Comment Lodgeur applique le Dynamic Pricing au quotidien sur des centaines d'appartements avec PriceLabs

Synthèse

Sébastien Long a fondé Lodgeur en 2019 afin de gérer des appartements meublés à Houston, au Texas, comptant jusqu'à 100 logements dans un même immeuble. Son activité se rapproche davantage d'un appart-hôtel que d'une entreprise de location classique, et prend tout en charge, du revenue management à l'entretien et l'agencement intérieur. Chaque immeuble combine différentes configurations, avec parfois jusqu'à neuf plans distincts entre studios, deux-pièces et trois-pièces, et chaque type d'hébergement nécessite sa propre logique de tarification.

Lodgeur utilise un système de revenue management depuis ses débuts et a adopté PriceLabs un an plus tard environ. La fonctionnalité Portfolio Occupancy-Based Adjustments permet désormais à chaque groupe de logements de s'adapter à sa propre occupation et à sa fenêtre de réservation. De plus, Sébastien a été l'un des premiers utilisateurs d'Athena, l'analyste de revenu par IA intégré à PriceLabs.

À propos de Lodgeur

Lodgeur a vu le jour en 2019 et collabore avec des propriétaires en leur offrant un service clé en main. Les propriétaires lui remettent les clés, et Lodgeur pilote le revenue management, le ménage ainsi que l'aménagement intérieur de chaque nouveau projet. Pendant la plus grande partie de son histoire, l'entreprise a opéré exclusivement à Houston, dans les secteurs de Midtown, du Texas Medical Center, d'Upper Kirby et de l'Energy Corridor.

Plus tôt cette année, elle a ouvert sa première adresse hors de Houston, à Denton, dans l'aire urbaine de Dallas-Fort Worth. Un salon d'accueil est d'ailleurs prévu dans l'un des immeubles afin d'offrir aux voyageurs une arrivée digne d'un hôtel, tout en leur permettant de prendre un café le matin.

« Nous exploitons plusieurs logements au sein des immeubles partenaires, parfois jusqu'à 100 appartements au même endroit. Notre modèle se rapproche donc beaucoup plus de celui d'un appart-hôtel. » – Sébastien Long

Les défis avant PriceLabs

Fixer les tarifs d'appartements meublés à l'échelle d'un immeuble entier impose des contraintes dignes de l'hôtellerie à une équipe réduite.

• 365 jours sur plusieurs micromarchés. Chaque adresse présente ses propres dynamiques de demande, qui évoluent au fil de l'année et selon chaque type d'hébergement.
• Plusieurs types d'hébergement dans un seul immeuble. Les studios, deux-pièces et trois-pièces suivent chacun leur propre stratégie. L'équipe devait donc les piloter par groupes, et non logement par logement. Le premier système de revenue management de Sébastien fonctionnait bien, mais il compliquait la gestion multi-unité.
• S'adapter à la demande. Les tarifs doivent augmenter quand la demande s'intensifie et baisser lorsqu'elle faiblit. Effectuer ces ajustements manuellement à l'échelle d'un immeuble entier exigeait un investissement démesuré.
• Tarifer selon l'immeuble, pas seulement selon le marché. Les seules tendances du marché ne permettent pas d'évaluer le rythme de réservation propre à un immeuble par rapport à ses propres performances.

« Chaque quartier où nous sommes implantés constitue un micromarché à part entière. La demande varie selon les périodes de l'année... Essayer d'analyser tout cela soi-même représenterait un travail titanesque. » – Sébastien Long

La solution PriceLabs

Sébastien a rapidement constaté que PriceLabs convenait parfaitement à la gestion multi-unité, et Lodgeur l'utilise depuis sa deuxième année d'activité.

Les fonctionnalités clés qui ont fait la différence :

• Portfolio Occupancy-Based Adjustments. Lodgeur regroupe ses logements en studios, deux-pièces et trois-pièces, car la demande au sein d'un même type est bien plus homogène qu'entre deux catégories différentes. Pour chaque groupe, une matrice détermine l'évolution des prix selon l'occupation et la fenêtre de réservation. Si un groupe se remplit tôt, les tarifs augmentent. Si son rythme est en retard, les prix s'ajustent pour stimuler les réservations.

« Ma fonctionnalité PriceLabs préférée reste Portfolio Occupancy-Based Adjustments, car elle ajuste les tarifs selon notre propre performance, et pas seulement selon le marché. Quand un groupe de logements se remplit tôt, les tarifs augmentent. Quand son rythme est en retard, ils s'ajustent. » – Sébastien Long

• Des tarifs actualisés sur 365 jours. PriceLabs calcule et met à jour les tarifs pour chaque date au sein de chaque micromarché. L'équipe n'a donc plus besoin de reconstituer manuellement ses calendriers.
• Une stratégie par groupe de logements. Les paramètres se configurent au niveau du groupe. Ainsi, un immeuble de 100 logements applique une poignée de stratégies bien définies, plutôt que 100 stratégies distinctes.

« Il y a 365 jours à tarifer, et chaque emplacement forme un micromarché distinct. PriceLabs garde tous ces tarifs à jour et anticipe souvent les fluctuations de la demande avant même que nous nous en rendions compte. » – Sébastien Long

Résultats

L'indicateur le plus éloquent pour Sébastien reste l'expansion de son portefeuille, une réussite qu'il attribue en partie au revenue management.

• Une croissance continue depuis 2019. Lodgeur enregistre un taux de croissance annuel composé de 50 % depuis son lancement. Alors que la pandémie de COVID avait réduit l'activité de 92 %, la ramenant à seulement trois logements dans un unique bâtiment, ce même immeuble en compte aujourd'hui 100. L'équipe est en bonne voie pour atteindre 1 000 logements sous gestion d'ici 2030.
• Les propriétaires restent et ajoutent des biens. Lodgeur n'a jamais perdu un seul propriétaire ni le moindre logement, et ses propriétaires partenaires continuent de lui en confier de nouveaux.
• Une tarification beaucoup moins manuelle. Les tarifs restent à jour sur 365 jours sans la moindre compilation manuelle. Cela libère un temps précieux au profit des voyageurs et des propriétaires.
• Des tarifs fixés en toute confiance. Savoir baisser ses tarifs au moment opportun, tout comme savoir les augmenter, aide Lodgeur à remporter des réservations tout en restant au juste prix du marché.

« Je n'imaginerais tout simplement pas gérer nos affaires sans PriceLabs. Il ne s'agit pas seulement de générer plus de revenus en augmentant les tarifs quand la demande est élevée. Il faut aussi savoir quand baisser ses tarifs pour capter des réservations. » – Sébastien Long

Perspectives d'avenir

Pour Sébastien, la frontière entre locations courte durée, appart-hôtels et hébergements pour séjours prolongés tend à s'effacer, tout comme les méthodes des équipes qui les gèrent. Pour Lodgeur, fixer la tarification par immeuble et par type d'hébergement devient d'autant plus crucial à mesure qu'elle s'étend sur de nouveaux marchés.

L'IA représente pour lui l'avancée la plus prometteuse, car le revenue management produit plus de données qu'une seule personne ne peut en analyser.

Il s'attend à ce que l'IA aide les gestionnaires à passer de la compilation de chiffres à la décision stratégique. Elle permettra d'intégrer des indicateurs précis par canal de distribution, tels que la conversion ou les commentaires, tout en rendant le revenue management accessible dès le départ. L'ambition finale reste de consacrer plus de temps aux clients et d'optimiser le rendement des propriétaires.

« Nous préférons consacrer notre temps à concevoir une expérience optimale pour nos clients et à offrir les meilleurs rendements possibles à nos propriétaires partenaires. » – Sébastien Long