Imagine un hôtel qui propose une chambre à 120 CHF un lundi de novembre, puis à 250 CHF le week-end d’un grand événement.
Pourquoi cette différence de prix ?
Ce n’est pas nécessairement parce que la chambre est devenue « meilleure ». Le prix évolue surtout parce que la demande attendue n’est pas la même.
C’est tout l’enjeu du yield management : utiliser les données pour vendre le bon produit, au bon client, au bon moment et au bon prix, afin de maximiser les revenus.
Mais derrière cette expression se cache surtout une question statistique : comment prévoir la demande et prendre une décision à partir des données disponibles ?
Qu’est-ce que le yield management ?
Le yield management, aussi appelé revenue management, est une méthode qui consiste à adapter les prix et la disponibilité d’une offre en fonction de la demande prévue.
L’objectif n’est donc pas simplement de vendre davantage.
Il s’agit plutôt de chercher à maximiser le revenu généré par une capacité limitée.
C’est particulièrement pertinent lorsque :
- le nombre de places ou de produits disponibles est limité ;
- le produit est périssable ou ne peut pas être stocké ;
- la demande varie selon les périodes ;
- différents clients sont prêts à payer des prix différents.
On retrouve ainsi le yield management dans de nombreux secteurs :
- hôtels ;
- compagnies aériennes ;
- transports ferroviaires ;
- location de voitures ;
- événements et spectacles ;
- plateformes de réservation ;
- parfois même le e-commerce.
Un exemple très simple
Prenons un hôtel disposant de 100 chambres.
Une chambre non vendue pour une nuit donnée représente une opportunité de revenu définitivement perdue.
L’hôtel doit donc essayer de répondre à plusieurs questions :
Combien de chambres seront réservées ?
À quel moment les clients vont-ils réserver ?
Quel prix sont-ils prêts à payer ?
Faut-il augmenter ou diminuer le prix ?
Le yield management consiste précisément à utiliser les données pour répondre au mieux à ces questions.
Pourquoi les statistiques sont essentielles au yield management ?
Le yield management repose sur une idée fondamentale : on ne connaît pas parfaitement la demande future.
On doit donc l’estimer.
Et dès qu’on cherche à prévoir quelque chose à partir de données, on entre directement dans le domaine de la statistique et de l’analyse de données.
Par exemple, un hôtel peut disposer des données suivantes :
| Jour | Prix | Nombre de réservations |
|---|---|---|
| Lundi | 120 CHF | 42 |
| Mardi | 120 CHF | 45 |
| Mercredi | 130 CHF | 48 |
| Jeudi | 150 CHF | 61 |
| Vendredi | 190 CHF | 82 |
| Samedi | 220 CHF | 96 |
Ces données permettent déjà de chercher des relations entre :
- le prix ;
- la période ;
- le nombre de réservations ;
- la demande.
Mais on peut aller beaucoup plus loin.
Prévoir la demande : le cœur du yield management
Une des principales difficultés du yield management est de prévoir combien de clients vont acheter.
On peut par exemple utiliser les données historiques pour identifier des tendances.
La demande peut dépendre de nombreux facteurs :
- le jour de la semaine ;
- la saison ;
- les vacances scolaires ;
- les événements locaux ;
- la météo ;
- le prix ;
- le délai entre la réservation et la date de consommation ;
- le comportement des clients ;
- les prix pratiqués par les concurrents.
L’entreprise peut alors construire un modèle permettant d’estimer la demande future.
Par exemple :
Pour samedi prochain, notre modèle estime une demande de 180 chambres alors que nous n’en avons que 100 disponibles.
Cette information change complètement la stratégie de prix.
L’entreprise peut décider d’augmenter progressivement ses tarifs parce qu’elle anticipe une forte demande.
À l’inverse, si la demande prévue est faible, elle peut proposer un tarif plus attractif pour essayer de stimuler les réservations.
Yield management et tarification dynamique : quelle différence ?
Les deux notions sont très proches, mais elles ne désignent pas exactement la même chose.
La tarification dynamique consiste à faire varier le prix en fonction du contexte.
Le yield management va plus loin.
Il cherche à optimiser globalement le revenu en prenant en compte notamment :
- la demande prévue ;
- la capacité disponible ;
- le prix ;
- le comportement des clients ;
- le moment de la réservation ;
- les différentes catégories de clients.
On peut donc considérer la tarification dynamique comme un des outils utilisés dans une stratégie de yield management.
Un exemple concret de tarification dynamique
Supposons qu’une compagnie aérienne dispose encore de 20 places pour un vol.
Le départ est dans trois semaines.
Les données historiques montrent que les réservations augmentent fortement au cours des derniers jours avant le départ.
La compagnie peut alors estimer que la demande future sera importante.
Elle pourrait donc proposer :
Aujourd’hui : 180 CHF
Puis, lorsque le nombre de places disponibles diminue :
230 CHF
Et éventuellement :
290 CHF
Le prix augmente parce que la probabilité de vendre les dernières places à un prix plus élevé augmente.
Mais attention : augmenter systématiquement le prix n’est pas du yield management.
Si le prix devient trop élevé, certains clients peuvent renoncer à acheter.
Il faut donc trouver un équilibre entre prix et demande.
L’élasticité-prix de la demande
C’est ici qu’une notion statistique et économique devient particulièrement intéressante : l’élasticité-prix de la demande.
Elle cherche à mesurer comment la demande réagit à une variation du prix.
Imaginons qu’un hôtel augmente son prix de 10 %.
Si le nombre de réservations diminue très fortement, les clients sont relativement sensibles au prix.
À l’inverse, si les réservations diminuent très peu, la demande est moins sensible au prix.
Cette information est extrêmement importante pour déterminer la stratégie tarifaire.
L’objectif n’est donc pas simplement de savoir :
« Quel prix permet de vendre le plus ? »
Mais plutôt :
« Quel prix permet de maximiser le revenu compte tenu de la demande attendue ? »
Maximiser le revenu ne signifie pas maximiser les ventes
C’est une distinction fondamentale.
Supposons qu’un hôtel puisse vendre 100 chambres.
Stratégie A
100 chambres × 100 CHF = 10 000 CHF
Stratégie B
80 chambres × 150 CHF = 12 000 CHF
La deuxième stratégie génère davantage de revenus alors qu’elle vend moins de chambres.
C’est précisément l’une des idées importantes derrière le yield management.
Le nombre de ventes n’est pas nécessairement le meilleur indicateur de performance.
Il faut également regarder le revenu généré.
Quel rôle joue la data science ?
Aujourd’hui, le yield management repose de plus en plus sur la data science.
Les entreprises peuvent exploiter de grandes quantités de données pour :
- analyser les comportements passés ;
- identifier des tendances ;
- prévoir la demande ;
- estimer la sensibilité au prix ;
- simuler différents scénarios ;
- ajuster les prix.
Des méthodes statistiques et de machine learning peuvent notamment être utilisées pour prévoir la demande.
Par exemple :
- régression linéaire ;
- régression multiple ;
- régression logistique selon le problème étudié ;
- séries temporelles ;
- modèles de prévision ;
- arbres de décision ;
- méthodes de machine learning.
Le choix du modèle dépend évidemment de la question que l’on cherche à résoudre et des données disponibles.
Un exemple de modèle statistique
Supposons que l’on souhaite prédire le nombre de réservations d’un hôtel.
On pourrait construire un modèle prenant en compte :
- le prix de la chambre ;
- le jour de la semaine ;
- la saison ;
- le nombre de jours avant l’arrivée ;
- la présence d’un événement ;
- le taux d’occupation actuel.
On cherche alors à obtenir une estimation de la demande.
Par exemple :
Demande prévue = 87 chambres
Cette prévision peut ensuite être utilisée dans le processus de décision tarifaire.
Mais il faut garder une chose essentielle en tête :
une prévision n’est jamais une certitude.
Un modèle statistique donne une estimation à partir des informations disponibles. Il existe toujours une incertitude.
C’est pourquoi la qualité des données et l’évaluation du modèle sont essentielles.
Yield management :
Attention à ne pas confondre corrélation et causalité
Les données peuvent également être trompeuses.
Supposons que l’on observe que les prix des chambres sont plus élevés les jours où les réservations sont nombreuses.
On pourrait conclure :
« Les prix élevés provoquent davantage de réservations. »
Mais cette conclusion serait probablement trop rapide.
Il peut simplement y avoir une forte demande qui pousse simultanément :
- le nombre de réservations à la hausse ;
- les prix à la hausse.
Autrement dit, observer une relation entre deux variables ne signifie pas nécessairement que l’une provoque l’autre.
C’est une raison supplémentaire pour laquelle comprendre les statistiques est essentiel lorsqu’on travaille avec des données de yield management.
Les limites du yield management
Même avec des modèles sophistiqués, une entreprise ne peut pas prévoir parfaitement la demande.
Un événement exceptionnel, une grève, une crise économique, une météo inhabituelle ou un changement soudain de comportement des consommateurs peuvent rendre les données historiques moins pertinentes.
Il faut donc régulièrement :
- contrôler les performances du modèle ;
- comparer les prévisions aux valeurs réellement observées ;
- détecter les erreurs ;
- mettre à jour les modèles ;
- vérifier que les hypothèses restent valables.
Le yield management n’est donc pas une simple formule permettant de calculer automatiquement le « bon prix ».
C’est un processus continu d’analyse, de prévision et de décision.
Ce qu’il faut retenir
Le yield management consiste à utiliser les données pour optimiser les revenus lorsque la capacité disponible est limitée et que la demande varie dans le temps.
Son fonctionnement repose notamment sur :
de la demande
tarifaire
des résultats
La statistique joue donc un rôle central. Elle permet de transformer des données historiques en informations utiles pour prendre des décisions.
Le yield management, ce n’est pas simplement faire varier les prix. C’est prendre de meilleures décisions grâce aux données.
En résumé
Si vous souhaitez comprendre le yield management, il est donc utile de maîtriser quelques notions fondamentales de statistiques :
- Moyenne et dispersion
- Corrélation
- Régression
- Prévision
- Intervalles de confiance
- Tests statistiques
- Séries temporelles
- Évaluation des modèles
Car derrière chaque décision tarifaire se trouve finalement une question essentielle : « Que nous disent réellement les données ? »
Betty Mourid St-Pierre
Enseignante en statistiques et analyse de données depuis plus de 20 ans (HES-SO, EU Business School Genève). Elle accompagne étudiants et professionnels à comprendre les données qui les entourent sans formule intimidante.
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