RateGain lance la plateforme revAI pour transformer les prévisions de la demande et l’optimisation des...3 min de lecture

DALLAS, 31 août 2021 /PRNewswire/ — RateGain Technologies a annoncé lors du Salon international de la location de voitures 2021 le lancement de revAI, la première plateforme de prévision de la demande et d’optimisation des prix alimentée par l’IA de bout en bout pour les locations de voitures, afin de rendre chaque prévision rentable.

L’été 2021 a été le témoin d’une flambée de la demande de location de voitures, alors que la plupart des voyageurs ont connu une pénurie d’offre, mettant en évidence le processus problématique de prévision de la demande avec précision et de gestion plus fine des parcs de véhicules. Cet écart entre l’offre et la demande limite les possibilités de maximisation des revenus pour les opérateurs de location de voitures.

revAI résout le problème des pertes de revenus en s’appuyant sur 25 indicateurs de la demande hyperlocale au niveau d’une ville pour aider les opérateurs de location de voitures à comprendre clairement le potentiel du marché et à ajuster leur stratégie afin d’atteindre leur potentiel de revenus maximum au cours d’une journée donnée. Cependant, contrairement à la plupart des solutions de prévision de la demande, revAI va un peu plus loin et combine un module d’optimisation des prix, qui permet aux gestionnaires de revenus de capturer la part de marché supplémentaire grâce à un moteur de recommandation de prix piloté par l’IA.

Alors que la plupart des solutions de prévision de la demande s’appuient sur l’historique des réservations, revAI est l’une des premières plateformes à exploiter des indicateurs de demande prospectifs qui sont plus fiables pour quantifier la demande à un niveau hyperlocal pour la ville. La prévision et la compréhension de la demande du marché peuvent également aider à identifier les dates qui nécessitent une attention particulière, en veillant à ce que les opérateurs de location de voitures ne perdent jamais une occasion de maximiser.

La plateforme favorise l’automatisation et la numérisation. Elle vise à aider les gestionnaires de revenus à éliminer les processus manuels tels que les feuilles de calcul complexes et les sources de données multiples. revAI fournit aux gestionnaires de revenus une plateforme unique pour comprendre la demande, déterminer leur stratégie de tarification et laisser le système exécuter cette stratégie de manière transparente pour garder une longueur d’avance et favoriser la récupération grâce à un apprentissage automatique sophistiqué et un cadre d’intelligence artificielle.

Harmeet Singh, PDG du groupe RateGain, a déclaré à propos de ce lancement : « La location de voitures est l’un des secteurs les plus durement touchés par la volatilité de la demande et dispose de très peu de bande passante ou de soutien technologique pour s’adapter. Avec revAI, nous nous engageons à changer cela. Notre solution va essentiellement combler le fossé entre les prévisions et la maximisation des revenus en veillant à ce que chaque location soit rentable, en réduisant le temps, les efforts et en améliorant les marges ».

revAI est intégré aux systèmes des principaux partenaires de l’industrie, ce qui permet aux opérateurs indépendants et aux franchisés de commencer à en tirer des avantages et d’apprendre comment votre équipe peut tirer parti et apporter une transformation alimentée par la technologie à votre gestion des revenus de location de voitures et à votre stratégie de tarification dans l’ère post-COVID. Réservez votre place pour une démonstration gratuite. Rendez-vous sur https://rev-ai.io

À propos de RateGain

RateGain est un fournisseur mondial de solutions SaaS pour l’industrie du voyage et de l’hôtellerie, offrant des solutions de voyage et d’hôtellerie qui génèrent de nouveaux revenus chaque jour. Nous sommes l’un des plus grands agrégateurs de points de données au monde pour le secteur de l’hôtellerie et du voyage (Source : Rapport Phocuswright). Pour plus d’informations, rendez-vous sur le site https://rategain.com