendre :\u00a0<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O\u00f9 elle se situe g\u00e9ographiquement.<\/li>\n\n\n\n<li>Tous les d\u00e9tails de votre annonce (nombre de chambres, de personnes que vous pouvez h\u00e9berger).&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Ses tarifs \u00e0 venir.<\/li>\n\n\n\n<li>Son historique de r\u00e9servation.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Sa disponibilit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>L\u2019utilisation des donn\u00e9es du march\u00e9 pour \u00e9valuer vos biens, tel est notre c\u0153ur de m\u00e9tier chez Pricelabs. Nous scannons aussi bien les diff\u00e9rents portails de r\u00e9servation que toutes les sources directes d&#8217;informations disponibles. Ceci, pour avoir une compr\u00e9hension uniformis\u00e9e de la location saisonni\u00e8re,\u00a0 dans le monde entier. Nous analysons actuellement plus de 10 millions d&#8217;h\u00e9bergements individuels \u00e0 disposition sur Airbnb, Vrbo et Booking.com. Nous avons \u00e9galement la chance de nous appuyer sur la mine de donn\u00e9es en direct de notre partenaire <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pricelabs-x-key-data-partnership\/\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">Key Data<\/a>, afin de nous rendre compte des tendances de r\u00e9servations r\u00e9elles.<\/p>\n\n\n\n<p>Vous avez peut-\u00eatre entendu dire que les donn\u00e9es mises parfois de c\u00f4t\u00e9 ne sont pas claires et donc inexploitables. Cela est d\u00fb au fait que certaines d&#8217;entre elles font r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des copropri\u00e9t\u00e9s, comme des immeubles, par exemple. Impossible pour vous de savoir s\u2019il s\u2019agit d\u2019un logement simple ou d\u2019un b\u00e2timent entier (ou bloc de r\u00e9servation). Nous appliquons un proc\u00e9d\u00e9 de suppression syst\u00e9matique de ces blocs pour d\u00e9terminer \u00e0 quoi font r\u00e9f\u00e9rence&nbsp; ces donn\u00e9es \u00e9limin\u00e9es. Parmi elles on peut trouver :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Des r\u00e9servations longues avec les m\u00eames dates d\u2019arriv\u00e9es et de d\u00e9part.<\/li>\n\n\n\n<li>Des types d\u2019annonces similaires et r\u00e9p\u00e9t\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li>Des anomalies dans les prix.<\/li>\n\n\n\n<li>Etc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cl-num-ro-2-fournir-un-compset-hyper-localis\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"cle-numero-2-fournir-un-compset-hyper-localise\"><\/span>Cl\u00e9 num\u00e9ro 2 :&nbsp; Fournir un <em>compset<\/em> hyper localis\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Vous concentrer sur votre quartier : le diable se cache dans les d\u00e9tails !<\/em>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Force est pour nous de constater, que des demandes d&#8217;h\u00e9bergement au sein d\u2019une m\u00eame ville, peuvent r\u00e9pondre \u00e0 des tendances de march\u00e9 significativement diff\u00e9rentes en fonction de leur emplacement plus pr\u00e9cis. Suivant le quartier, on peut retrouver des facteurs tr\u00e8s diff\u00e9rents :&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>une saisonnalit\u00e9 ;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>des jours \u00e0 plus ou moins forte demande ;&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>mais aussi des \u00e9v\u00e8nements se d\u00e9roulant en particulier dans ce quartier.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>C\u2019est bien pour cela que notre outil de mod\u00e9lisation des prix se focalise sur des donn\u00e9es hyper localis\u00e9es. Ceci, dans l\u2019optique de pouvoir vous donner les tendances relatives \u00e0 un petit nombre d\u2019annonces sp\u00e9cifiques.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Exemple 1<\/strong> : Prenons deux quartiers de Chicago, Loop et Lincoln Park. Ils ne sont qu\u2019\u00e0 quatre kilom\u00e8tres l\u2019un de l&#8217;autre. Pourtant, quand nous examinons les donn\u00e9es de chacun d\u2019entre eux, nous nous apercevons que les habitudes de r\u00e9servation diff\u00e8rent. En effet, Loop \u00e9tant un quartier d\u2019affaires, les demandes se concentrent beaucoup plus sur les jours de semaine avec des voyageurs y s\u00e9journant pour le travail. Lincoln Park attire une client\u00e8le plus touristique, puisqu\u2019il n\u2019y a pas \u00e9norm\u00e9ment de bureaux dans le coin.&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/1wd4LSPdgAvcRhai5_SZYOemfIqdM2cQhsJpEB9S5NXD8eX5KDkFiGjP6j7hlDMye6scCe083s4W6CpTLgTqoP75mPy1r-u4bods-etW9OOAVAkJeES7yiTmvwce2TOEWeXYuB9TIl4k8Yu1wSzqRAY\" alt=\"algorithme pricelabs partie 1\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Donn\u00e9es r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es pour le quartier du Loop (en bleu) et de Lincoln Park (en orange), \u00e0 Chicago. Nous utilisons une combinaison d&#8217;hexagones H3 et de cercles d&#8217;analyses pr\u00e9cis (en rouge).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/yKXfdo8O6-XT6iBJP_qBU7kw1QXCvU8Wz8e7R0aOmOIbz0FisZR9RaGhaWDpdN00msSuCE4pMzcZrNQHtBGlb5OrxtTUzIGjwA7yI_l2jLbLF2m5zJ7kFFsZszsPhdWna21xt6eze4rRn5vTJ2JVWa8\" alt=\"tendances jours de la semaine\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Exemple 2<\/strong> : \u00c0 St. Augustine, en Floride, on peut s\u2019apercevoir que, m\u00eame si la zone de la plage et la vieille ville ne sont \u00e9loign\u00e9es que de huit kilom\u00e8tres, elles montrent des saisonnalit\u00e9s propres \u00e0 chacune.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/v2aOo_7dUByjkE9sL6_kAcp1RnuV_sw_dfQxavDPX9Gv7elpdVLkF1sgGMEojkJxbFgmX67Dj-iV2qH3X377V8Iwsdn0GBS95Tj6wk8-1W1yNRqjyw_G93vZLGZw348GHjCAK8HEgCKfzgvlkr0ep8w\" alt=\"analyse de march\u00e9\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Donn\u00e9es r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es pour la zone \u00ab\u00a0plage\u00a0\u00bb (en bleu) et la vieille ville (en orange), \u00e0 St. Augustine. Nous utilisons une combinaison d&#8217;hexagones H3 et de cercles d&#8217;analyses pr\u00e9cis (en rouge)<\/p>\n\n\n\n<p>Comme le montre ce graphique ci-dessous, la vieille ville jouit d\u2019un pic de r\u00e9servations \u00e0 No\u00ebl tandis que le quartier de la plage en b\u00e9n\u00e9ficie plut\u00f4t en \u00e9t\u00e9.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/mbL8QOPEtXQwtnIxvl0eqrdP16JXvhHXeLebt9-mg8dbzZKGZOAaYHps4vZ1GhodBXUjh6qjSp2UKwFCN5ZokvGyCLtIJHit6zlS0Oad9pAyLZ0PFxP3e8iaCs1e_8Pl84G4tkn0oCQzGsTIwB4RK2c\" alt=\"courbe de saisonnalit\u00e9\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Deux exemples parmi tant d\u2019autres qui nous ont conduits \u00e0 \u00e9laborer notre nouvel algorithme de tarification, <em>Hyper Local Pulse<\/em> (<em>HLP<\/em>).<\/p>\n\n\n\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 lui, nous analysons d\u00e9sormais les donn\u00e9es de march\u00e9 ultra localis\u00e9es sur Airbnb ou Vrbo pour fixer le prix de votre propri\u00e9t\u00e9. Celui-ci est d\u00e9fini selon ceux de 350 biens de taille similaire et se trouvant dans un rayon maximum de 15 km autour du v\u00f4tre (ce rayon est d\u00e9termin\u00e9 de fa\u00e7on dynamique par notre algorithme).<\/p>\n\n\n\n<p>Dixit Pedro, un analyste chevronn\u00e9 de notre \u00e9quipe de <em>data scientists <\/em>: \u00ab\u00a0La recherche des donn\u00e9es de tr\u00e8s haute qualit\u00e9 est au coeur de tout ce que nous faisons chez PriceLabs. Mais d\u00e9tenir ces donn\u00e9es ne sert pas \u00e0 grand-chose si vous ne pouvez pas en extraire toutes les informations pour d\u00e9gager des tendances \u00e0 la vitesse de l\u2019\u00e9clair. Notre exigence la plus haute, en tant que que sp\u00e9cialistes de la gestion de ces donn\u00e9es, est qu\u2019elles se doivent d&#8217;\u00eatre le plus align\u00e9es possible pour refl\u00e9ter, en temps r\u00e9el, l&#8217;\u00e9tat de la concurrence locale d\u2019une propri\u00e9t\u00e9, car cette mise \u00e0 jour des donn\u00e9es signifie que notre algorithme peut r\u00e9agir rapidement aux changements du march\u00e9. D\u00e9sormais, nous incorporons presque instantan\u00e9ment de nouvelles annonces \u00e0 notre ensemble de donn\u00e9es.\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p>Nous avons donc initialement cr\u00e9\u00e9 des ensembles concurrentiels (les fameux <em>compsets<\/em>) en int\u00e9grant un Index <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ball_tree\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">Ball Tree<\/a> \u00e0 faible latence, mais trait\u00e9s par groupe. Cela a entra\u00een\u00e9 un certain d\u00e9calage dans nos donn\u00e9es. Nous avons finalement opt\u00e9 pour l\u2019utilisation d\u2019indices H3. Il s\u2019agit d\u2019un syst\u00e8me de r\u00e9seau mondial distinct que Uber a d\u00e9velopp\u00e9 et qui nous permet de r\u00e9duire significativement notre zone de recherche avant de pouvoir r\u00e9soudre le probl\u00e8me de <em>KNN<\/em> ( <em>K-Nearest Neighbors<\/em>,<em> <\/em>algorithme plus proches voisins, en fran\u00e7ais) qui est un algorithme d\u2019apprentissage supervis\u00e9 permettant de d\u00e9finir des mod\u00e8les de pr\u00e9diction. En utilisant cette strat\u00e9gie, nous sommes en mesure de vous garantir que nos recherches sont constamment effectu\u00e9es sur les meilleures donn\u00e9es disponibles.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;Encadr\u00e9&nbsp; : Dans notre qu\u00eate d\u2019informations pr\u00e9cises sur les prix, nous avons constat\u00e9 que diff\u00e9rents quartiers d\u2019une m\u00eame ville peuvent ob\u00e9ir \u00e0 des orientations sp\u00e9cifiques du march\u00e9 immobilier. C\u2019est pour palier \u00e0 ce probl\u00e8me que nous avons cr\u00e9\u00e9 notre algorithme innovant <em>HLP<\/em>. En se focalisant sur des donn\u00e9es tr\u00e8s localis\u00e9es, il nous donne la possibilit\u00e9 de d\u00e9gager plusieurs tendances de r\u00e9servations, m\u00eame au sein d\u2019un tout petit secteur. Pour d\u00e9finir ces march\u00e9s \u00ab&nbsp;hyper locaux&nbsp;\u00bb (analyse de 350 biens dans un rayon pouvant aller jusqu\u2019\u00e0 15 km), nous nous servons des hexagones H3. Ils nous permettent d\u2019assurer les mises \u00e0 jour de donn\u00e9es en temps r\u00e9el.&nbsp; Gr\u00e2ce \u00e0 cette nouvelle approche, nous sommes certains de fournir des informations toujours plus pr\u00e9cises sur les tarifs des biens.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cl-num-ro-3-pr-voir-la-demande\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"cle-numero-3-prevoir-la-demande\"><\/span>Cl\u00e9 num\u00e9ro 3 : Pr\u00e9voir la demande<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Au-del\u00e0 des conjectures : Servez-vous du pouvoir de la science des donn\u00e9es.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019analyse pr\u00e9visionnelle est un sujet fascinant qui est au centre de nos recommandations de dynamiques tarification. Nous sommes donc partisans d\u2019une approche scientifique qui permet de nous mettre \u00e0 la place d\u2019un <em>revenue manager<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>Ci-dessous, voici les courbes de r\u00e9servation pour le lac de C\u00f4me, en Italie. Chaque ligne repr\u00e9sente l&#8217;\u00e9volution du taux d\u2019occupation pour une date pass\u00e9e. Chaque date a donc une courbe diff\u00e9rente. Le taux d\u2019occupation final pour chaque date peut se voir \u00e0 l&#8217;extr\u00eame droite du graphique. On peut constater que celui-ci varie de 15 \u00e0 85 %, suivant la date. Certaines d\u2019entre elles ne sont d&#8217;ailleurs pas r\u00e9serv\u00e9es du tout jusqu\u2019\u00e0 150 jours avant l\u2019arriv\u00e9e, alors que d\u2019autres le sont, \u00e0 plus de 300 jours. Bien que chaque date pr\u00e9sente une courbe distincte, certaines sont rassembl\u00e9s, laissant entrevoir des \u00ab&nbsp;mod\u00e8les&nbsp;\u00bb de r\u00e9servation similaires.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/ujSgjJbwsaFuijoRUYcr3PsMdKYK76bHMfcnQWvqVYYLFftgkkJvcO5PoUYWWj84PtnxqqtGqTlaDZUd4Iwcv2_oPIeQ0WYXPROCoF_4ZcoYdQoP1B4yHhb-bFO0tLWKvpslD7Sf08zlCUYeLTuUDr8\" alt=\"courbes de fenetre de reservation\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Lors de l\u2019\u00e9laboration d\u2019une pr\u00e9vision de demande sur une date \u00e0 venir (df), la premi\u00e8re \u00e9nigme \u00e0 r\u00e9soudre est de trouver des dates de r\u00e9f\u00e9rences ( dr1, dr2, dr<em>n<\/em>) pr\u00e9sentant les m\u00eames tendances de r\u00e9servation que la future date. Plusieurs caract\u00e9ristiques peuvent \u00eatre prises en compte :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Une m\u00eame saison.<\/li>\n\n\n\n<li>Les m\u00eames jours de la semaine.<\/li>\n\n\n\n<li>Des p\u00e9riodes de vacances ou des \u00e9v\u00e9nements notables.<\/li>\n\n\n\n<li>Des similitudes dans les taux obtenus et calcul\u00e9s par rapport \u00e0 la forme des courbes de r\u00e9servations.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La science des donn\u00e9es a donc pris une part consid\u00e9rable dans la mise en place de nos&nbsp; pr\u00e9visions chez PriceLabs. Nos exp\u00e9riences, \u00e9tal\u00e9es sur plusieurs mois, nous auront permis de trouver le bon m\u00e9lange et \u00e9tablir de bonnes dates de r\u00e9f\u00e9rence. Nous sommes, en quelque sorte, l\u2019explication scientifique des pr\u00e9dictions d&#8217;une boule de cristal.<\/p>\n\n\n\n<p>Ces dates de r\u00e9f\u00e9rence servent \u00e0 mettre en exergue les \u00e9l\u00e9ments par rapport auxquels une date future sera potentiellement r\u00e9serv\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>De nombreux <em>revenue managers<\/em> arrivent tant bien que mal \u00e0 obtenir ce r\u00e9sultat, mais cela est susceptible de leur prendre un temps consid\u00e9rable. Cet exercice devient plus facile, d\u00e8s lors que vous d\u00e9tenez les donn\u00e9es du march\u00e9 sur les r\u00e9servations des ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dentes.<\/p>\n\n\n\n<p>La prochaine \u00e9tape consiste \u00e0 affiner continuellement ces pr\u00e9visions, afin d\u2019\u00eatre r\u00e9actif par rapport aux fluctuations du march\u00e9. \u00c0 mesure que la fen\u00eatre de r\u00e9servation se r\u00e9duit et que le date de s\u00e9jour approche, nous faisons entrer en jeu deux indicateurs fondamentaux dans la gestion des revenus :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Le rythme<\/strong>. Il repr\u00e9sente l\u2019occupation en cours sur une date \u00e0 venir compar\u00e9e aux dates de r\u00e9f\u00e9rence, dans la m\u00eame fen\u00eatre de r\u00e9servation. En d\u2019autres termes, cela&nbsp; permet de r\u00e9pondre \u00e0 la question : \u00ab&nbsp;est-ce que les r\u00e9servations sur mon bien sont plus rapides ou plus lentes que par le pass\u00e9 ?&nbsp;\u00bb&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>La mont\u00e9e en charge<\/strong>. Elle traduit la vitesse \u00e0 laquelle les r\u00e9servations tombent. Il s\u2019agit, en quelque sorte, de mesurer une acc\u00e9l\u00e9ration. Autrement dit : \u00ab m\u00eame si j\u2019ai du retard par rapport \u00e0 certaines p\u00e9riodes pass\u00e9es, je b\u00e9n\u00e9ficie d\u2019une augmentation significative des r\u00e9servations, ce qui va me permettre de bient\u00f4t d\u00e9passer l\u2019occupation de ma date r\u00e9f\u00e9rence ant\u00e9rieure&nbsp;\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/x13XXSLEayr5F-TEl90wTmlyLEcNBQRb6W_TbqtaAGXtXb1ldODkwHXNOsstuMj5OJhK7L3Y38jCpeEa-S8pROjSPVZAqRXj6jLbVjRWnKyvt1EMItS6I-TAhSfEFAlTPD0zdh7VifBAgBKFxbPbuyU\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>D\u2019un point de vue math\u00e9matique, la pr\u00e9vision sur une date est une fonction de la courbe de r\u00e9servation (BC, pour <em>Booking Curve<\/em>) finale de vos dates de r\u00e9f\u00e9rence et de celle correspondant aux dates de r\u00e9servation \u00e0 venir \u00e0 partir d\u2019aujourd\u2019hui. Beaucoup de sp\u00e9cialistes en gestion des revenus analysent quotidiennement des graphiques comme ceux ci-dessus, afin de faire les projections les plus fiables qui soient.<\/p>\n\n\n\n<p>Nos algorithmes font cela, mais \u00e0 tr\u00e8s grande \u00e9chelle, chaque jour et de fa\u00e7on m\u00e9canique. Au lieu de faire des suppositions, nous \u00e9valuons tr\u00e8s pr\u00e9cis\u00e9ment ce \u00e0 quoi peut ressembler cette fonction pour que le taux d\u2019erreur de pr\u00e9vision soit le plus faible possible.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Pr\u00e9vision (df) = F(BC (df), [BC (dr1), BC (dr2) &#8230; BC (drn)] )<\/p>\n\n\n\n<p>Nous traitons environ 1 million de donn\u00e9es \u00e0 chaque mise \u00e0 jour des taux d\u2019un bien sur le march\u00e9. Nous en sommes extr\u00eamement fiers, car cette gestion de pointe des donn\u00e9es nous permet d&#8217;agir en temps r\u00e9el.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cl-num-ro-4-comprendre-l-lasticit-prix\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"cle-numero-4-comprendre-lelasticite-prix\"><\/span>Cl\u00e9 num\u00e9ro 4 : Comprendre l\u2019\u00e9lasticit\u00e9-prix<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Vous avez probablement entendu parler de cet indicateur dans vos cours d&#8217;\u00e9conomie, les pages saumon du Figaro ou bien en \u00e9coutant des podcasts d\u00e9di\u00e9s.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/mbcQ8GT8LUSaEVzw9f3RZB1q2siJ-Oya4LSJvu__zV1hRxTT8l6WjZzi9BQ56qgvepDu-hmTw-45Wyuzc0KbfrfASwukcEnw1N0CIf1wNtS8UJJDbDOFibNgNnjPJ0R299cilZmuR3IJ5L2MmVXwcIg\" width=\"315\" height=\"294\"><\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9galement appel\u00e9e \u00e9lasticit\u00e9 de la demande par rapport au prix, les \u00e9conomistes l\u2019utilisent pour mesurer jusqu\u2019 \u00e0 quel point la demande peut varier lorsque vous ajustez vos prix \u00e0 la hausse ou \u00e0 la baisse. Elle a un r\u00f4le d\u00e9terminant dans n&#8217;importe quel processus de production. Par exemple, dans le secteur automobile, il permet de savoir combien de v\u00e9hicules faire sortir des usines. Ces biens de consommation, comme les produits de base ou les si\u00e8ges d\u2019avions, etc., sont, d\u2019ordinaire, disponibles en grande quantit\u00e9. La demande induit, de fa\u00e7on g\u00e9n\u00e9rale, le nombre d&#8217;unit\u00e9s qui pourront \u00eatre vendues.<\/p>\n\n\n\n<p>Mais alors, comment rapporter ce concept de changement de demande par rapport au tarif \u00e0 l\u2019industrie de la location saisonni\u00e8re ? En effet, un bien est soit vide, soit habit\u00e9 (taux d&#8217;occupation \u00e9gal \u00e0 0 ou \u00e0 100 %).<\/p>\n\n\n\n<p>Il y a 9 ans, lorsque nous avons \u00e9labor\u00e9 notre premier algorithme, nos recherches nous ont amen\u00e9s \u00e0 un premier \u00ab\u00a0effet eur\u00eaka\u00a0\u00bb :\u00a0 au lieu d\u2019utiliser le \u00ab\u00a0nombre d\u2019unit\u00e9s qui devraient \u00eatre vendues \u00e0 un prix sp\u00e9cifique\u00a0\u00bb en tant que variable \u00ab\u00a0demande\u00a0\u00bb dans notre \u00e9quation, nous devions la consid\u00e9rer comme une\u00a0 \u00ab\u00a0probabilit\u00e9 d\u2019\u00eatre r\u00e9serv\u00e9\u00a0\u00bb (PB, pour booking probability) \u00e0 des prix diff\u00e9rents.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/E7vHAXKsP5w3FFcUH53vD9je8zS2boJHNehMKYN8_azo4zfm91qap8E1b3bi6VWZOusf1C3jnzwpWmhju62xBDnm_8mU8WBN9ZpafwcYmvYJeT_Zm26DEIuyQEJfZTACf1zYMUzgLnWa9JijZFstnOo\" alt=\"courbe de probabilit\u00e9 de r\u00e9servation\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Cette probabilit\u00e9 change pour chaque date et sur plusieurs niveaux de prix. m\u00eame sur une date donn\u00e9e, elle \u00e9volue au fil du temps. Au fur et \u00e0 mesure que la pr\u00e9vision concernant la demande fluctue, la probabilit\u00e9 de r\u00e9server \u00e0 un certain tarif, varie.<\/p>\n\n\n\n<p>Nous \u00e9valuons donc l\u2019\u00e9lasticit\u00e9 du march\u00e9 pour chaque date \u00e0 venir. Nous consid\u00e9rons que les caract\u00e9ristiques sous-jacentes de ce march\u00e9, telles que les pr\u00e9visions et la sensibilit\u00e9 de la demande ou encore les prix pratiqu\u00e9s dans le secteur, diff\u00e8rent pour chaque date. Cette \u00e9lasticit\u00e9 se traduit par une courbe sp\u00e9cifique \u00e0 votre annonce. Elle d\u00e9termine la probabilit\u00e9 de r\u00e9servation pour chaque prix.<\/p>\n\n\n\n<p>PBd (prix= p)=f(Pr\u00e9vision d, Prix du march\u00e9 d, Sensibilit\u00e9 du march\u00e9 d)<\/p>\n\n\n\n<p>Les graphiques suivants montrent comment l\u2019\u00e9lasticit\u00e9 peut varier en fonction de la sensibilit\u00e9 du march\u00e9&nbsp; et des pr\u00e9visions de demande. Toutes deux d\u00e9pendent de l&#8217;\u00e9volution de ce march\u00e9 pour les prochaines dates de r\u00e9servation. L\u2019impact des prix du march\u00e9 est absorb\u00e9 par l&#8217;\u00e9chelle donn\u00e9e en abscisse.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/aPpm9_5M5f719DNQB0PXSPpM3m4fFhg3VTkN3qy9r4BwnFFs1iNyaXQ-yKkUvAMWiUCtO5bZY4Rxva97QNoNQaDcVSdEhLtVFuMxeoBNxtddhFYkU3EhgC59ZWYYXzi_GvmYs2W5P3EmBhucpvoa3bE\" alt=\"impact de la sensibilit\u00e9 march\u00e9 sur la probabilit\u00e9 de r\u00e9servation\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Probabilit\u00e9 de r\u00e9servation en fonction de la sensibilit\u00e9 du march\u00e9<\/strong>. Le graphique ci-dessus montre deux estimations d&#8217;une probabilit\u00e9 de r\u00e9servation :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En rouge, elle est identique \u00e0 celle du graphique pr\u00e9c\u00e9dent.<\/li>\n\n\n\n<li>En bleu, il s\u2019agit d\u2019une repr\u00e9sentation du march\u00e9, plus sensible au prix. Vous constatez qu&#8217;elle a une pente plus raide sur des tarifs dits \u00ab&nbsp;normaux&nbsp;\u00bb.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Diminuer un tantinet un prix par rapport \u00e0 celui de base peut entra\u00eener une probabilit\u00e9 beaucoup plus \u00e9lev\u00e9e de r\u00e9servation. L\u2019augmenter, ne serait-ce qu\u2019un peu, peut r\u00e9duire consid\u00e9rablement cette m\u00eame probabilit\u00e9. Chez PriceLabs, nous sommes capables d\u2019estimer la sensibilit\u00e9 la plus juste de mani\u00e8re hyper localis\u00e9e et sur chaque date de r\u00e9servation potentielle. Cela semble \u00e9vident pour le march\u00e9 des locations en montagne, moins sensible au prix durant la saison de ski que pendant l\u2019\u00e9t\u00e9. N\u00e9anmoins, les pr\u00e9visions globales sont similaires.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/XN4MhFu-5sdsjcuFrngFmyXEhcZ-jQ9zleQAUyrye-512sHOYnOEdR3FASanhFv3787NBfjEvN0NvLJ5EMtJF_u9eY6B6z9OPgyiYGUPgi2v2lYWNb9nJb0oSHe3HbmrdFKRrNs9ujapVB9iASW6NE0\" alt=\"impact de la demande march\u00e9 sur la probabilit\u00e9 de r\u00e9servation\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Probabilit\u00e9 de r\u00e9servation en fonction des pr\u00e9visions de la demande<\/strong>. Nous voyons, ici :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En rouge, la courbe indiquant la probabilit\u00e9 de r\u00e9servations pour un jour lambda.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>En vert, celle montrant la probabilit\u00e9 pour une date \u00e0 forte demande.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Vous notez des pentes similaires sur les deux courbes, mais que la verte est d\u00e9cal\u00e9e vers la droite. Cela indique, qu\u2019en maintenant un certaine stabilit\u00e9 de vos tarifs sur les dates \u00e0 forte demande, vous augmentez de mani\u00e8re significative, la probabilit\u00e9 d&#8217;obtenir des r\u00e9servations.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Par ailleurs, vous pouvez remarquer qu\u2019\u00e0 tr\u00e8s bas prix cette probabilit\u00e9 de r\u00e9servation n\u2019augmente pas n\u00e9cessairement. Autrement dit, m\u00eame si vous proposez un prix proche de 0, il ne vous garantit pas forc\u00e9ment un r\u00e9servation. De multiples facteurs peuvent expliquer cela, notamment celui de \u00ab&nbsp;valeur per\u00e7ue&nbsp;\u00bb. Certains produits de base (comme le p\u00e9trole) r\u00e9pondent \u00e0 des normes de qualit\u00e9 connues de tous. Dans ce cas l\u00e0, des prix bas n&#8217;entra\u00eenent pas une demande plus \u00e9lev\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>Les locations de vacances, quant \u00e0 elles, n\u2019ont pas de standards officiels auxquels se r\u00e9f\u00e9rer. Les voyageurs r\u00e9servent un h\u00e9bergement en fonction de la qualit\u00e9 per\u00e7ue et de la qualit\u00e9 mat\u00e9rielle (photos et \u00e9quipements). Le prix peut donc agir, ici, comme un autre signal de valeur. En \u00e9tant trop bon march\u00e9, vous ne r\u00e9ussirez peut-\u00eatre pas \u00e0 remplir toutes vos nuit\u00e9es disponibles (et par cons\u00e9quent, gagnerez beaucoup moins, mais nous verrons cela par la suite). Ces courbes d\u2019\u00e9lasticit\u00e9 vous aident donc \u00e0 estimer comment le march\u00e9 peut r\u00e9agir aux changements de prix, dans votre zone de chalandise et toujours pour chacune des dates de r\u00e9servation \u00e0 venir.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cl-num-ro-5-optimiser-ses-revenus\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"cle-numero-5-optimiser-ses-revenus\"><\/span>Cl\u00e9 num\u00e9ro 5 : Optimiser ses revenus<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Si vous avez bien compris le concept de probabilit\u00e9 d\u2019une r\u00e9servation future \u00e0 un prix donn\u00e9, nous vous proposons d\u2019introduire la notion de prix optimal (P\u2019) qui est celui qui maximise les \u00ab&nbsp;revenus esp\u00e9r\u00e9s&nbsp;\u00bb (ER pour <em>expected revenue<\/em>).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/QjiVN_YuLkl_-cIyB5WBia9b0G_uHQ_HGCWGdpqEctFQEV21sOqVjAcvgssxBFlTlM3aE5eVBkdlmXMF3v-GgBDE7VsJlMq3XypCOCZEFNieyIRCVKSSSw9kzcbJs6CRW_8VP_R8sbc0E6D6Ivh3Ifs\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Libre \u00e0 vous de compulser un bon vieux livre de calculs math\u00e9matiques pour r\u00e9soudre la fonction ci-dessus. Ou alors, vous pouvez travailler sur chaque niveau de prix possible et voir lesquels optimisent vos revenus attendus.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/nmSe4uA0eGwAFEXejhGDCMhlkXwCvgvQoOZjwYDxcyxODTYfko0wYKoc-bdBlcRU0Wz95_xpeuzeCLo4OCeGcGOXo99_D_Sz3DMYhPkNA31egrrWca5dJJayoExF-tQJZir8zsvTvpL3vRpj7Yi6GRo\" alt=\"algorithme pricelabs partie 1\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Ce graphique montre, qu\u2019\u00e0 bas prix, la probabilit\u00e9 de r\u00e9servation est \u00e9lev\u00e9e, mais ne rapporte pas ou peu d\u2019argent. D\u2019autre part, \u00e0 des tarifs tr\u00e8s hauts, cette probabilit\u00e9 est si faible que cela ne rapporte absolument rien. Le montant id\u00e9al est le point o\u00f9 les revenus esp\u00e9r\u00e9s culminent.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans cette premi\u00e8re partie de notre vue d\u2019ensemble de l\u2019outil de tarification dynamique de PriceLabs, nous avons donc explor\u00e9 comment nous calculons les prix pour chaque jour donn\u00e9. Notre prochain d\u00e9fi est de savoir, de la mani\u00e8re la plus pr\u00e9cise, comment les possibilit\u00e9s de r\u00e9servation et subs\u00e9quemment les tarifs, \u00e9volueront dans le temps. Supposons que vous cherchiez \u00e0 fixer le prix d\u2019une nuit\u00e9e un an \u00e0 l\u2019avance, pour optimiser vos revenus. Il est n\u00e9cessaire de mettre \u00e0 jour vos prix quotidiennement, pour chacun des 365 jours \u00e0 venir. Cela signifie qu\u2019au lieu de trouver un seul prix id\u00e9al, vous devez plut\u00f4t d\u00e9terminer une s\u00e9rie de prix optimaux au fur et \u00e0 mesure du temps et r\u00e9sultant d\u2019une succession de d\u00e9cisions tarifaires logiques.<\/p>\n\n\n\n<p>Probl\u00e8me complexe \u00e0 r\u00e9soudre s\u2019il en est, nous utilisons des techniques de programmation dynamique pour y arriver. Nous tenons compte de l\u2019\u00e9volution des possibilit\u00e9s de r\u00e9servation, mais \u00e9galement des ajustements fr\u00e9quents et du grand nombre de combinaisons de prix envisageables. Nous d\u00e9taillerons ces sujets dans la deuxi\u00e8me partie (lien vers partie 2) de cette s\u00e9rie d&#8217;articles consacr\u00e9s \u00e0 notre algorithme.<\/p>\n\n\n\n<p>Si vous d\u00e9sirez profiter des nombreux avantages li\u00e9s \u00e0 l&#8217;utilisation de la tarification dynamique, nous vous invitons \u00e0 tester PriceLabs en vous rendant sur notre page vous offrant un <a href=\"https:\/\/pricelabs.co\/users\/sign_up\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">essai gratuit<\/a>. Que vous soyez un d\u00e9butant ou un professionnel de l&#8217;immobilier chevronn\u00e9, notre outil est con\u00e7u pour vous aider \u00e0 prendre une part active dans la gestion de vos affaires.<\/p>\n\n\n\n<p>Des questions sur tout ce que vous venez de lire ou sur PriceLabs en g\u00e9n\u00e9ral ? N\u2019h\u00e9sitez pas \u00e0 contacter notre \u00e9quipe d\u2019assistance qui nous fera imm\u00e9diatement part de toutes vos interrogations.<\/p>\n\n\n\n<p>En attendant, continuons \u00e0 construire la meilleure des solutions.<br>L\u2019\u00e9quipe <em>data science<\/em> PriceLabs<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Toutes les cl\u00e9s sur le fonctionnement de\u00a0 l\u2019algorithme de tarification dynamique PriceLabs, partie 1 Percez les secrets de l\u2019algorithme de tarification dynamique de pointe de PriceLabs. Plongez dans les profondeurs &#8211; Une aventure technologique vous attend ! Bienvenue dans la partie 1 de notre introduction \u00e0 l&#8217;algorithme de PriceLabs. 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