{"id":29710,"date":"2024-04-22T07:25:45","date_gmt":"2024-04-22T07:25:45","guid":{"rendered":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/?p=29710"},"modified":"2024-08-06T07:37:57","modified_gmt":"2024-08-06T07:37:57","slug":"secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/","title":{"rendered":"Descripci\u00f3n general del algoritmo de Dynamic Pricing de Pricelabs (1\u00aa parte)"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Tabla de contenido<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#desbloqueo-1-coleccion-de-datos\" data-wpel-link=\"internal\">Desbloqueo 1: Colecci\u00f3n de Datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#desbloqueo-2-set-competitivo-hiperlocal\" data-wpel-link=\"internal\">Desbloqueo 2: Set Competitivo Hiperlocal<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#desbloqueo-3-pronostico-de-la-demanda\" data-wpel-link=\"internal\">Desbloqueo 3: Pron\u00f3stico de la Demanda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#desbloqueo-4-elasticidad-de-la-demanda\" data-wpel-link=\"internal\">Desbloqueo 4: Elasticidad de la Demanda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#desbloquear-5-maximizacion-de-ingresos\" data-wpel-link=\"internal\">Desbloquear 5: Maximizaci\u00f3n de Ingresos<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p><em>Descubre los secretos vanguardista del <em>algoritmo de Dynamic Pricing<\/em> de Pricelabs. Sum\u00e9rgete: \u00a1te espera una aventura t\u00e9cnica!<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>El documento a continuaci\u00f3n puede ser un poco t\u00e9cnico, pero te ayudar\u00e1 a comprender la &#8220;caja negra&#8221; de donden vienen nuestras recomendaciones sobre <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/dynamic-pricing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-wpel-link=\"internal\">Dynamic Pricing<\/a>. No es necesario que leas esto para entender c\u00f3mo se utiliza PriceLabs, pero si te quieres aprender sobre los algoritmos&#8230; \u00a1ponte las pilas!  <\/p>\n\n\n\n<p>Para ayudarte aprender a usar este producto, tenemos de <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/training\/\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">capacitaciones diarias en vivo<\/a>, v\u00eddeos en <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCMz3tKugGoYeZbTAhk8JMrg\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">YouTube<\/a> y una <a href=\"https:\/\/help.pricelabs.co\/portal\/en\/kb\/pricelabs\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">base de conocimientos detallada<\/a> que te ayudar\u00e1 a utilizar Pricelabs. Pero si quieres ponerte t\u00e9cnico y sumergirte en el mundo de las matem\u00e1ticas para entender c\u00f3mo se calculan las recomendaciones, esta lectura ser\u00e1 perfecta para t\u00ed.<br><br>Advertencia: Es una lectura t\u00e9cnica con algo de ingenier\u00eda y conceptos matem\u00e1ticos y gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-desbloqueo-1-colecci-n-de-datos\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"desbloqueo-1-coleccion-de-datos\"><\/span><strong>Desbloqueo 1: Colecci\u00f3n de Datos<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Los datos: \u00a1El nuevo petr\u00f3leo!<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Obtenemos informaci\u00f3n sobre tu propiedad del sistema de gesti\u00f3n de propiedades o de Airbnb \/ Vrbo si los integra directamente. Estos datos nos ayudan a saber d\u00f3nde se encuentra tu listado, los detalles relacionados con el listado (por ejemplo, el n\u00famero de habitaciones, cu\u00e1ntas personas se hospedan), tus precios futuros, tu historial de reservas y tu disponibilidad.<\/p>\n\n\n\n<p>La base de PriceLabs es el uso los datos de mercado para fijar precios de tus propiedades . Exploramos varios portales de reservas y fuentes de datos directos para construir una comprensi\u00f3n unificada de lo que ocurre en todo el mundo.  <\/p>\n\n\n\n<p>Actualmente, escaneamos m\u00e1s de 10 millones de unidades individuales de Airbnb, VRBO y Booking.com. Adem\u00e1s, obtenemos datos directos de <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pricelabs-x-key-data-partnership\/\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">Key Data<\/a> para conocer las pautas reales de reserva.  <\/p>\n\n\n\n<p>Es probable que hayas o\u00eddo que los datos desechados (scrapped data) no son buenos. Esto se dice principalmente porque estos datos pueden tener bloqueos de propietarios, por lo que no se sabe si se trata de una reserva o de un bloqueo. Aplicamos t\u00e9cnicas l\u00f3gicas de eliminaci\u00f3n de bloqueos para determinar si es una reserva o un bloqueo. Algunos ejemplos son las prohibiciones en todo el mercado: reservas largas con la misma fecha de inicio y fin en todos los listados, patrones repetidos a nivel de listado, anomal\u00edas en los precios, etc.  <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-desbloqueo-2-set-competitivo-hiperlocal\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"desbloqueo-2-set-competitivo-hiperlocal\"><\/span><strong>Desbloqueo 2: Set Competitivo Hiperlocal <\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Buscar en el barrio: El diablo est\u00e1 en los detalles<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Hemos comprobado que incluso los listados de una misma ciudad pueden tener tendencias de mercado muy diferentes en funci\u00f3n de su ubicaci\u00f3n, lo que se traduce en una temporada, patrones de d\u00eda de la semana y en eventos completamente distintos. Por esto, fijamos nuestros precios basados en datos hiperlocales que nos permiten captar tendencias potencialmente exclusivas de un peque\u00f1o grupo de listados.  <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ejemplo: <\/strong>Veamos un ejemplo de dos barrios de Chicago: Loop y Lincoln Park. Est\u00e1n a s\u00f3lo 4 KM (2,5 millas) de distancia entre s\u00ed. Pero si nos fijamos en los datos, los patrones de d\u00edas de la semana de los dos barrios, son muy diferentes. Esto se debe principalmente a que Chicago Loop es el distrito de negocios con mayor demanda entre semana por que llegan viajeros de negocios, mientras que Lincoln Park atrae m\u00e1s demanda tur\u00edstica, ya que all\u00ed no hay muchas oficinas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh4.googleusercontent.com\/_0X-6JaZb4uIEHw7Uw6s8bv-nTlufLF4MPIxokBZLW86JNm9xB-gMuijU9rwVCz2brDjZFfYSFfcc9KzsotyE4G3MOxYrI_fVHpZ9d52ioUu5Uy9sxxFY08zqEq2RhwGVsqqeIrtWkcodud3UcMwFKo\" alt=\"\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">C\u00f3mo se obtienen los datos de Loop (en azul) y Lincoln Park (en naranja) en Chicago utilizando una mezcla de hex\u00e1gonos H3 y b\u00fasqueda de radio exacto (en rojo).  <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"419\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-94-1024x419.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22693\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-94-1024x419.png 1024w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-94-300x123.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-94-768x314.png 768w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-94.png 1516w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Ejemplo: <\/strong>Veamos ahora San Agust\u00edn, FL. Esta vez nos fijamos en la playa y el casco antiguo. Aunque s\u00f3lo las separan 8 km, la temporada es muy diferente.  <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh6.googleusercontent.com\/0MJLkeG7GwxIGQj9cTqRGABTTl-ofnL_yLHVvhKZp5ZPpOBVM938DavTWLzUXXkp_GUK6JXARWwBQ73qLiaVEVURS5a3vyadvSi6Kjljg8RvX2Nu8VK5xRLYlN2_BZEfWf4WBmOeenm9ZCducQuZCUI\" alt=\"\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">C\u00f3mo se obtienen los datos de la playa (en azul) y el casco antiguo (en naranja) de San Agust\u00edn utilizando una mezcla de hex\u00e1gonos H3 y b\u00fasqueda de radio exacto (en rojo).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Como se ve en la gr\u00e1fica siguiente, la zona del casco antiguo tiene un pico en Navidad, mientras que la zona de la playa tiene un pico en verano.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"478\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-96-1024x478.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22704\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-96-1024x478.png 1024w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-96-300x140.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-96-768x359.png 768w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/image-96.png 1330w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Los ejemplos anteriores y muchos otros nos llevaron al camino de la construcci\u00f3n de nuestro nuevo algoritmo de Precios, Hyper Local Pulse (HLP).<\/p>\n\n\n\n<p>Ahora nos fijamos en un mercado hiperlocal en Airbnb o Vrbo para fijar el precio de una propiedad concreta. Se define por 350 listados cercanos de tama\u00f1o similar en un radio m\u00e1ximo de 15 km &#8211; El radio real se determina din\u00e1micamente.  <\/p>\n\n\n\n<p>Pedro, Sr. Cient\u00edfico de datos: &#8220;En el centro de todo lo que hacemos en Pricelabs est\u00e1n los datos de alta calidad. Pero tener datos no sirve de nada si no se pueden consultar y encontrar tendencias en ellos a la velocidad de la luz. Nuestro requisito de ingenier\u00eda de datos m\u00e1s exigente es que nuestros datos deben estar lo m\u00e1s l\u00edneados posibles para reflejar el estado actual del set competitivo de datos hiperlocales de una propiedad, ya que la actualizaci\u00f3n de los datos significa que nuestro algoritmo puede reaccionar r\u00e1pidamente a los cambios del mercado. Con H3, incorporamos casi instant\u00e1neamente nuevos listados a nuestro set competitivo&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p>Inicialmente resolvimos la creaci\u00f3n de sets competitivos hiperlocales teniendo un \u00edndice <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ball_tree\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">Ball Tree<\/a> con baja latencia pero procesado por lotes, lo que creo cierto retraso en nuestros datos. Finalmente, remplazamos esta configuraci\u00f3n por el uso de <a href=\"https:\/\/h3geo.org\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">\u00edndices H3<\/a>. H3 es un sistema de cuadr\u00edcula global discreta desarrollado por Uber, que nos permite acotar eficazmente nuestro espacio de b\u00fasqueda antes de resolver el problema K-Nearest Neighbors (KNN). Utilizando esta estrategia, podemos garantizar que nuestra b\u00fasqueda se realiza constantemente sobre los mejores datos disponibles.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-style-plain has-ast-global-color-4-background-color has-background has-medium-font-size is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\" style=\"font-style:normal;font-weight:300\">\n<p>En nuestra b\u00fasqueda precisa de informaci\u00f3n sobre Precios, hemos aprendido que los distintos barrios de una misma ciudad pueden mostrar tendencias \u00fanicas en el mercado de propiedades. Para solucionarlo, hemos introducido nuestro innovador algoritmo de Precios, Hyper Local Pulse (HLP). HLP se centra en datos hiperlocales, lo que nos permite captar distintas tendencias dentro de peque\u00f1os grupos de listados. Definimos un mercado hiperlocal como 350 listados cercanos de tama\u00f1o similar en un radio determinado din\u00e1micamente de hasta 15 km, utilizando hex\u00e1gonos H3 para garantizar la actualizaci\u00f3n de los datos en tiempo real. Este m\u00e9todo ha sustituido al anterior y proporciona informaci\u00f3n m\u00e1s precisa y actualizada sobre los precios de las propiedades.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-desbloqueo-3-pron-stico-de-la-demanda\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"desbloqueo-3-pronostico-de-la-demanda\"><\/span><strong>Desbloqueo 3: Pron\u00f3stico de la Demanda<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>M\u00e1s all\u00e1 de las conjeturas: Aprovecha el poder de la ciencia de datos.<\/em> <\/p>\n\n\n\n<p>Los pron\u00f3stico son un problema fascinante que est\u00e1n en el centro de nuestras recomendaciones sobre Dynamic Pricing. Cuando se trata de pron\u00f3sticos, adoptamos un enfoque cient\u00edfico de &#8220;Qu\u00e9 har\u00eda un revenue manager&#8221;.  <\/p>\n\n\n\n<p>Veamos la siguiente imagen que muestra las <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pacing-and-booking-curves-for-revenue-management\/\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">curvas de reservas<\/a> para el Lago Como (Italia) &#8211; cada l\u00ednea representa la evoluci\u00f3n de la ocupaci\u00f3n para una fecha en el pasado. Como te puedes imaginar, cada fecha tiene una curva de reserva diferente.<br><br>La ocupaci\u00f3n final de cada fecha puede verse en el extremo derecho, donde la ocupaci\u00f3n oscila entre el 15% y el 85%. Algunas fechas no muestran ocupaci\u00f3n de 150 d\u00edas a futuro, mientras que otras empiezan a mostrar ocupaci\u00f3n incluso de 300 d\u00edas a futuro. Aunque cada fecha tiene una curva de reservas diferente, algunas est\u00e1n &#8220;agrupadas&#8221;, mostrando patrones de reserva similares.  <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh6.googleusercontent.com\/JjDTnT1fbX8Jv-pgi_Mv_ARs4-0PCh2TawInqCHOci2dGufG3YGQx3E6sdUs5qcRLnjjrOKPVR_LJVhLSJFHawhbbyiCHgErf8OOwcNZfdiOWR0rRfAbQW6HF1s6g60_oryKs5POX72ex6TNV-KM30Q\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>A la hora de pronosticar la demanda de una fecha a futuro <strong>&#8220;fecha futura&#8221; <\/strong>(df), el primer rompecabezas que hay que resolver es encontrar las &#8220;<strong>fechas de referencia<\/strong>&#8221; pasadas (dr1,..,drk ) cuyas tendencias de reserva se espera que siga la fecha futura. Hay muchas opciones para seleccionar las fechas de referencia, como:  <\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Misma temporada<\/li>\n\n\n\n<li>El mismo d\u00eda de la semana  <\/li>\n\n\n\n<li>Fechas de vacaciones o eventos,  <\/li>\n\n\n\n<li>e incluso puntuaciones de similitud calculadas utilizando la forma de la curva de reservas a d\u00eda de hoy.  <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Se trata de un enorme esfuerzo de la ciencia de datos, especialmente a la escala de Pricelabs. Esta experimentaci\u00f3n nos llev\u00f3 varios meses hasta encontrar la mezcla adecuada y la fecha de referencia. Esta es la parte cient\u00edfica de la predicci\u00f3n de la bola de cristal.<\/p>\n\n\n\n<p>Utilizamos las <strong>fechas de referencia<\/strong> para saber c\u00f3mo se espera que se reserve una <strong>fecha futura<\/strong>.  <\/p>\n\n\n\n<p>Muchos revenue managers se encargan de esta parte, aunque lleva much\u00edsimo tiempo. El ejercicio resulta m\u00e1s sencillo, sobre todo si se tiene datos de a\u00f1os anteriores sobre un listado o un mercado.  <\/p>\n\n\n\n<p><br>El siguiente paso es el perfeccionamiento continuo del pron\u00f3stico: la parte reactiva de lo que ocurre en el mercado. A medida que la fecha futura se acerca a la fecha de la estad\u00eda, utilizamos dos par\u00e1metros fundamentales de revenue management para ajustar nuestra pron\u00f3stico: Ritmo y Recuperaci\u00f3n.<br><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ritmo <\/strong>representa la ocupaci\u00f3n actual de la fecha futura comparada con nuestras fechas de referencia en la misma Antelaci\u00f3n de reserva. Piensa en esto como &#8220;velocidad&#8221;: \u00bfestoy reservando m\u00e1s r\u00e1pido o m\u00e1s lento que en el pasado?<\/li>\n\n\n\n<li><strong>La Recuperaci\u00f3n <\/strong>representa la rapidez (o lentitud) con la que llegan las reservas. Piensa en esto como una &#8220;aceleraci\u00f3n&#8221;: puede que vayamos m\u00e1s atras en comparaci\u00f3n con el pasado, pero \u00faltimamente estamos recibiendo muchas reservas y pronto podremos superar la ocupaci\u00f3n de la fecha de referencia anterior.  <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"311\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Image-1-1024x311.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22553\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Image-1-1024x311.png 1024w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Image-1-300x91.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Image-1-768x233.png 768w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Image-1-1536x466.png 1536w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Image-1.png 1729w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Matem\u00e1ticamente, el pron\u00f3stico para una fecha es una funci\u00f3n de la curva de reservas finales de nuestras fechas de referencia y de la curva de reservas de la fecha futura hasta hoy. Muchos revenue managers consultan manualmente los gr\u00e1ficos anteriores a diario para hacer conjeturas sobre el futuro.<br><br>Nuestros algoritmos lo hacen a gran escala, a diario, de forma infalible y autom\u00e1tica. En lugar de adivinar, medimos c\u00f3mo debe ser la funci\u00f3n para que el error del pron\u00f3stico sea bajo.  <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"505\" height=\"45\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Forecast-Algo-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22558\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Forecast-Algo-1.png 505w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Forecast-Algo-1-300x27.png 300w\" sizes=\"(max-width: 505px) 100vw, 505px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Procesamos aproximadamente 1 mill\u00f3n de datos cada vez que actualizamos los precios de un listado. Nos enorgullecemos enormemente de ello, ya que implica una amplia ingenier\u00eda de datos para hacerlo en tiempo real.  <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-desbloqueo-4-elasticidad-de-la-demanda\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"desbloqueo-4-elasticidad-de-la-demanda\"><\/span><strong>Desbloqueo 4: Elasticidad de la Demanda<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Probablemente conozcas la elasticidad por el WSJ, el podcast Freakonomics o las clases de econom\u00eda.<\/em><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-media-text alignwide is-stacked-on-mobile\" style=\"grid-template-columns:37% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"353\" height=\"330\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Price_elasticity_of_demand.svg.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22563 size-full\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Price_elasticity_of_demand.svg.png 353w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Price_elasticity_of_demand.svg-300x280.png 300w\" sizes=\"(max-width: 353px) 100vw, 353px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p>Los economistas usan la elasticidad de la demanda para medir el cambio que puede esperarse en la demanda cuando se ajusta el precio al alza o a la baja. Es fundamental en los procesos de producci\u00f3n, por ejemplo: cu\u00e1ntos coches hay que fabricar. Los coches, las mercanc\u00edas, los asientos de avi\u00f3n, etc., suelen estar disponibles en grandes cantidades, y la demanda suele significar cu\u00e1ntas unidades individuales pueden venderse.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Pero, \u00bfc\u00f3mo entender c\u00f3mo cambia la demanda de las rentas vacacionales en funci\u00f3n del precio? S\u00f3lo hay una propiedad vacacional \u00fanica: puede vender una noche o no (100% de ocupaci\u00f3n o 0% de ocupaci\u00f3n).<br><br>Hace 9 a\u00f1os, cuando construimos nuestro primer algoritmo, un estudio de la literatura nos llev\u00f3 a nuestro primer momento de &#8220;aja&#8221;: en lugar de utilizar como demanda el &#8220;<em>n\u00famero de unidades que se espera vender a un precio espec\u00edfico<\/em>&#8220;, este problema requer\u00eda pensar en la demanda como &#8220;probabilidad de conseguir reservas&#8221; (PB) a diferentes precios.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"526\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-of-booking-at-given-price-2-1024x526.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22710\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-of-booking-at-given-price-2-1024x526.png 1024w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-of-booking-at-given-price-2-300x154.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-of-booking-at-given-price-2-768x395.png 768w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-of-booking-at-given-price-2.png 1379w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>La probabilidad de conseguir una reserva var\u00eda en funci\u00f3n de la fecha y el precio, e incluso var\u00eda con el tiempo para una misma fecha. A medida que cambia la previsi\u00f3n de la demanda, cambia la probabilidad de reservar a un precio determinado.  <\/p>\n\n\n\n<p>Estimamos la elasticidad del mercado para cada fecha en el futuro, ya que los factores subyacentes del mercado como la previsi\u00f3n de la demanda, los precios de mercado y la sensibilidad de la demanda difieren para cada fecha. La elasticidad del mercado debe traducirse en la curva de elasticidad \u00fanica de tu listado, que determina tu probabilidad de reserva a distintos precios.  <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"549\" height=\"45\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Demand-Elasticity-Algo.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22574\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Demand-Elasticity-Algo.png 549w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Demand-Elasticity-Algo-300x25.png 300w\" sizes=\"(max-width: 549px) 100vw, 549px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Las gr\u00e1ficas siguientes muestran c\u00f3mo puede variar la elasticidad en funci\u00f3n de la sensibilidad del mercado y la previsi\u00f3n de la demanda, que dependen de c\u00f3mo evolucione el mercado para una fecha futura. El impacto de los precios de mercado se absorbe en la escala del eje x.  <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"538\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Market-Sensitivity-on-Probability-of-Booking-1024x538.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22675\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Market-Sensitivity-on-Probability-of-Booking-1024x538.png 1024w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Market-Sensitivity-on-Probability-of-Booking-300x158.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Market-Sensitivity-on-Probability-of-Booking-768x403.png 768w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Market-Sensitivity-on-Probability-of-Booking.png 1386w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong><strong>Probabilidad de reserva en funci\u00f3n de la sensibilidad del mercado:<\/strong> <\/strong>La gr\u00e1fica anterior muestra dos proyecciones de pronostico o probabilidad de reserva: la roja es id\u00e9ntica a la primera curva de elasticidad que mostramos anteriormente. A comparaci\u00f3n, la curva azul que representa un mercado m\u00e1s sensible a los precios y, por tanto, con una pendiente m\u00e1s pronunciada a precios &#8220;normales&#8221;. Disminuir un poco el precio respecto al precio base aumenta mucho las posibilidades de reserva, y aumentarlo un poco las reduce mucho. Estimamos la sensibilidad de precios adecuada para cada set competitivo hiperlocal y fecha futura. Esto es muy evidente en los mercados de monta\u00f1a, donde el mercado es mucho menos sensible a los precios en la temporada de esqu\u00ed que en la de verano. Sin embargo, el pron\u00f3stico global de la demanda es similar.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"540\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/market-demand-on-probability-of-booking-1024x540.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22680\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/market-demand-on-probability-of-booking-1024x540.png 1024w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/market-demand-on-probability-of-booking-300x158.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/market-demand-on-probability-of-booking-768x405.png 768w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/market-demand-on-probability-of-booking.png 1386w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong><strong>Probabilidad de reserva en funci\u00f3n al pron\u00f3stico de la demanda:<\/strong> <\/strong>En esta gr\u00e1fica, la l\u00ednea roja muestra la probabilidad de reservar en un d\u00eda normal, mientras que la curva verde muestra la probabilidad de reservar en una fecha de gran demanda. Mira que la pendiente general en torno al precio &#8220;normal&#8221; es similar, pero toda la curva est\u00e1 desplazada hacia la derecha. Esto significa que si mantienes el precio en una fecha de gran demanda, aumenta la probabilidad de que se produzcan muchas reservas.  <\/p>\n\n\n\n<p>Observar\u00e1 que a precios muy bajos, la probabilidad de reservar no sigue subiendo. En otras palabras, aunque el precio se reduzca hasta casi 0, no garantiza la reserva. Esto se debe a m\u00faltiples factores, pero uno importante es el &#8220;valor percibido&#8221;. Las materias primas (como el petr\u00f3leo) tienen normas de calidad reconocidas en todo el mundo. As\u00ed, unos precios muy bajos se traducen en una demanda muy alta.  <\/p>\n\n\n\n<p>Pero las propiedades vacacionales no tienen una medida est\u00e1ndar de calidad. Los hu\u00e9spedes reservan las casas en funci\u00f3n de la calidad percibida y la calidad f\u00edsica (fotos y servicios). En estos casos, el precio act\u00faa como una se\u00f1al de calidad.<br><br>Por lo tanto, si vendes muy barato, es posible que no vendas todas las noches (y ganar\u00edas mucho menos, algo que veremos a continuaci\u00f3n). Estas curvas de elasticidad nos ayudan a estimar c\u00f3mo reaccionar\u00e1 el mercado a los cambios de precios dentro de su set competitivo para cada fecha futura.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-desbloquear-5-maximizaci-n-de-ingresos\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"desbloquear-5-maximizacion-de-ingresos\"><\/span><strong>Desbloquear 5: Maximizaci\u00f3n de Ingresos<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Una vez comprendida la probabilidad de que se produzca una reserva en una fecha futura a un precio determinado, el precio \u00f3ptimo P&#8217; es el precio que maximiza los &#8220;<strong>ingresos esperados<\/strong>&#8221; (RE).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"438\" height=\"48\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Revmax-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22580\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Revmax-1.png 438w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Revmax-1-300x33.png 300w\" sizes=\"(max-width: 438px) 100vw, 438px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Puedes usar el viejo libro de c\u00e1lculo para diferenciar la funci\u00f3n de ingresos esperados anterior o trabajar a trav\u00e9s de cada punto de precio posible y ver cu\u00e1les maximizan tus &#8220;<strong>ingresos esperados<\/strong>.&#8221;  <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"526\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Expected-Revenue-1024x526.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-22715\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Expected-Revenue-1024x526.png 1024w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Expected-Revenue-300x154.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Expected-Revenue-768x395.png 768w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Expected-Revenue.png 1380w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>La gr\u00e1fica anterior muestra que a precios bajos, la probabilidad de reserva es alta, pero se gana poco o nada. Por otro lado, a precios muy altos, la probabilidad de reserva es tan baja que no volveremos a ganar dinero. El punto \u00f3ptimo es la casilla en la que los ingresos previstos alcanzan su punto m\u00e1ximo.  <\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity is-style-wide\"\/>\n\n\n\n<p>En esta primera parte de Visi\u00f3n general de Dynamic Pricing, hemos explorado c\u00f3mo Pricelabs calcula los precios para un d\u00eda determinado, d\u00eda a d\u00eda. El pr\u00f3ximo reto es c\u00f3mo evolucionar\u00e1n las oportunidades de reserva y, por tanto, los precio. Para optimizar los ingresos, los precios deben actualizarse diariamente para cada uno de los 365 d\u00edas futuros. Esto significa que, en lugar de encontrar un precio \u00fanico y \u00f3ptimo, hay que determinar una serie de precios \u00f3ptimos a lo largo del tiempo, lo que dar\u00e1 a lugar a una secuencia de decisiones sobre precios.<\/p>\n\n\n\n<p>Se trata de un problema complejo de resolver. Utilizamos t\u00e9cnicas de Programaci\u00f3n Din\u00e1mica para abordar el reto de fijar precios \u00f3ptimos a lo largo del tiempo, teniendo en cuenta las cambiantes oportunidades de reserva, los frecuentes ajustes de precios y el gran n\u00famero de posibles combinaciones de precios. Lo veremos en la <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/overview-of-pricelabs-dynamic-pricing-algorithm-part-2\/\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">segunda parte de esta serie de blogs<\/a>.  <\/p>\n\n\n\n<p>Si est\u00e1 preparado para experimentar las ventajas de los precios din\u00e1micos, te invitamos a que pruebes Pricelabs: <a href=\"https:\/\/pricelabs.co\/users\/sign_up\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">Empieza tu prueba gratuita<\/a>. Tanto si eres un administrador de propiedades experimentado como si acabas de empezar, nuestro algoritmo est\u00e1 dise\u00f1ado para ense\u00f1arte.<br><br>Si tiene alguna pregunta sobre lo anterior o sobre Pricelabs en general, contacta a nuestro equipo de asistencia y ellos nos ayudar\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n<p>De vuelta al edificio,<\/p>\n\n\n\n<p>Equipo de ciencia de datos de Pricelabs<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubra el enfoque transparente de Pricelabs sobre los Precios din\u00e1micos. Descubra la ciencia que hay detr\u00e1s de nuestro algoritmo en la primera parte de nuestra serie de blogs. 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