{"id":44625,"date":"2024-03-04T06:21:50","date_gmt":"2024-03-04T06:21:50","guid":{"rendered":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/?p=44625"},"modified":"2024-08-08T07:29:53","modified_gmt":"2024-08-08T07:29:53","slug":"resumen-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/resumen-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs-2\/","title":{"rendered":"Resumen del Algoritmo de Dynamic Pricing de Pricelabs (Parte 2)"},"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\/resumen-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs-2\/#%c2%bfpor-que-deberian-cambiar-los-precios-con-el-tiempo-de-entrega\" data-wpel-link=\"internal\">\u00bfPor qu\u00e9 deber\u00edan cambiar los precios con el tiempo de entrega?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/resumen-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs-2\/#desbloqueo-7-evolucion-de-la-tasa\" data-wpel-link=\"internal\">Desbloqueo 7: Evoluci\u00f3n de la tasa<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/resumen-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs-2\/#%c2%bfaumentar-los-precios-en-el-ultimo-minuto\" data-wpel-link=\"internal\">\u00bfAumentar los precios en el \u00faltimo minuto?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/resumen-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs-2\/#%c2%bfpor-que-las-aerolineas-lo-hacen-de-manera-diferente\" data-wpel-link=\"internal\">\u00bfPor qu\u00e9 las aerol\u00edneas lo hacen de manera diferente?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/blog\/resumen-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs-2\/#nota-final\" data-wpel-link=\"internal\">Nota final:<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p><em>Descubra los secretos del algoritmo de Dynamic Pricing de vanguardia de Pricelabs. Ad\u00e9ntrate en las profundidades: \u00a1te espera una aventura t\u00e9cnica!<\/em><\/p>\n\n<p>En <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/\" data-wpel-link=\"internal\">la Parte 1 de nuestra Descripci\u00f3n General del Algoritmo de Dynamic Pricing<\/a>, revelamos c\u00f3mo calculamos los precios \u00f3ptimos para cualquier fecha futura mediante la previsi\u00f3n de su ocupaci\u00f3n, la estimaci\u00f3n de la probabilidad de reserva y la b\u00fasqueda del precio que maximiza los ingresos esperados. <\/p>\n\n<p>La primera parte explica por qu\u00e9 los precios deben ser diferentes seg\u00fan la temporada, el d\u00eda de la semana, el ritmo del mercado y si hay un pico de demanda debido a un d\u00eda festivo o evento.\nSi a\u00fan no has le\u00eddo la<a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/es\/secretos-algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/\" data-wpel-link=\"internal\"> Parte 1<\/a> , te recomendamos que la leas antes de profundizar en este art\u00edculo. <\/p>\n\n<p>Ahora llegamos a la \u00faltima parte de nuestro algoritmo: la evoluci\u00f3n de la <strong>tarifa<\/strong>, o c\u00f3mo cambian los precios de una fecha futura con el tiempo.\nHay dos razones principales por las que nuestras recomendaciones de precios cambian con el tiempo. <\/p>\n\n<p><strong>Pron\u00f3stico en evoluci\u00f3n<\/strong>: Nuestro pron\u00f3stico para una fecha futura puede cambiar todos los d\u00edas a medida que obtenemos nueva informaci\u00f3n.\nEl siguiente gr\u00e1fico muestra c\u00f3mo evolucion\u00f3 nuestro pron\u00f3stico para el 14 de abril de 2023 en el mercado de Phoenix en los meses anteriores.\nVemos un salto repentino en el pron\u00f3stico despu\u00e9s de noviembre de 2022.\nTaylor Swift anunci\u00f3 las fechas de su gira Eras Tour para Phoenix, Arizona.\nDurante agosto-octubre de 2022, nuestro pron\u00f3stico del mercado se hab\u00eda reducido porque el \u00e1rea estaba atrasada con respecto a las tendencias del a\u00f1o anterior, recogiendo los primeros signos de desaceleraci\u00f3n de la econom\u00eda.\nPero poco despu\u00e9s del anuncio del Eras Tour, la tendencia al ritmo se revirti\u00f3 y nuestro pron\u00f3stico aument\u00f3 aproximadamente un 25%.     <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"854\" height=\"385\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Phoenix-Market.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-23076\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Phoenix-Market.png 854w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Phoenix-Market-300x135.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Phoenix-Market-768x346.png 768w\" sizes=\"(max-width: 854px) 100vw, 854px\" \/><\/figure>\n\n<p>Nota: El gr\u00e1fico que muestra la evoluci\u00f3n mensual del pron\u00f3stico es solo para fines ilustrativos.\nEl motor de pron\u00f3stico que impulsa los dynamic pricing se ejecuta a diario. <\/p>\n\n<p><strong>Oportunidad de reserva restante: <\/strong>En el ejemplo anterior, est\u00e1 claro para cualquiera que busque que, a medida que el pron\u00f3stico aument\u00f3 despu\u00e9s de que se anunciaron las fechas de la gira de Eras, los precios \u00f3ptimos tambi\u00e9n deber\u00edan subir.\nPero no est\u00e1 tan claro c\u00f3mo deber\u00edan evolucionar las tarifas si nuestra previsi\u00f3n de demanda para una fecha no cambia.   <\/p>\n\n<p>Las pr\u00f3ximas secciones ayudan a construir la intuici\u00f3n sobre por qu\u00e9 y c\u00f3mo deber\u00edan evolucionar las tarifas a medida que nos acercamos a la fecha de estad\u00eda.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-why-should-prices-change-with-lead-time\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfpor-que-deberian-cambiar-los-precios-con-el-tiempo-de-entrega\"><\/span>\u00bfPor qu\u00e9 deber\u00edan cambiar los precios con el tiempo de entrega?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Nuestros clientes a menudo nos preguntan por qu\u00e9 nuestras recomendaciones de precios suelen ser altas para una fecha lejana y se reducen con el tiempo.\nAprendimos en el art\u00edculo anterior que la probabilidad de reservar para una fecha futura est\u00e1 ligada a la ocupaci\u00f3n prevista. <br\/><br\/>Por ejemplo, si la ocupaci\u00f3n prevista es del 90 % y no se ha producido ninguna reserva.\nEsperamos que se reserven 90 propiedades de un total de 100 propiedades similares.\nEn ese momento, podemos elegir un precio alto, dado que se espera que la mayor\u00eda de las propiedades en el mercado est\u00e9n reservadas.    <\/p>\n\n<p>Avancemos r\u00e1pidamente a 3 meses y digamos que ahora hay 80 propiedades reservadas.\nEl mercado avanza como se esperaba y seguimos pronosticando una ocupaci\u00f3n del 90%.\nEsto significa que de las 20 propiedades restantes, solo se espera que 10 se reserven, una probabilidad del 50% de reserva.    <\/p>\n\n<p>Si bien las perspectivas generales del mercado no han cambiado (todav\u00eda esperamos una ocupaci\u00f3n del 90%), si la propiedad a\u00fan no se ha reservado, las posibilidades de que se reserve ahora manteniendo el mismo precio han disminuido.\nPor lo tanto, es posible que queramos reducir las tasas para aumentar los ingresos esperados. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"desbloqueo-7-evolucion-de-la-tasa\"><\/span>Desbloqueo 7: Evoluci\u00f3n de la tasa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Por lo tanto, debemos introducir el &#8220;tiempo de entrega&#8221; en el c\u00e1lculo de la probabilidad de reservar en diferentes puntos de precio.  <\/p>\n\n<p>Usemos otro ejemplo para entenderlo mejor.\nConsidere un escenario en el que: <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Podemos cambiar los precios 3 veces en las siguientes ventanas de reserva: 360, 240 y 120 d\u00edas.  <\/li>\n\n\n\n<li>Los precios pueden ser 200, 400, 600, 800 o 1000.<\/li>\n\n\n\n<li>Nadie reserva con m\u00e1s de 360 d\u00edas de antelaci\u00f3n.  <\/li>\n\n\n\n<li>Las probabilidades de reserva en cada ventana de reserva se encuentran en la siguiente tabla.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"923\" height=\"224\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-at-booking-windows.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-23071\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-at-booking-windows.png 923w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-at-booking-windows-300x73.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-at-booking-windows-768x186.png 768w\" sizes=\"(max-width: 923px) 100vw, 923px\" \/><\/figure>\n\n<p>Como veremos, ahora tenemos acceso a cu\u00e1l es la probabilidad de reserva en diferentes ventanas de reserva.\nLa probabilidad total de reservar a un precio se puede derivar de las probabilidades de cada ventana de reserva.   <\/p>\n\n<p>Por ejemplo, para un precio de 200 -&gt; la probabilidad total de reserva se puede calcular utilizando la siguiente f\u00f3rmula<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"714\" height=\"44\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Total-probability-of-booking.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-23111\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Total-probability-of-booking.png 714w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Total-probability-of-booking-300x18.png 300w\" sizes=\"(max-width: 714px) 100vw, 714px\" \/><\/figure>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Escenario 1: solo podemos establecer precios una vez  <\/h3>\n\n<p>Calculemos ahora los ingresos m\u00e1ximos esperados en los dos escenarios siguientes.<\/p>\n\n<p>En este caso, el precio maximizador de ingresos ser\u00eda aquel en el que la multiplicaci\u00f3n de las dos primeras columnas (precio y probabilidad de reserva al precio) es mayor.\nEl precio de 600 USD proporciona los ingresos esperados m\u00e1s altos de <strong>300 USD<\/strong> (600 USD * 50%).\nSi solo nos permitieran establecer un precio una vez, \u00a1$ 600 es lo que elegir\u00edamos!    <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Escenario 2: podemos cambiar los precios 3 veces<\/h3>\n\n<p>Encontrar el conjunto \u00f3ptimo de precios puede ser un desaf\u00edo computacional dada la secuencia de decisiones con m\u00faltiples posibilidades y probabilidad condicional.\nHay 5 precios posibles para cada una de las tres ventanas de reserva.\nEso hace que el n\u00famero total de posibilidades para explorar sea 5 * 5 * 5 = 125 posibilidades.    <\/p>\n\n<p><br\/>Ahora imag\u00ednate si tuvi\u00e9ramos los mismos 5 y precios para la fecha futura que est\u00e1 a 360 d\u00edas de distancia.\nPero ahora podemos cambiar el precio a diario.\nEl n\u00famero de posibilidades ahora es 5^360.\n\u00a1Un n\u00famero muy grande que es dif\u00edcil de resolver incluso para las computadoras m\u00e1s r\u00e1pidas!   <\/p>\n\n<p>La decisi\u00f3n m\u00e1s f\u00e1cil de explicar es el precio de la ventana de reserva de 120 d\u00edas.\nA los 120 d\u00edas, el precio que maximiza los ingresos se puede calcular multiplicando los precios por la probabilidad de que se reserve con 120 d\u00edas de antelaci\u00f3n.\nEn este caso, 400 es el precio que maximiza los ingresos para esta ventana.  <\/p>\n\n<p>Para la ventana de reserva de 240 d\u00edas, no solo tenemos que considerar maximizar los ingresos que se pueden obtener vendiendo en esa ventana, sino tambi\u00e9n la posibilidad de no vender y vender en la ventana de 0-120 d\u00edas.\nNo queremos vender demasiado barato ahora cuando posiblemente podamos vender por 400 d\u00f3lares en el futuro.\nOptimizar esto puede ser un ejercicio complicado, pero afortunadamente, esta es un \u00e1rea bien estudiada de la optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica.\nResolvemos este problema de c\u00e1lculo utilizando la <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bellman_equation\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">ecuaci\u00f3n de Bellman<\/a>.     <\/p>\n\n<p>Estamos proporcionando una soluci\u00f3n \u00f3ptima para mostrar que los ingresos esperados son mayores que los que encontrar\u00edamos en el Escenario 1.  <\/p>\n\n<p>El conjunto \u00f3ptimo de precios a continuaci\u00f3n da un ingreso esperado de <strong>$303<\/strong>:  <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>360 d\u00edas: establecido en $ 800<\/li>\n\n\n\n<li>240 d\u00edas: Fijado en $600<\/li>\n\n\n\n<li>120 d\u00edas: establecido en $400<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>El escenario 2 da unos ingresos esperados de 303 d\u00f3lares frente al escenario 1 con unos ingresos esperados de 300 d\u00f3lares.\nPor lo tanto, el escenario 2 se comporta un 1% mejor.   <\/p>\n\n<p>Mientras que el ejemplo anterior mostr\u00f3 un aumento bastante modesto de los ingresos del 1% por el cambio de precios, nuestros experimentos con datos reales muestran que las ganancias por el uso correcto de los descuentos de \u00faltima hora son de alrededor del 9%.\nLa diferencia radica en el hecho de que nuestros algoritmos no solo cambian los precios 3 veces al a\u00f1o, sino que lo hacen todos los d\u00edas.   <\/p>\n\n<p>Nota: notaremos que el precio para la ventana de 0 a 120 d\u00edas tiene un descuento sobre el precio \u00f3ptimo del escenario 1, mientras que el precio para la ventana de 240 a 360 d\u00edas tiene una prima sobre el precio \u00f3ptimo del escenario 1.\nNuestro algoritmo los calcula autom\u00e1ticamente a medida que cambia el tiempo de entrega.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-increase-prices-at-the-last-minute\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfaumentar-los-precios-en-el-ultimo-minuto\"><\/span>\u00bfAumentar los precios en el \u00faltimo minuto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>\u00a1S\u00ed!\nEn el ejemplo anterior se supone que nuestro pron\u00f3stico de demanda se conoce desde el principio y no cambia.\nEn realidad, como vimos con el concierto de la era de Taylor Swift, o las econom\u00edas se desaceleran, pueden pasar muchas cosas a medida que se acerca una fecha.    <\/p>\n\n<p>Los precios pueden aumentar a medida que se acerca una fecha si el mercado se est\u00e1 reservando m\u00e1s r\u00e1pido de lo previsto.\nTambi\u00e9n puede ocurrir cuando hay una diferencia significativa en la sensibilidad al precio de las reservas de \u00faltima hora y anticipadas. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-why-do-airlines-do-it-differently\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfpor-que-las-aerolineas-lo-hacen-de-manera-diferente\"><\/span>\u00bfPor qu\u00e9 las aerol\u00edneas lo hacen de manera diferente?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Si bien tanto las aerol\u00edneas como los alquileres vacacionales forman parte de la industria de viajes, la din\u00e1mica del mercado es muy diferente.  <\/p>\n\n<p>Los alquileres vacacionales est\u00e1n cerca de la &#8220;competencia perfecta&#8221;: para un hu\u00e9sped potencial, hay muchas opciones disponibles.\nAdem\u00e1s, la propiedad de estas opciones tiende a estar bastante fragmentada: incluso en mercados donde un gran administrador administra la mayor parte del inventario, los ingresos de una reserva en una casa no se comparten con otro propietario.   <\/p>\n\n<p>Las aerol\u00edneas son un mercado oligop\u00f3lico.\nSolo hay unas pocas opciones viables en la mayor\u00eda de las rutas de una ciudad a otra.\nAdem\u00e1s, cuando tenemos en cuenta los viajes de negocios de \u00faltima hora, hay tres factores adicionales que intervienen: los programas de fidelizaci\u00f3n que significan que es m\u00e1s probable que los viajeros elijan su aerol\u00ednea preferida; contratos de venta de empresas que significan que las grandes empresas reservan exclusivamente a sus empleados en las tiendas de sus aerol\u00edneas preferidas; y la sensibilidad a los precios generalmente m\u00e1s baja de los viajeros de negocios.\nTodo esto significa que la decisi\u00f3n de maximizar los ingresos para las aerol\u00edneas suele ser mantener los precios m\u00e1s altos en el \u00faltimo minuto, incluso si eso significa unos pocos asientos vac\u00edos.\nA diferencia de los hogares, lo que importa es el ingreso total del avi\u00f3n, no que cada asiento maximice sus ingresos.    <\/p>\n\n<p>Las primas a la distancia en los alquileres vacacionales cumplen otra funci\u00f3n importante: cuando una fecha est\u00e1 muy lejos y el volumen de reservas es bajo, existe un margen de error inherente en la previsi\u00f3n.\nPodemos hacer todo lo posible en funci\u00f3n de los datos disponibles, pero muchos eventos pueden afectar la demanda para una fecha futura.\nLas primas lejanas sirven como cobertura contra tales eventos, especialmente cuando las fechas est\u00e1n lo suficientemente lejos como para que no se reserve gran parte de la demanda de todos modos.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-final-note\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"nota-final\"><\/span>Nota final:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Establecer precios din\u00e1micos para cada fecha futura no es un ejercicio de una sola vez.\nNuestro equipo de ciencia de datos ha descubierto que, incluso cuando el pron\u00f3stico es estable, las primas y los descuentos de \u00faltima hora brindan un impulso del 11% a los ingresos en promedio.   <\/p>\n\n<p>PD: Tenemos algunas ideas interesantes sobre c\u00f3mo los descuentos de \u00faltima hora deber\u00edan variar seg\u00fan el mercado y la temporada: <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/last-minute-price-and-far-out-price\/\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">lea este blog<\/a>.<\/p>\n\n<p>Al concluir nuestra exploraci\u00f3n del algoritmo de dynamic pricing , esperamos que este art\u00edculo haya arrojado luz sobre el intrincado proceso de optimizaci\u00f3n de las tarifas de su propiedad.\nSi est\u00e1 listo para experimentar los beneficios de los dynamic pricing, lo invitamos a probar Pricelabs : <a href=\"https:\/\/pricelabs.co\/users\/sign_up\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">comience su prueba gratuita<\/a>.\nTanto si eres un administrador de propiedades experimentado como si acabas de empezar, nuestro algoritmo est\u00e1 dise\u00f1ado para empoderarte.    <br\/><br\/>Si tienes alguna pregunta sobre lo anterior o sobre Pricelabs en general, comun\u00edcate con nuestro equipo de soporte y nos pondr\u00e1n.<\/p>\n\n<p>De vuelta al edificio,<\/p>\n\n<p>Equipo de ciencia de datos de Pricelabs<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubra el enfoque transparente de Pricelabs para dynamic pricing.<br \/>\nDescubra la 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