Pourquoi PriceLabs ne suggère pas toujours le meilleur prix

PriceLabs est l’un des outils de tarification les plus populaires utilisés par les hôtes Airbnb, les gestionnaires de locations saisonnières et les opérateurs de locations de courte durée.

Son objectif est simple :

Aider les hôtes à automatiser leurs décisions tarifaires et à s’adapter aux évolutions du marché.

Pour de nombreux utilisateurs, cela fonctionne très bien.

Cependant, après avoir analysé des discussions sur Facebook, Reddit et différents forums d’hôtes Airbnb, une préoccupation revient régulièrement :

Les hôtes ne comprennent pas toujours pourquoi PriceLabs recommande un prix précis.

Le problème de la « boîte noire »

Lorsque PriceLabs recommande un tarif par nuit, l’hôte voit le résultat final.

Ce qui manque souvent, c’est une explication claire de la manière dont ce prix a été calculé.

Par exemple :

• Quels concurrents ont influencé la recommandation ?

• Dans quelle mesure ces logements sont-ils comparables au mien ?

• Les événements locaux ont-ils été pris en compte ?

• Quel poids a été donné aux tendances d’occupation ?

• Le système cherche-t-il à maximiser les revenus ou le taux d’occupation ?

La recommandation peut être pertinente.

Mais de nombreux hôtes souhaitent comprendre le raisonnement avant de modifier leurs tarifs.

La connaissance locale peut surpasser les algorithmes

Les outils de tarification ont accès à une quantité considérable de données.

Cependant, les hôtes connaissent souvent des éléments qu’un algorithme ne peut pas facilement prendre en compte.

Par exemple :

• un festival à venir ;

• l’ouverture d’une nouvelle attraction touristique ;

• une rénovation récente du logement ;

• un changement dans la demande locale ;

• un concurrent temporairement indisponible.

Ces facteurs peuvent avoir un impact important sur la stratégie tarifaire.

C’est pourquoi de nombreux hôtes expérimentés utilisent les outils de tarification comme une aide à la décision plutôt que comme une vérité absolue.

Toutes les propriétés similaires ne sont pas de véritables concurrentes

Une autre critique fréquente concerne la sélection des logements comparables.

Deux propriétés peuvent sembler similaires sur le papier sans pour autant attirer les mêmes voyageurs.

Par exemple :

• un appartement haut de gamme comparé à un appartement standard ;

• une villa privée comparée à de petits appartements ;

• un logement avec des centaines d’avis comparé à une annonce récente sans historique.

Si les comparables sont mal choisis, le prix recommandé risque également d’être inadapté.

Cela est particulièrement important pour les biens uniques ou haut de gamme.

Plus d’occupation ne signifie pas toujours plus de revenus

De nombreux hôtes pensent qu’une augmentation du taux d’occupation entraîne automatiquement une hausse des revenus.

En réalité, la tarification est plus complexe.

Prenons deux scénarios :

• un logement facturé 100 € par nuit avec une très forte occupation ;

• le même logement facturé 130 € par nuit avec une occupation légèrement plus faible.

Dans le second cas, les revenus totaux peuvent être supérieurs malgré un nombre de réservations plus faible.

C’est pourquoi certains hôtes considèrent que les recommandations de prix peuvent parfois être trop prudentes.

Un prix plus bas augmente les chances d’obtenir une réservation, mais peut également réduire le potentiel de revenus.

Pourquoi de nombreux hôtes continuent à analyser leurs concurrents manuellement

Même les utilisateurs d’outils professionnels continuent souvent à surveiller leurs concurrents eux-mêmes.

Ils souhaitent comprendre :

• combien facturent les logements similaires ;

• comment évolue le marché local ;

• si leur propriété est au-dessus ou en dessous du marché ;

• comment leurs tarifs se comparent à ceux de concurrents similaires.

Une recommandation devient beaucoup plus crédible lorsqu’elle peut être vérifiée à l’aide de données réelles du marché.

Les hôtes ont besoin de contexte, pas seulement d’un chiffre

Le principal problème des systèmes automatisés de tarification n’est pas de savoir si le prix recommandé est trop élevé ou trop bas.

Le véritable problème est le manque de contexte.

Avant de modifier leurs tarifs, les hôtes souhaitent souvent répondre à des questions comme :

• Qui sont mes véritables concurrents ?

• Combien de logements comparables sont disponibles ?

• Mon prix est-il au-dessus ou en dessous du marché ?

• Comment évolue le marché dans ma zone ?

Sans ces informations, il est difficile de juger la pertinence d’une recommandation.

Une approche différente de l’analyse tarifaire

C’est l’une des raisons qui ont conduit à la création de Corate.

Au lieu de générer automatiquement des recommandations de prix, Corate met l’accent sur la transparence du marché.

Corate aide les hôtes à comprendre :

• quels logements sont réellement comparables ;

• quelles sont les références tarifaires du marché local ;

• comment évoluent les tendances de prix ;

• combien de dates sont au-dessus ou en dessous du marché.

L’objectif n’est pas de remplacer des outils comme PriceLabs.

L’objectif est de fournir aux hôtes les informations dont ils ont besoin pour prendre eux-mêmes de meilleures décisions tarifaires.

Conclusion

PriceLabs est un outil puissant qui a aidé de nombreux hôtes à améliorer leur stratégie tarifaire.

Cependant, aucun algorithme ne peut comprendre parfaitement chaque propriété et chaque marché local.

Les meilleures décisions tarifaires résultent généralement d’une combinaison de :

• logiciels de tarification ;

• analyse de la concurrence ;

• références du marché ;

• connaissance locale.

Les recommandations automatiques peuvent être très utiles.

Mais comprendre pourquoi un prix est recommandé est souvent aussi important que la recommandation elle-même.

Avant de modifier vos tarifs, assurez-vous de comprendre le marché qui se cache derrière ce chiffre.