Estructurar los datos para optimizar una estrategia de precios dinámicos

A menudo hemos compartido nuestro enfoque de trabajar duro para ayudar a nuestros socios a gestionar sus negocios de manera más eficaz, y cómo el uso de las tendencias de datos en todo el mercado puede ayudarnos a entender e interpretar el rendimiento individual de los socios, ya sean áreas de esquí o atracciones de verano. En el mercado del esquí, por ejemplo, presentamos nuestro informe North American Ski Market Pulse en noviembre.

Para muchas empresas de venta de entradas, cada día de funcionamiento, ya sea en invierno o en verano, es fundamental para el rendimiento general, por lo que garantizar que cada día tenga un precio adecuado para maximizar los ingresos y el rendimiento de los dólares de marketing es un objetivo principal de nuestro equipo. Como parte de nuestro producto de comercio electrónico de servicio completo, nuestro equipo de análisis dedica gran parte de su tiempo a profundizar en las tendencias de rendimiento de los complejos individuales y en cómo se compara cada complejo con la gran red de socios de Liftopia. En concreto, el equipo dedica la mayor parte de su tiempo a ajustar los precios para determinados días y productos que rinden más de lo previsto, con el fin de captar una mayor demanda. Históricamente lo hemos llamado “optimización”, pero en realidad no es más que una parte fundamental del ciclo de mejora continua en el núcleo de la gestión de ingresos.

Cuando un socio lanza su estrategia de precios y su combinación de productos, utilizamos nuestro modelo global de socios, 13 años de intención de los consumidores y datos de precios para obtener el precio y la cantidad iniciales óptimos para los productos de ese socio con el fin de maximizar los ingresos y el rendimiento del comercio electrónico. A medida que la temporada se pone en marcha y la estrategia de precios se expone a la demanda de los consumidores, recogemos millones de puntos de datos de las interacciones de los clientes con estos precios que nos ayudan a informar sobre los cambios que podrían introducirse en la estrategia, si es que se producen. Hemos desarrollado un enfoque metódico y basado en datos para mejorar continuamente la estrategia de precios para nuestros socios, y queremos arrojar algo de luz sobre nuestro método aquí.

Antes de adentrarnos en nuestra estrategia de cómo enfocamos la búsqueda de más ingresos para nuestros socios, veamos primero algunas cosas que no son parte principal de nuestro enfoque:

  • Basarse sólo en un único dato, como el rendimiento interanual. No sólo un solo dato aislado no es suficiente para indicar si un cambio de precios dará mejores resultados, sino que los datos interanuales pueden ser engañosos dada la influencia del clima y las condiciones en el rendimiento anual. Nos centramos más en el rendimiento de un socio en relación con su potencial que en los ingresos YOY, ya que los ingresos YOY siempre deberían aumentar y pueden llevar a un problema de “bueno a grande“.
  • Mirar el rendimiento del complejo en un silo. Si el complejo A sube un 15% interanual, puede parecer un resultado fuerte, a menos que su competidor, el complejo B, suba un 40% interanual.
  • Hacer cambios de precios basados únicamente en la disponibilidad de terreno o en el funcionamiento de los ascensores. Esta información no nos dice cómo responden los clientes a los precios disponibles.
  • Utilizar las previsiones meteorológicas para tomar decisiones sobre los precios. Véase el punto anterior.

Entonces, ¿cómo determinamos si hay una oportunidad de encontrar nuevos ingresos para nuestros socios? La clave está en profundizar en el conjunto de datos de un socio y compararlo con el conjunto de datos global que hemos acumulado a lo largo de nuestra historia y en ese momento exacto. Al estandarizar la forma en que determinamos si existe una oportunidad para un complejo turístico individual y compararla con la red más amplia de complejos turísticos en la plataforma Liftopia, somos capaces de reinformar nuestro modelo de precios y realizar mejoras en tiempo real a un ritmo mucho más rápido que un complejo turístico que implementa la estrategia de precios por sí solo.

Una métrica clave en la que nos centramos es la de ingresos por búsqueda (RPS): ingresos totales del comercio electrónico / total de búsquedas.  El RPS es un indicador de la conversión a nivel de fecha de viaje, y nos permite medir más claramente el rendimiento de una fecha determinada en términos de dólares y céntimos. Si los clientes responden a los puntos de precio que están disponibles para un día determinado, ese día tendrá un RPS alto, y *podría* señalar una oportunidad para mejorar la estrategia subyacente. Pero no podemos limitarnos a analizar la RPS de un solo complejo en el vacío. A falta de datos comparativos de otros complejos, sería difícil interpretar los resultados y entender si un solo complejo está por debajo o por encima de su potencial. Al normalizar un modelo de precios, un enfoque de optimización y el conjunto de datos de intención del cliente, Liftopia está en una posición única para evaluar y supervisar el rendimiento individual de los socios y reducir la probabilidad de falsos positivos/negativos.

A medida que nuestro negocio ha ido madurando, también lo ha hecho nuestro enfoque de los precios, y esperamos que este post haya compartido algunos de los fundamentos de nuestro método. ¿Quiere saber más? No dude en ponerse en contacto con nosotros en partners@liftopia.com.

Únase a nuestro boletín de noticias

Manténgase al día de nuestras novedades, los últimos artículos del blog y las tendencias del sector