Los property managers y anfitriones de propiedades de alquiler vacacional utilizan una gran variedad de tecnología para llevar a cabo sus negocios. Estas herramientas de software vienen a menudo con una gran cantidad de datos que pueden ayudar a construir una estrategia de revenue management. Ahora, más que nunca, es importante que los usuarios entiendan qué tipos de datos se están utilizando para impulsar las herramientas que finalmente informan su estrategia de revenue. Los datos se utilizan para alimentar tanto herramientas de revenue management como la fijación dinámica de precios y los informes de análisis de mercado.
Estas herramientas son fundamentales para el éxito de cualquier property manager o anfitrión, por eso nos gustaría tomar un momento para resaltar cómo Beyond utiliza diferentes tipos de datos dentro de nuestra plataforma. Los cambios recientes realizados por algunas agencias de viajes en línea (OTA) han dificultado que terceros accedan a datos extraídos disponibles públicamente, lo que ha impactado en cómo las herramientas de software para alquileres vacacionales utilizan estos datos.
Datos raspados vs Datos de origen - ¿cuál es la diferencia?
Beyond utiliza dos tipos principales de fuentes de datos para alimentar nuestra plataforma de revenue management: datos raspados y datos de origen. Los datos raspados son información que se extraen de páginas web online, principalmente de agencias de viajes en línea. Estos datos suelen ser menos informativos que los datos de origen, aunque pueden proporcionar información sobre precios publicados y disponibilidad en el calendario que puede ser útil para comparaciones de listados. Los datos de origen son mucho más completos y representan los precios de reservas y ocupación para alojamientos individuales, además de dar información sobre la duración de la estancia, el tiempo de reserva, entre otros. En general, los datos de origen son mucho más beneficiosos para tomar decisiones en revenue management y evaluar la demanda del mercado.
¿Cómo se obtienen los datos raspados?
Beyond utiliza APIs para garantizar una integración segura y eficiente entre nuestro sistema y el de las agencias de viajes en línea. Además, Beyond y otras herramientas de software de la industria utilizan estos datos raspados para obtener información sobre dos puntos de datos importantes para la industria: precios publicados de alojamientos(diferentes a las tarifas diarias promedio) y disponibilidad en el calendario.
Sin embargo, hay matices en estos datos que impiden el análisis avanzado, ya que los precios publicados no son indicativos de lo que los huéspedes han pagado por un alojamiento y la disponibilidad en el calendario no proporciona un porcentaje preciso de ocupación. Este es el motivo por el cual Beyond solo utiliza estos datos para alimentar percepciones de datos raspados en nuestras herramientas Comp Sets y Market Insights. Los datos raspados nunca se han usado, ni se usarán, en la herramienta de fijación dinámica de precios de Beyond, ya que en última instancia no ayuda a proporcionar una comprensión detallada de la demanda del mercado que debería controlar los precios.
Al igual que con cualquier dato de terceros (como los datos raspados), pueden surgir problemas si los websites realizan cambios estructurales en su plataforma que puedan afectar a las capacidades de raspado. A modo de ejemplo, esto sucedió recientemente con Airbnb, que suele ser objeto de raspado web por muchos proveedores de tecnología en la industria de viajes. Airbnb implementó un cambio que afectó a la capacidad de obtener datos de precios por noche para alojamientos individuales. Algunas empresas de tecnología de la industria del alquiler vacacional se vieron gravemente afectadas por ello, especialmente las herramientas de precios dinámicos que dependen de datos raspados para influir en su algoritmo. En Beyond, este cambio solo afectó a nuestras herramientas de Comp Set e Insights, ya que nunca utilizamos datos raspados en nuestras recomendaciones de fijación dinámica de precios.
Nuestros equipos de producto e ingeniería notaron pronto este cambio y pudieron implementar rápidamente una solución que permite al sistema capturar tarifas por noche utilizando un proceso de tarificación de reservas. Esta corrección aseguró que nuestros usuarios tuvieran acceso consistente a datos de precios y disponibilidad para los listados de Airbnb dentro de nuestros productos y características de Comp Sets e Insights.
Este incidente más reciente es un gran ejemplo de por qué animamos a todos los property managers, anfitriones y propietarios a comprender cómo y qué tipo de datos se utilizan para impulsar su negocio a través de herramientas de revenue management.
Una nota acerca de las integraciones
Una forma de indagar en cómo diferentes socios tecnológicos recopilan y gestionan sus datos es explorar cómo se construyen las integraciones. El software de gestión de propiedades y el software de revenue management a menudo se integran con otros sistemas para compartir información y ayudar a implementar diferentes estrategias. Todos sabemos que los datos "buenos" son datos "limpios", y tomar decisiones comerciales estratégicas utilizando datos inexactos puede ser perjudicial para cualquier negocio. Los usuarios necesitan poder comprender qué impulsa sus herramientas e informes y si pueden confiar en que los proveedores de datos entreguen resultados consistentes y efectivos.
En Beyond, construimos cada una de nuestras integraciones para enviar y recibir datos de nuestros socios tecnológicos, asegurando que los usuarios siempre tengan una conexión consistente entre sistemas y estén utilizando información actualizada y precisa.
Estas son algunas de las preguntas que puedes hacer a tus socios tecnológicos sobre las integraciones: ¿Construyen integraciones para enviar y recibir datos desde su plataforma?¿Con qué frecuencia sincronizan los datos entre diferentes integraciones? ¿Se interrumpe esto alguna vez?¿Dependen de integraciones de socios de terceros para operar sus productos?
Para obtener más información sobre cómo Beyond utiliza datos de la industria, consulta estos recursos:
- Cómo la estrategia de clusters (agrupación de datos) de Beyond mejora la fijación de precios de alquiler vacacional
- ¿Qué datos impulsan Insights?
¿Quiere saber más? ¡Contáctanos hoy mismo!
.png){kind=small}
.png){kind=small}
.svg)
.svg)
