Et concrètement le RM, ça marche comment ?

5 mai 2020

Par Alexis et Jérôme Article numéro 4 sur 4 dans la série : « C'est quoi le RM ? »

Pour ce dernier opus de notre saga « C'est quoi le RM ? », nous allons nous intéresser à son application à travers différents exemples. Mais avant cela, commençons par rappeler quelques bases supplémentaires sur le RM.

Les applications du revenue management

Aujourd'hui le RM est utilisé dans de nombreux secteurs d'activité, divers et variés tels que :

L’aérien,
Le transport ferroviaire,
L’hôtellerie,
La location de voiture,
Les parkings,
Les taxis ou les VTC,
La publicité,
Les activités culturelles (cinémas, musées, spectacles),
Les salles de sport,
Les services à la personne (coiffeur, etc),
L’industrie agroalimentaire,

Il est aussi très important de prendre en compte les éléments suivants, pour toute stratégie de revenue management.

Le produit vendu, qu'il soit un siège ou une chambre d’hôtel, a un cycle de vente qui se découpe en trois périodes distinctes :.

X mois à l'avance, on établit une stratégie pour vendre le produit.
Ensuite, on met le produit en vente, ( c’est la période à laquelle on fait du yield dynamique).
Enfin, en prenant l’exemple d’une séance de cinéma, quand celle-ci est terminée, on fait une analyse, un bilan des deux éléments précédents afin de prévoir au mieux la stratégie de vente de la période suivante.

Forcément, il y a des avantages à utiliser le revenue management ! Prenons par exemple le cas d’un avion qui possède 12 sièges :

Après avoir revu ces fondamentaux, nous allons désormais approfondir deux cas de figure pour comprendre concrètement le fonctionnement du RM.

Exemple 1 : Une prévision de vente sur un train futur

Pour établir cette prévision de vente (forecast) sur un train futur, le Revenue Manager s’appuie sur les éléments suivants :

Train 7030 entre Tokyo et Osaka,
Capacité du train : 100 places,
Une seule classe,
Clientèle loisir et en se rapprochant du jour du départ, une clientèle plus business,
Aucun évènement particulier (type festivals, fêtes, jours fériés) lors de cette période entre le 25/02/2020 et le 21/04/2020,
Ouverture des réservations deux mois avant le départ,
Ceci est une version très simplifiée du RM. C’est ce que le Revenue Manager prend en compte tous les jours pour établir nos stratégies.

Pour affiner une prévision sur un train futur, le Revenue Manager calcule la montée en charge. Elle correspond à l’évolution des ventes d’un produit au cours de la période de vente du nombre total de produit disponible pour une date précise. Voici un exemple, basé sur des chiffres inventés.

L’axe vertical représente le taux d’occupation, c’est-à-dire les 100 places disponibles, donc 85% de taux d’occupation = 85 places réservées.L’axe horizontal représente les jours restants avant le départ du train donc D-30 = 30 jours avant le départ.

Prenons par exemple, le mardi. Nous pouvons observer sur ce jour précis trois scénarios différents : – La plupart des trains 7030 se comportent de la même manière, cela correspond aux différentes courbes centrales sur le graphique. – Deux autres trains qui ne se comportent pas comme les autres. Le premier, en marron, dont les réservations ont déjà pris une belle avance (14/04) et l’autre, en gris foncé, au contraire bien plus tardives (21/04).

Ces deux trains particuliers seront donc forcément managés différemment de la majorité.

N’oublions pas qu’il faudra prendre aussi en compte la demande business, qui plus forte peu de temps avant le départ. La prévision ne sera donc pas linéaire entre le début de la mise en vente et la fin de la vente puisqu’il faut prévoir aussi avec ses réservations business qui ne surviendront que tardivement.

Si on se base sur l’historique des ventes du 25 février au 24 mars, et que l’on prend aussi en compte les ventes business proches du départ, nous pouvons établir alors une moyenne des réservations faites chaque jour jusqu’au départ, ce qui permet de mettre en place une prévision pour les quatre prochains trains à partir, du 31/03 au 21/04. Retrouvez à la fin de l’article, d’autres éléments importants à prendre en compte dans le cas d’une prévision future.

Exemple 2 : Une stratégie d'inventaire sur un train futur

Afin d'établir cette fois une prévision (forecast) d’inventaire sur un train futur, nous allons reprendre les paramètres simplifiés précédents et en ajouter un supplémentaire qui concerne l’inventaire. Ici, le but est de définir le nombre de personnes qui vont acquérir un billet dans chaque niveau de prix.

5 niveaux de prix existent pour ce train : 10€, – 20€, – 30€, – 40€, – 50€,

Dans cet exemple, nous ne prendrons pas en compte les différentes conditions des tarifs proposés (billets remboursables / échangeables).

Voici ci-dessous un exemple d’une table de distribution de prix, basée sur l’historique précédent avec toujours quelques dates futures, du 31 mars au 21 avril.

Les deux trains futurs du 31/03 et du 07/04 suivent pour l’instant la logique des cinq trains présents dans l’historique (ceux des courbes centrales et majoritaires). Nous remarquons par contre immédiatement une perte (ce que l’on appelle dilution en RM) de recette sur le train du 14/04, avec 50 billets vendus à 10€. Contre 20 personnes en moyenne sur tous les trains précédents. Pour le train du 21/04, on peut remarquer que la demande loisir, qui réserve d’ordinaire longtemps à l’avance n’est pas encore présente.

Une fois ce constat fait, quelles actions peut-on prendre ? Les trains du 31/03 et du 07/04 semblent suivre la moyenne globales des autres départs, ils ont le même comportement. Les billets du train du 14/04 ont été vendus à des tarifs trop bas. Le Revenue Manager donc doit augmenter les prix pour essayer de rattraper au maximum le chiffre d’affaires espéré. Et obtenu sur la moyenne des trains. Pour le dernier train du 21/04, on peut voir que les tarifs bas n’attirent pas de clientèle loisir, le Revenue Manager se doit donc de faire une étude pour comprendre ce faible niveau de demande loisir. A quoi cette différence de réservation est-elle due ?

Attention : Il faut toujours prendre ces décisions en alignant la stratégie d’un train avec les autres trains qui se vendent et qui partent le même jour, pour le même trajet. Surtout si l’intervalle entre les horaires de départ de ces trains est court. Le client loisir sera plus enclin à privilégier un train partant plus tôt ou plus tard pour bien moins cher.

Attention encore : Les deux exemples simplifiés ci-dessus ne prennent pas en compte les éléments suivants que le Revenue Manager doit lui ne pas oublier : – l’optimisation doit se faire par points de ventes (les différents pays), par tarifs, par destinations, du prix minimum de vente (aussi appelé bid price), et de la sensibilité des clients en regard du prix. – une optimisation par segments de marché (prix semaine par rapport au prix week-end, prix particulier pour une nuitée le samedi soir, prix d'un aller- simple par rapport à un aller-retour), et par une prévision décontrainte (sans capacité – comme si une salle de cinéma avait un nombre de places illimités), – une moyenne pondérée des dates de l'historique attribuant plus d'importance à l'historique des derniers départs et de la saisonnalité, – aux influences ou règles mises dans le système qui vont changer la prévision, excluant les événements du passé, se basant sur des dates de références, s'adaptant aux tendances actuelles et au comportement de la clientèle, – et enfin des changements d'horaires de train entre deux années différents. Si l’horaire d’un train change d’une année sur l’autre, le système de revenue management ou le Revenue Manager doit prendre en compte l'historique du train horaire le plus proche et de la concurrence.

Clap de fin de notre série « C'est quoi le RM ? ». On espère que grâce à elle, le monde du RM vous semble désormais moins mystérieux, et surtout qu’elle vous aura ouvert de nouveaux horizons !

Vous pouvez retrouverez les différents épisodes de cette série ci-dessous :

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