Travail humain ou jouet algorithmique?

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Crédit: CC0 Public Domain

Vous souhaitez réserver une chambre d'hôtel et naviguer sur Internet pour trouver des chambres et des tarifs. Les tarifs fournis dépendent de la demande prévue et résultent de l'utilisation d'algorithmes informatiques. Cependant, les tarifs sont souvent ajustés manuellement par le personnel de l'hôtel. Quelles sont les conséquences et comment peut-on mesurer ces conséquences? doctorat défense le 12 novembre 2019.

Selon Ph.D. La candidate Larissa Koupriouchina, le domaine de la gestion des recettes hôtelières – «l'art et la science» de prévoir la demande tout en ajustant les prix et la disponibilité des stocks pour répondre à la demande, s'est développé rapidement au cours des dix dernières années. De nos jours, les systèmes automatisés prévoient la demande future et les responsables des recettes doivent décider s’ils acceptent ou non ces estimations. "Alors qu'un nombre croissant d'algorithmes sont actuellement utilisés pour soutenir les décisions humaines dans divers domaines, il est de plus en plus nécessaire de combiner la sortie informatique avec la connaissance et l'intuition humaines. Les humains peuvent-ils améliorer les décisions suggérées par ces algorithmes sophistiqués et gourmands en données? "

Le sujet de la recherche de Koupriouchina découle de sa passion pour la technologie. "Après avoir obtenu ma maîtrise, je me suis concentré sur tout projet lié à la technologie. J'ai trouvé un emploi dans l'enseignement supérieur en gestion hôtelière et j'ai commencé à chercher des sujets intéressants pour me remettre au défi. En suivant ce que les professionnels de la gestion du revenu discutaient en ligne et en analysant la littérature, ainsi que tout le contenu disponible des groupes de discussion spécialisés sur LinkedIn, j'ai découvert que la prévision était une question très discutée. "

Les algorithmes sont utilisés pour ce type de prévision. "Chaque jour, nous voyons des exemples d’algorithmes autour de nous, tels que des partenaires potentiels suggérés par un site de rencontre, et des voitures autonomes. Tous ces domaines traditionnellement humains ont été" envahis "par la puissance croissante des algorithmes informatiques. Des étiquettes de prix élevés, mais devrions-nous les suivre aveuglément? Comment savons-nous si elles ont raison? Et comment pouvons-nous évaluer l’influence de nos propres interventions? "

Réponses contradictoires

Koupriouchina a recherché des données de prévision d'hôtel anonymisées obtenues auprès de milliers d'hôtels dans le monde entier grâce à une collaboration avec un fournisseur mondial de système de gestion du revenu hôtelier (RMS) comptant plus de 10 000 clients dans 124 pays. "J'ai étudié des données de prévision détaillées et évalué si les interventions humaines amélioraient ces prévisions. Diverses techniques statistiques ont été utilisées pour analyser les données, notamment l'analyse de régression à plusieurs niveaux, également appelée modélisation linéaire hiérarchique, modélisation linéaire mixte et modélisation de courbe de croissance. "

Koupriouchina a tout d’abord examiné l’exactitude des mesures d’exactitude des prévisions. Avec 17 mesures différentes, elle a calculé la précision de plus de 2 000 prévisions automatisées, qui devaient être comparées aux ajustements discrétionnaires introduits par les responsables des recettes. "Différentes mesures d'erreur génèrent des réponses contradictoires et la précision des prévisions peut être mal évaluée et, par conséquent, peut compromettre la prise de décision dans d'autres domaines importants de la gestion hôtelière, tels que la tarification, le contrôle des stocks, la planification opérationnelle, la distribution et la stratégie. être utilisé pour sensibiliser davantage les responsables des recettes aux pièges et aux biais de chaque mesure de précision, afin qu'ils soient en mesure de sélectionner avec soin les mesures de précision de prévision applicables à leurs conditions. "

En outre, le chercheur a démontré que l’exactitude des prévisions s’améliore considérablement lorsque les horizons de prévision sont relativement restreints, que de fréquents ajustements manuels sont plus favorables à l’exactitude des prévisions pour les réservations de groupe que pour les réservations individuelles, et que les ajustements manuels effectués à effet favorable sur la précision que les ajustements précoces.

Recommandations

Étant donné l’importance des prévisions dans le cycle d’optimisation de la gestion des recettes des hôtels, une approche plus fructueuse consisterait peut-être à élargir l’ensemble des approches de mesures de précision précises avec un cadre plus structuré, complet et cohérent d’évaluation de la qualité des prévisions. L'un des éléments importants de ce cadre pourrait être l'élaboration et la mise en œuvre en collaboration d'un ensemble de procédures de contrôle de la qualité des prévisions automatisées ou semi-automatisées, y compris des mécanismes de retour d'information permettant aux utilisateurs de tirer des leçons de leurs décisions et actions passées. Pour que ces mécanismes de retour d'information aient un sens, des efforts supplémentaires seront nécessaires de la part des hôtels et de leurs responsables des recettes. Par exemple, il serait extrêmement utile que les responsables des recettes conservent un journal cohérent dans RMS des raisons des dépassements, en particulier des dépassements importants et fréquents, permettant d'évaluer systématiquement ces raisons et d'intégrer les résultats de cette analyse dans la boucle de rétroaction.

Les fournisseurs RMS, d’autre part, pourraient ajouter des procédures automatisées pour surveiller en permanence les ajustements de jugement introduits par les responsables des recettes, et analyser et faire rapport sur divers aspects importants tels que la taille, l’orientation, la fréquence, le calendrier, les segments auxquels ils s’appliquent, le type de gestion. remplacer, et ainsi de suite. Cette analyse pourrait inclure des mesures de l'efficacité de la substitution et de son impact sur les performances de prévision, classées par type de substitution et par raison. De plus, en exploitant le nombre considérable d'échanges avec des milliers d'hôtels opérant dans des conditions différentes, les fournisseurs de logiciels RMS pourraient en outre adapter leur logiciel à une meilleure compréhension du comportement des utilisateurs.

Les résultats de cette étude ont un certain nombre d'implications pour le monde universitaire, l'industrie hôtelière et les fournisseurs de logiciels RMS. Les résultats ont été publiés dans le Journal international de gestion hôtelière, Revue internationale de gestion de l'hôtellerie contemporaineet comme chapitre de livre dans le manuel Science du management en hôtellerie et tourisme: théorie, pratique et applications. Plusieurs auteurs universitaires ont déjà incorporé les recommandations dans leurs recherches. Afin d'attirer l'attention de l'industrie hôtelière et d'illustrer la nécessité d'intégrer ces résultats dans la pratique, les résultats intermédiaires ont été partagés lors de diverses sessions de formation, conférences et réunions d'associations Revenue Management aux Pays-Bas et à l'étranger (États-Unis, Royaume-Uni). , Allemagne, France, Croatie, Chine, Russie, etc.). En outre, un cours de formation en ligne pilote destiné aux directeurs d’hôtel a été créé et les résultats de la recherche seront incorporés au cours de gestion des revenus dispensé à Hotelschool The Hague, qui prépare les directeurs d’hôtel au secteur mondial de l’hôtellerie.


Une nouvelle méthode de classement pourrait aider les hôtels à maximiser leurs revenus


Plus d'information:
Mémoire: Interaction homme-machine entre les professionnels de la gestion des revenus et les systèmes d'aide à la prévision (NWO 023.002.090)

Fourni par
                                                                                                    Université de Leiden


Citation:
                                                 Prix ​​des chambres d'hôtel: travail humain ou jeu algorithmique? (5 novembre 2019)
                                                 récupéré le 5 novembre 2019
                                                 sur https://techxplore.com/news/2019-11-hotel-room-human-algorithmic-plaything.html

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