a. 128 cells (100,0%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is ,04.
Source : l'auteur
Après croisement entre les variables taux d'occupation
moyen annuel et la capacité en chambre des hôtels
enquêtés, et à l'issue du test d'indépendance entre
ces deux variables, il ressort qu'il y a rejet de l'hypothèse
d'indépendance entre elles au seuil de 5% ; car la valeur de la P-Value
de 0,01 figurant sur le tableur est inférieure à 0,05. Autrement
dit, nous pouvons accepter qu'il existe un lien entre le taux d'occupation et
la capacité en chambre des hôtels, avec moins de 5% de risque de
nous tromper.
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et Distribution
Présenté et soutenu publiquement par Nasser
CHOUATCHA (Licencié en Commerce et Distribution, U.C.A.C.)
111
Gestion des capacités hôtelières au
Cameroun : approche par la théorie du « Revenue Management
»
Pour nous récapituler, au terme de cette section, les
résultats que nous avons présentés plus haut font
état de ce que, les hôtels enquêtés accusent des taux
d'occupation relativement bas, car 88,5% des hôtels enquêtés
ont réalisé un taux d'occupation moyen annuel inférieur
à 65%. Ce qui confirme l'existence et la pertinence de notre
problème de départ.
Comme principales raisons pour expliquer cette situation,
nous avons constaté que les hôtels tarifient les nuitées
principalement en fonction du coût de revient des chambres (40,4%) et en
fonction des tarifs pratiqués par les concurrents (26,9%), et que
seulement 13% des hôtels le font en fonction de la valeur perçue
par le client, tel que préconisé par la théorie du Revenue
Management. Nous avons aussi constaté que 3 hôtels sur 10
pratiquent la segmentation de sa clientèle, alors que la segmentation de
la clientèle au niveau des micromarchés est un principe essentiel
dans l'amélioration du niveau d'occupation des capacités. La
règle de service « premier arrivé premier servi » est
légion dans 85% des hôtels, alors qu'elle va à l'encontre
du Revenue Management, qui accorde la priorité au bon client. De
façon générale, 53,4% des hôtels prennent les
décisions commerciales et marketing sur la base de l'intuition ou de
l'observation, par opposition au Revenue Management qui recommande que ces
décisions soient basées sur des données réelles
issues de données statistiques. 88,5% des hôtels
enquêtés disposent de données sur les clients, mais 58,7%
de ces archives sont consignées sur du papier (registre de police),
répondant beaucoup plus à une contrainte administrative,
qu'à un besoin d'information marketing, ce qui entre également en
désaccord avec les principes du Revenue Management, qui serait
très difficile, voir impossible de mettre en oeuvre, s'il n'est pas
automatique. Dans 69% des hôtels enquêtés, les commerciaux
participent aux prises de décisions, tandis que dans 23% c'est le chef
qui prend les décisions et l'annonce. Les commerciaux prennent les
décisions en toute indépendance dans seulement 1 hôtel sur
10. Alors que le Revenue Management recommande qu'on mette à la
disposition des commerciaux toutes les informations dont ils ont besoin, de
sorte qu'ils puissent prendre les décisions en toute
indépendance. Ce constat est une suite logique de l'insuffisance que
nous avons observée au niveau de la base de données clients.
Nous avons par la suite testé le lien qui pourrait
exister entre chaque variable du Revenue Management et le taux d'occupation des
hôtels. Nous avons constaté que 5 de
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112
Gestion des capacités hôtelières au
Cameroun : approche par la théorie du « Revenue Management
»
nos hypothèses de recherche se vérifient si
nous acceptions un seuil d'erreur de 20%. Concrètement, il existe un
lien entre le taux d'occupation et le prix (au seuil de 5%), la segmentation de
la clientèle (au seuil de 5%), la règle de service
appliquée (au seuil de 17%), la base des prises de décision (au
seuil de 8%), le degré de décentralisation des décisions
commerciales et marketing (au seuil de 18%). Nous avons une hypothèse
qui n'a pas été confirmé. Il s'agit du lien entre le taux
d'occupation et le principal critère de tarification des nuitées
(car sa P-Value obtenue est de 0,27).
En ce qui concerne la modélisation Multinomial Logit
de notre théorie, nous avons dans un premier temps testé les
ratios de vraisemblance de toutes nos variables explicatives, et avons
constaté qu'il était très significatif au seuil de 5% (car
sa valeur est de 0,017 < 0,05), ce qui signifie qu'au moins une de nos
variables explicatives sélectionnées, est significative pour
expliquer les taux d'occupation moyens annuels. Ce test nous a aussi permis
d'identifier le ratio de vraisemblance de chacune de nos variables, ce qui nous
a permis de constater que au seuil de 10%, quatre variables nous permettent
d'expliquer les taux d'occupation moyens annuels : La pratique de la
segmentation, la règle de service, la base des prises de décision
et le degré de décentralisation des décisions (ces 4
variables ont des coefficients de significativité inférieurs
à 8%). Nous avons estimé les paramètres, pour ressortir
les éléments permettant d'écrire les équations du
modèle de Revenue Management au Cameroun suivant :
> Ln (tocc=2/tocc=1)= 21,1391 - 2,40875
segment_0 + 3,305 regle_service_1 - 2,02 base_prise_de_decision_1 - 18,7568
decentralisation_1 - 19,6563
decentralisation_2 [équation 1]
> Ln (tocc=3/tocc=1)= 21,8478 -
2,91075segment_0 - 0,38293 regle_service_1 - 2,09917base_prise_de_decision_1 -
37,9305decentralisation_1 -18,0968 decentralisation_ 2 [équation 2]
L'application de cette modélisation à une de
nos variables (par exemple : la pratique de la segmentation), nous a permis de
formuler l' Odds ratio suivant :
=0,0544
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Gestion des capacités hôtelières au
Cameroun : approche par la théorie du « Revenue Management
»
Pour ne plus faire dépendre les résultats du
choix de la référence, nous avons comparé
systématiquement les taux d'occupation deux a deux, en estimant le
modèle avec chaque référence possible, nous avons
construit un tableau récapitulant les estimations du modèle selon
les différentes modalités de référence possibles ;
ce qui nous a permis de lire les résultats suivants :
· Un hôtel qui n'a pas segmenté sa
clientèle aura plus probablement un taux d'occupation moyen annuel
compris entre 0% et 40%. Autrement, pour un hôtel qui pratique la
segmentation il est plus probable d'avoir un taux d'occupation supérieur
à 40% ;
· Un hôtel qui pratique la règle «
premier arrivé premier servi » a probablement un taux d'occupation
moyen annuel compris entre 40% et 65%. Autrement dit, un hôtel qui
accorde la « priorité au bon client » aurait très
probablement un taux d'occupation supérieur à 65% ou
inférieur à 40% ;
· Un hôtel qui prend ses décisions
commerciales et marketing sur la base des informations issues de l'intuition,
ou de l'observation aura plus probablement un taux d'occupation moyen annuel
compris entre 0% et 40%. Autrement, pour un hôtel qui prend ses
décisions sur la base de informations issues de données
statistiques, il est plus probable d'avoir un taux d'occupation
supérieur à 40%
· Un hôtel où toutes les décisions
sont prises exclusivement par le chef aura plus probablement un taux
d'occupation moyen annuel compris entre 0% et 40%. Autrement, pour un
hôtel qui pratique les équipes commerciales prennent les
décisions en toute indépendance, il est plus probable d'avoir un
taux d'occupation supérieur à 65%, étant donnée
qu'il est très probable que ceux des hôtels où les
commerciaux participent aux prises de décision ont un taux d'occupation
moyen annuel compris entre 40% et 65% ;
Pour pouvoir généraliser nos résultats
à l'ensemble des hôtels des villes de Douala et de Yaoundé,
ou à l'ensemble des hôtels du Cameroun, nous avons calculé
le pouvoir prédictif du modèle, et avons obtenu un pourcentage de
bon classement de 68,6%, ce qui veut dire qu'en prenant au hasard un
hôtel en dehors de notre échantillon, nous pourrions être
capables de prédire son taux d'occupation moyen annuel, sur la base de
notre modèle du Revenue Management avec 68,6% de certitude.
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