{"id":44623,"date":"2024-03-04T06:19:44","date_gmt":"2024-03-04T06:19:44","guid":{"rendered":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/?p=44623"},"modified":"2024-08-08T07:08:04","modified_gmt":"2024-08-08T07:08:04","slug":"mecanismo-recomendacao-estadia-minima-pricelabs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/blog\/mecanismo-recomendacao-estadia-minima-pricelabs\/","title":{"rendered":"Vis\u00e3o geral do algoritmo Dynamic Pricing da 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\">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\/mecanismo-recomendacao-estadia-minima-pricelabs\/#por-que-os-precos-devem-mudar-com-o-prazo-de-entrega\" data-wpel-link=\"internal\">Por que os pre\u00e7os devem mudar com o prazo de entrega?<\/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\/mecanismo-recomendacao-estadia-minima-pricelabs\/#desbloqueio-7-evolucao-da-taxa\" data-wpel-link=\"internal\">Desbloqueio 7: Evolu\u00e7\u00e3o da Taxa<\/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\/mecanismo-recomendacao-estadia-minima-pricelabs\/#aumentar-os-precos-no-ultimo-minuto\" data-wpel-link=\"internal\">Aumentar os pre\u00e7os no \u00faltimo minuto?<\/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\/mecanismo-recomendacao-estadia-minima-pricelabs\/#por-que-as-companhias-aereas-fazem-isso-de-maneira-diferente\" data-wpel-link=\"internal\">Por que as companhias a\u00e9reas fazem isso de maneira diferente?<\/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\/mecanismo-recomendacao-estadia-minima-pricelabs\/#nota-final\" data-wpel-link=\"internal\">Nota final:<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p><em>Desvende os segredos do algoritmo de Dynamic Pricing de ponta da PriceLabs.\nMergulhe nas profundezas &#8211; uma aventura t\u00e9cnica o aguarda! <\/em><\/p>\n\n<p>Na <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs\/\" data-wpel-link=\"internal\">Parte 1 de nossa Vis\u00e3o geral do algoritmo de Dynamic Pricing<\/a>, revelamos como calculamos os pre\u00e7os ideais para qualquer data futura, prevendo sua ocupa\u00e7\u00e3o, estimando a probabilidade de reserva e encontrando o pre\u00e7o que maximiza a receita esperada. <\/p>\n\n<p>A primeira parte explica por que os pre\u00e7os devem ser diferentes por esta\u00e7\u00e3o, dia da semana, como o mercado est\u00e1 se saindo e se h\u00e1 um pico de demanda devido a um feriado ou evento.\nSe voc\u00ea ainda n\u00e3o leu a<a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/algoritmo-precificacao-dinamica-pricelabs\/\" data-wpel-link=\"internal\"> Parte 1<\/a> , recomendamos a leitura antes de se aprofundar neste artigo. <\/p>\n\n<p>Chegamos agora \u00e0 \u00faltima parte do nosso algoritmo: <strong>Evolu\u00e7\u00e3o da taxa<\/strong>, ou como os pre\u00e7os para uma data futura mudam ao longo do tempo.\nExistem duas raz\u00f5es principais pelas quais nossas recomenda\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os mudam ao longo do tempo. <\/p>\n\n<p><strong>Previs\u00e3o em evolu\u00e7\u00e3o<\/strong>: Nossa previs\u00e3o para uma data futura pode mudar todos os dias \u00e0 medida que obtemos novas informa\u00e7\u00f5es.\nO gr\u00e1fico abaixo mostra como nossa previs\u00e3o para 14 de abril de 2023 no mercado de Phoenix evoluiu nos meses anteriores.\nVemos um salto repentino na previs\u00e3o ap\u00f3s novembro de 2022.\nTaylor Swift anunciou suas datas da Eras Tour para Phoenix, AZ.\nDurante agosto a outubro de 2022, nossa previs\u00e3o de mercado foi reduzida porque a \u00e1rea estava ficando atr\u00e1s das tend\u00eancias do ano anterior, captando os primeiros sinais da desacelera\u00e7\u00e3o da economia.\nMas logo ap\u00f3s o an\u00fancio da Eras Tour, a tend\u00eancia de ritmo se inverteu e nossa previs\u00e3o aumentou cerca de 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: O gr\u00e1fico que mostra a evolu\u00e7\u00e3o mensal da previs\u00e3o \u00e9 meramente ilustrativo.\nO mecanismo de previs\u00e3o que alimenta a dynamic pricing \u00e9 executado diariamente. <\/p>\n\n<p><strong>Oportunidade de reserva restante: <\/strong>No exemplo acima, fica claro para quem quer que, \u00e0 medida que a previs\u00e3o aumentou ap\u00f3s o an\u00fancio das datas da turn\u00ea Eras, os pre\u00e7os ideais tamb\u00e9m devem subir.\nMas \u00e9 menos claro como as taxas devem evoluir se nossa previs\u00e3o de demanda para uma data n\u00e3o mudar.   <\/p>\n\n<p>As pr\u00f3ximas se\u00e7\u00f5es ajudam a construir a intui\u00e7\u00e3o sobre por que e como as tarifas devem evoluir \u00e0 medida que nos aproximamos da data de estadia.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-why-should-prices-change-with-lead-time\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"por-que-os-precos-devem-mudar-com-o-prazo-de-entrega\"><\/span>Por que os pre\u00e7os devem mudar com o prazo de entrega?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Nossos clientes costumam nos perguntar por que nossas recomenda\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os geralmente s\u00e3o altas para uma data muito distante e reduzidas ao longo do tempo.\nAprendemos no artigo anterior que a probabilidade de reservar para uma data futura est\u00e1 ligada \u00e0 ocupa\u00e7\u00e3o prevista. <br\/><br\/>Por exemplo, se a ocupa\u00e7\u00e3o prevista for de 90% e nenhuma reserva tiver ocorrido.\nEsperamos que 90 propriedades de 100 propriedades semelhantes sejam reservadas.\nNesse momento, podemos escolher um pre\u00e7o alto, j\u00e1 que a maioria das propriedades no mercado deve ser reservada.    <\/p>\n\n<p>Vamos avan\u00e7ar para 3 meses e dizer que 80 propriedades est\u00e3o reservadas.\nO mercado est\u00e1 acelerando conforme o esperado e ainda estamos prevendo 90% de ocupa\u00e7\u00e3o.\nIsso significa que, das 20 propriedades restantes, apenas 10 devem ser reservadas &#8211; uma probabilidade de 50% de reserva.    <\/p>\n\n<p>Embora as perspectivas gerais do mercado n\u00e3o tenham mudado (ainda esperamos 90% de ocupa\u00e7\u00e3o), se a propriedade ainda n\u00e3o foi reservada, as chances de ela ser reservada agora, mantendo o mesmo pre\u00e7o, ca\u00edram.\nPortanto, podemos querer reduzir as taxas para aumentar a receita esperada. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"desbloqueio-7-evolucao-da-taxa\"><\/span>Desbloqueio 7: Evolu\u00e7\u00e3o da Taxa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Assim, precisamos introduzir o &#8220;lead time&#8221; no c\u00e1lculo da probabilidade de reserva em diferentes faixas de pre\u00e7o.  <\/p>\n\n<p>Vamos usar outro exemplo para entender isso melhor.\nConsidere um cen\u00e1rio em que: <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Podemos alterar os pre\u00e7os 3 vezes nas seguintes janelas de reserva &#8211; 360, 240 e 120 dias.  <\/li>\n\n\n\n<li>Os pre\u00e7os podem ser 200, 400, 600, 800 ou 1000.<\/li>\n\n\n\n<li>Ningu\u00e9m reserva com mais de 360 dias de anteced\u00eancia.  <\/li>\n\n\n\n<li>As probabilidades de reserva em cada janela de reserva est\u00e3o na tabela abaixo.  <\/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 observaremos &#8211; agora temos acesso \u00e0 probabilidade de reserva em diferentes janelas de reserva.\nA probabilidade total de reserva a um pre\u00e7o pode ser derivada das probabilidades da janela de reserva individual.   <\/p>\n\n<p>Por exemplo, para um pre\u00e7o de 200 -&gt; a probabilidade total de reserva pode ser calculada usando a f\u00f3rmula abaixo<\/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\" 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vezes<\/h3>\n\n<p>Encontrar o conjunto ideal de pre\u00e7os pode ser computacionalmente desafiador, dada a sequ\u00eancia de decis\u00f5es com m\u00faltiplas possibilidades e probabilidade condicional.\nExistem 5 pre\u00e7os poss\u00edveis para cada uma das tr\u00eas janelas de reserva.\nIsso faz com que o n\u00famero total de possibilidades para explorar seja 5 * 5 * 5 = 125 possibilidades.    <\/p>\n\n<p><br\/>Agora imagine se tiv\u00e9ssemos os mesmos 5 e pre\u00e7os para a data futura que est\u00e1 a 360 dias de dist\u00e2ncia.\nMas agora podemos alterar o pre\u00e7o diariamente.\nO n\u00famero de possibilidades agora \u00e9 5 ^ 360.\nUm n\u00famero muito grande que \u00e9 dif\u00edcil at\u00e9 mesmo para os computadores mais r\u00e1pidos resolverem!   <\/p>\n\n<p>A decis\u00e3o mais f\u00e1cil de explicar \u00e9 a janela de reserva de 120 dias de pre\u00e7o.\nAos 120 dias, o pre\u00e7o de maximiza\u00e7\u00e3o da receita pode ser calculado multiplicando os pre\u00e7os pela probabilidade de ser reservado com 120 dias de anteced\u00eancia.\nNesse caso, 400 \u00e9 o pre\u00e7o de maximiza\u00e7\u00e3o de receita para essa janela.  <\/p>\n\n<p>Para a janela de reserva de 240 dias, n\u00e3o s\u00f3 temos que considerar a maximiza\u00e7\u00e3o da receita que pode ser obtida com a venda nessa janela, mas tamb\u00e9m a possibilidade de n\u00e3o vender e vender na janela de 0 a 120 dias.\nN\u00e3o queremos vender por muito barato agora, quando podemos vender por US $ 400 no futuro.\nOtimizar isso pode ser um exerc\u00edcio complicado, mas, felizmente, essa \u00e9 uma \u00e1rea bem estudada de otimiza\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica.\nResolvemos esse problema de computa\u00e7\u00e3o usando a <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bellman_equation\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">equa\u00e7\u00e3o de Bellman<\/a>.     <\/p>\n\n<p>Estamos fornecendo uma solu\u00e7\u00e3o ideal para mostrar que a receita esperada \u00e9 maior do que a que encontrar\u00edamos no Cen\u00e1rio 1.  <\/p>\n\n<p>O conjunto ideal de pre\u00e7os abaixo fornece uma receita esperada de <strong>US$ 303<\/strong>:  <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>360 dias: definido para $800<\/li>\n\n\n\n<li>240 dias: definido para $600<\/li>\n\n\n\n<li>120 dias: definido para $400<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>O cen\u00e1rio 2 oferece uma receita esperada de US$ 303 em compara\u00e7\u00e3o com o cen\u00e1rio 1 com uma receita esperada de US$ 300.\nAssim, o cen\u00e1rio 2 tem um desempenho 1% melhor.   <\/p>\n\n<p>Embora o exemplo acima tenha mostrado um ganho de receita bastante modesto de 1% com a mudan\u00e7a de pre\u00e7os, nossos experimentos com dados reais mostram que os ganhos com o uso correto de descontos de \u00faltima hora s\u00e3o de cerca de 9%.\nA diferen\u00e7a vem do fato de que nossos algoritmos n\u00e3o est\u00e3o apenas alterando os pre\u00e7os 3 vezes por ano, mas fazendo isso todos os dias.   <\/p>\n\n<p>Observa\u00e7\u00e3o: observaremos que o pre\u00e7o da janela de 0 a 120 dias tem um desconto no pre\u00e7o ideal do cen\u00e1rio 1, enquanto o pre\u00e7o da janela de 240 a 360 dias tem um pr\u00eamio no pre\u00e7o ideal do cen\u00e1rio 1.\nNosso algoritmo calcula automaticamente isso conforme o lead time muda.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-increase-prices-at-the-last-minute\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"aumentar-os-precos-no-ultimo-minuto\"><\/span>Aumentar os pre\u00e7os no \u00faltimo minuto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Sim!\nO exemplo acima pressup\u00f5e que nossa previs\u00e3o de demanda \u00e9 conhecida no in\u00edcio e n\u00e3o muda.\nNa realidade, como vimos com o show da Era Taylor Swift, ou as economias desaceleram, muita coisa pode acontecer \u00e0 medida que uma data se aproxima.    <\/p>\n\n<p>Os pre\u00e7os podem aumentar \u00e0 medida que a data se aproxima se o mercado estiver subindo mais r\u00e1pido do que nossa previs\u00e3o.\nTamb\u00e9m pode acontecer quando h\u00e1 uma diferen\u00e7a significativa na sensibilidade ao pre\u00e7o das reservas de \u00faltima hora e antecipadas. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-why-do-airlines-do-it-differently\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"por-que-as-companhias-aereas-fazem-isso-de-maneira-diferente\"><\/span>Por que as companhias a\u00e9reas fazem isso de maneira diferente?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Embora as companhias a\u00e9reas e os alugu\u00e9is de temporada fa\u00e7am parte da ind\u00fastria de viagens, a din\u00e2mica do mercado \u00e9 muito diferente.  <\/p>\n\n<p>Os alugu\u00e9is de temporada est\u00e3o perto da &#8220;concorr\u00eancia perfeita&#8221; &#8211; para um h\u00f3spede em potencial, muitas op\u00e7\u00f5es est\u00e3o dispon\u00edveis.\nAl\u00e9m disso, a propriedade dessas op\u00e7\u00f5es tende a ser bastante fragmentada &#8211; mesmo em mercados onde um grande gerente gerencia a maior parte do estoque, a receita de uma reserva em uma casa n\u00e3o \u00e9 compartilhada com outro propriet\u00e1rio.   <\/p>\n\n<p>As companhias a\u00e9reas s\u00e3o um mercado oligopolista.\nExistem apenas algumas op\u00e7\u00f5es vi\u00e1veis na maioria das rotas de uma cidade para outra.\nAl\u00e9m disso, quando consideramos as viagens de neg\u00f3cios de \u00faltima hora, tr\u00eas fatores adicionais pesam &#8211; programas de fidelidade que significam que os viajantes t\u00eam maior probabilidade de escolher sua companhia a\u00e9rea preferida; contratos de vendas corporativas que significam que grandes empresas reservam exclusivamente seus funcion\u00e1rios em tendas para suas companhias a\u00e9reas preferidas; e a sensibilidade ao pre\u00e7o geralmente mais baixa dos viajantes de neg\u00f3cios.\nTudo isso significa que a decis\u00e3o de maximizar a receita para as companhias a\u00e9reas \u00e9 frequentemente manter os pre\u00e7os mais altos no \u00faltimo minuto, mesmo que isso signifique alguns assentos vazios.\nAo contr\u00e1rio das casas, a receita total do avi\u00e3o \u00e9 o que importa, n\u00e3o que cada assento maximize sua receita.    <\/p>\n\n<p>Os pr\u00eamios de longo prazo em alugu\u00e9is de temporada t\u00eam outra fun\u00e7\u00e3o importante: quando uma data est\u00e1 muito distante e o volume de reservas \u00e9 baixo, h\u00e1 uma margem de erro inerente na previs\u00e3o.\nPodemos fazer o nosso melhor com base nos dados dispon\u00edveis, mas muitos eventos podem afetar a demanda por uma data futura.\nOs pr\u00eamios distantes servem como uma prote\u00e7\u00e3o contra esses eventos, especialmente quando as datas est\u00e3o longe o suficiente para que n\u00e3o haja muita demanda de qualquer maneira.  <\/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>Definir pre\u00e7os din\u00e2micos para cada data futura n\u00e3o \u00e9 um exerc\u00edcio \u00fanico.\nNossa equipe de ci\u00eancia de dados descobriu que, mesmo quando a previs\u00e3o \u00e9 est\u00e1vel, os pr\u00eamios de extrema dist\u00e2ncia e os descontos de \u00faltima hora d\u00e3o um aumento de 11% na receita, em m\u00e9dia.   <\/p>\n\n<p>PS: Temos alguns insights interessantes sobre como os descontos de \u00faltima hora devem variar de acordo com o mercado e a esta\u00e7\u00e3o &#8211; <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/pt-br\/precios-ultima-hora-longa-duracao-observacoes\/\" data-wpel-link=\"internal\">leia este blog<\/a>.<\/p>\n\n<p>Ao concluirmos nossa explora\u00e7\u00e3o do algoritmo de dynamic pricing , esperamos que este artigo tenha esclarecido o intrincado processo de otimiza\u00e7\u00e3o das tarifas de sua propriedade.\nSe voc\u00ea est\u00e1 pronto para experimentar os benef\u00edcios da dynamic pricing, convidamos voc\u00ea a experimentar o PriceLabs &#8211; <a href=\"https:\/\/pricelabs.co\/users\/sign_up\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">Comece sua avalia\u00e7\u00e3o gratuita<\/a>.\nSeja voc\u00ea um gerente de propriedade experiente ou apenas come\u00e7ando, nosso algoritmo foi projetado para capacit\u00e1-lo.    <br\/><br\/>Se voc\u00ea tiver alguma d\u00favida sobre o acima ou sobre o PriceLabs em geral, entre em contato com nossa equipe de suporte e eles nos informar\u00e3o!<\/p>\n\n<p>Voltar ao pr\u00e9dio,<\/p>\n\n<p>PriceLabs Equipe de Ci\u00eancia de Dados<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubra a abordagem transparente da PriceLabs para dynamic pricing.<br \/>\nDesvende a ci\u00eancia por tr\u00e1s do nosso algoritmo na Parte 2 de nossa s\u00e9rie de blogs.<br \/>\nExplore agora!  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