Un outil de pricing qui s'auto-alimente pour louer plus rentable
Comment on a transformé l'intuition « au pif » d'un particulier en LMNP (plusieurs T1 à Dijon, distribués sur Airbnb, Booking, Agoda et en direct via Smoobu) en un tableau de bord qui calcule, mois après mois, le bon prix à facturer sur chaque plateforme - automatiquement, à partir de ses propres données.
- Client
- Particulier · LMNP
- Secteur
- Location courte durée
- Stack
- Next.js · Prisma · PostgreSQL
- Intégration
- Smoobu API + Webhook
Beaucoup de données, aucune décision data-driven
Un particulier qui exploite plusieurs T1 en LMNP à Dijon, distribués sur Airbnb (commission 15,5 % + 20 % de TVA = 18,6 % effectif), Booking (≈15 %), Agoda et en direct. Toutes les réservations remontent dans Smoobu, son channel manager.
Le problème : malgré un volume conséquent (réservations, commissions, taxes, frais de ménage…), les décisions de prix se prenaient à l'instinct.
- Vrai cashflow par appartement par mois (charges fixes vs revenus nets)
- Prix plancher par plateforme (commission, TVA, taxe collectée)
- Saisonnalité propre au marché de Dijon (≠ Paris, ≠ Côte d'Azur)
- Le moment où l'on perd de l'argent sur une nuit louée
Une app web connectée en permanence à Smoobu
Plutôt qu'un tableur que personne ne tient à jour, un outil qui transforme les données brutes en décisions concrètes - sans intervention.
- Étape 01Sync auto SmoobuWebhook temps réel + cron nocturne. Zéro saisie manuelle.
- Étape 02EnrichissementFrais plateforme, taxe de séjour, ménage et linge récupérés via API.
- Étape 03Calculs métierCashflow, prix plancher par plateforme, base implicite, tertiles saisonniers.
- Étape 04DécisionsRecommandations de prix prêtes à recopier dans Smoobu.
Un plancher par plateforme qui intègre commission ET taxe de séjour
Beaucoup d'outils donnent un prix « moyen ». Ici on calcule, pour chaque plateforme, le prix BRUT minimum à afficher pour qu'après prélèvement de la commission ET reversement de la taxe de séjour à la mairie, il reste de quoi couvrir charges + ménage.
Le taux de commission est calculé sur les vraies données (Σ frais plateforme ÷ Σ revenu brut sur l'année) - pas sur un taux théorique codé en dur. TVA, frais cachés, conditions négociées : tout est inclus automatiquement.
La saisonnalité est détectée, pas devinée
Première version : multiplicateurs arbitraires (×0,85 basse, ×1,30 haute) → 110 €/nuit recommandé pour un T1 à Dijon. Inadapté. Refonte avec auto-détection : les 12 mois sont classés par base price implicite et découpés en tertiles.
Mars / avril / octobre / novembre tombent mécaniquement dans le milieu - pas par hardcoding, mais parce que c'est ce que disent les données du loueur.
Tout est calé sur la base implicite, pas sur le brut
Le prix moyen brut remonté par les plateformes inclut leur commission. S'en servir directement comme référence surévalue les recommandations. On reverse la commission pour obtenir le vrai « prix de chambre » que l'hôte a effectivement encaissé.
Un SaaS générique vise le plus grand commun dénominateur. Pas un loueur en particulier.
| Besoin | SaaS générique | Notre outil sur-mesure |
|---|---|---|
| Charges fixes du loueur (crédit, copro, EDF…) | Inconnues du SaaS | Saisies une fois, prises en compte partout |
| Frais ménage / linge réels par appart | Pas modélisés | Configurables par appart, dates de validité |
| Commission TVA incluse par plateforme | Approximation | Calcul à partir des données réelles |
| Saisonnalité du marché local | Modèles génériques | Auto-détection sur l'historique du loueur |
| Adaptation à son flux Smoobu | À refaire pour chaque outil tiers | Sync directe, format prêt à l'emploi |
« Un outil métier qui demande une saisie manuelle ne sera pas tenu à jour »
S'il ne s'auto-alimente pas, il est mort dans les six mois. Sur ce projet, ça veut dire :
Hébergé sur Vercel, déploiement automatique à chaque commit, base Postgres managée. Le tout pour moins d'1 € / mois d'hébergement par utilisateur sous le seuil gratuit.
Tu as une activité avec des données qui dorment ?
Channel manager, CRM, PMS, Stripe, API métier… Si tes outils génèrent des données utiles que personne n'exploite, on construit un outil sur-mesure qui les transforme en décisions. En quelques semaines, calé sur ton vrai métier.
Vous gérez des locations meublées ou un patrimoine LMNP ?
Cep'IA, agence IA à Dijon, automatise tous les workflows immobilier.