Chers WuBookers,

parmi les termes anglais qui font partie du monde du revenue management hôtelier figure le Same Time Last Year : une métrique qui compare les performances d’un établissement à celles de la même période de l’année précédente. Cette comparaison est essentielle pour déterminer si la stratégie commerciale fonctionne ou si des améliorations sont nécessaires. Voici comment elle fonctionne et à quoi elle sert.

Same Time Last Year : définition

Le « Same Time Last Year » (STLY) désigne la comparaison entre les réservations reçues jusqu’à une certaine date au cours de l’année en cours pour une date future donnée, et celles reçues au cours de la même période l’année précédente. En d’autres termes, il permet de comparer l’évolution des réservations d’une année sur l’autre pour une même période.

Par exemple, nous sommes le 4 mai 2026 et un hôtel souhaite comparer les réservations reçues pour juillet 2026 avec celles enregistrées à la même date en mai 2025 pour juillet 2025. Cette méthode permet d’exclure automatiquement toutes les ventes réalisées après le 4 mai 2025 qui pourraient « fausser » les données, puisqu’elles ne figurent pas encore dans les chiffres de 2026.

L’analyse STLY ne montre donc pas la valeur réelle de l’ensemble des ventes réalisées sur une période donnée, mais plutôt la tendance des réservations sur une période spécifique. Elle permet ainsi de vérifier, par rapport aux prévisions et aux performances passées, si l’on est sur la bonne trajectoire ou s’il est nécessaire d’ajuster son offre, par exemple en proposant des tarifs promotionnels susceptibles de stimuler les ventes.

Les approches DOW et SPIT

L’hôtelier peut également décider d’évaluer la tendance pour un jour spécifique de la semaine, plutôt que pour une date précise du calendrier, comme le premier lundi de mai, dont la date peut varier d’une année à l’autre (en 2026, il est tombé le 4 mai, contre le 5 mai en 2025). Cette approche, appelée DOW (Day of Week), est particulièrement utile pour les établissements dont le rythme des réservations varie entre les jours de semaine et les week-ends, notamment en raison de segments de clientèle différents, tels que les voyageurs d’affaires et les voyageurs de loisirs.

Une autre méthode d’analyse consiste à prendre en compte le délai par rapport à un événement, comme Pâques, le réveillon du Nouvel An, Noël, etc. La méthode SPIT (Same Period in Time) examine une période donnée avant l’événement, généralement 30, 60 ou 90 jours à l’avance, indépendamment de la date du calendrier ou du jour de la semaine auquel l’événement a lieu. Cela garantit une comparaison homogène et permet de réaliser des analyses objectives.

Différences entre STLY, pickup, booking pace et autres métriques

Comme nous l’avons mentionné, il existe de nombreux termes techniques qui désignent parfois des concepts très similaires. Il est donc facile de s’y perdre. Pour éviter toute confusion, clarifions quelques notions :

• OTB index (On The Books) : le terme « books » fait référence au registre des réservations. Cette métrique donne une photographie de ce qui est confirmé aujourd’hui pour des dates futures, c’est-à-dire du nombre de chambres déjà réservées pour une période donnée à la date du jour.

• pickup : il s’agit de la variation nette des réservations pour une date future sur une période définie (par exemple, les 7, 14 ou 30 derniers jours). Il répond à la question : « Combien de chambres ai-je en plus (ou en moins) par rapport à la dernière fois que j’ai vérifié ? » Il prend donc en compte les nouvelles réservations, les annulations, les modifications et les changements de réservation.

• Booking pace : il désigne la vitesse à laquelle les réservations sont enregistrées pour une date future, comparée à une référence historique (généralement, au même moment l’année précédente). La question sous-jacente est : « Est-ce que je vends plus vite ou plus lentement que prévu / par rapport au passé ? »

• booking window : il s’agit de l’intervalle de temps entre la date de réservation et le premier jour du séjour.

STLY et booking pace : est-ce la même chose ?

Pas exactement, mais les deux notions sont étroitement liées. Le booking pace est le concept général qui décrit le rythme auquel les réservations s’accumulent par rapport à une autre période. Le Same Time Last Year (STLY) est la méthode la plus courante — c’est-à-dire la référence spécifique — pour mesurer ce rythme, en prenant comme point de comparaison la même période de l’année précédente.

En pratique, lorsque vous dites « nous sommes au même niveau que l’année dernière », vous effectuez une comparaison STLY. Mais, comme nous l’avons vu, la comparaison ne se limite pas toujours au STLY. Vous pouvez, par exemple, comparer le rythme des ventes à une moyenne historique calculée sur plusieurs années ou à un événement dont la date varie, comme Pâques, qui tombe à une date différente chaque année, en utilisant alors la comparaison SPIT.

Regardons un exemple

Appliquons ce que nous venons de voir à une étude de cas concrète, qui nous permettra de mieux comprendre les différences entre les différents paramètres et leur importance.

Prenons un hôtel de 100 chambres et mettons-nous dans la peau de l’hôtelier qui, aujourd’hui, 15 août 2026, analyse la journée du samedi 13 février 2027 (une date future située à environ six mois).

L’OTB indique que 62 chambres ont été vendues pour le 13 février 2027. Il ne s’agit pas d’une évaluation qualitative (élevé ou faible), mais d’une donnée purement quantitative.

Pour mesurer le pickup, il pourrait, par exemple, examiner la semaine qui vient de s’écouler (le 8 août) : l’OTB pour le 13 février était alors de 55 chambres. Aujourd’hui, il s’élève à 62. Le pickup sur 7 jours est donc de 7 chambres (62 – 55). Ce chiffre indique que, durant la période considérée (la dernière semaine), un certain nombre de chambres supplémentaires ont été vendues — ou non — pour cette même date (dans notre cas, 7). Si, la semaine suivante, le pickup tombe à 2 chambres, cela signifie que la demande ralentit, même si l’OTB continue d’augmenter.

Passons maintenant au booking pace. À six mois de la date d’arrivée, un samedi de février enregistre habituellement en moyenne 50 chambres vendues, contre 62 aujourd’hui. Nous sommes donc 12 chambres au-dessus du rythme habituel (+24 %), et en avance sur l’année précédente. Cela suggère que l’hôtelier peut se permettre d’augmenter ses tarifs, puisque la demande arrive plus tôt que d’habitude.

Et enfin, le STLY. Notre hôtelier vérifie les chiffres. La question est la suivante : le 15 août 2025, combien de chambres avaient été vendues pour le 13 février 2026 (c’est-à-dire à la même date de l’année précédente et au même moment avant l’arrivée) ? Réponse, par exemple : 48 chambres. Le chiffre STLY nous indique qu’aujourd’hui, il en a 62, soit 14 chambres de plus (+29 %) par rapport exactement au même moment un an plus tôt.

Ce chiffre diffère du total final : si vous regardiez combien de chambres avaient été vendues au total au 13 février 2026 (disons 88, en incluant les réservations de dernière minute effectuées en janvier), la comparaison serait trompeuse car, aujourd’hui, à six mois de l’arrivée, il est évidemment normal que le chiffre soit inférieur à ce total final. Le STLY, en revanche, compare uniquement la partie des réservations reçues au même moment dans la fenêtre de réservation, ce qui rend la comparaison fiable et cohérente.

Pour résumer notre simulation :

• OTB (aujourd’hui) : 62/100 chambres. Le niveau actuel des réservations ;
• Pickup (7 jours) : +7 chambres, avec une accélération des réservations cette semaine ;
• Booking pace (par rapport à la moyenne historique) : +12 chambres (+24 %), en avance sur le rythme habituel ;
• STLY (par rapport au 15 août 2025) : +14 chambres (+29 %), soit une performance nettement supérieure à celle de l’année dernière pour la même fenêtre de réservation.

Concrètement, qu’est-ce que cela signifie ? Les quatre indicateurs vont dans la même direction : la demande est forte et en avance sur le calendrier prévu. Face à cette situation, l’hôtelier pourrait décider d’augmenter le tarif pour le 13 février, car le pickup récent comme les comparaisons historiques (booking pace et STLY) confirment que la demande ne nécessite pas d’être stimulée par des remises.

À l’inverse, si le pickup avait été plus faible (par exemple, seulement +1 chambre cette semaine) malgré un STLY positif, la situation aurait été moins claire. L’hôtelier aurait pu constater que, historiquement, la tendance est positive pour cette date, mais que la demande récente stagne et doit donc faire l’objet d’une surveillance étroite.

Comment calculer le STLY avec le PMS de WuBook

Pour obtenir la valeur du Same Time Last Year (STLY), il n’est pas nécessaire d’effectuer des calculs manuels complexes ni d’utiliser des systèmes conçus exclusivement pour le revenue management. Il suffit d’exploiter les données du PMS de WuBook, le logiciel de gestion des établissements, qui sont collectées et organisées dans une section dédiée. Dans la rubrique Statistiques, vous pouvez consulter tous les principaux indicateurs de performance (KPI), mis à jour en temps réel, et effectuer des recherches et des comparaisons personnalisées.

Par exemple, vous pouvez effectuer des recherches spécifiques pour certaines dates, périodes ou certains jours de la semaine d’une année sur l’autre, et comparer facilement les résultats afin de définir la meilleure stratégie tarifaire. De plus, grâce à la fonction « Comparer avec d’autres dates », le logiciel affiche automatiquement les données réelles et prévisionnelles en les comparant à des périodes prédéfinies (1, 3 ou 6 mois auparavant et jusqu’à 5 ans en arrière, ou 1 an à l’avance).

La lecture des données est également simple et pratique : outre la possibilité de les exporter au format tableur (CSV), vous pouvez les consulter directement à l’écran sous forme de graphiques en barres ou de diagrammes circulaires, pour obtenir une vue d’ensemble claire en un coup d’œil.

Tout cela, associé à un système complet, fiable et facile à utiliser, simplifie considérablement le travail des hôteliers et des professionnels du secteur. Les indicateurs de performance leur permettent de prendre des décisions stratégiques encore plus éclairées et ciblées, améliorant ainsi la rentabilité de l’établissement.