Perché PriceLabs non suggerisce sempre il prezzo migliore

PriceLabs è uno degli strumenti di pricing più popolari utilizzati da host Airbnb, property manager e operatori del settore degli affitti a breve termine.

Il suo obiettivo è semplice:

Aiutare gli host ad automatizzare le decisioni sui prezzi e ad adattarsi ai cambiamenti del mercato.

Per molti utenti funziona molto bene.

Tuttavia, analizzando discussioni nei gruppi Facebook dedicati ad Airbnb, su Reddit e nei forum per host, emerge una preoccupazione ricorrente:

Gli host non sempre capiscono perché PriceLabs suggerisce un determinato prezzo.

Il problema della “scatola nera”

Quando PriceLabs raccomanda una tariffa per notte, l’host vede il risultato finale.

Ciò che spesso manca è una spiegazione chiara di come quel prezzo sia stato calcolato.

Ad esempio:

• Quali concorrenti hanno influenzato la raccomandazione?

• Quanto sono simili queste proprietà alla mia?

• Sono stati considerati eventi locali?

• Quanto peso è stato dato ai trend di occupazione?

• Il sistema sta ottimizzando i ricavi o l’occupazione?

La raccomandazione può essere corretta.

Tuttavia, molti host desiderano comprendere il ragionamento prima di modificare i propri prezzi.

La conoscenza locale può superare gli algoritmi

Gli strumenti di pricing hanno accesso a enormi quantità di dati.

Tuttavia, gli host spesso conoscono dettagli che un algoritmo difficilmente può interpretare.

Ad esempio:

• un festival imminente,

• una nuova attrazione turistica,

• una recente ristrutturazione della proprietà,

• cambiamenti nella domanda locale,

• un concorrente temporaneamente fuori mercato.

Questi fattori possono influenzare in modo significativo la strategia di prezzo.

Per questo motivo molti host esperti utilizzano PriceLabs come supporto alle decisioni, ma non come unica fonte di verità.

Non tutte le proprietà simili sono realmente concorrenti

Un’altra critica frequente riguarda la selezione delle proprietà comparabili.

Due alloggi possono sembrare simili sulla carta, ma non competere per gli stessi ospiti.

Ad esempio:

• un appartamento di lusso confrontato con uno standard,

• una villa privata confrontata con piccoli appartamenti,

• una proprietà con centinaia di recensioni confrontata con un annuncio appena pubblicato.

Se il gruppo di confronto non è corretto, anche il prezzo suggerito potrebbe non riflettere il reale valore della proprietà.

Questo è particolarmente importante per gli alloggi unici o di fascia alta.

Più occupazione non significa sempre più ricavi

Molti host credono che un aumento dell’occupazione significhi automaticamente maggiori entrate.

In realtà, la gestione dei prezzi è più complessa.

Immaginiamo due scenari:

• una proprietà a 100 € a notte con un’occupazione molto elevata;

• la stessa proprietà a 130 € a notte con un’occupazione leggermente inferiore.

Nel secondo caso, i ricavi complessivi potrebbero essere superiori nonostante un numero minore di prenotazioni.

Per questo motivo alcuni host ritengono che gli strumenti di pricing possano essere troppo conservativi.

Un prezzo più basso può aumentare le prenotazioni, ma anche ridurre il potenziale di guadagno.

Perché molti host continuano ad analizzare la concorrenza manualmente

Anche gli host che utilizzano software professionali continuano spesso a monitorare i concorrenti.

Vogliono capire:

• quanto chiedono proprietà simili,

• come si sta muovendo il mercato locale,

• se il proprio alloggio è sopra o sotto il mercato,

• come i propri prezzi si confrontano con quelli dei concorrenti.

Una raccomandazione diventa molto più credibile quando può essere verificata attraverso dati reali di mercato.

Gli host hanno bisogno di contesto, non solo di un numero

Il problema principale dei sistemi di pricing automatico non è se il prezzo suggerito sia troppo alto o troppo basso.

Il vero problema è la mancanza di contesto.

Prima di modificare le proprie tariffe, molti host desiderano rispondere a domande come:

• Chi sono i miei veri concorrenti?

• Quante proprietà comparabili sono disponibili?

• Sono sopra o sotto il mercato?

• Come si sta evolvendo il mercato nella mia zona?

Senza queste informazioni è difficile valutare se una raccomandazione abbia davvero senso.

Un approccio diverso all’analisi dei prezzi

Questa è una delle ragioni per cui è nato Corate.

Invece di generare raccomandazioni automatiche sui prezzi, Corate si concentra sulla trasparenza del mercato.

Corate aiuta gli host a comprendere:

• quali proprietà sono realmente comparabili,

• quali sono i benchmark del mercato locale,

• come stanno evolvendo i trend di prezzo,

• quante date sono sopra o sotto il mercato.

L’obiettivo non è sostituire strumenti come PriceLabs.

L’obiettivo è fornire agli host le informazioni necessarie per prendere decisioni migliori in autonomia.

Conclusioni

PriceLabs è uno strumento potente che ha aiutato molti host a migliorare la propria strategia di prezzo.

Tuttavia, nessun algoritmo può comprendere perfettamente ogni proprietà e ogni mercato locale.

Le migliori decisioni sui prezzi derivano solitamente dalla combinazione di:

• software di pricing,

• analisi della concorrenza,

• benchmark di mercato,

• conoscenza locale.

Le raccomandazioni automatiche possono essere molto utili.

Ma capire perché viene suggerito un determinato prezzo è spesso importante quanto la raccomandazione stessa.

Prima di modificare le tue tariffe, assicurati di comprendere il mercato che si nasconde dietro quel numero.