Updated : Lug 4, 2025
Sintesi:
- Pricelabs dati raccolti da piattaforme come Airbnb, Vrbo e Booking.com, alimentando Market Dashboards, Dynamic Pricing e i dati di quartiere per una panoramica globale completa.
- Pricelabs affronta la sfida di distinguere le date prenotate da quelle bloccate utilizzando la logica di rimozione dei blocchi, migliorando l’accuratezza nel discernere le prenotazioni autentiche.
- Sfruttando Airbnb come riferimento critico, Pricelabs deduce le prenotazioni su altre piattaforme, dimostrando adattabilità e versatilità.
- L’ultima Breakthrough Release introduce l’algoritmo Hyper-Local Pulse (HLP), che garantisce una precisione e un’adattabilità senza pari nei dynamic pricing, segnando un passo da gigante per i gestori di proprietà a livello globale.
- Market Dashboards deduce ingegnosamente i dettagli critici delle prenotazioni analizzando le modifiche nei calendari degli annunci, offrendo approfondimenti sulla finestra di prenotazione, sulla durata del soggiorno e altro ancora.
I prezzi dinamici sono diventati un punto di svolta nel panorama in continua evoluzione delle proprietà e degli affitti per le vacanze. Pricelabs si distingue tra i leader in questo settore con la sua versione innovativa e rivoluzionaria. La versione non è solo un aggiornamento; È un salto da gigante per i gestori di proprietà e i team di gestione dei ricavi . Per comprendere appieno la potenza di Pricelabs, approfondiamo dove ottiene i suoi dati, come li elabora e i perfezionamenti rivoluzionari introdotti nell’ultima Breakthrough Release.
Da dove provengono Pricelabs ?
Pricelabs si basa sui dati raschiati da Airbnb, Vrbo e Booking.com e sui dati diretti di KeyData per compilare una panoramica completa degli annunci. Questo approccio alimenta Market Dashboards, Dynamic Pricing e i dati di quartiere. Pricelabs acquisisce informazioni preziose esplorando le pagine pubbliche di ogni annuncio, comprese le modifiche al calendario, le fluttuazioni della disponibilità, gli adeguamenti dei prezzi e altri dettagli rilevanti. Questo metodo garantisce un set di dati robusto ed espansivo, che fornisce informazioni dettagliate per qualsiasi posizione a livello globale.
Elaborazione dei dati: dedurre informazioni dettagliate dalle modifiche
Nella dynamic pricing, non tutti i dati delle prenotazioni sono disponibili nel calendario di un annuncio. Market Dashboards, Dynamic Pricing e i dati di quartiere utilizzano metodi intelligenti per dedurre informazioni critiche come la finestra di prenotazione, la durata del soggiorno, la data di prenotazione e il prezzo prenotato. Pricelabs analizza le modifiche apportate al calendario di un annuncio nel tempo e identifica le date consecutive non disponibili come potenziali prenotazioni. La frequenza di scraping consente di determinare una data di prenotazione ben determinata, contribuendo a una comprensione più completa di ogni prenotazione.
Rimozione dei blocchi: padroneggiare le sfide
Una sfida comune con i dati raschiati è distinguere tra date prenotate e date bloccate dal proprietario. Market Dashboards, Dynamic Pricing e i dati di quartiere affrontano questa sfida utilizzando la logica di rimozione dei blocchi. Pricelabs analizza fattori come la durata del soggiorno, la finestra di prenotazione, l’occupazione del mercato e le variazioni estreme dei prezzi. Questo aiuta a determinare se un annuncio è stato effettivamente prenotato o se le date sono state bloccate intenzionalmente.
Detrazione per prenotazioni cross-ota: Airbnb come chiave
Anche quando una proprietà è elencata su più OTA, Market Dashboards Dynamic Pricing e i dati di quartiere possono dedurre le prenotazioni su altre piattaforme, purché la proprietà sia elencata anche su Airbnb. La logica sta nel fatto che le prenotazioni su altre OTA o siti web diretti portano a date bloccate su Airbnb. Queste funzionalità, sfruttando il loro meccanismo di rilevamento dei blocchi, possono identificare se una data è prenotata, indipendentemente dal canale attraverso il quale è stata effettuata la prenotazione.
Dynamic Pricing Analisi: decodificare i punteggi
Dynamic Pricing L’analisi aggiunge un ulteriore livello di informazioni per i gestori di proprietà. La colonna “Dynamic Pricing” nei comp set di inserzioni riflette la variazione di prezzo giornaliera e le modifiche dall’ultimo controllo. I punteggi vanno da 0 a 1, dove 1 indica una variazione di prezzo giornaliera significativa e variazioni costanti. I punteggi sono suddivisi in contenitori (Nessuno, Basso, Moderato e Alto), offrendo ai gestori di proprietà un rapido riferimento per comprendere le dinamiche di prezzo del loro comp set.
- Nessuna: inserzioni con punteggi compresi tra 0,0 – e 0,1, che indicano variazioni di prezzo rare.
- Basso: punteggi compresi tra 0,1 e 0,25, in cui le inserzioni possono modificare i prezzi per festività ed eventi, ma i prezzi complessivi rimangono costanti settimanalmente.
- Moderato: Punteggi compresi tra 0,25 e 0,5, che indicano prezzi variabili settimanalmente, ma con una leggera varianza e aggiornamenti poco frequenti.
- Alto: punteggi superiori a 0,5, in cui i prezzi delle inserzioni tengono conto delle variazioni della domanda giornaliera e di festività/eventi, aggiornandosi a intervalli di pochi giorni, potenzialmente utilizzando un software per dynamic pricing .
La versione rivoluzionaria: perfezionare l’algoritmo
La Breakthrough Release di Pricelabs non è solo un aggiornamento; È un salto nel futuro del gestione dei ricavi. Alimentata da una scienza dei dati all’avanguardia e dal feedback degli utenti, questa versione è pensata per le società di gestione immobiliare di medie e grandi dimensioni. Con oltre 20 nuove funzionalità e strumenti, promette sostanziali vantaggi globali per i gestori di proprietà e entrate.
L’algoritmo Hyper Local Pulse ): precisione ridefinita
Al centro della Breakthrough Release c’è l’algoritmo Hyper Local Pulse (HLP), un’innovazione di dynamic pricing progettata per ottimizzare le tariffe e massimizzare i ricavi. HLP sfrutta set di dati iper-locali, garantendo una precisione e un’adattabilità senza pari nelle strategie di prezzo. Entro tre mesi dall’adozione dell’HLP, i nuovi utenti Pricelabs hanno registrato un aumento medio del 26% dei ricavi per notte disponibile (RevPAR).
Caratteristiche e vantaggi principali di HLP:
- Rilevanza iper-locale: HLP sfrutta i comp-set iper-locali per regolazioni precise. Ciò garantisce un’accuratezza senza pari nell’adattarsi alla stagionalità e ai giorni specifici.
- Prezzi per eventi e festività: HLP è arricchito da un sistema di rilevamento eventi a quattro vie. Considera il ritmo dell’anno precedente, i primi segnali di domanda, i prezzi della concorrenza e le indicazioni dei prezzi degli hotel. Ciò si traduce in un miglioramento dei prezzi per eventi e festività.
- Rapida adattabilità al mercato: I meccanismi di risposta rapida garantiscono prezzi stagionali e per eventi ottimali e reattivi. Consente ai gestori immobiliari di cogliere tutto il potenziale delle dinamiche di mercato.
- Risparmio di tempo: Riduzione significativa della necessità di interventi manuali di determinazione dei prezzi, semplificazione delle operazioni e miglioramento dell’efficienza.
- Trasparenza: il team di data science di Pricelabs fornisce informazioni dettagliate sul funzionamento dell’algoritmo, garantendo trasparenza e comprensione per gli utenti.
Conclusione:
In conclusione, la scienza alla base dei dati Pricelabs è un viaggio dalla meticolosa raccolta ed elaborazione dei dati al rivoluzionario perfezionamento dell’algoritmo nell’ultima Breakthrough Release. I gestori di proprietà di tutto il mondo possono ora sfruttare la potenza dei dynamic pricing con una precisione e un’efficienza senza pari. Mentre il futuro del gestione dei ricavi continua ad evolversi, Pricelabs rimane in prima linea, aprendo la strada a una nuova era di successo per i gestori immobiliari e i team delle entrate.
