Breakthrough Release – perspectiva dos fundadores

Estamos prontos para clicar nos botões e anunciar o Breakthrough Release, e lembramos a citação: «Marcos não são destinos, mas a confirmação de que estamos no caminho certo!»

A jornada do PriceLabs começou há nove anos, mas o lançamento atual é uma jornada que iniciamos há cerca de dois anos. Em 2021 éramos uma equipe de cerca de 30 pessoas (agora quase 150) que havia passado recentemente por grandes mudanças de mercado – COVID e depois o boom dos aluguéis de temporada nos EUA – e havia coletado enormes volumes de dados.

Durante essa fase, percebemos que a forma como nós e muitas outras soluções precificam aluguéis de temporada não funciona tão bem. Lançamos nosso primeiro algoritmo em 2014 e, com o tempo, fizemos melhorias significativas, mas era hora de dar um passo adiante e criar algo que atendesse melhor às necessidades da nossa base de clientes em crescimento!

Nos últimos dois anos, dedicamos muito tempo a reformular quase tudo no PriceLabs, da coleta e armazenamento de dados aos modelos computacionais e algorítmicos, à stack de engenharia, e assim por diante. Dizer que foi uma jornada seria pouco.

Mas essas mudanças (mais suor, lágrimas e frustração) nos trazem ao nosso Breakthrough Release atual! Estamos animados em apresentar o que acreditamos ser uma mudança de paradigma na forma como aluguéis de temporada precificam suas propriedades!

O novo algoritmo: Hyper Local Pulse

O novo algoritmo é uma mudança revolucionária em relação à forma como os algoritmos de revenue management funcionaram no passado. O HLP entrega um aumento de 26% no RevPAR!

Qual é o segredo? Nossa equipe de engenharia e ciência de dados de alto nível.

Nos últimos meses, o HLP tem se mostrado consistentemente um divisor de águas em testes experimentais.

O HLP usa grupos concorrentes hiperlocais, como o nome indica, junto com previsões de ponta e programação dinâmica para entregar esses resultados.

Para todos os novos usuários, isso já está ativo automaticamente. Vamos ativá-lo gradualmente para usuários existentes, pois alguns de vocês precisarão alterar algumas configurações existentes para usar o novo algoritmo (e queremos tornar a transição fácil!).

Você pode ler como o algoritmo funciona aqui e os benefícios que ele oferece aqui.

Como parte desta atualização, também anunciamos vários novos recursos relacionados a dados, inteligência e análises. Alguns estão abaixo:

1. Personalizações de reservas de última hora e reservas futuras orientadas pelo mercado
2. Personalização de sazonalidade
3. Métricas de Desempenho
4. Personalizações para propriedades com várias unidades (Relevância de hotéis, Grupos concorrentes de hotéis)
5. Gráficos de ritmo e gráficos de reservas no Portfolio Analytics – lançados no início deste ano
6. Dados de Hotéis com LOS – lançados no início deste ano
7. Índice de Aluguel por temporada e Revenue Estimator

Tudo acima veio como precursor ou resultado do trabalho que fizemos para o HLP. Há muito mais por vir. Combinados com o HLP, esses recursos atendem gestores de propriedades e anfitriões porque reduzem a intervenção manual e oferecem ferramentas analíticas para entender seu mercado e intervir rapidamente.

Temos desenvolvido conjuntamente várias soluções focadas em gestores de propriedades de grande porte que usam o PriceLabs. Algumas estão abaixo:

1. Gestão de equipe
2. Subgrupos
3. Acesso a dados via CSV e API

O PriceLabs tem sido a solução preferida de gestores de propriedades de grande porte por sua flexibilidade, e estamos adicionando muito mais recursos. Temos consultores de onboarding dedicados buscando criar soluções sob medida para grandes PMs.

Seja você novo no PriceLabs ou já tenha avaliado o PriceLabs no passado, convidamos você a dar uma nova olhada neste Breakthrough Release. Você pode saber mais:

• Visitando a Página do lançamento
• Ou se inscrevendo em nossos Webinar

Este marco só é possível e se completa com nossos clientes, parceiros e equipe. É uma jornada, e estamos apenas começando.

Obrigado por todo o apoio e carinho! – Anurag, Richie, Sana