Comment l'algorithme de PriceLabs réagit-il lors de catastrophes naturelles ?

Les catastrophes naturelles (tels que les ouragans, tremblements de terre et inondations) peuvent avoir un impact important sur la demande de voyages dans les régions touchées. Si vous êtes un utilisateur de PriceLabs, vous vous demandez peut-être comment l'algorithme s'adapte à ces changements soudains et ce que vous pouvez faire pour vous assurer que vos prix restent compétitifs lors de tels événements. Vous trouverez ci-dessous une explication du fonctionnement du système et des conseils si vous utilisez l'ancien algorithme.

1. Ouragans et autres événements prévisibles : Comment l'algorithme réagit

Lorsque des catastrophes naturelles comme les ouragans sont prévues à l'avance, l'algorithme HLP (Hyper-Local Pulse) de PriceLabs identifie les premiers signaux d'alerte, tels qu'une réduction des réservations et une baisse de la demande sur le marché. Comme les ouragans sont souvent suivis et prévus bien avant qu'ils ne frappent, le système peut détecter cette évolution de la demande et la prendre en compte dans les ajustements de prix.

Par exemple, si l'on s'attend à ce qu'un ouragan touche la Floride, les voyageurs commencent à éviter les réservations dans le pays concerné. L'algorithme HLP identifie cette baisse de la demande et revoit à la baisse les prévisions de réservations dans cette région. Il réduit ensuite automatiquement les prix des annonces situées sur la trajectoire de l'ouragan pour refléter la baisse de la demande.

L'ancien algorithme PriceLabs peut ne pas gérer aussi facilement les périodes prolongées de faible demande. Le facteur de saisonnalité de l'ancienne version est calculé à l'avance et couvre un plus grand pays. Il ne s'adapte pas de manière aussi dynamique aux événements localisés tels que les ouragans, et peut donc avoir du mal à gérer les baisses de la demande à long terme causées par de telles calamités.

2. Tremblements de terre et catastrophes naturelles soudaines

Contrairement aux ouragans, qui sont prévisibles, les catastrophes naturelles soudaines comme les tremblements de terre ne fournissent pas de signaux d'alerte précoces. Dans ce cas, ni le HLP ni l'ancien algorithme ne réagissent immédiatement aux changements du marché.

Toutefois, au fur et à mesure que les annulations affluent et que les réservations diminuent, l'algorithme HLP commence à ajuster les prix en conséquence. Il s'appuie sur les données en temps réel et les signaux du marché pour baisser les prix lorsqu'il détecte une baisse de la demande due à la catastrophe. Au fil du temps, cela permet d'aligner les prix sur la nouvelle réalité du marché.

En revanche, l'algorithme plus ancien risque de ne pas s'adapter assez rapidement à ces chutes soudaines de la demande.

3. Si vous utilisez l'ancien algorithme : quelques conseils pour gérer les tarifs en cas de catastrophe

Si vous utilisez toujours l'ancien algorithme de PriceLabs, voici comment gérer efficacement les catastrophes naturelles :

1. Ajustez manuellement les prix : Étant donné que l'ancien algorithme divise les facteurs du marché en fonction de la saisonnalité (tendances plus longues) et de la demande (tendances plus courtes), il est moins réactif aux changements soudains. Lors d'une catastrophe naturelle, vous devrez ajuster manuellement vos prix en utilisant des exceptions en fonction de la date ou en appliquant un ajustement de saisonnalité non répété.
   
2. Surveillez les Données sur le quartier : Gardez un œil sur l'onglet Données sur le quartier pour voir le rythme des réservations futures par rapport aux années précédentes. Cela peut vous aider à estimer la durée pendant laquelle la demande du marché sera affectée. Si les réservations sont plus lentes pour les dates à venir, vous pouvez maintenir vos prix à un niveau plus bas pendant une période prolongée.
   
3. Ajustez le prix de base en fonction des dommages à long terme : Si la catastrophe provoque des dégâts à long terme, il peut être nécessaire de baisser votre prix de base jusqu'à ce que le marché commence à se rétablir.

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