{"id":29862,"date":"2024-04-22T07:11:33","date_gmt":"2024-04-22T07:11:33","guid":{"rendered":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/?p=29862"},"modified":"2024-08-06T07:13:59","modified_gmt":"2024-08-06T07:13:59","slug":"algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/blog\/algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs\/","title":{"rendered":"Vis\u00e3o geral do algoritmo de precifica\u00e7\u00e3o din\u00e2mica do PriceLabs (Parte 1)"},"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\">Sum\u00e1rio<\/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\/pt-br\/blog\/algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs\/#1-coleta-de-dados\" data-wpel-link=\"internal\">1. Coleta de dados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/blog\/algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs\/#2-grupo-concorrente-hiperlocal\" data-wpel-link=\"internal\">2. Grupo concorrente hiperlocal<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/blog\/algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs\/#3-previsao-da-demanda\" data-wpel-link=\"internal\">3. Previs\u00e3o da demanda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/blog\/algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs\/#4-elasticidade-da-demanda\" data-wpel-link=\"internal\">4. Elasticidade da demanda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/blog\/algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs\/#5-maximizacao-da-receita\" data-wpel-link=\"internal\">5. Maximiza\u00e7\u00e3o da receita<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p><em><em>Desvende os segredos do algoritmo avan\u00e7ado de precifica\u00e7\u00e3o din\u00e2mica do PriceLabs. Mergulhe de cabe\u00e7a nessa aventura t\u00e9cnica!<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>O texto abaixo pode ser um pouco t\u00e9cnico, mas ajudar\u00e1 voc\u00ea a entender a &#8220;caixa preta&#8221; de onde v\u00eam nossas recomenda\u00e7\u00f5es de <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/dynamic-pricing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-wpel-link=\"internal\">pre\u00e7os din\u00e2micos<\/a>. Voc\u00ea n\u00e3o precisa ler tudo isso para entender como usar o PriceLabs, mas se tiver vontade a aprender sobre algoritmos, aperte os cintos!<\/p>\n\n\n\n<p>Para ajudar com os primeiros passos, temos <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/training\/\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">sess\u00f5es di\u00e1rias ao vivo de apresenta\u00e7\u00e3o do produto<\/a>, v\u00eddeos de treinamento no <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCMz3tKugGoYeZbTAhk8JMrg\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">YouTube<\/a> e uma <a href=\"https:\/\/help.pricelabs.co\/portal\/en\/kb\/pricelabs\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">base de conhecimento detalhada<\/a> para que voc\u00ea aprenda a usar PriceLabs de forma eficaz. Mas, se quiser aprender sobre a parte t\u00e9cnica e mergulhar no mundo da matem\u00e1tica para entender como as recomenda\u00e7\u00f5es s\u00e3o calculadas, esta \u00e9 uma \u00f3tima leitura.<br><br>Aviso: esta \u00e9 uma leitura t\u00e9cnica com conceitos de engenharia e matem\u00e1tica, assim como alguns gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-1-coleta-de-dados\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1-coleta-de-dados\"><\/span><strong>1. Coleta de dados<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Dados: o novo petr\u00f3leo!<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Obtemos informa\u00e7\u00f5es sobre a sua propriedade a partir do seu sistema de gest\u00e3o de propriedades ou do Airbnb\/Vrbo, se voc\u00ea fizer uma integra\u00e7\u00e3o direta com essas plataformas. Esses dados nos ajudam a entender a localiza\u00e7\u00e3o da sua propriedade, detalhes relacionados a ela (por exemplo, contagem de quartos, capacidade de h\u00f3spedes), seus pre\u00e7os futuros, seu hist\u00f3rico de reservas e sua disponibilidade.<\/p>\n\n\n\n<p>Usar dados de mercado para calcular pre\u00e7os para suas propriedades \u00e9 o foco do trabalho do PriceLabs. Analisamos v\u00e1rios portais de reservas e fontes de dados diretas para chegar a uma compreens\u00e3o unificada do que est\u00e1 acontecendo em todo o mundo.<\/p>\n\n\n\n<p>Atualmente, verificamos mais de 10 milh\u00f5es de unidades individuais no Airbnb, Vrbo e Booking.com. Al\u00e9m disso, obtemos dados diretos da fonte da <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 entender os padr\u00f5es reais de reserva.<\/p>\n\n\n\n<p>Voc\u00ea j\u00e1 deve ter ouvido falar que dados levantados n\u00e3o est\u00e3o limpos e, portanto, n\u00e3o s\u00e3o bons. Isso \u00e9 dito principalmente porque o levantamento de dados pode incluir datas bloqueadas pelo propriet\u00e1rio, ent\u00e3o n\u00e3o d\u00e1 para saber se se tratam de uma reserva ou um bloqueio. Aplicamos t\u00e9cnicas l\u00f3gicas de remo\u00e7\u00e3o de bloqueios para determinar se uma data indispon\u00edvel presente em dados levantados se refere a um bloqueio ou uma reserva. Alguns exemplos incluem proibi\u00e7\u00f5es em todo o mercado, como reservas longas com a mesma data de in\u00edcio e t\u00e9rmino em v\u00e1rias propriedades, padr\u00f5es repetidos entre os an\u00fancios, anomalias nos pre\u00e7os, etc.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-2-grupo-concorrente-hiperlocal\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-grupo-concorrente-hiperlocal\"><\/span><strong>2<\/strong>.<strong> Grupo concorrente hiperlocal<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em><em>Pesquise na vizinhan\u00e7a: o diabo mora nos detalhes!<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Descobrimos que at\u00e9 mesmo propriedades na mesma cidade podem apresentar tend\u00eancias de mercado significativamente diferentes dependendo de sua localiza\u00e7\u00e3o, resultando em grandes discrep\u00e2ncias em termos de sazonalidade e padr\u00f5es para dias de semana e datas de eventos. Por causa disso, empregamos dados hiperlocais na nossa modelagem de pre\u00e7os para conseguir capturar tend\u00eancias potencialmente exclusivas a um pequeno grupo de propriedades.<\/p>\n\n\n\n<p><strong><strong>Exemplo:<\/strong><\/strong> Vejamos um exemplo de dois bairros em Chicago: Loop e Lincoln Park. Eles est\u00e3o a apenas 4 km de dist\u00e2ncia um do outro. Mas, quando olhamos para os dados, os padr\u00f5es para dias de semana nos dois bairros s\u00e3o muito diferentes. Isso \u00e9 principalmente porque o Chicago Loop \u00e9 o centro comercial com maior procura no meio da semana por parte de quem viaja a neg\u00f3cios, enquanto o Lincoln Park atrai mais demanda tur\u00edstica, pois n\u00e3o h\u00e1 muitos escrit\u00f3rios l\u00e1.<\/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\">Como os dados s\u00e3o obtidos para os bairros Loop (em azul) e Lincoln Park (em laranja) em Chicago usando uma combina\u00e7\u00e3o de hex\u00e1gonos H3 e pesquisa por raio exato (em vermelho).<\/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>Exemplo: <\/strong>Vejamos agora St. Augustine, na Fl\u00f3rida. Desta vez, estamos considerando os bairros Beach e Old Town. Mesmo que eles estejam a apenas 8 km de dist\u00e2ncia, a sazonalidade \u00e9 bem 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\">Como os dados s\u00e3o obtidos para os bairros Beach (em azul) e Old Town (em laranja) em St. Augustine usando uma combina\u00e7\u00e3o de hex\u00e1gonos H3 e pesquisa por raio exato (em vermelho).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Como visto no gr\u00e1fico abaixo, a \u00e1rea de Old Town apresenta um pico no Natal, enquanto a \u00e1rea do bairro Beach mostra um pico no ver\u00e3o.<\/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>Os exemplos acima e muitos outros nos levaram a desenvolver nosso novo algoritmo de pre\u00e7os, o Hyper Local Pulse (HLP).<\/p>\n\n\n\n<p>Agora, vamos considerar um mercado hiperlocal no Airbnb ou na Vrbo para definir os pre\u00e7os de uma propriedade espec\u00edfica. Isso \u00e9 calculado com base em 350 propriedades pr\u00f3ximas de tamanho semelhante em um raio m\u00e1ximo de 15 km (o raio real \u00e9 determinado dinamicamente).<\/p>\n\n\n\n<p>Pedro, Cientista de Dados S\u00eanior, afirma: &#8220;Os dados de alta qualidade est\u00e3o no cerne de tudo o que fazemos no PriceLabs. Mas dispor de dados n\u00e3o \u00e9 \u00fatil se voc\u00ea n\u00e3o conseguir examin\u00e1-los e encontrar tend\u00eancias neles na velocidade da luz. Nosso maior desafio em termos de engenharia de dados \u00e9 que o m\u00e1ximo poss\u00edvel de dados precisa estar dispon\u00edvel online para refletir o estado atual do grupo concorrente hiperlocal de uma propriedade, porque dados atualizados permitem que nosso algoritmo reaja rapidamente \u00e0s mudan\u00e7as do mercado. Usando o H3, conseguimos incorporar novas propriedades ao nosso conjunto de dados de forma quase instant\u00e2nea.&#8221;<\/p>\n\n\n\n<p>Inicialmente, resolvemos criar grupos concorrentes hiperlocais usando um \u00edndice <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ball_tree\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">Ball Tree<\/a> com baixa lat\u00eancia, mas processado em lote, o que introduziu certo atraso nos nossos dados. No fim das contas, substitu\u00edmos essa configura\u00e7\u00e3o usando <a href=\"https:\/\/h3geo.org\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">\u00edndices H3<\/a>. O H3 \u00e9 um sistema de grade global discreta desenvolvido pela Uber que nos permite reduzir nosso espa\u00e7o de pesquisa com efici\u00eancia antes de resolver o problema dos K&nbsp;vizinhos mais pr\u00f3ximos (KNN, do ingl\u00eas <em>K-Nearest Neighbors<\/em>). Usando essa estrat\u00e9gia, tamb\u00e9m podemos garantir que nossa pesquisa sempre seja feita com os melhores dados dispon\u00edveis.<\/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>Em nossa busca por insights mais precisos sobre os pre\u00e7os, aprendemos que diferentes bairros dentro de uma mesma cidade podem exibir tend\u00eancias discrepantes no mercado imobili\u00e1rio. Para resolver isso, apresentamos nosso algoritmo de pre\u00e7os inovador, o Hyper Local Pulse (HLP). O HLP se concentra em dados hiperlocais, permitindo-nos capturar tend\u00eancias distintas em pequenos grupos de propriedades. Definimos um mercado hiperlocal como 350 propriedades pr\u00f3ximas de tamanho semelhante dentro de um raio determinado dinamicamente de at\u00e9 15 km, usando hex\u00e1gonos H3 para garantir a atualiza\u00e7\u00e3o dos dados em tempo real. Essa abordagem substituiu nosso m\u00e9todo anterior, gerando insights mais precisos e atualizados sobre os pre\u00e7os das propriedades.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-3-previs-o-da-demanda\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-previsao-da-demanda\"><\/span><strong>3<\/strong>.<strong> Previs\u00e3o da demanda<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Al\u00e9m da adivinha\u00e7\u00e3o: aproveite o poder da ci\u00eancia de dados.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>A previs\u00e3o \u00e9 um problema fascinante que est\u00e1 no centro das nossas recomenda\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os din\u00e2micos. Quando se trata de previs\u00e3o, adotamos uma abordagem cient\u00edfica para responder &#8220;o que um gerente de receita faria?&#8221;<\/p>\n\n\n\n<p>Vejamos a imagem abaixo que mostra as <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 reserva<\/a> para o Lago Como, na It\u00e1lia. Cada linha representa a evolu\u00e7\u00e3o da taxa de ocupa\u00e7\u00e3o ao longo de datas no passado. Como voc\u00ea poderia imaginar, cada data tem uma curva de reserva diferente.<br><br>A taxa de ocupa\u00e7\u00e3o final em cada data pode ser vista na extrema direita, variando de 15% a 85%. Algumas datas n\u00e3o mostram nenhuma ocupa\u00e7\u00e3o para os 150 dias seguintes, enquanto outras come\u00e7am a apresentar ocupa\u00e7\u00e3o at\u00e9 300 dias no futuro. Embora cada data tenha uma curva de reserva diferente, algumas est\u00e3o &#8220;agrupadas&#8221;, exibindo padr\u00f5es de reserva semelhantes.<\/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>Ao prever a demanda para uma &#8220;<strong>data futura<\/strong>&#8220;(df), o primeiro quebra-cabe\u00e7a a resolver \u00e9 encontrar &#8220;<strong>datas de<\/strong> <strong>refer\u00eancia<\/strong>&#8221; passadas (dr1,..,drk) cujas tend\u00eancias de reserva a data futura deveria seguir. Existem muitas op\u00e7\u00f5es para selecionar datas de refer\u00eancia, tais como:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"1\">\n<li>Mesma temporada<\/li>\n\n\n\n<li>Mesmo dia da semana<\/li>\n\n\n\n<li>Datas de feriados ou eventos<\/li>\n\n\n\n<li>Pontua\u00e7\u00f5es de similaridade calculadas usando a forma da curva de reserva a partir de hoje<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Este \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o intensiva da ci\u00eancia de dados, especialmente na escala do PriceLabs. Essa experimenta\u00e7\u00e3o levou v\u00e1rios meses at\u00e9 encontrarmos a combina\u00e7\u00e3o certa e a data de refer\u00eancia. Esta \u00e9 a parte cient\u00edfica das previs\u00f5es de bola de cristal!<\/p>\n\n\n\n<p>Usamos as <strong>datas de refer\u00eancia<\/strong> para entender os padr\u00f5es de reserva esperados para uma <strong>data futura<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Muitos gerentes de receita entendem essa parte, embora seja incrivelmente demorada. O exerc\u00edcio pode ficar mais f\u00e1cil, especialmente se voc\u00ea tiver dados do ano anterior para uma propriedade ou um mercado.<\/p>\n\n\n\n<p><br>O pr\u00f3ximo passo \u00e9 o refinamento cont\u00ednuo da previs\u00e3o; a parte reativa do que est\u00e1 acontecendo no mercado. \u00c0 medida que a data futura se aproxima da data de estadia, usamos duas m\u00e9tricas fundamentais de gest\u00e3o da receita para ajustar nossa previs\u00e3o: ritmo de reservas e novas reservas geradas.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O<strong> ritmo de reservas <\/strong>representa a ocupa\u00e7\u00e3o atual na data futura em compara\u00e7\u00e3o com nossas datas de refer\u00eancia na mesma janela de reserva. Pense nisso como a &#8220;velocidade&#8221;: estou recebendo reservas com mais ou menos rapidez do que no passado?<\/li>\n\n\n\n<li>As <strong>novas reservas geradas <\/strong>representam a rapidez (ou lentid\u00e3o) com que as reservas est\u00e3o chegando atualmente. Pense nisso como a &#8220;acelera\u00e7\u00e3o&#8221;: talvez o ritmo atual seja mais lento do que no passado, mas temos recebido muitas reservas ultimamente e podemos superar a taxa de ocupa\u00e7\u00e3o da data de refer\u00eancia passada em breve. <\/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>Matematicamente, a previs\u00e3o para uma data \u00e9 uma fun\u00e7\u00e3o da curva de reserva final das nossas datas de refer\u00eancia e da curva de reserva da data futura at\u00e9 hoje. Muitos gerentes de receita olham para os gr\u00e1ficos acima diariamente para fazer palpites fundamentados sobre o futuro.<br><br>Nossos algoritmos fazem isso em grande escala, todos os dias, de forma autom\u00e1tica e \u00e0 prova de erros. Em vez de adivinhar, medimos como pode ficar a fun\u00e7\u00e3o para que o erro de previs\u00e3o seja baixo.<\/p>\n\n\n\n<p>.  <\/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>Processamos aproximadamente 1 milh\u00e3o de pontos de dados toda vez que atualizamos os pre\u00e7os de uma propriedade. Temos imenso orgulho disso, pois \u00e9 necess\u00e1ria muita engenharia de dados para fazer isso em tempo real. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-4-elasticidade-da-demanda\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4-elasticidade-da-demanda\"><\/span><strong>4<\/strong>.<strong> Elasticidade da demanda<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><em><em>Voc\u00ea j\u00e1 deve ter ouvido falar de elasticidade no Wall Street Journal, no podcast Freakonomics ou na aula de economia.<\/em><\/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>Os economistas usam a elasticidade da demanda para medir a mudan\u00e7a na demanda que voc\u00ea pode esperar quando aumenta ou diminui o pre\u00e7o. Ela \u00e9 fundamental nos processos de produ\u00e7\u00e3o, por exemplo, para saber quantos carros produzir. Carros, mercadorias, assentos em avi\u00f5es, etc., geralmente est\u00e3o dispon\u00edveis em grandes quantidades, e a demanda costuma indicar quantas unidades individuais podem ser vendidas.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Mas como entender a maneira como a demanda por aluguel de temporada muda de acordo com o pre\u00e7o? S\u00f3 h\u00e1 uma propriedade de aluguel por temporada, e voc\u00ea pode vender uma di\u00e1ria ou n\u00e3o (100% de ocupa\u00e7\u00e3o ou 0% de ocupa\u00e7\u00e3o).<br><br>H\u00e1 9 anos, quando elaboramos nosso primeiro algoritmo, uma pesquisa bibliogr\u00e1fica nos levou ao nosso primeiro momento &#8220;eureca&#8221;: em vez de usar o &#8220;<em>n\u00famero esperado de unidades que ser\u00e3o vendidas a um pre\u00e7o espec\u00edfico<\/em>&#8221; como demanda, esse problema exigia pensar na demanda como a &#8220;probabilidade de reserva&#8221; (PB) a pre\u00e7os diferentes.<\/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>A probabilidade de reserva difere para cada data para diferentes pre\u00e7os; mesmo para uma determinada data, ela muda com o tempo. \u00c0 medida que a previs\u00e3o de demanda muda, a probabilidade de uma propriedade ser reservada a um pre\u00e7o espec\u00edfico muda.<\/p>\n\n\n\n<p>Estimamos a elasticidade do mercado para cada data no futuro, pois os fatores de mercado subjacentes, como previs\u00e3o da demanda, pre\u00e7os do mercado e sensibilidade \u00e0 demanda, diferem para cada data. A elasticidade do mercado deve ser refletida na curva de elasticidade da sua propriedade, determinando sua probabilidade de ser reservada a pre\u00e7os diferentes.<\/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>Os gr\u00e1ficos abaixo mostram como a elasticidade pode variar dependendo da sensibilidade ao mercado e da previs\u00e3o da demanda, que dependem de como o mercado est\u00e1 evoluindo para uma data futura. O impacto dos pre\u00e7os do mercado \u00e9 absorvido na escala no eixo 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>Probabilidade de reserva como uma fun\u00e7\u00e3o da sensibilidade ao mercado: <\/strong>O gr\u00e1fico acima mostra duas estimativas da probabilidade de reserva, sendo que a vermelha \u00e9 id\u00eantica \u00e0 primeira curva de elasticidade que mostramos acima. Em compara\u00e7\u00e3o, a curva azul representa um mercado mais sens\u00edvel aos pre\u00e7os e, portanto, tem uma inclina\u00e7\u00e3o mais acentuada na faixa de pre\u00e7os &#8220;normais&#8221;. Diminuir um pouco o pre\u00e7o em rela\u00e7\u00e3o ao pre\u00e7o base resulta em uma chance muito maior de receber reservas, e aument\u00e1-lo um pouco reduz muito essa probabilidade. Estimamos a sensibilidade certa aos pre\u00e7os para cada grupo concorrente hiperlocal e cada data futura. Isso \u00e9 muito evidente nas regi\u00f5es montanhosas, onde o mercado \u00e9 muito menos sens\u00edvel aos pre\u00e7os durante a temporada de esqui do que na temporada de ver\u00e3o. No entanto, a previs\u00e3o da demanda geral \u00e9 semelhante.<\/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>Probabilidade de reserva como uma fun\u00e7\u00e3o da previs\u00e3o da demanda: <\/strong>Neste gr\u00e1fico, a linha vermelha mostra a probabilidade de reserva em um dia normal, enquanto a curva verde mostra a probabilidade de reserva em uma data de alta demanda. Observe que a inclina\u00e7\u00e3o geral em torno do pre\u00e7o &#8220;normal&#8221; \u00e9 semelhante, mas toda a curva est\u00e1 deslocada para a direita. Isso significa que, se voc\u00ea mantiver seu pre\u00e7o est\u00e1vel em uma data de alta demanda, a probabilidade de receber reservas aumentar\u00e1 significativamente.<\/p>\n\n\n\n<p>Como voc\u00ea pode ter notado, a pre\u00e7os muito baixos, a probabilidade de reserva n\u00e3o continua subindo. Em outras palavras, mesmo que o pre\u00e7o seja reduzido para perto de 0, isso n\u00e3o garante uma reserva! Isso se deve a m\u00faltiplos fatores, mas um importante \u00e9 o &#8220;valor percebido&#8221;. As commodities (como o petr\u00f3leo) t\u00eam padr\u00f5es de qualidade reconhecidos mundialmente. Assim, pre\u00e7os muito baixos resultam em uma demanda muito alta.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u00e1 os alugu\u00e9is de temporada n\u00e3o t\u00eam uma medida padr\u00e3o de qualidade. Os h\u00f3spedes reservam propriedades com base na qualidade percebida e na qualidade f\u00edsica (fotos e amenidades). Em tais cen\u00e1rios, o pre\u00e7o atua como um sinal de qualidade.<br><br>Ent\u00e3o, mesmo se voc\u00ea abaixar muito os pre\u00e7os, talvez n\u00e3o consiga vender todas as noites (e ganharia muito menos, algo que veremos a seguir). Essas curvas de elasticidade nos ajudam a estimar como o mercado reagir\u00e1 \u00e0s mudan\u00e7as nos pre\u00e7os dentro do seu grupo concorrente para cada data futura.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-5-maximiza-o-da-receita\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5-maximizacao-da-receita\"><\/span><strong>5<\/strong>.<strong> Maximiza\u00e7\u00e3o da receita<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Depois de entender a probabilidade de receber uma reserva para uma data futura a um determinado pre\u00e7o, o pre\u00e7o ideal P&#8217; \u00e9 aquele que maximiza a &#8220;<strong>receita esperada<\/strong>&#8221; (ER).<\/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>Voc\u00ea pode usar um bom e velho livro de c\u00e1lculo para diferenciar a fun\u00e7\u00e3o de receita esperada acima ou trabalhar com cada pre\u00e7o poss\u00edvel e ver quais maximizam sua &#8220;<strong>receita esperada<\/strong>&#8220;.<\/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>O gr\u00e1fico acima mostra que, a pre\u00e7os baixos, a probabilidade de reserva \u00e9 alta, mas o lucro \u00e9 pouco ou nulo. Por outro lado, a pre\u00e7os muito altos, a probabilidade de reserva \u00e9 t\u00e3o baixa que tamb\u00e9m n\u00e3o ganhamos dinheiro. O ponto ideal \u00e9 evidenciado pela caixa onde a receita esperada atinge seu pico.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity is-style-wide\"\/>\n\n\n\n<p>Nesta primeira parte da vis\u00e3o geral sobre a precifica\u00e7\u00e3o din\u00e2mica, vimos como o PriceLabs calcula os pre\u00e7os para um determinado dia, um dia de cada vez. O pr\u00f3ximo desafio \u00e9 como ser\u00e1 a evolu\u00e7\u00e3o das oportunidades de reserva e, portanto, dos pre\u00e7os. Digamos que queremos definir os pre\u00e7os para uma data 365 dias no futuro. Para otimizar a receita, os pre\u00e7os precisam ser atualizados diariamente para cada um dos 365&nbsp;dias no futuro. Isso significa que, em vez de encontrar um s\u00f3 pre\u00e7o ideal, voc\u00ea precisa determinar uma s\u00e9rie de pre\u00e7os ideais ao longo do tempo, resultando em uma sequ\u00eancia de decis\u00f5es sobre pre\u00e7os.<\/p>\n\n\n\n<p>Este \u00e9 um problema complexo de resolver. Usamos t\u00e9cnicas de programa\u00e7\u00e3o din\u00e2mica para enfrentar o desafio de definir pre\u00e7os ideais ao longo do tempo, considerando oportunidades de reserva vari\u00e1veis, ajustes frequentes de pre\u00e7os e o grande n\u00famero de combina\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os poss\u00edveis. Tudo isso \u00e9 abordado na <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/overview-of-pricelabs-dynamic-pricing-algorithm-part-2\/\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">parte 2 desta s\u00e9rie de postagens<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea quer aproveitar os benef\u00edcios da precifica\u00e7\u00e3o din\u00e2mica, sugerimos experimentar o PriceLabs: <a href=\"https:\/\/pricelabs.co\/users\/sign_up\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">comece j\u00e1 seu teste gr\u00e1tis<\/a>. Nosso algoritmo foi projetado para facilitar o seu trabalho, seja voc\u00ea \u00e9 um gestor de propriedades experiente ou algu\u00e9m que est\u00e1 apenas come\u00e7ando.<br><br>Caso tenha alguma d\u00favida sobre o conte\u00fado acima ou o PriceLabs em geral, entre em contato com nossa equipe de suporte, e eles far\u00e3o sua mensagem chegar at\u00e9 n\u00f3s!<\/p>\n\n\n\n<p>Hora de voltar ao desenvolvimento,<\/p>\n\n\n\n<p>Equipe de Ci\u00eancia de Dados do PriceLabs<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubra a abordagem transparente da PriceLabs. Descubra a ci\u00eancia por tr\u00e1s do nosso algoritmo na Parte 1 da nossa s\u00e9rie de blogs. 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