Marcus Räder est cofondateur et PDG de Hostaway, une plateforme de gestion de locations de vacances basée sur l’IA utilisée par plus de 20 000 gestionnaires dans le monde. Fort d’une expérience internationale entre l’Europe et les États-Unis, il a piloté la croissance rapide de l’entreprise jusqu’à en faire une licorne du secteur.
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Pour de nombreux hôtes et gestionnaires de biens, la tarification reste une affaire personnelle. C’est souvent le domaine qui reflète le mieux la connaissance du marché, l’intuition acquise avec l’expérience et les années de pratique. C’est pourquoi il peut être inconfortable lorsqu’un algorithme recommande de baisser les prix.
À première vue, cela peut donner l’impression que le système vous demande de laisser de l’argent sur la table. Si vous connaissez bien votre marché, pourquoi une machine devrait-elle vous dire de facturer moins ? La réponse est simple : l’objectif n’est pas de maximiser uniquement le prix par nuit, mais bien le revenu global.
Même si cela peut sembler contre-intuitif, les données sont claires : suivre les indicateurs permet d’obtenir de meilleurs résultats globaux. L’expérience forge l’intuition, mais les algorithmes apportent l’échelle. Un gestionnaire expérimenté peut identifier les périodes de haute et basse saison, repérer les nouveaux événements qui stimulent la demande, ou encore savoir quelles dates attirent un type de clientèle moins souhaitable. Ce jugement est précieux. Mais même le meilleur opérateur ne peut pas analyser manuellement tous les signaux du marché en temps réel, pour chaque bien, à chaque heure de la journée.
Un moteur de tarification peut simultanément analyser les prix des concurrents, les délais de réservation, la saisonnalité, le rythme des réservations, les tendances par jour de la semaine, les événements locaux et les taux d’occupation. Et il peut le faire pour l’ensemble d’un portefeuille en quelques secondes. Aucun revenue manager, aussi compétent soit-il, ne peut reproduire cela manuellement à grande échelle.
À mesure que les portefeuilles s’agrandissent, la tarification manuelle devient moins stratégique et plus réactive. Les équipes finissent par s’appuyer sur des habitudes. Des règles rigides maintiennent les prix élevés, laissant des périodes vacantes non comblées. Les gestionnaires s’accrochent à leurs tarifs, car les baisser donne l’impression d’échouer. Pendant ce temps, la demande se déplace ailleurs.
Des événements récents comme les Jeux Olympiques de Paris ont illustré ce phénomène : les hausses de prix attendues ne se sont pas concrétisées, de nombreux particuliers ayant mis leurs biens en location spécifiquement pour l’événement, augmentant ainsi l’offre et la concurrence. C’est précisément à ce moment que la confiance devient difficile à accorder. Les algorithmes remettent souvent en question la dimension émotionnelle de la tarification. Des tarifs à la nuit plus bas ne signifient pas des revenus plus faibles.
Lorsque les gestionnaires de biens commencent à utiliser des outils de tarification dynamique, ils ont tendance à analyser chaque prix en détail et à y déceler des incohérences. Beaucoup interprètent une baisse du tarif moyen par nuit (ADR) comme un signe de sous-performance. En réalité, l’ADR, pris isolément, ne permet pas d’évaluer correctement la performance.
Là où un humain peut hésiter à baisser ses prix, ces réticences reposent souvent sur l’idée que chaque nuit se vaut. Les tarifs de base peuvent être définis en fonction du minimum nécessaire pour être rentable sur une journée donnée. Pourtant, la performance se mesure généralement sur des périodes plus longues, comme un mois ou un trimestre : les nuits à forte demande peuvent largement compenser celles à plus faible demande.
En pratique, les gestionnaires professionnels privilégient le RevPAR comme indicateur de performance plus pertinent que l’ADR. Le RevPAR correspond au revenu total par nuit disponible, ce qui permet d’évaluer la performance réelle sur l’ensemble d’un portefeuille, en neutralisant des facteurs comme les périodes bloquées par les propriétaires ou les variations de durée des mois.
De petits ajustements tarifaires peuvent avoir des effets disproportionnés. Une légère baisse de prix peut améliorer la visibilité d’un bien dans les résultats de recherche et capter plus rapidement les clients hésitants. Elle permet également de réduire les nuits vacantes entre deux réservations et d’optimiser le taux d’occupation lors des périodes intermédiaires, souvent pénalisées par une tarification trop rigide.
Une stratégie tarifaire plus fine peut entraîner des tarifs moyens légèrement inférieurs, mais elle permet d’obtenir un taux d’occupation plus élevé et des revenus globaux plus solides et durables.
Avant de contourner l’algorithme, posez-vous la question du pourquoi.
Bien sûr, faire confiance ne signifie pas obéir aveuglément, et votre expertise en tant que gestionnaire de biens ne doit pas être mise de côté. Si un algorithme recommande un ajustement tarifaire qui vous semble inadapté, la réponse n’est ni de l’accepter sans réflexion, ni de le rejeter immédiatement. Votre intuition doit servir de point de départ à l’analyse. Pourquoi cette recommandation apparaît-elle ? Qu’est-ce qui a changé sur le marché ? Y a-t-il un signal dans votre portefeuille, comme un ralentissement des réservations, qui nécessite désormais une stratégie différente ?
Les meilleurs opérateurs ne choisissent pas entre intuition et données. Ils utilisent les deux. Ils laissent le système gérer la complexité à grande échelle, tout en appliquant leur jugement humain là où la connaissance locale est essentielle. C’est ce modèle qui s’impose aujourd’hui.
Il est également important de rappeler que les systèmes d’IA s’améliorent grâce à des données de meilleure qualité. Si vous détenez une information que le marché ne reflète pas encore, intégrez-la dans votre processus. Signalez les facteurs de demande atypiques et définissez des règles cohérentes avec votre expertise. Un meilleur contexte produit de meilleurs résultats.
Cette réflexion dépasse largement la seule question du pricing. De plus en plus d’entreprises sont amenées à faire confiance à des systèmes capables de formuler des recommandations que les humains n’auraient pas nécessairement prises seuls. Dans de nombreux cas, l’inconfort est le même : les dirigeants craignent de perdre le contrôle, et les équipes résistent à l’idée d’être remises en question ou remplacées par des outils.
Mais les stratégies doivent évoluer, car les marchés accélèrent. Les opérateurs les plus performants seront ceux capables d’intégrer l’IA à leur expertise métier pour travailler plus vite et mieux, sans perdre la dimension humaine.