En los hoteles y casas rurales nos vamos a tener que ir acostumbrando en un futuro próximo al concepto de los modelos matemáticos de precios dinámicos, modelos que formulan la solución de establecer dinámicamente el precio como un factor vital de optimización de tarifas.
Existen distintos tipos de modelos que, de hecho, pueden combinarse entre sí para configurar la estrategia de precios más concreta y adecuada.
- Modelo basado en datos (data-driven models), se emplean técnicas típicas de la minería de datos que utilizan conceptos estadísticos y de inteligencia artificial para calcular y establecer los precios óptimos en función de las preferencias de los clientes y los patrones de compra seguidos por estos.
- Modelos basado en inventario: Los precios se deciden en función de los niveles de inventario y del servicio al cliente.
- Basados en subastas proponen un modelo de precios dinámicos de manera natural, y por ello se utiliza con mucha frecuencia.
En el Machine Learning Models, aprendizaje automático, propone que en el comercio electrónico, los vendedores, en este caso Revenue Managers, tienen oportunidad de aprender sobre el comportamiento de los compradores y utilizar lo aprendido para actualizar sus precios. Estos modelos están claramente relacionados con los modelos data-driven. Suelen emplearse algoritmos en los que se actúa -se establece el precio- en cada estado, de forma que se maximice los ingresos.
Aquí os presento un conferencia conjunta de miembros de Airbnb y Uber titulada «Algorithmic Princing Models». Creo que es muy interesante esta conferencia por lo que aporta en relación con la utilización de la tecnología por parte de estas compañías para establecer el precio de venta.
En conclusión, la tendencia es clara, los precios van a ser cada vez más competitivos y una buena forma de ganar es utilizar una estrategia inteligente de precios dinámicos.