Vous êtes-vous déjà demandé ce qui alimente votre système de gestion des revenus ? Il repose sur des données. Seulement voilà, toutes les données ne se valent pas.
Les systèmes de gestion des revenus dont les données n’ont pas été examinées et contrôlées s’avèrent tout simplement dangereux. Ils sont susceptibles de donner une vision erronée de la demande sur le marché.
Nous avons récemment présenté les différents types de données disponibles pour le secteur de la location de courte durée afin d’insister sur l’importance de données précises et de qualité. Nous poursuivons cette série en attirant votre attention sur un autre aspect tout aussi crucial dans la qualité des données : leur propreté.
Se concentrer sur les locations à court terme
Dans le secteur de la location de court terme, de nombreux logiciels utilisent des données scrapées – il s’agit de données récupérées sur des pages web et des sites d’agences de voyages en ligne (OTA) comme Airbnb, Booking.com et Vrbo. Ce type de données donnent un aperçu des prix affichés et des disponibilités de dates, mais il inclut également les locations à long terme proposées sur ces mêmes sites.
Or, les données relatives à l’occupation des locations de courte durée peuvent être faussées par ce mélange avec les locations de longue durée. Vous devez impérativement utiliser un logiciel capable de différencier les deux types d’occupation en fonction des durées minimales de séjour. Voici un exemple de l’impact de l’occupation à court et à long terme sur un marché :
Ce graphique montre comment les annonces avec des conditions de séjour minimum à long terme et des conditions de séjour mixte, à court et à long terme, peuvent avoir un impact sur l’ensemble des annonces sur le marché.
Voici un aperçu de l’occupation future de ce même marché. L’impact du faible taux d’occupation des annonces à long terme se répercute sur la vision globale du taux d’occupation du marché lorsqu’il est combiné avec les annonces à court terme.
Chez Beyond, nos spécialistes en science des données s’assurent que l’occupation des locations à long terme ne fausse pas votre vision de l’occupation globale du marché, car les locations à long terme sont souvent indisponibles aux clients qui recherchent des séjours de moins de 28 jours. En outre, les biens ne sont pas exclusivement loués pour des périodes courtes ou longues et les conditions de séjour minimum peuvent varier considérablement d’un jour à l’autre. Un outil de tarification dynamique doit pouvoir identifier les durées de séjour minimales requises pour chaque annonce sur un marché donné, jour par jour.
💡 Avez-vous demandé à votre partenaire de gestion des revenus s’il exclut les données relatives aux locations à long terme dans la tarification des locations à court terme ?
Utiliser des données fraîches
Les systèmes de gestion des revenus et les fournisseurs de données de marché sont chargés de collecter et d’analyser régulièrement des milliards de points de données provenant de nombreuses sources différentes. Le processus d’actualisation de ces données prend souvent beaucoup de temps, parfois plusieurs jours. Les marchés de la location à court terme réagissent souvent assez rapidement aux annonces d’événements et aux variations de la demande. Vous devez déterminer à quelle fréquence votre système de gestion des revenus collecte, analyse et assimile ces différentes sources de données.
Chez Beyond, notre « pipeline de données », comme nous l’appelons, est actualisé toutes les 24 heures pour tous les marchés du monde ! Ainsi, vos annonces utilisent toujours les dernières données du marché pour une tarification précise.
💡 Savez-vous à quelle fréquence les données de votre système sont actualisées ?
L’impact des dates bloquées sur le calendrier
Quand vous utilisez des données scrapées, les dates bloquées sur le calendrier peuvent générer de la confusion dans les données. Les données scrapées consultent les dates accessibles au public sur les sites des OTA, mais une date non disponible peut être réservée ou bloquée (généralement en raison d’un séjour du propriétaire ou d’une maintenance).
Les outils de tarification dynamique de base interprètent ces données comme des nuitées où la propriété est « réservée », ce qui peut gonfler les données relatives à l’occupation du bien et, en conséquence, du marché.
Chez Beyond, nos spécialistes en science des données travaillent à la détection et à l’exclusion des dates bloquées sur le calendrier dans les sources de données scrapées sur les OTA. Nous vous donnons toujours une image précise des données du marché, sans gonflement excessif.
Vous souhaitez en savoir plus sur les données qui alimentent votre système de gestion des revenus ? Planifiez une consultation gratuite dès aujourd’hui !
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