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GUARDADO: NUVO REVENUE YIELD

Las estrategias de Revenue Management hay que repensarlas continuamente. En Xotels han decidido desarrollar una solución propia de Revenue y pricing. Uno de los elementos cruciales para ello fue el precio recomendado.
Dos equipos de Revenue se sentaron junto a varios especialistas en tecnología y desarrollaron una lista de elementos que había que introducir y tener en cuenta a la hora de decidir el precio para un día determinado.
En esa lista aparecieron:

  • Precios automatizados
  • Recomendaciones de precios
  • Precio mínimo
  • Precios dinámicos
  • Precio de penetración en el mercado
  • Precio descremado
  • Precio psicológico
  • Precio óptimo
  • Precio para paquetes
  • Precio promocional
  • Precio geográfico

Todos son familiares y cualquier revenue manager ha tirado de ellos una y otra vez.
«Dado que nuestro objetivo es crear una solución de rendimiento dinámica y personalizada, se nos ocurrieron varios elementos para incorporar en este sistema de precios», indica Remko West, de Xotels.

Principales datos a incorporar

«Estoy convencido de que incorporar datos equivocados en una decisión de precios es el mejor arma para acabar con tu negocio», afirma West. «Frecuentemente, veo que existe demasiada dependencia en cómo se comporta la competencia, mientras que rara vez suele ser la causa de cambios directos y severos en la demanda», añade.
Entonces, ¿qué ingredientes deberá tener en cuenta una buena herramienta a la hora de tomar una decisión acertada sobre fijación de precios? En Xotels, aconsejan los siguientes:

  • On the books data
  • Pick-up o pace data
  • Tasa media de pick-up
  • Comportamiento de precios públicos
  • Pricing de tus principales competidores
  • Segmentación del mercado

Análisis y decisión logística

Una vez que se han recopilado todos los datos correctos para tomar decisiones, hay que asegurarse de aplicar el análisis correcto. La búsqueda aleatoria de patrones en todos los datos recopilados puede funcionar, pues la demanda se acumula de manera similar según la estacionalidad, el día de la semana, los segmentos de mercado…
Por lo tanto, un análisis de precios debería:

  • Buscar patrones importantes
  • Tener algoritmos que estén construidos para entender tendencias
  • Permitir anulaciones de forma manual
  • Medir el comportamiento de precios en días similares (de la semana)
  • Permitir enlazar fechas que puedan tener un comportamiento similar (por ejemplo, fechas de eventos)

Cuadrícula de precios (price grids)

Una price grid se compone, normalmente, de diferentes niveles de precios, separados por

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