Nel settore degli affitti brevi, ogni scelta conta: dal modo in cui determini i prezzi al tipo di comunicazione che porti avanti con i proprietari. Tutti questi fattori incidono sui tuoi guadagni.
Eppure, c’è un errore che molti property manager continuano a commettere senza accorgersene: usare dati poco affidabili.
Quando le decisioni si basano su informazioni incomplete, superate o imprecise, non si corrono solo dei rischi: si perdono opportunità di guadagno. Entrate mancate, tempo perso e tensioni con i proprietari sono solo alcune delle conseguenze di un approccio fondato su dati di bassa qualità.
Ma c’è una buona notizia: sistemare i propri dati non serve solo a evitare perdite. Dati accurati e aggiornati ti aiutano ad aumentare le entrate, ottimizzare i flussi di lavoro e creare rapporti di fiducia con i proprietari.
Qui di seguito abbiamo raccolto le storie reali di quattro gestori di affitti brevi che mostrano cosa succede quando i dati non funzionano come dovrebbero e come, con le informazioni giuste, sia possibile ribaltare la situazione.
Excel e stress: tempo perso e guadagni mancati
Prima. Un property manager teneva d’occhio prezzi, sconti e disponibilità dei concorrenti usando solo fogli Excel. Un lavoro lungo e stressante che finiva per portarlo a proporre sconti generici, spesso scollegati dall’andamento reale del mercato.
Senza un sistema centralizzato e dati aggiornati in tempo reale, ogni decisione sui prezzi era un salto nel buio che gli faceva perdere opportunità di guadagno e fiducia nella propria strategia.
Dopo aver sistemato i dati. Il passaggio a uno strumento di Dynamic Pricing basato su dati aggiornati in tempo reale gli ha permesso di riprendere il controllo del proprio lavoro. Niente più notti passate a confrontare manualmente gli annunci su Airbnb o ad applicare sconti uguali per tutti: adesso i suoi prezzi si adattano alla reale domanda di mercato.
I risultati del cambiamento sono stati subito evidenti: performance migliori, processi più rapidi e la certezza di avere sempre la tariffa giusta.
2. Quando i proprietari impongono la strategia, senza dati
Prima. Senza strumenti di analisi predittiva, molti property manager fanno fatica a dire di no ai proprietari; ed è esattamente quello che è successo in questo caso. I proprietari volevano a tutti i costi aumentare le tariffe per notte, applicare regole rigide sulla durata minima dei soggiorni e puntare su servizi poco rilevanti per i viaggiatori. Senza dati concreti a supporto, il property manager non riusciva a motivare le proprie scelte né a far valere la propria esperienza.
Il risultato? Prezzi incoerenti rispetto al mercato, investimenti in marketing buttati e rapporti sempre più tesi con proprietari che si sentivano poco ascoltati o addirittura imbrogliati.
Dopo aver sistemato i dati. Grazie a un sistema di Revenue Management integrato, il property manager può finalmente mostrare ai proprietari numeri e dati reali per fargli capire che le tariffe si basano sulla domanda effettiva e non su supposizioni. Anche gli investimenti in pubblicità sono legati ai dati di ricerca per far valere al massimo ogni euro speso.
E che risultato! Un aumento delle entrate fino al +18%, per non parlare dei rapporti più distesi tra manager e proprietari.
3. Dati vecchi e di dubbia provenienza = entrate mancate
Prima. Questo property manager si affidava a strumenti di Revenue Management basati solo su modelli di prezzo generici che usavano dati provenienti dal cosiddetto “data scraping”, cioè raccolti automaticamente da varie fonti online. Questi sistemi non erano in grado di cogliere le tendenze locali reali e reagivano in modo eccessivo a eventi di poco conto, causando un calo evidente delle entrate.
Poiché i dati raccolti automaticamente non tengono conto della domanda effettiva, le tariffe risultavano del tutto scollegate dalla realtà. Le prenotazioni diminuivano e con esse anche i profitti.
Dopo aver sistemato i dati. Il passaggio a una piattaforma di Revenue Management all’avanguardia, capace di combinare dati di ricerca, prenotazioni e tendenze iper-locali, ha rivoluzionato la situazione. Finalmente le tariffe riflettono ciò che i viaggiatori cercano davvero: servizi di tendenza, eventi imminenti e preferenze reali.
In pochi mesi, le entrate sono tornate a crescere, con tariffe più accurate e performance in linea con la domanda.
4. Quando gli algoritmi invecchiano male
Prima. Questo property manager usava uno strumento di pricing basato su regole rigide e manuali, come soggiorni minimi fissi o limitazioni standard per tutte le prenotazioni. Per compensare queste restrizioni, passava ore a creare eccezioni, ma la sua strategia continuava comunque a basarsi su ipotesi, non su dati reali.
Un sistema antiquato che comportava più lavoro, meno flessibilità e la perdita di importanti segnali di domanda, con un impatto negativo diretto su entrate e prenotazioni.
Dopo aver sistemato i dati. Il passaggio a un sistema moderno, capace di adattare automaticamente i prezzi in base a regole flessibili, suggerimenti da parte di esperti e feedback in tempo reale, ha cambiato completamente la situazione. Senza le antiquate regole fisse, il property manager è riuscito a ridurre le discrepanze tra aspettative e risultati e a registrare un netto miglioramento delle performance senza più modificare nulla manualmente.
Cosa si intende per “dati di qualità” e dove trovarli
Non tutti i dati sono uguali; quelli davvero utili sono chiari, affidabili, aggiornati e pronti all’uso. Stiamo parlando di dati che:
- Provengono da fonti dirette e verificate, come i sistemi PMS o le piattaforme OTA.
- Includono dati su ricerche e prenotazioni in grado di evidenziare le tendenze reali della domanda, non solo le tariffe pubblicate.
- Vengono aggiornati in tempo reale, non con settimane di ritardo.
- Si integrano perfettamente con gli altri strumenti e permettono di evitare fogli Excel e decisioni basate su ipotesi.
I dati provenienti da scraping (come disponibilità e prezzi pubblicati online) possono essere utili per analizzare la concorrenza o individuare tendenze generali, ma hanno un limite importante: non mostrano la domanda reale né le tariffe effettivamente pagate dagli ospiti. I dati provenienti da fonti dirette, cioè quelli relativi alle prenotazioni reali, alla durata dei soggiorni, alle finestre di prenotazione e ai tassi di occupazione, sono molto più ricchi e ricoprono un ruolo fondamentale per prendere decisioni sui prezzi e sulla gestione delle entrate. Per questo motivo, Beyond usa i dati da scraping solo per strumenti come i Comp Set personalizzati e Market Insights, mentre le funzionalità di Dynamic Pricing si basano esclusivamente su dati di origine diretta.
In sintesi: verifica sempre i tuoi fornitori. Chiedi da dove provengono i dati, con quale frequenza vengono aggiornati e se è possibile accedere ai dati grezzi. Se le risposte non sono trasparenti, è il momento di cercare altrove.
Conclusioni: Per guadagnare di più, parti dai dati giusti
Dati accurati sono la base di ogni decisione redditizia. Con informazioni aggiornate in tempo reale e facilmente interpretabili, gli operatori del settore degli affitti brevi possono definire prezzi migliori, pianificare strategie di marketing più efficaci e collaborare meglio con i proprietari.
Se desideri proteggere i margini e far crescere il tuo portafoglio di alloggi, la soluzione non è proporre un altro sconto o iniziare una campagna promozionale: è sistemare i dati. Nel settore degli affitti brevi, dati imprecisi portano a perdite, mentre dati accurati generano profitti.
Vuoi iniziare subito a sistemare i tuoi dati? Il team è a tua completa disposizione. Contattaci subito!
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