Por qué PriceLabs no siempre sugiere el mejor precio

PriceLabs es una de las herramientas de precios más populares utilizadas por anfitriones de Airbnb, gestores de propiedades y operadores de alquileres de corta duración.

Su objetivo es sencillo:

Ayudar a los anfitriones a automatizar sus decisiones de precios y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.

Para muchos usuarios, funciona muy bien.

Sin embargo, después de analizar conversaciones en grupos de Facebook de Airbnb, comunidades de Reddit y foros de anfitriones, aparece una preocupación recurrente:

Los anfitriones no siempre entienden por qué PriceLabs recomienda un precio determinado.

El problema de la “caja negra”

Cuando PriceLabs recomienda una tarifa por noche, el anfitrión ve el resultado final.

Lo que a menudo falta es una explicación clara de cómo se llegó a ese número.

Por ejemplo:

• ¿Qué competidores influyeron en la recomendación?

• ¿Qué tan similares son esas propiedades a la mía?

• ¿Se tuvieron en cuenta eventos locales?

• ¿Qué peso tuvieron las tendencias de ocupación?

• ¿El sistema está optimizando la ocupación o los ingresos?

La recomendación puede ser correcta.

Pero muchos anfitriones quieren comprender el razonamiento antes de modificar sus precios.

El conocimiento local puede superar a los algoritmos

Las herramientas de precios tienen acceso a enormes cantidades de datos.

Sin embargo, los anfitriones suelen conocer aspectos que un algoritmo difícilmente puede interpretar.

Por ejemplo:

• un festival importante que se celebrará próximamente,

• una nueva atracción turística,

• una renovación reciente de la propiedad,

• cambios en la demanda local,

• la salida temporal de un competidor del mercado.

Estos factores pueden influir significativamente en la estrategia de precios.

Por eso muchos anfitriones experimentados utilizan PriceLabs como una guía, pero no como la única fuente de decisión.

No todas las propiedades similares son realmente competencia

Otra preocupación frecuente es la selección de propiedades comparables.

Dos alojamientos pueden parecer similares sobre el papel, pero no competir por los mismos huéspedes.

Por ejemplo:

• un apartamento de lujo puede compararse con uno estándar,

• una villa privada con apartamentos más pequeños,

• una propiedad con cientos de reseñas con otra recién publicada.

Si el conjunto de comparables no es el adecuado, el precio recomendado puede no reflejar el verdadero valor de la propiedad.

Esto es especialmente importante para alojamientos únicos o de categoría premium.

Más ocupación no siempre significa más ingresos

Muchos anfitriones asumen que si una herramienta aumenta la ocupación, entonces está funcionando correctamente.

Pero la fijación de precios es más compleja.

Imaginemos dos escenarios:

• una propiedad cobra 100 € por noche y consigue una ocupación muy alta;

• la misma propiedad cobra 130 € por noche y obtiene una ocupación ligeramente menor.

El segundo escenario puede generar más ingresos totales, aunque tenga menos noches reservadas.

Por esta razón, algunos anfitriones consideran que las herramientas de precios pueden ser demasiado conservadoras.

Un precio más bajo puede aumentar las reservas, pero también reducir el potencial de ingresos.

Por qué muchos anfitriones siguen revisando a la competencia manualmente

Incluso quienes utilizan herramientas profesionales de precios continúan observando a sus competidores.

Quieren saber:

• cuánto cobran propiedades similares,

• cómo evoluciona el mercado local,

• si su alojamiento está por encima o por debajo del mercado,

• cómo se comparan sus precios con los de propiedades similares.

Una recomendación resulta mucho más fácil de aceptar cuando puede verificarse con datos reales del mercado.

Los anfitriones necesitan contexto, no solo un número

El principal problema de cualquier sistema automatizado de precios no es si el precio recomendado es alto o bajo.

El problema es la falta de contexto.

Antes de modificar sus tarifas, muchos anfitriones quieren responder preguntas como:

• ¿Quiénes son realmente mis competidores?

• ¿Cuántos competidores están disponibles?

• ¿Estoy por encima o por debajo del mercado?

• ¿Cómo se comporta el mercado en mi zona?

Sin esta información es difícil evaluar si una recomendación tiene sentido.

Un enfoque diferente para el análisis de precios

Esta es una de las razones por las que se creó Corate.

En lugar de generar recomendaciones automáticas de precios, Corate se centra en la transparencia del mercado.

Ayuda a comprender:

• qué propiedades se utilizan para la comparación,

• cuáles son los valores de referencia del mercado local,

• cómo evolucionan las tendencias de precios,

• cuántas fechas están por encima o por debajo del mercado.

El objetivo no es reemplazar herramientas como PriceLabs.

El objetivo es proporcionar información que permita a los anfitriones tomar mejores decisiones por sí mismos.

Conclusión

PriceLabs es una herramienta potente y ha ayudado a muchos anfitriones a mejorar su estrategia de precios.

Sin embargo, ningún algoritmo puede comprender completamente cada propiedad y cada mercado local.

Las mejores decisiones suelen surgir de la combinación de:

• herramientas de precios,

• análisis de la competencia,

• referencias de mercado,

• conocimiento local del anfitrión.

Las recomendaciones automáticas pueden ser muy útiles.

Pero entender por qué se recomienda un precio específico suele ser tan importante como la recomendación en sí.

Antes de cambiar tus tarifas, asegúrate de comprender el mercado que hay detrás de ese número.