Découvrez la science derrière les données PriceLabs et son fonctionnement

Résumé :

• PriceLabs exploite des données collectées depuis des plateformes comme Airbnb, Vrbo et Booking.com, alimentant les Market Dashboards, le Dynamic Pricing et les Données de quartier pour une vue d'ensemble mondiale complète.
• PriceLabs relève le défi de distinguer les dates réservées des dates bloquées grâce à sa logique de suppression des blocages, améliorant ainsi la précision dans l'identification des véritables réservations.
• En s'appuyant sur Airbnb comme référence clé, PriceLabs déduit les réservations effectuées sur d'autres plateformes, démontrant son adaptabilité et sa polyvalence.
• La dernière version Breakthrough Release introduit l'algorithme Hyper Local Pulse (HLP), garantissant une précision et une adaptabilité inégalées dans le Dynamic Pricing, marquant un bond en avant considérable pour les gestionnaires à l'échelle mondiale.
• Les Market Dashboards déduisent intelligemment les informations critiques de réservation en analysant les modifications des calendriers d'annonces, offrant des informations sur la Fenêtre de réservation, la durée du séjour, et bien plus encore.

Le Dynamic Pricing est devenu un véritable atout dans le paysage en constante évolution des locations de vacances. PriceLabs se distingue parmi les leaders de ce secteur grâce à sa version Breakthrough Release innovante. Cette version n'est pas simplement une mise à niveau ; c'est un bond en avant pour les gestionnaires et les équipes de revenue management. Pour comprendre pleinement la puissance de PriceLabs, plongeons dans les sources de ses données, la façon dont elles sont traitées, et les améliorations révolutionnaires introduites dans la dernière Breakthrough Release.

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D'où viennent les données PriceLabs ?

PriceLabs s'appuie sur des données collectées auprès d'Airbnb, Vrbo et Booking.com, ainsi que sur des données directes de KeyData pour compiler une vue d'ensemble complète des annonces. Cette approche alimente les Market Dashboards, le Dynamic Pricing et les Données de quartier. PriceLabs capture des informations précieuses en explorant les pages publiques de chaque annonce, notamment les modifications du calendrier, les variations de disponibilité, les ajustements de prix et d'autres détails pertinents. Cette méthode garantit un jeu de données robuste et étendu, fournissant des informations pour n'importe quel emplacement dans le monde.

Traitement des données : Déduire des informations à partir des modifications

Dans le domaine du Dynamic Pricing, toutes les données de réservation ne sont pas disponibles depuis le calendrier d'une annonce. Les Market Dashboards, le Dynamic Pricing et les Données de quartier utilisent des méthodes ingénieuses pour déduire des informations critiques telles que la Fenêtre de réservation, la durée du séjour, la date et le prix de réservation. PriceLabs analyse les modifications du calendrier d'une annonce dans le temps et identifie les dates consécutives indisponibles comme des réservations potentielles. La fréquence de collecte permet de déterminer avec précision la date de réservation, contribuant à une compréhension plus complète de chaque réservation.

Données de quartier PriceLabs

Suppression des blocages : Maîtriser les défis

Un défi courant avec les données collectées est de distinguer les dates réservées des dates bloquées par le propriétaire. Les Market Dashboards, le Dynamic Pricing et les Données de quartier relèvent ce défi grâce à la logique de suppression des blocages. PriceLabs analyse des facteurs tels que la durée du séjour, la Fenêtre de réservation, le taux d'occupation du marché et les variations de prix extrêmes. Cela permet de déterminer si une annonce est véritablement réservée ou si les dates sont intentionnellement bloquées.

Déduction des réservations inter-OTA : Airbnb comme clé de voûte

Même lorsqu'une propriété est listée sur plusieurs plateformes de location, les Market Dashboards, le Dynamic Pricing et les Données de quartier peuvent déduire les réservations effectuées sur d'autres plateformes, à condition que la propriété soit également listée sur Airbnb. La logique repose sur le fait que les r��servations sur d'autres plateformes ou sites directs entraînent des dates bloquées sur Airbnb. Ces fonctionnalités, exploitant leur mécanisme de détection des blocages, peuvent identifier si une date est réservée, quel que soit le canal par lequel la réservation a été effectuée.

Analyse du Dynamic Pricing : Décoder les scores

L'analyse du Dynamic Pricing apporte une couche supplémentaire d'information pour les gestionnaires. La colonne « Dynamic Pricing » dans les ensembles concurrentiels des annonces reflète la variation quotidienne des prix et les modifications depuis la dernière vérification. Les scores vont de 0 à 1, où 1 indique une variation de prix journalière significative et des changements constants. Les scores sont regroupés en catégories — Aucun, Faible, Modéré et Élevé — offrant aux gestionnaires une référence rapide pour comprendre la dynamique de tarification de leur ensemble concurrentiel.

• Aucun : Annonces avec des scores entre 0,0 et 0,1, indiquant de rares variations de prix.
• Faible : Scores entre 0,1 et 0,25, où les annonces peuvent modifier leurs prix pour les jours fériés et les événements, mais les prix globaux restent constants chaque semaine.
• Modéré : Scores entre 0,25 et 0,5, indiquant des prix variables chaque semaine, mais avec une légère variance et des mises à jour peu fréquentes.
• Élevé : Scores supérieurs à 0,5, où les prix des annonces tiennent compte des variations de la demande selon le jour de la semaine et les jours fériés/événements, se mettant à jour tous les quelques jours, avec potentiellement l'utilisation d'un logiciel de Dynamic Pricing.

Dynamic Pricing PriceLabs

La Breakthrough Release : Affiner l'algorithme

La Breakthrough Release de PriceLabs n'est pas simplement une mise à niveau ; c'est un bond vers l'avenir du revenue management. Alimentée par une data science de pointe et les retours des utilisateurs, cette version est conçue pour les entreprises de gestion immobilière de taille moyenne à grande. Avec plus de 20 nouvelles fonctionnalités et outils, elle promet des bénéfices substantiels à l'échelle mondiale pour les gestionnaires de biens et les professionnels du revenue management.

L'algorithme Hyper Local Pulse (HLP) : La précision redéfinie

Au cœur de la Breakthrough Release se trouve l'algorithme Hyper Local Pulse (HLP), une innovation de Dynamic Pricing conçue pour optimiser les tarifs et maximiser les revenus. Le HLP exploite des jeux de données hyper-locaux, garantissant une précision et une adaptabilité inégalées dans les stratégies de tarification. En trois mois suivant l'adoption du HLP, les nouveaux utilisateurs de PriceLabs ont constaté une augmentation moyenne de 26 % du RevPAR (Revenu par chambre disponible).

Hyper Local Pulse (HLP) PriceLabs

Fonctionnalités clés et avantages du HLP :

• Pertinence hyper-locale : Le HLP exploite des ensembles concurrentiels hyper-locaux pour des ajustements précis. Cela garantit une précision inégalée pour s'adapter à la saisonnalité et aux jours spécifiques.
• Tarification Événements et Jours Fériés : Le HLP est enrichi d'un système de détection d'événements à quatre niveaux. Il prend en compte le rythme de l'année précédente, les signaux de demande anticipés, la tarification des concurrents et les indications de prix hôteliers. Cela se traduit par une tarification améliorée pour les événements et les jours fériés.
• Adaptabilité rapide au marché : Les mécanismes de réponse rapide garantissent une tarification saisonnière et événementielle optimale et réactive. Ils permettent aux gestionnaires de saisir tout le potentiel des dynamiques de marché.
• Gain de temps : Réduction significative des interventions manuelles en matière de tarification, simplifiant les opérations et améliorant l'efficacité.
• Transparence : L'équipe data science de PriceLabs fournit des informations détaillées sur le fonctionnement de l'algorithme, garantissant transparence et compréhension pour les utilisateurs.

Conclusion :

En conclusion, la science derrière les données PriceLabs est un voyage allant de la collecte et du traitement minutieux des données au perfectionnement révolutionnaire de l'algorithme dans la dernière Breakthrough Release. Les gestionnaires du monde entier peuvent désormais exploiter la puissance du Dynamic Pricing avec une précision et une efficacité inégalées. À mesure que l'avenir du revenue management continue d'évoluer, PriceLabs reste à l'avant-garde, ouvrant la voie vers une nouvelle ère de succès pour les gestionnaires et les équipes de revenue management.