Gestion des capacités hôtelières au Cameroun. Approche par la théorie du « revenue management ».

CHAPITRE 4 : RESULTATS D'ENQUETE

AUPRES DES HOTELS DES VILLES DE

YAOUNDE ET DOUALA ET

RECOMMANDATIONS

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Après avoir exposé notre problème, revu la littérature, et présenté la méthodologie de vérification de nos hypothèses de recherche, le développement de ce chapitre est consacré d'une part à la présentation des résultats de la phase terrain que nous avons entreprise, et d'autre part à l'exposition des apports théoriques et pratiques de cette recherche sur la mise en place et la pratique du Revenue Management dans les entreprises de service au Cameroun.

Les résultats de l'étude concernent la présentation des différents tableaux et graphiques issus de l'analyse descriptive et de l'analyse explicative. Des commentaires seront faits quant à la signification des résultats et nous pourrons avoir des informations sur la confirmation ou l'infirmation de nos hypothèses de recherche. Les hypothèses qui seront éventuellement non validées seront discutées afin de comprendre les raisons de cette infirmation.

Une fois les résultats présentés et commentés, nous aborderons l'exposition des implications théoriques de la recherche et les apports pratiques que ce travail propose. En plus de l'apport théorique de la recherche, nous exposerons ses implications managériales sur les plans de la formulation du produit, de la tarification, de la communication, de la distribution et force de vente.

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SECTION 1 : LES RESULTATS DE L'ENQUETE SUR LA GESTION DES
CAPACITE HOTELIERES DANS LES VILLES DE DOUALA ET YAOUNDE

Dans cette section, nous commencerons par vous présenter la fiabilité des résultats présentés principalement sur la connaissance du système de gestion des capacités hôtelières au Cameroun, et par la suite, nous présenterons les résultats issus des différents tests de nos hypothèses de recherche.

1. LES RESULTATS DU TRI A PLAT

Dans cette partie, nous exposerons les différentes distributions de fréquences que nous avons obtenues (pour les variables qualitatives) et les caractéristiques de tendance centrale que nous avons obtenues (pour les variables quantitatives).

1.1. Statistiques descriptives

1.1.1. Taux d'occupation moyen annuel

Avant de continuer, il convient de vérifier la confirmation de notre problème de recherche, la raison d'être de ce travail.

Tableau 21 : Répartition des hôtels suivant les taux d'occupation

	Fréquence	Pour cent		Pourcentage cumulé	Valide 0%- 40%
18	34,6	34,6		40% - 65%
28	53,8	88,5		65% - 75%
4	7,7	96,2		75% - 100%
2	3,8	100,0		Total
52	100,0

Source : L'auteur

D'après FABRE (1981) l'on admet généralement qu'un taux d'occupation doit être situé entre 65% et 75% pour que l'hôtel soit rentable. Nous observons sur le tableau ci-dessus que 88,5% des hôtels enquêtés ont des taux d'occupation moyens annuels inférieurs à 65%, et que seulement 3,8% des hôtels parviennent avoir un taux d'occupation moyen annuel situé entre 75% et 100% ; ce résultat confirme à suffisance l'existence d'un problème d'occupation des chambres et donc de rentabilité des hôtels de la ville de Douala et de Yaoundé. Le graphique suivant pourrait mieux l'illustrer.

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Figure 2 : Taux d'occupation moyen annuel des hôtels de la ville de Douala et Yaoundé

Source : l'auteur

Nous observons bien que 80,5% des hôtels interrogés ont des taux d'occupation moyens annuels inférieurs 65%.

1.1.2. Capacité des Hôtels enquêtés

Tableau 22 : statistiques descriptives des capacités et tarifs hôteliers

	N	Minimum	Maximum	Moyenne		Ecart type	Capacite_chambres
52	10,00	238,00	46,0192	46,41733		Capacite_Lits
52	10,00	246,00	49,5769	50,72662		Tarif_moyem_chambre_simple
52	5000,00	136000,00	22427,4038	21664,40859

Source : L'auteur

Nous observons sur les 52 hôtels enquêtés que la moyenne des capacités en chambres est 46, avec un minimum de 10 et un maximum de 238 ; Tandis que la tarification des nuitées dans une chambre simple (chambre standard) va de 5.000 FCFA à 136.000 FCFA, suivant le nombre d'étoile, et la localisation de l'hôtel avec une moyenne de 22.427 FCFA la nuitée pour ce type de chambre.

Tableau 23 : Répartition des hôtels suivant le nombre d'étoile

	Fréquence	Pour cent		Pourcentage cumulé	Valide 1 étoile
16	30,8	30,8		2 étoiles
14	26,9	57,7		3 étoiles
9	17,3	75,0		4 étoiles
4	7,7	82,7		non classé
9	17,3	100,0		Total
52	100,0

Source : L'auteur

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Nous observons dans le tableau précédent que 30 % des hôtels enquêtés sont classés 1 étoile, tandis que 26,9% de ces hôtels sont classés 2 étoiles. Il est aussi important de noter que la distribution des fréquences décroit au fur et à mesure que le nombre d'étoile augmente. Les hôtels non classés constituent 17,3% de notre échantillon, et représentent en effet les nouveaux hôtels qui ont introduit leur dossier de demande de classement auprès du Ministère du Tourisme, qui attendent le passage de la commission de classement , mais aussi les hôtels qui soit ont été rétrogradés (perte de l'étoile) ou qui n'ont jamais bénéficié d'un quelconque classement faute du non respect de la norme de classement des établissements d'hébergement touristiques (présence d'un restaurant, ascenseur, piscine, parking...

1.1.3. Principal critère de tarification

Tableau 24 : Répartition des hôtels par principal critère de tarification

	Fréquence		Pour cent	Valide Coût de revient des chambres
21	40,4		Valeur perçue par le client
7	13,5		Respect de la réglementation
10	19,2		tarifs des concurrents
14	26,9		Total
52	100,0

Source : L'auteur

Nous observons du tableau précédent que le coût de revient des chambre apparait comme étant le principal critère de tarification des nuitées dans 40,4% des hôtels ; par contre, la tarification basée sur la valeur perçue par les clients (fortement recommandée par la théorie du Revenue Management) vient en dernière position des principaux critères de tarification, avec une fréquence de 13,7%. Ceci est une des raisons qui pourraient expliquer la médiocrité des taux d'occupation que nous avons observés plus haut. Il est aussi important de relever que les hôtels, face à une concurrence de plus en plus accentuée, ont tendance à aligner leurs tarifs à ceux pratiqués par leurs concurrents, Ce qui pourrait expliquer le fait que 26,9% des hôtels utilisent principalement ce dernier critère pour fixer leurs tarifs.

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1.1.4. Segmentation de la clientèle

Figure 3 : Segmentation de la clientèle

Source : l'auteur

Il ressort du graphique ci-dessus que 69,2% des hôtels interrogés ne pratiquent pas la segmentation de leur clientèle, la même offre de service est offerte à tous types de clients. Ici encore nous décelons une autre disparité par rapport à la pratique du Revenue Management qui est essentiellement basée sur la segmentation de la clientèle au niveau des micromarchés (les besoins des consommateurs étant en perpétuel évolution). Ce constat pourrait aussi être une des raisons pour lesquels les taux d'occupations réalisés ne sont pas optimaux.

Toutefois, lorsqu'on fait cette analyse au niveau des villes, on constate que plus de 96% des hôtels de Yaoundé ne pratique pas la segmentation de la clientèle, alors que 3 hôtels sur 5 la font dans la ville de Douala.

Tableau 25 : Tableau croisé de la variable ville et la variable pratique de la segmentation

la clientèle

	A_segmente_sa_clientele			Total
	Oui
10 26	15 1		25 27	Total
36	16		52

Source : l'auteur

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1.1.5. Règle de service

Figure 4 : Répartition des hôtels par règle de service

Source : l'auteur

Nous constatons que 84,6% des hôtels enquêtés pratiquent la règle de service « premier arrivé, premier servi » tandis que seulement 15,4% pratiquent la règle « Priorité au bon client ».

Cette situation entre en désaccord avec la pratique du Revenue Management, qui préconise aux entreprises de service, de réserver leurs produits à leurs meilleurs clients. Ceci nous laisse davantage soupçonner l'existence d'un lien entre le taux d'occupation et la règle de service mise en place par l'hôtel.

1.1.6. Prise de décision commerciales et marketing

Tableau 26 : Base des prises de décision commerciales et marketing

	Fréquence		Pour cent	Valide Intuitions ou observations
28	53,8		données statistiques
23	44,2		Total
51	98,1

Source : l'auteur

Nous observons du tableau précédent que 53,8% des hôtels interrogés prennent les décisions commerciales et marketing sur la base des hypothèses issues de l'intuition ou de l'observation, alors que 45,1% de ces hôtels prennent les décisions commerciales et marketing sur la base des connaissances issues des données statistiques. Une fois de plus, nous faisons face à la dominance d'une pratique paradoxale aux principes du

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Revenue Management, ce qui, à notre avis permettrait aussi de justifier en partie les mauvais taux d'occupations des capacités hôtelières constatés ci-dessus.

Nous avons aussi constaté que 88,5% des hôtels enquêtés disposent d'une base de données de leurs clients tel que témoigne le graphique ci-dessous; ce qui est à priori une bonne tendance car ils ne sauraient prendre de décisions sur la base des connaissances issues de données statistiques s'ils ne disposent pas d'une base de données retraçant l'historique de la relation avec chacun de leurs clients ainsi que certaines données de leur identification.

Figure 5 : Répartition des hôtels selon la disponibilité d'une base de données clients

Source : l'auteur

Lorsque nous nous restreignons aux hôtels qui disposent d'une base de données de leurs clients, nous constatons que pour près de 6 sur 10 d'entre eux, les données sont conservées sur des archives en papier, tandis pour le reste (soit 41%) utilisent l'outil informatique : 19,5% utilisent des logiciels spécialisés dans le domaine de l'hôtellerie, à l'exemple de REV PLAN, REFLEX, TOP SYSTEM, CADEX, ORCHESTRA, BILPRO, FIDELIS, HERMES HOTEL...

Ce constat relativise donc l'interprétation de la fréquence que nous avons obtenue plus haut en ce qui concerne la possession d'une base de données clients. Ceci pourrait se justifier par le fait que la Délégation Générale de la Sûreté Nationale (DGSN) impose aux hôtels de tenir un registre recensant tous les clients qui séjournent dans l'hôtel ; lequel registre est à fréquence hebdomadaire, contrôlé et visé par un agent de police. Ces archives papiers des clients répondent plus à une contrainte administrative, qu'à un besoin d'information Marketing.

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Tableau 27 : Répartition des hôtels selon le mode d'archivage de la base de données des clients

	Fréquence		Pourcentage	Archivage Archives sur papier
27	58,7		Fichier Excel ou Access
6	13,0		Logiciel de CRM
4	8,7		logiciel de Yield Management
3	6,5		Autre
6	13,0		Total
46	100,0

Source : l'auteur

1.1.7. Degré de décentralisation des décisions Commerciales et Marketing

L'un des principes du Revenue Management est basé sur le fait que plus les équipes sur le terrain auront en temps réel des informations qui leur permettent de décider en toute autonomie, davantage ils seront proactifs et saisiront les opportunités de développement du chiffre d'affaire. Ramené à notre étude, nous constatons dans le tableau suivant que dans 7 hôtels sur 10 enquêtés, les commerciaux participent aux prises de décision, tandis que dans 23,1% des hôtels, les chefs prennent les décisions et l'annoncent. Mais les hôtels où les commerciaux prennent les décisions en toute indépendance ne représentent que 7,7%. Ce résultat prouve aussi à suffisance que l'appropriation de ce principe du Revenue Management est très faible et ne contribue donc pas à l'accroissement des taux d'occupations globaux.

Figure 6 : Répartition des hôtels selon le degré de décentralisation des décisions Commerciales et marketing

Source : l'auteur

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