Prédire le retour potentiel des clients
dans les Hôtels
Le contexte
Un grand groupe d’hôtellerie souhaiterait utiliser des techniques d’Intelligence artificielle afin d’augmenter sa connaissance concernant le comportement de consommation de ses clients. Starclay était missionné pour trouver les outils adaptés permettant à notre client de mieux comprendre sa clientèle.
Les objectifs
L’objectif principal de cette mission réalisée par Straclay est de pouvoir prédire le retour potentiel des clients dans les hôtels dans les 18 mois suivant leur dernier séjour.
La solution Starclay
Pour mener à bien ce projet, nos Data Scientists ont réalisé :
- Un pipeline d’ingestion de données, codes sources Python sous Git, documentations sur les algorithmes de Machine Learning implémentés
- Identification de données exogènes pouvant impacter l’acte de réservation d’une chambre d’hotel
- Analyse, sélection et prétraitement des données
- Construction du modèle prédictif de Machine Learning déterminant le comportement de consommation des clients
Les feedback
Réussites
90% de bonnes prédictions, ce qui permet de mieux connaitre ses clients, d’ajuster au mieux les offres de fidélisation.
Objectifs futurs
Faire évoluer le système pour ajouter de nouvelles données qui affineront le modèle pour mieux pouvoir prédire les allées et venues des clients.