Dans la gestion des locations de courte durée (« Short-Term Rentals » ou STR), chaque décision a une incidence sur les résultats, depuis la stratégie de tarification jusqu’à la communication avec les propriétaires.
Mais les gestionnaires de propriétés négligent un facteur clé qui plombe trop souvent leurs résultats : les mauvaises données.
Lorsque vos décisions sont fondées sur des informations incomplètes, caduques ou inexactes, vous ne faites pas que deviner, vous laissez de l’argent sur la table. Les opportunités manquées de revenus, le temps perdu et les relations tendues avec les propriétaires ne sont que quelques-unes des conséquences.
La bonne nouvelle ? En vous attaquant à votre problème de données, non seulement vous stoppez l’hémorragie, mais vous augmentez vos revenus, vous accélérez les flux de travail et vous renforcez la confiance des propriétaires.
Examinons quatre cas concrets de gestionnaires STR qui illustrent comment de mauvaises données peuvent saboter les résultats et, à l’inverse, comment des données fiables permettent d’engranger des profits.
Feuilles de calcul et stress : heures perdues, revenus manqués
Avant : Un gestionnaire immobilier s’appuyait sur des feuilles de calcul pour suivre les prix, les remises et la disponibilité des concurrents. Ce processus manuel lui prenait des heures et l’obligeait à adopter des stratégies de remise générale qui ne reflétaient pas les conditions du marché.
En l’absence d’un système centralisé ou de données en temps réel, chaque décision de tarification relevait de l’approximation. Le résultat ? Des revenus manqués et une perte de confiance dans sa stratégie.
Après avoir rectifié les données : le passage à un outil de tarification dynamique alimenté par des données connectées en temps réel transforme le chaos en clarté. Au lieu de passer les annonces Airbnb au peigne fin et d’appliquer des remises uniformes, les gestionnaires peuvent personnaliser leurs stratégies en fonction de la demande réelle du marché.
Les bénéfices sont immédiats : des performances accrues, des flux de travail plus rapides et une confiance dans chaque prix.
2. Quand les propriétaires dictent leur stratégie sans données
Avant : en l’absence de données prévisionnelles, les gestionnaires de propriétés ont souvent du mal à répondre aux demandes des propriétaires — c’est exactement le problème auquel notre prochain gestionnaire de propriétés était confronté. Leurs propriétaires insistaient pour fixer des tarifs plus élevés, ils imposaient des règles strictes en matière de durée de séjour et donnaient la priorité aux mauvais équipements. En l’absence de données, le gestionnaire de propriétés avait du mal à défendre leurs recommandations.
Cette dynamique a conduit à une inadéquation des prix, à un gaspillage des dépenses de marketing et à des relations tendues avec les propriétaires qui ne se sentaient pas écoutés, voire lésés.
Après avoir rectifié les données : grâce à un système intégré de gestion des revenus, ce gestionnaire immobilier peut désormais mettre en place des tableaux de bord faciles à lire. Les propriétaires constatent que la tarification est basée sur la demande réelle des voyageurs, et non sur des suppositions. Les dépenses marketing sont liées à des données de recherche réelles, ce qui permet de rentabiliser chaque dollar.
Le résultat ? Jusqu’à +18 % d’augmentation des revenus et d’alignement entre les managers et les propriétaires.
3. Des données périmées = perte de revenus
Avant : le gestionnaire de propriétés suivant s’appuyait sur des outils de gestion des revenus qui utilisaient uniquement des données scrapées ou des modèles de tarification génériques. Cette approche ne tient pas compte des tendances hyperlocales et réagit souvent de manière excessive à des événements insignifiants, ce qui entraîne une baisse significative des revenus.
Comme les données scrapées ne tiennent pas compte de la demande réelle des voyageurs, ce gestionnaire s’est retrouvé avec des tarifs qui ne reflétaient pas la réalité. Le taux d’occupation a diminué, tout comme les bénéfices.
Après avoir rectifié les données : le gestionnaire a opté pour une autre solution de gestion des revenus qui intègre les données de recherche, les données de réservation connectées et les informations hyperlocales de manière à identifier les véritables moteurs de la demande.
En quelques mois, les revenus sont repartis à la hausse car les prix reflètent ce que les clients recherchent réellement, comme les équipements en vogue ou les événements à venir.
4. Enseigner de nouveaux tours aux vieux algorithmes
Avant : le gestionnaire suivant utilisait un outil de tarification qui s’appuyait sur des règles manuelles rigides, comme des séjours minimums fixes ou des restrictions de réservation générales. Ce responsable a passé des heures à accumuler des solutions de contournement manuelles pour remédier à ces limitations, mais la stratégie est restée ancrée dans des hypothèses plutôt que dans des données réelles.
Non seulement son système obsolète générait une surcharge travail, mais il ne tenait pas compte des signaux clés de la demande, ce qui réduisait les réservations et les bénéfices.
Après avoir rectifié les données : il a trouvé un système plus intelligent, capable de s’adapter automatiquement grâce à des séjours minimums flexibles, des recommandations d’experts et un retour d’information en temps réel sur le marché. En supprimant les règles obsolètes, les gestionnaires ont éliminé les solutions manuelles, réduit les attentes inadaptées et constaté une nette amélioration des performances.
Comment reconnaître et trouver de bonnes données ?
Toutes les données ne se valent pas. Les bonnes données sont claires, exploitables, précises, cohérentes et intégrées. Elles doivent :
- provenir directement de sources fiables telles que les systèmes PMS et les annonces d’OTA ;
- inclure les données de recherche et de réservation qui révèlent les tendances de la demande, et pas seulement les prix affichés ;
- être mises à jour en temps réel, et non des semaines plus tard ;
- travailler de manière transparente à travers des intégrations de manière à ce que les gestionnaires évitent de jongler avec des feuilles de calcul ou de faire des suppositions.
Les données scrapées (comme les prix affichés et les disponibilités tirées des OTA) peuvent aider à établir des comparaisons et à obtenir des informations, mais elles sont limitées : elles n’indiquent pas la demande réelle ou les tarifs réservés. Les données sources (réservations réelles, durées de séjour, fenêtres de réservation, taux d’occupation) sont beaucoup plus riches et essentielles pour les décisions en matière de prix et de revenus.
C’est pourquoi Beyond n’utilise les données scrapées que pour certains outils comme Custom Comp Sets et Market Insights. En revanche, la tarification dynamique est alimentée exclusivement par des données sources.
Le résultat ? Vous contrôlez vos fournisseurs. Demandez d’où viennent les données, à quelle fréquence elles sont mises à jour et si vous pouvez accéder aux données brutes. Si la réponse n’est pas claire et limpide, il est temps d’aller chercher ailleurs.
Conclusion : la rentabilité commence par des données fiables
De bonnes données sont à la base de décisions rentables. Grâce à des informations connectées, en temps réel et exploitables, les gestionnaires STR peuvent fixer des prix plus intelligents, vendre plus efficacement et s’aligner de manière transparente avec les propriétaires.
Si vous souhaitez vraiment protéger vos marges et développer votre portefeuille, plutôt que d’appliquer des remises ou de lancer une nouvelle campagne de marketing, commencez par réparer vos données. En effet, dans le domaine de la gestion locative à court terme, la perte de profit commence par de mauvaises données. A contrario, la rentabilité se nourrit de bonnes données.
Vous souhaitez résoudre votre problème de données ? Nous sommes là pour vous aider ! Contactez notre équipe dès aujourd’hui !
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