La mise en place d’une stratégie IA basée sur le long terme dans l'industrie hospitalité F&B : une route vers le succès.

Ian Purtell
July 4, 2024

En hôtellerie, adopter une stratégie visant à développer le “Premium” n'est pas simplement une tendance, mais un mouvement crucial vers une croissance durable des ventes et la personnalisation de l'expérience client . Cette stratégie repose sur la compréhension et la prise en compte des préférences diverses des consommateurs, en exploitant la puissance analytique de l'IA pour découvrir des opportunités cachées, et assurer une saine rentabilité. La majorité des profits en F&B viennent des boissons. En intégrant des produits nichés (long tail) répondant mieux aux besoins des clients, il est possible d’augmenter significativement les revenus tout en gardant l’opération la plus simple possible avec des technologies efficaces. Découvrons les trois phases cruciales de la mise en œuvre de cette stratégie et comment chacune contribue au succès de l’organisation sur une base durable. 

Phase 1: Analyse du projet et regroupement et structuration des données essentielles 

Identifier les enjeux organisationnels que l’on veut corriger avec l’IA et commencer tôt à colliger les données même si celles-ci ne sont pas parfaites sont les principaux piliers d’une démarche.  La première étape consiste à effectuer une analyse du projet et un regroupement des données pertinentes Cette première phase requiert un effort accru mais temporaire afin que les entreprises rassemblent et organisent l’ensemble des données. Pour les établissements F&B, cette étape pourrait impliquer, par exemple, de répertorier l’inventaire du menu, des boissons disponibles, des données de vente et même d’établir un profil client. Si cette étape peut sembler exhaustive, elle est pourtant essentielle puisque c’est la fondation qui permettra ensuite d’obtenir des données précises pour permettre une prise de décision judicieuse. Le seul but ici est de se lancer pour structurer les données de bases qui deviendront la base pour l'entraînement de l’IA dans les mois subséquents.   

Phase 2: Analyse des données et recommandations avec l’aide de l’IA

Qui n’a pas déjà vécu la déception de ne pas pouvoir acheter un produit  pour une soirée spéciale parce que, le serveur ne le trouvait pas ou pour toutes sortes de raisons toutes aussi bonnes. Avec des données structurées et organisées, l'IA entre en action pour analyser les informations et rendre disponible le bon produit à la bonne personne et ce au bon moment. À partir de ces analyses, elle peut identifier des tendances, anomalies et corrélations significatives. Par exemple, elle peut déterminer quels produits de niche sont les plus populaires parmi certains segments de clientèle. Ces insights permettent aux entreprises d'ajuster dynamiquement leur offre et leurs stratégies de prix, augmentant ainsi la pertinence de leurs offres et améliorant l'expérience globale du client.

De plus, les recommandations d'IA peuvent optimiser les opérations en suggérant les niveaux de stock en fonction des tendances saisonnières et en prévoyant les heures de pointe pour un ajustement efficace des effectifs. Ces recommandations stratégiques non seulement augmentent l'efficacité opérationnelle, mais enrichissent également l'expérience client, favorisant ainsi la fidélité à long terme.

Phase 3: Automatisation par l'IA 

La dernière phase représente l'automatisation des processus critiques, guidée par les recommandations précédentes de l'IA. En réduisant les tâches répétitives et manuelles telles que la gestion des stocks et le traitement des commandes, les entreprises peuvent libérer des ressources humaines pour se concentrer sur des initiatives stratégiques plus élevées. Cela inclut l'amélioration continue de l’offre, la personnalisation accrue de l'expérience client, ainsi que le développement de nouvelles sources de revenus.

En automatisant les opérations courantes, les établissements F&B peuvent affecter les ressources humaines à des initiatives plus stratégiques, telles que l'amélioration du menu, de l’expérience client et l'exploration de nouvelles sources de revenus. Ce changement stimule non seulement la productivité mais favorise également une culture d'innovation et de réactivité aux demandes du marché.

Adopter la Stratégie à Long Terme

Privilégier une approche AI à long terme ne signifie pas l’obtention de résultats immédiats; c'est un engagement envers des résultats permanents  à moyen et long terme. En investissant dans une analyse approfondie des données, des recommandations stratégiques d'IA, et dans l'automatisation, les entreprises F&B vont exploiter de nouvelles sources de revenus, améliorer l'efficacité opérationnelle et accroître la rentabilité. 

En conclusion, bien que l'adoption de la stratégie AI à long terme dans l’industrie F&B nécessite des efforts soutenus et des investissements initiaux, les récompenses en valent le coup. De l'amélioration de l’expérience client avec des offres  personnalisées à l'optimisation des opérations via les automatisations, chaque phase contribue à bâtir une fondation solide pour le succès futur. Les entreprises naviguent dans un paysage en constante évolution et l’intégration de l'IA comme allié stratégique assure plus d’agilité, d’innovation pour répondre aux attentes des clients et aux exigences de l'industrie.

En IA rien ne sert de courir il faut partir à point et accumuler les données en gardant en tête ses objectifs 

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