Développement de solutions digitales
Dans le cadre de la transition numérique et de la digitalisation des process et des données des entreprises, IAS développe des solutions digitales pour gagner en productivité et en rentabilité.
ACQUISITION : DU SAVOIR-FAIRE EN MATIÈRE D’ACQUISITION À LA STRUCTURATION DES DONNÉES
IAS réalise dans le cadre d’un audit préalable à l’acquisition des données : l’analyse du process (qui fait quoi et comment en matière de production, gestion, rapport, maintenance, etc.), l’étude des moyens d’acquisition, l’inventaire des informations disponibles et la liste des attentes clients finales.
Une fois l’inventaire des données réalisé, en corrélation avec le process étudié, nous définissons :
- la typologie des données,
- les moyens d’acquisition (saisie, acquisition, calcul),
- la structure finale optimisée de la base de données.
Notre objectif : supprimer les doublons, les incohérences et permettre un gain de temps grâce à la mise à jour d’une information une seule fois et à un seul endroit.
Traitement/analyse : une interface connectée et ergonomique
Parce que l’expérience utilisateur est au centre de nos préoccupations, IAS conçoit des interfaces connectées et pensées selon : une mise en œuvre simplifiée, une exploitation ergonomique et intuitive, et une maintenance évolutive et accessible.
Notre objectif : développer des solutions qui s’adaptent aux besoins de chaque utilisateur de l’entreprise.
Optimisations/prédictions : le digital au service l’anticipation
Prévoir les défaillances, anticiper les évolutions tarifaires ou détecter un pic de consommation tel sont par exemple les enjeux de l’analyse prédictive.
La mémorisation, associée à l’étude de la récurrence, permet à IAS de développer des outils de prédiction appliqués à la maintenance, la gestion, et la production.
Notre objectif : optimiser les stratégies pour accompagner la prise de décision.
Référence majeure
La prédiction au service de l'industrie hôtelière
CONTEXTE
L’industrie hôtelière, dans sa grande majorité, ne se positionne sur une tarification en ne considérant au mieux qu'une infime partie des facteurs qui devraient être pris en compte dans l’élaboration du prix.
L’historique n’est généralement pas conservé, ne permettant pas l’exploitation et l’analyse en vue d’améliorer la stratégie.
PRÉSENTATION
Le Groupe Pricing Module s’appuie sur des procédures, des systèmes et algorithmes de calculs élaborés pour définir une tarification prédictive, dans un contexte de plus en plus concurrentiel.
L’analyse et l’interprétation de data en temps réel offrent aux groupes hôteliers plus d’agilité et de réactivité dans leur prise de décision stratégique et leur politique tarifaire.
