El revenue management en el sector de renta vacacional sigue evolucionando, impulsado por nuevas tecnologías, mayor profesionalización y modelos predictivos cada vez más precisos. Sin embargo, incluso con herramientas avanzadas o tras completar formaciones especializadas, muchos operadores siguen cometiendo errores que les cuestan ingresos, eficiencia y competitividad.
Durante el pasado EXPORV en Cancún, el evento referente del sector de renta vacacional, pudimos explorar los fallos más habituales, el papel de los datos en mercados poco estructurados (como en México), la importancia de la segmentación, la precisión de los modelos dinámicos y cómo construir una estrategia sólida incluso en entornos informales o altamente competitivos.
1. El error más común: tratar la tarificación dinámica como un “set & forget”
Aunque cada vez más operadores adoptan modelos de precios dinámicos, uno de los errores más frecuentes es considerarlo como una herramienta que se configura una vez y no se revisa más.
Incluso con automatización, los anfitriones y property managers deben seguir leyendo las señales de mercado, revisando las tendencias y entendiendo cómo evoluciona la demanda real.
Otro error habitual (y quizás más dañino) es realizar ajustes manuales continuamente según la intuición o impulsos. Realizar esto solo conlleva a anular el algoritmo de forma continua.
El exceso de ajustes manuales no solo bloquean la capacidad del modelo para reaccionar al mercado, sino que suelen evidenciar un problema más profundo: decisiones basadas en el instinto en lugar de datos.
La clave es trabajar con el sistema, no contra él, permitiendo que el modelo capture señales de demanda, patrones de reserva y cambios de mercado que ningún humano puede interpretar al mismo ritmo.
2. “No hay datos en mi mercado”: el mito más extendido en México
Es cierto que en México muchos mercados de renta vacacional carecen de datos estandarizados o benchmarks formales.
Pero "falta de datos oficiales" no significa "falta de señales de mercado".
En mercados más fragmentados o con una mezcla de operadores profesionales y anfitriones casuales, la demanda fluctúa más rápido… y precisamente por eso los datos se vuelven todavía más esenciales.
Cómo tomar decisiones informadas incluso en mercados “sin datos”:
- Combina la experiencia local con datos agregados. Beyond analiza millones de alojamientos diarios y detecta tendencias de búsqueda incluso en destinos emergentes o informales.
- Usa tus propios KPIs como brújula. Ocupación, ADR, el ritmo de las reservas, la ventana de reservas: estos indicadores de rendimiento crean tu base real de referencia.
- Lee las señales de la demanda, no solo resultados. La oferta informal puede distorsionar los precios, pero no altera la demanda real.
- Ajusta tu precio base de forma regular: mantenerlo flexible permite reaccionar tanto al mercado como a tu propio desempeño.
En resumen, incluso en mercados menos estructurados, los principios son los mismos: vigila la demanda, la estacionalidad, el ritmo de reservas y el comportamiento competitivo.
3. ¿Funcionan las herramientas de precios dinámicos en destinos con poca estacionalidad o alta competencia informal?
Sí, y de hecho funcionan especialmente bien en mercados donde muchos anfitriones siguen fijando precios “a ojo”, donde la estacionalidad está poco marcada o donde la competencia es más informal y no aplica ninguna estrategia. En entornos así, la variabilidad del mercado es mayor y las señales tradicionales son menos fiables, por lo que un sistema de precios dinámicos, basado en datos reales y en tiempo real, puede detectar antes los cambios de demanda y ajustar las tarifas con mucha mayor precisión que cualquier método manual. En este entorno, las herramientas de precios dinámicos son aún más útiles porque se basan en señales en tiempo real:
búsquedas, ritmo de reservas, cambios de ocupación, sensibilidad por fecha, entre otros. El algoritmo evita caer en guerras de precios, encuentra el equilibrio óptimo y mantiene ingresos más estables en el largo plazo.
En Beyond, nuestro equipo de Data Science lleva más de 13 años analizando mercados globales y ajustando continuamente el modelo para que funcione incluso en mercados aparentemente “pobres en datos”.
5. El miedo a subir precios y la desconfianza en la automatización
Muchos operadores temen perder reservas si los precios suben. Pero ese miedo tiene una raíz: pensar en el precio como algo fijo, no como algo dinámico.
Los precios dinámicos no solo suben cuando la demanda lo pide; también se reducen cuando es necesario. El objetivo es optimizar siempre los ingresos con el precio correcto para cada día, no tener el precio más alto.
La automatización permite reaccionar en minutos a cambios de mercado que un gestor manual detectaría días después.
Los operadores que confían en la automatización ven mayor revenue anual, ocupaciones más saludables y una estrategia de precios alineada con la demanda real.
6. La falta de segmentación de los huéspedes
No todos los viajeros se comportan igual ni valoran lo mismo. Las familias, los nómadas digitales, los viajeros de fin de semana, los viajeros corporativos… cada segmento tiene sus propios patrones de búsqueda, sensibilidad al precio y ventanas de reserva.
Las plataformas de revenue management, como Beyond, identifican estos patrones de forma indirecta analizando:
- duración de las estancias,
- ventanas de reserva,
- búsquedas por fechas,
- ritmo de pickups,
- tipo de demanda (entre semana vs. fin de semana).
Esto permite adaptar la estrategia según el tipo de viajero que está impulsando la demanda en un momento concreto.
7. Falta de medición de las métricas clave
Por falta de tiempo u otras causas, algunos operadores caen en el error de no revisar algunas métricas clave semanalmente. Si solo pudieras mirar tres métricas para ajustar tu semana, deberían ser estas:
- El ritmo de la ocupación: ¿estás por delante o por detrás del mercado en ritmo de reservas?
- Las tendencias de los precios cada semana: ¿tus precios están evolucionando correctamente respecto al mercado?
- Las últimas reservas: ¿cuántas reservas han llegado en los últimos X días?
Y, en paralelo, observa:
- desempeño de la estancia mínima,
- cambios en la ventana de reserva,
- vacíos de calendario o huecos entre reservas.
Estas señales revelan cómo está cambiando la demanda y si debes subir, bajar o mantener tus precios.
8. Valor percibido vs. precio sugerido
En destinos de crecimiento acelerado como pueden ser Cancún, Ciudad de México o Tulum, el precio no funciona de manera aislada: el valor percibido es tan importante como la tarifa publicada. La calidad de las fotos, el equipamiento, la limpieza, las reseñas, el branding y, en general, la experiencia completa del huésped influyen directamente en su disposición a pagar. El pricing dinámico ayuda a definir el precio óptimo según la demanda, pero es el valor percibido el que determina si los viajeros consideran la tarifa justa y están dispuestos a reservar.
Beyond da un paso más con Search Powered Pricing: nuestro modelo analiza búsquedas en tiempo real, tendencias emergentes, el tipo de propiedades que están captando interés y anticipa la demanda semanas antes de que se convierta en reservas. En mercados volátiles o informales, esta visibilidad anticipada se convierte en una ventaja crítica para tomar decisiones más precisas y oportunas.
El revenue management moderno requiere un equilibrio preciso entre la confianza en la automatización, el análisis de señales reales del mercado, la comprensión del valor percibido y una lectura rigurosa de la demanda. Incluso en mercados informales o volátiles, como ocurre en muchas regiones de México, los operadores del sector de renta vacacional pueden construir estrategias sólidas combinando datos agregados, KPIs propios, señales de búsqueda, pricing dinámico y experiencia operativa. Quienes logran integrar todos estos elementos no solo maximizan sus ingresos, sino que además construyen negocios más estables, resilientes y competitivos a largo plazo.
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