L'Application Hotel Ranque : Réservation Directe dans ChatGPT

Épisode 2 – Et si vos clients pouvaient réserver votre hôtel directement dans ChatGPT ?

La semaine dernière, j'ai montré qu'un hôtel peut se positionner dans ChatGPT en environ 48 heures.

Il s'agissait de la couche de recherche et de découverte :

À quelle vitesse un LLM peut-il comprendre un hôtel grâce à la recherche web, identifier ses services et déterminer quand le recommander ?

Cette semaine, je suis allé encore plus loin dans l'entonnoir de conversion :

Que se passe-t-il au niveau de la couche transactionnelle lorsque le client est prêt à réserver ?

J'ai donc connecté l'Hôtel Ranque à une application ChatGPT et j'ai essayé d'imaginer à quoi pourrait ressembler la réservation directe au sein même de l'assistant.

Avertissement :

Il n'existe aujourd'hui qu'une poignée d'applications disponibles dans ChatGPT en dehors de l'UE, mais d'autres arriveront prochainement. Ce prototype fonctionne en mode développeur :)
(Mais je peux vous partager le MCP si vous voulez !)

Pourtant, les contours de la réservation IA se dessinent déjà.

De la recherche IA à la réservation directe

J'imagine un visiteur qui tape :

• meilleur hôtel boutique avec café de spécialité près de Paris Bastille
• hôtels pour échecs yoga cyclisme à Paris près de Ledru-Rollin
• Montrez-moi les chambres et disponibilités de l'Hôtel Ranque à Paris

Ils peuvent être en phase de découverte ou rechercher une marque spécifique (pensez à la fidélisation).

Ils décrivent une combinaison d'intérêts, de localisation et d'ambiance.

Étape 1 – ChatGPT recommande l'Hôtel Ranque

ChatGPT peut faire ressortir l'Hôtel Ranque grâce à :

• L'adresse près de Ledru-Rollin et Bastille
• Le coin du café de spécialité
• Le bar d'échecs, le laboratoire de cyclisme et le studio de yoga
• Le fait qu'il s'agisse d'un petit hôtel-boutique trois étoiles
• Ou, tout simplement, le fait de le demander (profil client régulier)

L'assistant répond donc à la question avec une explication appropriée :

• Pourquoi cet hôtel est fait pour vous
• Comment se présente le quartier
• Ce qui différencie l'expérience d'une chaîne générique

Et il cite le site web de l'hôtel comme source.

Étape 2 – L'utilisateur demande à consulter les chambres et les disponibilités

L'utilisateur fait ensuite ce que la plupart des gens font naturellement :

Quel est le tarif pour deux nuits la semaine prochaine ?

Quels sont les différents types de chambres ?

À ce moment-là, un mini-moteur de réservation apparaît directement dans la conversation.

L'app ChatGPT pour l'Hôtel Ranque prend en charge la partie transactionnelle, tout en restant dans la conversation.

Étape 3 – L'application Hotel Ranque gère la réservation

Le flux est délibérément simple :

1. Choisissez votre chambre
   • Cosy / Confort / Supérieure / Familiale
   • Description de la chambre, superficie, équipements et tarif par nuit
2. Sélectionnez vos dates
   • Checkin et Checkout
   • Calcul automatique du prix total
3. Ajouter un nom et une adresse e-mail
   • Suffisant pour créer une réservation dans le PMS
4. Recevez un numéro de confirmation et un e-mail
   • Un écran de confirmation clair affichant les dates, la chambre et le montant total

(Je ne me suis pas concentré sur le paiement ici à des fins de démonstration, mais vous voyez l'idée)

Tout cela se fait sans quitter ChatGPT.

Aucun filtre.

Fini le chaos des multiples onglets (ou pas)

Fini de jongler entre trois OTAs et deux comparateurs pour trouver le meilleur prix.

Le meilleur prix est en direct !

Pourquoi c'est important pour les hôtels

Le principe est simple mais puissant :

Trouvez-moi un hôtel près de X avec Y et Z

→ Le LLM le trouve, l'explique et peut même le réserver pour vous.

Cela soulève de nouvelles questions et opportunités.

Comment les applications seront-elles mises en avant ?

Il existe un problème de mise en avant pour les applications elles-mêmes :

• Quelle application d'hôtel est affichée ou suggérée en premier ?
• Les applications seront-elles promues avec quelque chose qui ressemble à des Ads sponsorisées ? (probablement au début)
• Comment l'assistant arbitrera-t-il entre une application OTA générique et une application spécifique d'hôtel ou de chaîne hôtelière ?

Il y a manifestement un écosystème et une couche publicitaire qui attendent d'être développés ici.

Comment les hôtels peuvent-ils intégrer leur propre système de réservation ?

La deuxième question est d'ordre technique et stratégique :

• Un hôtel ou un groupe peut-il proposer sa propre application de réservation directement ?
• Devront-ils passer par des OTA ou des grands distributeurs tech ?
• Quel contrôle auront-ils sur les tarifs, les politiques et les ventes incitatives ?

Les premiers signes indiquent que plusieurs voies coexisteront :

• Les applications OTA telles que Booking et Expedia sont déjà opérationnelles en dehors de l'UE, initialement avec un système d'affiliation.
• Les fournisseurs de technologies hôtelières développent des solutions d'interconnexion, comme Connect AI de The Hotels Network / Lighthouse.
• Les grands groupes comme Accor expérimentent avec leurs propres assistants et outils.

Le fil conducteur est que la réservation devient une action que l'assistant peut effectuer, et non plus simplement un lien qu'il peut afficher.

Ce que les LLMs préfèrent aujourd'hui

Mes expériences jusqu'à présent suggèrent que lorsqu'une requête nécessite davantage de « réflexion » ou lorsque l'utilisateur demande explicitement la meilleure option ou le meilleur prix, les LLM ont tendance à privilégier les liens directs (voir ici) :

• Les sites web des hôtels affichent souvent des garanties du meilleur prix ou des avantages exclusifs
• Les données structurées et les FAQ fournissent au modèle des informations très claires
• Lorsqu'il existe une entité claire avec un site bien défini, cela devient une réponse naturelle

Dans le même temps, les OTA demeurent importantes :

• Ils fournissent une densité d'avis et de photos
• Ils permettent de lever toute ambiguïté sur les noms et emplacements des hôtels
• Ils fournissent aux modèles un contexte supplémentaire et une preuve sociale

Il ne s'agit pas tant de « direct versus OTA » que de « direct plus OTA, orchestrés par l'assistant ».

Trois priorités pour les hôtels

Si l'assistant devient la couche qui relie la découverte et la réservation, les hôtels doivent se préparer sur trois fronts.

1. Clarté de l'entité

Le modèle doit savoir exactement qui vous êtes.

• Profil d'entreprise Google avec des catégories précises, des photos et des attributs exacts
• Un site web qui indique clairement l'adresse, le quartier et la marque
• Données structurées : non seulement les coordonnées, mais aussi la superficie des chambres, les équipements, les capacités d'accueil et les expériences proposées

Être présent sur les plateformes OTA reste important, car les IA les utilisent comme sources.

Mais l'entité principale doit commencer par votre propre site web et votre fiche Google My Business. Ainsi que voter contenu OTA !

2. Contenu structuré pour la découverte

Vous ne pouvez pas compter sur l'assistant pour improviser votre positionnement.

• Créez des pages et des FAQ qui répondent explicitement à « hôtel près de X pour les voyageurs de type Y »
• Concrétisez votre proposition de valeur unique :
  • Par exemple, un bar à échecs, un atelier de cyclisme, du café de spécialité et du yoga dans un même espace sont des caractéristiques propres à l'Hôtel Ranque

Voici l'occasion de définir votre créneau et de donner au modèle quelque chose d'intéressant auquel se rattacher.

3. Réservation par assistant optimisée

La dernière étape consiste à permettre à l'assistant d'agir sur la recommandation.

• Un outil ou une application MCP pour votre hôtel qui peut :
  • Vérifier les disponibilités
  • Taux de retour et types de chambres
  • Acceptez les paiements via le protocole Commerce
  • Créer des réservations

Cela peut être câblé via :

• Les OTA, s'ils exposent les bonnes API
• Les grands fournisseurs qui s'interposent entre l'assistant et votre PMS
• Ou votre propre pile technologique, si vous disposez des compétences techniques nécessaires

Les flux de réservation sont en cours de développement par les entreprises de tech hôtelière, par les agences de voyage en ligne et par les grands groupes hôteliers.

La question n'est pas de savoir si les assistants effectueront des réservations, mais qui maîtrisera la relation client à cet instant précis.

Où cela pourrait-il nous mener ensuite ?

Je ne sais pas exactement comment tout cela va se dérouler.

Ce qui est clair, c'est que :

• La phase de découverte et la phase de transaction sont désormais profondément liées
• L'assistant est bien placé pour orchestrer les deux
• Les hôtels qui investissent rapidement dans la clarté, le contenu et la connectivité seront plus faciles à trouver et plus simples à réserver.

Hotelrank.ai effectue ces recherches quotidiennement :

• Comment les assistants découvrent un nouvel hôtel
• Comment ils en parlent
• Comment ils pourraient le réserver
• Et ce qui fait vraiment la différence dans la planification de voyage par IA

Video Loom : https://www.loom.com/share/73566b275c4540d0a3215fbd9daa9f6f