7RS · Lesson 19 · Typical Revenue Management Mistakes
7RS · Revenue Management
Урок 19. Типовые ошибки в Revenue Management
Модуль 6. Стратегия и практика
Lesson 19. Typical Revenue Management Mistakes
Module 6. Strategy and practice
Leçon 19. Erreurs typiques en Revenue Management
Module 6. Stratégie et pratique
Цель урока
не терять доход
В этом уроке мы разберём ошибки, которые чаще всего «съедают» доход отеля: не потому что рынок плохой, а потому что в системе управления доходом есть пробелы. Важно: большинство ошибок не требуют дорогих систем. Они исправляются дисциплиной, ясными правилами и ежедневными проверками.
  • понять, какие действия реально снижают доход и почему;
  • увидеть последствия: постоянные скидки, зависимость от OTA, отсутствие прогноза, ошибки в каналах;
  • научиться «лечить причину», а не реагировать в панике;
  • разобрать 12 типовых ситуаций из разных форматов отелей и способов их исправления;
  • сделать мини-аудит: найти ошибки на своём сайте, в тарифах, правилах и отчётах.
скидки
OTA и паритет
прогноз
тарифная логика
каналы
Примечание: ниже приведены учебные (симулированные) кейсы, составленные на основе типовых рыночных ситуаций и практик отрасли. Они нужны, чтобы вы быстро увидели причинно-следственные связи и могли повторить шаги у себя.
Теория: почему ошибки опаснее, чем кажется
логика
1) Ошибка в RM редко выглядит как ошибка
Часто это выглядит «разумно»: поставить скидку, чтобы «подтянуть загрузку», включить акции OTA, оставить одну цену на все категории номеров, не менять стратегию годами. Проблема в том, что RM — это система: цена, доступность, условия, каналы и сайт должны работать вместе.
2) Три главных симптома, что вы теряете доход
Симптомы «скидочной ловушки»
  • скидки включены почти всегда, даже в высокий сезон;
  • рост загрузки есть, а прибыль нет;
  • гости привыкают покупать только по акции.
Симптомы «канальной зависимости»
  • OTA дают большую часть бронирований;
  • на сайте конверсия низкая;
  • часто всплывают нарушения паритета (на OTA дешевле).
3) Лучшие практики: как строят работу сильные отели
Сильные команды делают простые вещи регулярно:
  • Сначала прогноз, потом цена: решения принимаются не «сегодня на сегодня», а по окну бронирования.
  • Ограничения вместо скидок: в пиковые даты защищают цену (минимальная длина проживания, закрытие дешёвых тарифов).
  • Контроль паритета: регулярно проверяют, где появляется более низкая цена на OTA и почему. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
  • Цена по категориям номеров: разница между категориями не «навсегда одинаковая», а меняется по сезону и спросу. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
  • OTA как инструмент, а не костыль: акции включают осознанно, ограниченно, с расчётом итоговой доходности. :contentReference[oaicite:2]{index=2}
  • Фокус не только на выручке, но и на прибыли: учитывают стоимость привлечения, комиссии, операционные затраты. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
12 типовых кейсов: что было, чем опасно, как исправили
практика
Кейс 1. Морской отель, высокий сезон и «вечная скидка»
море
Что было: скидка 15% включена всё лето «на всякий случай».
Что случилось: загрузка высокая, но ADR и RevPAR ниже рынка; гости ждут скидку.
Как исправили: убрали скидку в пиковые даты, оставили ценность: ранний заезд / поздний выезд по наличию. Ввели минимальную длину проживания на выходные.
Кейс 2. Городской бизнес-отель: одна цена на все категории
город
Что было: стандарт, супериор и люкс почти одинаковы по цене.
Что случилось: люксы уходят слишком дёшево, а стандарты «перетягивают» спрос.
Как исправили: выстроили «лестницу цен» по категориям и сделали разницу динамической по сезону и дням недели. :contentReference[oaicite:4]{index=4}
Кейс 3. Отель у аэропорта: поздно меняли цену
аэропорт
Что было: цену поднимали только когда «всё уже продано».
Что случилось: в пиковые даты отель продавал последние номера слишком дешёво.
Как исправили: правило: если прогноз загрузки > 85%, поднимаем цену заранее и закрываем самые дешёвые тарифы.
Кейс 4. Спа-курорт: акции без ограничений по датам
spa
Что было: «спецпредложение» действует на все даты, включая праздники.
Что случилось: самые дорогие даты продаются по промо-цене.
Как исправили: оставили промо только на «провальные» даты, добавили закрытие в пиковые дни и ограничение по длительности проживания.
Кейс 5. Бутик-отель: нарушение паритета, на OTA дешевле
паритет
Что было: гость видит более низкую цену на OTA, чем на сайте.
Что случилось: прямые бронирования падают, доверие к сайту ухудшается.
Как исправили: нашли источник: разные валюты/налоги/мобильные цены/купонные площадки. Настроили регулярную проверку и правила реакции. :contentReference[oaicite:5]{index=5}
Кейс 6. Загородный отель: «включили всё на OTA»
каналы
Что было: постоянно активны спецпредложения OTA без расчёта итоговой доходности.
Что случилось: доля OTA растёт, комиссия «съедает» маржу.
Как исправили: ограничили участие в акциях: только на даты риска и только на часть категорий. Долю OTA сделали KPI. :contentReference[oaicite:6]{index=6}
Кейс 7. Курорт: не учитывали отмены и условия тарифов
условия
Что было: мягкие условия отмены на пиковые даты.
Что случилось: много отмен в последний момент, загрузка проседает, приходится снижать цену.
Как исправили: ввели более строгие условия и невозвратные тарифы с ценностью (не скидкой): завтрак/парковка/подарок.
Кейс 8. Город: копировали прошлогоднюю стратегию
год-к-году
Что было: те же цены и акции «как в прошлом году».
Что случилось: рынок изменился (конкуренты, события, спрос), стратегия перестала работать.
Как исправили: пересобрали базовые уровни цен и правила изменения на основе фактического темпа бронирований и календаря событий.
Кейс 9. Отель у трассы: закрывали продажи слишком поздно
инвентарь
Что было: не контролировали доступность: дешёвые тарифы оставались открытыми до последнего.
Что случилось: высокий спрос «выкупал» дешёвые номера, и рост дохода останавливался.
Как исправили: правила: при достижении порога загрузки закрывать дешёвые тарифы и оставлять более доходные условия.
Кейс 10. Центр города: сайт сложный, гость не завершает бронирование
сайт
Что было: много шагов до оплаты, непонятные условия, лишние поля.
Что случилось: люди уходят на середине, доля прямых бронирований падает.
Как исправили: упростили путь: минимум шагов, ясные тарифы, быстрый выбор категории и оплаты. Внедрили правило «меньше трения — выше конверсия».
Кейс 11. Апарт-отель: путаница в тарифах и названиях
тарифы
Что было: много тарифов с похожими названиями, различия неочевидны.
Что случилось: гости выбирают самый дешёвый вариант «на всякий случай», а апсейл не работает.
Как исправили: сократили тарифную линейку до понятных вариантов и добавили ценность в более дорогие тарифы (условия, сервисы).
Кейс 12. Небольшой отель: не считали итоговую прибыль по каналам
прибыль
Что было: ориентировались только на выручку и загрузку.
Что случилось: «дорогие» каналы после комиссий и затрат давали слабую прибыль.
Как исправили: начали считать прибыль по каналам: комиссия, стоимость привлечения, операционные затраты. Сместили фокус на более прибыльные продажи. :contentReference[oaicite:7]{index=7}
Шпаргалка: 10 действий, которые чаще всего дают быстрый рост
  • Выключить скидки в пиковые даты и заменить их «ценностью без скидки».
  • Ввести пороги: при какой загрузке вы поднимаете цену и закрываете дешёвые тарифы.
  • Проверять паритет минимум 2–3 раза в неделю: сайт vs OTA, включая мобильные цены. :contentReference[oaicite:8]{index=8}
  • Ограничить акции OTA: по датам, по категориям, по доле инвентаря. :contentReference[oaicite:9]{index=9}
  • Сделать понятную «лестницу цен» по категориям номеров и корректировать её по спросу. :contentReference[oaicite:10]{index=10}
  • Сократить тарифы до понятных: 3–5 вариантов, чтобы гость не терялся.
  • Разделить «мягкие» и «жёсткие» условия отмены и использовать их по сезону.
  • Не копировать прошлый год: проверять темп бронирований и события.
  • Считать прибыль по каналам, а не только выручку. :contentReference[oaicite:11]{index=11}
  • Сделать регулярный ритм: прогноз → решения → проверка результата.
Практическое задание: разберите 3 кейса и предложите альтернативу
задание
Возьмите три типовые ситуации ниже и запишите, как бы вы действовали иначе. Важно: предложите не «в целом улучшить», а конкретные шаги и ориентир по выгоде (пусть даже приблизительно).
  1. Постоянные скидки даже в высокий сезон. Какую ценность можно дать без снижения цены? Какие даты закрыть для скидок?
  2. Промо без ограничений по каналу. Как ограничить промо по датам, категориям или доле инвентаря?
  3. Одинаковая цена на все категории номеров. Как выстроить лестницу цен и как она должна меняться по сезону?
Подсказка для расчёта «потенциала»: оцените, сколько ночей продаётся в пиковые даты по скидке и умножьте на разницу цены. Даже небольшое повышение в пиковые дни часто даёт больше, чем скидки в слабые дни.
Глоссарий (без сокращений)
термины
ADR (Average Daily Rate)
Средняя цена за проданный номер за сутки. Считается как доход от номеров / количество проданных номеров.
RevPAR (Revenue Per Available Room)
Доход на один доступный номер. Считается как доход от номеров / количество доступных номеров (или ADR × загрузка).
Окно бронирования
Промежуток времени между датой бронирования и датой заезда. Помогает понимать, когда гости обычно принимают решение.
Паритет цен (rate parity)
Ситуация, когда одна и та же категория номера продаётся по сопоставимой цене на сайте и на OTA при одинаковых условиях. :contentReference[oaicite:12]{index=12}
Квиз по уроку
самопроверка
1) Почему постоянные скидки могут быть опасны для прибыли?
2) Какие ошибки чаще всего встречаются в паритете?
3) Что происходит, если не анализировать поведение OTA и акции?
4) Почему нельзя копировать прошлогоднюю стратегию «как есть»?
Источники лучших практик: контроль паритета и работа с расхождениями цен. :contentReference[oaicite:13]{index=13}
Мини-игра: ошибка или стратегия
интерактив
Ситуация 1. Пиковые даты продаются со скидкой
На ближайшие выходные прогноз показывает высокий спрос, но у вас включена постоянная скидка «на все даты». Что ближе к стратегии?
Стратегия. Вы защищаете ADR и RevPAR там, где спрос и так высокий.
Ошибка. Вы отдаёте самый дорогой спрос по сниженной цене.
Ситуация 2. На OTA цена ниже, чем на сайте
Гость присылает скрин: на OTA цена ниже. Ваш следующий шаг?
Стратегия. Контроль паритета защищает прямые продажи и доверие к сайту. :contentReference[oaicite:14]{index=14}
Ошибка. Так формируется зависимость от OTA и падение direct.
Ситуация 3. «Одна цена на все категории»
Стандарт и улучшенная категория отличаются по цене всего на 3 евро весь год. Что ближе к лучшей практике?
Стратегия. Разница по категориям — инструмент роста дохода, а не «фиксированная константа». :contentReference[oaicite:15]{index=15}
Ошибка. Вы недополучаете доход на более дорогих категориях.
Короткий вывод
резюме
Типовые ошибки в Revenue Management почти всегда сводятся к одному: нет системы. Сильный RM — это прогноз, понятные правила цены и условий, контроль каналов и регулярные проверки. Если вы уберёте «вечные скидки», начнёте считать прибыль по каналам и наведёте порядок в паритете и тарифах, вы обычно получаете рост дохода без резких действий. :contentReference[oaicite:16]{index=16}
Lesson goal
protect revenue
In this lesson, we break down the mistakes that most often “eat” hotel revenue. The market may be fine, but the revenue system may have gaps. The good news: most fixes do not require expensive systems. They require discipline, clear rules, and regular checks.
  • understand which actions reduce revenue and why;
  • see consequences: permanent discounts, OTA dependency, lack of forecasting, channel mistakes;
  • learn to fix the root cause instead of reacting in panic;
  • review 12 typical situations across different hotel types and how to fix them;
  • do a mini-audit: find mistakes on your site, in rates, rules, and reports.
discount traps
OTA & parity
forecast
rate logic
channels
Note: the cases below are training (simulated) scenarios based on typical market patterns and industry practices. They are designed to make cause-and-effect obvious so you can replicate the steps in your hotel.
Theory: why mistakes are more dangerous than they look
logic
1) RM mistakes rarely look like mistakes
Many actions look “reasonable”: adding discounts to “help occupancy”, turning on OTA promos, keeping one price for all room types, or repeating last year’s strategy for years. The issue is that RM is a system: price, availability, conditions, channels, and the website must work together.
2) Three classic symptoms of revenue leakage
Discount-trap symptoms
  • discounts are almost always on, even in peak season;
  • occupancy grows, but profit does not;
  • guests learn to buy only on promo.
Channel-dependency symptoms
  • OTAs deliver most bookings;
  • website conversion is weak;
  • price parity breaks appear (OTAs cheaper than direct).
3) Best practices: what strong hotels do
Strong teams repeat simple actions consistently:
  • Forecast first, price second: decisions are based on the booking window, not last-minute emotions.
  • Restrictions instead of discounts: protect peak dates (minimum length of stay, close cheap rates).
  • Parity control: regularly check where OTAs appear cheaper and why. :contentReference[oaicite:17]{index=17}
  • Room-type pricing: differences between room types are not linear all year; they move with demand. :contentReference[oaicite:18]{index=18}
  • OTAs as tools: promotions are limited, calculated, and measured by net profitability. :contentReference[oaicite:19]{index=19}
  • Profit mindset: include commissions, acquisition cost, and operational costs. :contentReference[oaicite:20]{index=20}
12 typical cases: what happened, why it hurts, how it was fixed
practice
Case 1. Seaside hotel: “permanent discount” in peak season
sea
What happened: a 15% discount stayed active all summer “just in case”.
Impact: occupancy was high, but ADR and RevPAR fell below market; guests expected promos.
Fix: removed discounts in peak dates, added value without price cuts: early check-in / late check-out when available; added minimum length of stay on weekends.
Case 2. City business hotel: one price for all room types
city
What happened: standard, superior, and suite were priced almost the same.
Impact: suites sold too cheaply; standard rooms absorbed most demand.
Fix: built a room-type price ladder and made the gaps dynamic by season and weekdays. :contentReference[oaicite:21]{index=21}
Case 3. Airport hotel: rates increased too late
airport
What happened: prices were raised only when the date was already almost sold out.
Impact: last rooms in peak dates were sold too cheaply.
Fix: rule: if forecast occupancy > 85%, raise price early and close the cheapest rate plans.
Case 4. Spa resort: promos without date limits
spa
What happened: a “special offer” applied to all dates, including holidays.
Impact: the best dates were sold at promo conditions.
Fix: kept promos only for weak dates; blocked peak days; added minimum length of stay.
Case 5. Boutique hotel: parity breaks, OTAs cheaper than direct
parity
What happened: guests saw a lower price on an OTA than on the website.
Impact: direct bookings dropped and website trust declined.
Fix: identified the source: currency/taxes, mobile rates, coupons, package rates; implemented routine checks and response rules. :contentReference[oaicite:22]{index=22}
Case 6. Countryside hotel: “everything on OTAs” without limits
channels
What happened: OTA specials were always active without net-profit calculation.
Impact: OTA share grew; commissions reduced margin.
Fix: limited promos to risk dates and a portion of room types; made OTA share a KPI. :contentReference[oaicite:23]{index=23}
Case 7. Resort: cancellations ignored in peak dates
rules
What happened: flexible cancellation in peak periods.
Impact: last-minute cancellations forced price drops.
Fix: stricter policies and non-refundable options with value (not discounts): breakfast/parking/welcome gift.
Case 8. City hotel: copied last year’s strategy
YoY
What happened: same prices and promos “as last year”.
Impact: market changed; strategy stopped working.
Fix: rebuilt base rate levels and daily rules using booking pace and events.
Case 9. Roadside property: cheap rates stayed open too long
inventory
What happened: low rates were left available until the last moment.
Impact: high demand consumed cheap inventory; revenue upside was capped.
Fix: occupancy thresholds to close cheap rates and keep higher-value conditions.
Case 10. City center: booking path too complex
website
What happened: too many steps, unclear conditions, too many fields.
Impact: guests dropped during checkout; direct share declined.
Fix: reduced friction: fewer steps, clear rate options, fast room selection and payment.
Case 11. Aparthotel: rate names confused guests
rates
What happened: too many similar rate plans with unclear differences.
Impact: guests defaulted to the cheapest option; upsell failed.
Fix: simplified to a clear set of 3–5 rate options with visible value differences.
Case 12. Small hotel: looked at revenue, not profit by channel
profit
What happened: decisions were based on occupancy and gross room revenue only.
Impact: “high revenue” channels delivered weak profit after commissions and costs.
Fix: calculated net profit per channel (commissions, acquisition cost, operational cost) and shifted focus. :contentReference[oaicite:24]{index=24}
Cheat sheet: 10 actions that usually deliver quick uplift
  • Stop discounts in peak dates; replace with value without price cuts.
  • Set thresholds: when to raise price and close cheap rates.
  • Check parity 2–3 times per week (including mobile rates). :contentReference[oaicite:25]{index=25}
  • Limit OTA promos by date, room type, and inventory share. :contentReference[oaicite:26]{index=26}
  • Build a room-type price ladder; adjust by demand and season. :contentReference[oaicite:27]{index=27}
  • Reduce rate plans to 3–5 clear options.
  • Use cancellation policy strategy by season.
  • Do not copy last year: validate booking pace and events.
  • Measure profit per channel, not only revenue. :contentReference[oaicite:28]{index=28}
  • Keep a weekly rhythm: forecast → decisions → results check.
Practical task: analyze 3 cases and propose alternatives
assignment
Take the three situations below and write what you would do differently. Avoid vague “improve it” statements. List concrete actions and estimate the impact (even roughly).
  1. Permanent discounts in peak season. What value can you offer without reducing the price? Which dates must be excluded?
  2. Promos with no channel restrictions. How will you limit by dates, room types, or inventory share?
  3. Same price for all room types. How will you build a price ladder and make it move with demand?
Impact hint: estimate how many peak nights are sold with a discount and multiply by the price gap. Small improvements in peak dates often beat aggressive discounts in weak dates.
Glossary (no abbreviations without explanation)
terms
ADR (Average Daily Rate)
Average room price per sold room night. Calculated as room revenue / rooms sold.
RevPAR (Revenue Per Available Room)
Room revenue per available room. Calculated as room revenue / rooms available (or ADR × occupancy).
Booking window
Time between booking date and arrival date. It shows when guests typically decide.
Rate parity
Comparable pricing for the same room type across direct and OTA channels under the same conditions. :contentReference[oaicite:29]{index=29}
Lesson quiz
self-check
1) Why can permanent discounts be dangerous for profit?
2) What is a common parity issue?
3) What happens if you never analyze OTA promotions and behavior?
4) Why should you avoid copying last year’s strategy “as is”?
Best-practice sources: parity control and disparity management. :contentReference[oaicite:30]{index=30}
Mini game: mistake or strategy
interactive
Scenario 1. Peak dates are discounted
Forecast indicates strong demand next weekend, but a permanent “all dates” discount is active. Which option is strategy?
Strategy. You protect ADR and RevPAR where demand is already strong.
Mistake. You give away peak demand at a reduced price.
Scenario 2. OTAs cheaper than your website
A guest sends a screenshot: an OTA shows a lower price. What do you do next?
Strategy. Parity control protects direct conversions and trust. :contentReference[oaicite:31]{index=31}
Mistake. This is how OTA dependency grows.
Scenario 3. One price for all room types
Standard and higher category differ by only 3 euros all year. Which option matches best practice?
Strategy. Room-type pricing is a yield lever, not a fixed constant. :contentReference[oaicite:32]{index=32}
Mistake. You leave money on the table for higher categories.
Short summary
recap
Typical RM mistakes usually mean one thing: no system. Strong RM combines forecasting, clear price/condition rules, channel control, and regular checks. When you remove permanent discounts, measure profit by channel, and fix parity and rate structure, you often unlock revenue growth without extreme actions. :contentReference[oaicite:33]{index=33}
Objectif de la leçon
protéger le revenu
Dans cette leçon, nous analysons les erreurs qui « mangent » le plus souvent le revenu d’un hôtel. Le marché peut être correct, mais le système de gestion des revenus peut avoir des failles. Bonne nouvelle : la plupart des corrections ne nécessitent pas de systèmes coûteux. Elles nécessitent de la discipline, des règles claires et des contrôles réguliers.
  • comprendre quelles actions réduisent le revenu et pourquoi ;
  • voir les conséquences : remises permanentes, dépendance aux OTA, absence de prévision, erreurs de canaux ;
  • apprendre à corriger la cause, et non à réagir dans l’urgence ;
  • étudier 12 situations typiques dans différents types d’hôtels et comment les corriger ;
  • faire un mini-audit : trouver les erreurs sur le site, dans les tarifs, les règles et les rapports.
remises
OTA & parité
prévision
logique tarifaire
canaux
Remarque : les cas ci-dessous sont des scénarios pédagogiques (simulés) basés sur des schémas de marché fréquents et des pratiques de l’industrie. Ils servent à rendre la logique cause-effet très claire.
Théorie : pourquoi ces erreurs sont plus dangereuses qu’elles n’en ont l’air
logique
1) Une erreur RM ne ressemble pas toujours à une erreur
Beaucoup d’actions semblent « raisonnables » : faire une remise pour « aider le taux d’occupation », activer des promotions OTA, garder un prix unique pour toutes les catégories, ou recopier la stratégie de l’an dernier. Le problème : le Revenue Management est un système : prix, disponibilité, conditions, canaux et site doivent fonctionner ensemble.
2) Trois symptômes classiques de fuite de revenu
Symptômes du piège des remises
  • remises presque toujours actives, même en haute saison ;
  • l’occupation monte, mais pas la profitabilité ;
  • les clients apprennent à acheter uniquement en promo.
Symptômes de dépendance aux canaux
  • les OTA apportent la majorité des réservations ;
  • la conversion du site est faible ;
  • des écarts de prix apparaissent (OTA moins cher que le site).
3) Bonnes pratiques : ce que font les hôtels performants
Les équipes solides répètent des actions simples, régulièrement :
  • Prévision d’abord, prix ensuite : décisions basées sur la fenêtre de réservation, pas sur l’émotion.
  • Restrictions plutôt que remises : protéger les dates fortes (durée minimale, fermeture des tarifs bas).
  • Contrôle de la parité : vérifier où et pourquoi les OTA apparaissent moins chères. :contentReference[oaicite:34]{index=34}
  • Tarification par catégorie : les écarts de prix ne sont pas linéaires toute l’année ; ils bougent avec la demande. :contentReference[oaicite:35]{index=35}
  • OTA comme outil : promotions limitées, calculées, et mesurées en profit net. :contentReference[oaicite:36]{index=36}
  • Vision profit : intégrer commission, coût d’acquisition, coûts opérationnels. :contentReference[oaicite:37]{index=37}
12 cas typiques : ce qui s’est passé, pourquoi c’est risqué, comment corriger
pratique
Cas 1. Hôtel en bord de mer : remise permanente en haute saison
mer
Situation : remise de 15% active tout l’été « par sécurité ».
Impact : occupation élevée mais ADR et RevPAR sous le marché ; attente de promo.
Correction : suppression des remises sur dates fortes ; valeur sans baisse de prix : arrivée anticipée / départ tardif si disponible ; durée minimale le week-end.
Cas 2. Hôtel business en ville : un prix pour toutes les catégories
ville
Situation : standard, supérieure et suite presque au même prix.
Impact : suites vendues trop bas ; standard absorbe la demande.
Correction : construction d’une échelle de prix par catégorie, avec écarts dynamiques selon saison et jours. :contentReference[oaicite:38]{index=38}
Cas 3. Hôtel aéroport : hausse de prix trop tardive
aéroport
Situation : hausse uniquement quand la date est presque complète.
Impact : dernières chambres vendues trop bas en date forte.
Correction : règle : si prévision > 85%, hausse anticipée et fermeture des tarifs les plus bas.
Cas 4. Resort spa : promotions sans limites de dates
spa
Situation : offre spéciale applicable à toutes les dates, y compris fêtes.
Impact : les meilleures dates vendues en conditions promo.
Correction : promos uniquement sur dates faibles ; blocage des dates fortes ; durée minimale.
Cas 5. Boutique-hôtel : OTA moins cher que le site
parité
Situation : un client voit un prix plus bas sur une OTA.
Impact : baisse du direct et perte de confiance sur le site.
Correction : identifier la source : devise/taxes, mobile, coupons, packaging ; mettre en place un contrôle régulier et des règles de réaction. :contentReference[oaicite:39]{index=39}
Cas 6. Hôtel nature : promotions OTA actives en continu
canaux
Situation : promotions OTA actives sans calcul de profit net.
Impact : part OTA augmente ; commissions réduisent la marge.
Correction : limiter les promos aux dates à risque et à une part d’inventaire ; fixer une cible de part OTA. :contentReference[oaicite:40]{index=40}
Cas 7. Resort : annulations ignorées en dates fortes
règles
Situation : conditions d’annulation trop flexibles en période forte.
Impact : annulations tardives, chute d’occupation, baisse de prix.
Correction : conditions plus strictes + tarifs non remboursables avec valeur (pas remise) : petit-déjeuner/parking/cadeau.
Cas 8. Hôtel en ville : stratégie copiée de l’an dernier
année
Situation : mêmes prix et promos « comme l’an dernier ».
Impact : marché changé ; stratégie inefficace.
Correction : reconstruire les niveaux de prix et les règles en fonction du rythme de réservation et des événements.
Cas 9. Hôtel routier : tarifs bas ouverts trop longtemps
inventaire
Situation : tarifs bas disponibles jusqu’au dernier moment.
Impact : la forte demande consomme le bas prix ; plafond de revenu.
Correction : seuils d’occupation pour fermer les tarifs bas et conserver des conditions plus rentables.
Cas 10. Centre-ville : parcours de réservation trop long
site
Situation : trop d’étapes, conditions floues, trop de champs.
Impact : abandon en cours de paiement ; baisse du direct.
Correction : réduire la friction : moins d’étapes, tarifs clairs, choix rapide de chambre et paiement.
Cas 11. Appart-hôtel : trop de tarifs similaires
tarifs
Situation : nombreux tarifs aux noms proches, différences peu visibles.
Impact : choix du moins cher ; upsell faible.
Correction : simplifier à 3–5 options claires avec valeur visible.
Cas 12. Petit hôtel : revenu regardé, pas le profit par canal
profit
Situation : décisions basées sur occupation et revenu brut.
Impact : certains canaux « performants » donnent un profit faible après commissions/coûts.
Correction : calcul du profit net par canal (commission, acquisition, opérationnel) et ajustement du mix. :contentReference[oaicite:41]{index=41}
Mémo : 10 actions qui donnent souvent un résultat rapide
  • Arrêter les remises en dates fortes et proposer de la valeur sans baisse de prix.
  • Définir des seuils : quand augmenter le prix et fermer les tarifs bas.
  • Contrôler la parité 2–3 fois par semaine (y compris mobile). :contentReference[oaicite:42]{index=42}
  • Limiter les promos OTA par dates, catégories et part d’inventaire. :contentReference[oaicite:43]{index=43}
  • Construire une échelle de prix par catégorie et l’ajuster avec la demande. :contentReference[oaicite:44]{index=44}
  • Réduire le nombre de tarifs à des options simples (3–5).
  • Utiliser une stratégie de conditions d’annulation selon la saison.
  • Ne pas recopier l’an dernier : vérifier rythme et événements.
  • Mesurer le profit par canal, pas seulement le revenu. :contentReference[oaicite:45]{index=45}
  • Rythme hebdo : prévision → décisions → contrôle des résultats.
Exercice pratique : 3 cas à résoudre
devoir
Prenez les 3 situations ci-dessous et écrivez ce que vous feriez autrement, avec des actions concrètes et un impact estimé.
  1. Remises permanentes en haute saison. Quelle valeur proposer sans réduire le prix ? Quelles dates exclure ?
  2. Promo sans restriction de canal. Comment limiter par dates, catégories ou part d’inventaire ?
  3. Même prix pour toutes les catégories. Comment construire une échelle de prix dynamique ?
Astuce impact : estimez le nombre de nuits vendues avec remise sur dates fortes et multipliez par l’écart de prix.
Glossaire
termes
ADR (Average Daily Rate)
Prix moyen journalier par chambre vendue. Calcul : revenu chambres / chambres vendues.
RevPAR (Revenue Per Available Room)
Revenu par chambre disponible. Calcul : revenu chambres / chambres disponibles (ou ADR × taux d’occupation).
Fenêtre de réservation
Temps entre la réservation et l’arrivée. Indique quand les clients décident.
Parité tarifaire (rate parity)
Prix comparable pour la même catégorie entre site direct et OTA à conditions identiques. :contentReference[oaicite:46]{index=46}
Quiz
auto-évaluation
1) Pourquoi des remises permanentes peuvent-elles réduire la profitabilité ?
2) Quelle est une cause fréquente d’écart de parité ?
3) Que se passe-t-il si vous n’analysez jamais les promotions OTA ?
4) Pourquoi ne faut-il pas copier la stratégie de l’an dernier telle quelle ?
Sources bonnes pratiques : parité et gestion des écarts de prix. :contentReference[oaicite:47]{index=47}
Mini-jeu : erreur ou stratégie
interactif
Scénario 1. Dates fortes en remise
La prévision indique une forte demande le week-end prochain, mais une remise permanente « toutes dates » est active. Quelle option est la plus stratégique ?
Stratégie. Vous protégez l’ADR et le RevPAR là où la demande est forte.
Erreur. Vous vendez la meilleure demande au rabais.
Scénario 2. OTA moins cher que le site
Un client envoie une capture : une OTA affiche un prix plus bas. Quelle est la bonne réaction ?
Stratégie. Le contrôle de parité protège le direct et la confiance. :contentReference[oaicite:48]{index=48}
Erreur. La dépendance OTA s’installe.
Scénario 3. Un seul prix pour toutes les catégories
La différence standard / catégorie supérieure est de 3 euros toute l’année. Quelle option correspond aux bonnes pratiques ?
Stratégie. La tarification par catégorie est un levier de yield, pas une constante. :contentReference[oaicite:49]{index=49}
Erreur. Vous perdez du revenu sur les catégories premium.
Conclusion
synthèse
Les erreurs typiques en Revenue Management signifient le plus souvent : pas de système. Un RM solide combine prévision, règles claires de prix et de conditions, contrôle des canaux et vérifications régulières. En supprimant les remises permanentes, en mesurant le profit par canal et en corrigeant la parité et la structure tarifaire, vous pouvez augmenter le revenu sans actions extrêmes. :contentReference[oaicite:50]{index=50}
Made on
Tilda