Cómo Viventra automatizó los precios de sus pisos turísticos en Sevilla

Durante 12 años, fijar los precios en Viventra significaba leer las noticias. Una final de la Copa del Rey, las fechas de la Feria, la Semana Santa, un concierto de Karol G: cualquiera de estos eventos podía cambiar lo que vale una noche en Sevilla. Si se te escapaba el titular, una noche que podía venderse por 500 euros se iba por 150.

Hoy, esta gestora sevillana de pisos turísticos fija el precio de cada noche del año de forma automática con PriceLabs. Jesús, responsable del área digital de Viventra, cuenta que el equipo ha recuperado su tiempo y que los precios ahora recogen una demanda que nadie en el equipo habría detectado. Como el día de San Patricio.

"Tenemos un montón de tiempo para dedicarlo a otra cosa que no sea estar atentos al precio que hay que poner cada día del año, no solo subirlo en Feria y Semana Santa."

Acerca de Viventra

Viventra es una pequeña gestora de viviendas turísticas en Sevilla. Gestiona 13 propiedades, una cifra que Jesús describe como "de momento", porque el negocio está creciendo rápido.

Durante 12 años, su compañera Ángeles llevó el negocio de forma manual. Hoy, Jesús se encarga del área digital. Los objetivos de la empresa son sencillos: que el propietario esté tranquilo, que saque el máximo rendimiento y mantener una relación cercana con cada uno. En marketing, el foco está en cerrar nuevos contratos y gestionar cada vez más viviendas.

El desafío: fijar precios según los titulares

Antes de PriceLabs, cada precio en Viventra se fijaba a mano. Acertar implicaba estar al tanto de cada evento que pudiera mover la demanda en Sevilla, tanto los previsibles como las sorpresas.

"Había que prestar muchísima atención, era un gasto mentalmente energético brutal porque había que estar atento a todas las noticias."

Algunos eventos estaban en el calendario cada año, como la Feria y la Semana Santa. Otros llegaban sin avisar, como un concierto de Karol G. Así que Ángeles estaba siempre pendiente de los titulares, las noticias y los foros de Facebook, intentando ir un paso por delante de la demanda.

Equivocarse tenía un coste real.

"Que no nos entrara una reserva, por poner un ejemplo, de 150 euros en una noche que se podría vender en 500."

Todo dependía de que alguien estuviera pendiente de todo, cada día del año.

Cómo utiliza Viventra PriceLabs

Precios automáticos para cada noche, no solo para las fechas clave

Lo que más utiliza Viventra de PriceLabs es su servicio principal: la automatización de precios dinámicos. En lugar de subir los precios a mano para la Feria y la Semana Santa, ahora cada noche del año tiene un precio ajustado a la demanda.

Eso incluye demanda que el equipo nunca habría pensado en buscar. Jesús se fijó en un miércoles cualquiera con la noche a 154 euros y la siguiente a 160, sin saber muy bien por qué.

"Cuando entras en PriceLabs y te pones encima del icono, resulta que es el día de San Patricio en Irlanda, una fiesta que nosotros a priori no habríamos tenido en cuenta."

Revenue Estimator Pro para captar propietarios

Hacer crecer la cartera significa convencer a los propietarios de que firmen. Jesús utiliza Revenue Estimator Pro de PriceLabs para presentar a cada propietario potencial un informe basado en 70, 80 o incluso 300 viviendas de su alrededor.

Cada informe muestra el ADR medio esperado para cada mes, la ventana de reserva de las reservas que recibirá la vivienda a lo largo del año y un listado de todas las viviendas que compiten con la suya.

"Obviamente ese toque de profesionalidad ayuda a cerrar una venta o cerrar un contrato."

Datos de reservas al instante con el conector MCP de PriceLabs

Jesús conectó PriceLabs a ChatGPT a través del conector MCP de PriceLabs. Ahora puede hacer preguntas sobre el negocio en lenguaje coloquial.

"Le podéis preguntar: ¿cómo fue enero? Nosotros empezamos a principios de 2026 y esa data la tiene... Los datos son tan importantes porque al final tienes algo contra lo que comparar y sabes cómo mejorar la rentabilidad de un propietario, que al final es el objetivo."

Lo que revelaron los datos

Al analizar sus datos de reservas, Viventra detectó un patrón en el peso que tienen las estancias muy cortas en su negocio.

Las reservas de una o dos noches suponían el 42 % del total de reservas. Pero medidas en noches ocupadas, bajaban hasta el 23,8 %.

"Más de 4 de cada 10 reservas y menos de una de cada 4 noches son de una o dos noches."

Esto cambia la rentabilidad de cada estancia. Cuando la limpieza va incluida en el contrato del propietario, cada estancia corta supone una limpieza completa para muy pocas noches.

"La limpieza, cuando va incluida dentro del contrato, va a ser mucho más beneficiosa con reservas de más larga estancia que con reservas de corta estancia."

Los resultados

• Precios en piloto automático: cada noche del año tiene su precio ajustado de forma automática, no solo la Feria y la Semana Santa
• Tiempo recuperado: el equipo ya no pasa los días revisando titulares y foros para fijar precios
• Demanda que nadie habría detectado: eventos como el día de San Patricio se reflejan en los precios sin que nadie tenga que buscarlos
• Una propuesta más sólida para los propietarios: los informes de Revenue Estimator Pro ofrecen datos de mercado sobre decenas o cientos de viviendas comparables
• Una visión más clara del negocio: las estancias cortas son el 42 % de las reservas, pero solo el 23,8 % de las noches

Consejos para otros gestores

Jesús reconoce que al principio en PriceLabs todo es nuevo. Su consejo es ir directo al apartado de comparativa y a las cifras que te dicen si una vivienda se va a llenar.

Empieza por la ventana de reserva

En el apartado de comparativa, revisa con cuánta antelación se reserva cada mes. Así sabrás cuándo tiene que estar lleno tu calendario, y cuándo preocuparte si no lo está.

"Si por ejemplo marzo se reserva con 45 días de antelación, ya sabéis que antes de febrero tenéis que tener las reservas hechas. Y si no, estáis por encima del mercado."

Conoce tu posición frente a tu competencia

PriceLabs muestra en qué percentil está tu precio dentro de tu compset, las viviendas con las que realmente compites: mismo tamaño, ubicación similar. Jesús lo describe como una curva muy representativa.

"Si estáis en un percentil bajo, se os va a llenar el piso y si estáis en un percentil alto, directamente no."

Aplica descuentos a las viviendas que no funcionan

Cuando una vivienda no está rindiendo, Jesús deja que el precio baje de forma automática, con lo que él llama el factor de recencia.

"El factor de recencia lo que hace es que va bajando el precio conforme el activo no está funcionando. Es decir, va haciendo un descuento por mal funcionamiento."

Llena los últimos huecos, no los encarezcas

Aquí Jesús va contra la intuición. Cuando una vivienda está casi llena, no sube el precio de las noches que quedan. Lo baja.

"Si de las 30 noches tenemos 27 ocupadas, esas noches no las pongo más caras porque el activo esté funcionando muy bien, sino que las pongo más baratas para llenar hasta el último hueco y sacarle algo más de rentabilidad al inmueble."

Conecta tus datos a la IA

La primera recomendación de Jesús para cualquier gestor: conectar PriceLabs a ChatGPT con el conector MCP.

"Lo primero que os recomendaría, ya que PriceLabs tiene el conector MCP para ChatGPT, es enlazarlo y así vais a tener una fuente de datos brutal."

De cara al futuro

Trece propiedades es donde está Viventra "de momento". Con los precios automatizados, la energía del equipo va a lo que hace crecer el negocio: captar nuevos propietarios con informes basados en datos, mantener una relación cercana con los propietarios actuales y usar sus propios datos de reservas para mejorar la rentabilidad de cada uno.

Tras 12 años fijando precios según los titulares, el trabajo ha cambiado. Viventra ya no tiene que mirar las noticias para saber cuánto vale una noche en Sevilla.