La gestión de ingresos es, en esencia, la práctica de cambiar el precio de algo para maximizar los ingresos. Es habitual en los viajes aéreos y el alojamiento, pero está empezando a verse en otros sectores, como el deportivo y el minorista.

Uber y AirBnB son dos empresas muy conocidas en todo el país, pero se encuentran en etapas diferentes en su enfoque de la gestión de ingresos. Uber aumenta sus tarifas en los periodos de alta demanda, declarando en su página web “Nuestro objetivo es ser lo más fiable posible a la hora de ponerte en contacto con un conductor siempre que lo necesites. En momentos de alta demanda, el número de conductores con los que podemos conectarte es limitado. Como resultado, los precios aumentan para animar a que haya más conductores disponibles”. [1 ] AirBnB no puede controlar el precio de un anuncio individual, pero recientemente ha creado una herramienta que ofrece a los anfitriones consejos sobre los precios dentro de su sitio. “Hemos desarrollado un modelo matemático que aprende la probabilidad de que un huésped reserve un anuncio específico, en unas fechas concretas, a una serie de precios diferentes. Utiliza diferentes tipos de información, como el tipo de anuncio, su ubicación, su precio actual, su disponibilidad y lo lejos que está cada fecha disponible”.[2]

Si nos fijamos en el sector del esquí, existen muchos paralelismos entre los sectores del alojamiento (AirBnB) y del transporte (Uber), en el sentido de que los tres tratan con una demanda muy variable y tienen costes variables limitados. Al iluminar estos paralelismos, espero proporcionar más claridad sobre cómo el sector del esquí puede utilizar la gestión de ingresos y, concretamente, cómo encaja Liftopia en ese panorama.

Algoritmo de precios excesivos de Uber

En el nivel más básico, el programa de precios por sobrecarga de Uber es Economía 101. Cuando la demanda es mayor debido a un concierto, a las inclemencias del tiempo, a un día festivo, etc., la curva de demanda se desplaza hacia la derecha.

En un mercado libre, los proveedores subirían sus precios para reflejar el aumento de la demanda, lo que daría lugar a un precio y una cantidad mayores en el equilibrio (P1 > P, Q1 > Q). El gráfico anterior supone que no hay ningún cambio en la oferta, mientras que la afirmación de Uber es que al aumentar sus tarifas durante los aumentos de la demanda, están incentivando a más conductores a salir a la carretera. Esto representaría un aumento de la oferta, que se muestra en el siguiente gráfico.

Al ser capaz de reaccionar rápidamente a los cambios en la demanda, Uber puede ofrecer a los usuarios un mejor valor, al tiempo que garantiza que los conductores tengan un número adecuado de tarifas para que les merezca la pena conducir. Pero mientras que Uber puede cambiar la oferta (número de coches en la carretera) las estaciones de esquí tienen poca capacidad para afectar a su oferta (que una estación esté abierta o cerrada). Así lo confirma Bill Gurley, miembro del consejo de administración de Uber, que afirma: “Con los hoteles, los aviones y los coches de alquiler, la oferta es relativamente fija. No se pueden construir más habitaciones para Nochevieja y luego quitarlas”[3].

Dado que las estaciones de esquí no pueden modificar su oferta para adaptarse a la demanda, se limitan a mejorar las condiciones para atraer a los clientes (preparación, fabricación de nieve, etc.) y/o a modificar sus precios. Una cosa que Uber encontró, y que se esperaría en cualquier industria, es que el aumento de los precios disminuye la cantidad demandada. La pregunta es ¿cuánto?

La elasticidad del precio es la relación entre la cantidad demandada y el precio, lo que significa que si se aumenta el precio en $X, se puede esperar que la cantidad demandada disminuya en Y unidades. Si un producto es elástico al precio (como Uber), significa que un pequeño cambio en el precio tiene un efecto dramático en la cantidad demandada. Las estaciones de esquí tienen una demanda tanto elástica como inelástica, y las fechas punta se ven menos afectadas por los cambios de precios que las fechas bajas. Aquí es donde entran en juego los precios dinámicos. Los planes de precios de Liftopia están construidos de tal manera que proporcionan a los complejos turísticos oportunidades para generar ingresos adicionales a través de aumentos estratégicos de precios, al tiempo que proporcionan protección contra el aumento de precios demasiado rápido en fechas altamente elásticas.

Este gráfico muestra que cuando los precios aumentan (eje Y) la cantidad asignada a cada punto de precio (tamaño de los círculos) aumenta. Para este socio en particular, vemos un precio mínimo de 46,99 dólares que se eleva a 51,99 dólares (frente a una tarifa de ventana de 55 dólares) en incrementos de 1 dólar. En el caso de que la demanda de un día sea inelástica, la asignación de un número menor de entradas en los precios baratos permite que esos precios se agoten rápidamente, lo que proporciona un aumento de los ingresos y oportunidades de optimización. Si el día tiene una demanda elástica, el aumento de los precios en 1 dólar entre los puntos de precio tendrá menos efecto en la cantidad demandada que si fueran más de 2 dólares.

Herramientas de precios de AirBnB

AirBnB ha crecido enormemente desde su fundación en 2008. Ahora operan en más de 34.000 ciudades de 190 países[4] y en muchos de ellos AirBnb ha alterado considerablemente el sector de la hostelería. Mientras que muchos anfitriones gestionan varios listados en su sitio, algunas propiedades suelen ser alojadas por un solo individuo o familia, y la industria del esquí en Norteamérica puede considerarse de forma similar. Las carteras más grandes (Peak, Intrawest, Vail) operan junto a colinas sin ánimo de lucro y estaciones individuales. Estas carteras tienen bases de capital más grandes para operar con mayor complejidad, mientras que las limitaciones pueden restringir a un centro turístico más pequeño a operar de forma sencilla. Un ejemplo de restricción es la gestión de los ingresos.

La gestión de ingresos en la hostelería tuvo su origen en American Airlines tras la Ley de Desregulación de las Aerolíneas de 1978. Al ofrecer billetes a un precio más bajo a cambio de hacerlos no reembolsables, limitar la capacidad y exigir la reserva por adelantado, las aerolíneas descubrieron rápidamente que podían aumentar sus ingresos. El alojamiento no tardó en hacer lo mismo, ya que su “bien” también era perecedero (en función de la fecha), la oferta era limitada (número de habitaciones en el hotel) y la demanda variaba en función del periodo.

Con el tiempo, la gestión de los ingresos se convirtió en algo casi omnipresente para los hoteles, y la cantidad de datos que recogían les permitió perfeccionar sus técnicas y optimizar sus estrategias. A medida que la tecnología mejoró en los años 90 y 2000, los hoteles pudieron prever la demanda basándose en las tendencias de los años anteriores y fijar el precio de sus habitaciones de forma más eficaz. Son como las empresas de cartera de esquí más grandes.

Por otro lado, los anfitriones de AirBnB no cuentan con equipos de gestión de ingresos en plantilla, ni con años de datos para tomar decisiones, ni con costosas estaciones de trabajo para prever la demanda. Por ello, varias empresas externas han desarrollado productos para ayudar a los particulares a gestionar los precios de sus anuncios. Beyond Pricing es una empresa externa que proporciona una herramienta que asesora sobre los precios de AirBnB. Llevarán a cabo análisis sobre otros sitios de alquileres vacacionales, el clima, las llegadas de las aerolíneas, la estacionalidad, el día de la semana y los eventos especiales. El resultado es un calendario con las tarifas recomendadas.

PriceLabs es un servicio similar que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir el precio óptimo de un anuncio. Renting Your Place es una solución más completa que no solo ofrece consejos sobre el precio, sino también sobre los servicios que se deben ofrecer y el lenguaje que se debe utilizar en el anuncio. Cada uno de ellos se lleva una pequeña comisión de cada reserva de AirBnB, lo que disminuye los ingresos totales que obtiene un anfitrión con la promesa de impulsar más ingresos totales.

En el sector del esquí, muchas estaciones utilizan un sitio web de^terceros (GetSkiTickets, Liftopia) para llegar a un público más amplio, al igual que el público que AirBnB proporciona a los anfitriones. Como se ha mencionado anteriormente, los anfitriones (y los complejos turísticos) disponen de distintos niveles de información, por lo que utilizar las recomendaciones de precios de una de las empresas mencionadas anteriormente es similar a que un complejo turístico busque recomendaciones de precios de una empresa externa para su venta en GST o Liftopia. Sin embargo, en 2015 AirBnB lanzó lo que llamaron Price Tips[5], que es una consultoría sobre cómo poner precio a los anuncios para los anfitriones. Esto es más bien como si Liftopia o GetSkiTickets recomendaran una estrategia de precios para vender en sus propios sitios.

A medida que los anfitriones de AirBnB se vuelven más astutos, ¿qué significa esto para las propiedades más tradicionales en el espacio de la hospitalidad? Como mínimo, AirBnB aumenta la oferta de habitaciones. El Wall Street Journal estima que “Airbnb aumentó la oferta de alojamiento de la ciudad en un 17%” cuando el Papa visitó la ciudad a principios de este año[6]. [6 ] En periodos de gran demanda, los anfitriones de AirBnB ayudan a bajar los precios para los clientes. Cuando la demanda es menor, los anfitriones de AirBnB pueden retirar sus anuncios, lo que supone un impulso mucho más modesto a la oferta de alojamiento. En el vacío, esto provocaría un descenso del RevPAR (ingresos por habitación disponible) de los hoteles, pero esto sólo ha ocurrido recientemente, como se muestra en este gráfico de la ciudad de Nueva York[7]:

Un trabajo de investigación de la Universidad de Boston pone una cifra: “Utilizando esta especificación DD encontramos que, en Texas, cada aumento adicional del 10% en el tamaño del mercado de Airbnb resultó en una disminución del 0,37% en los ingresos de las habitaciones de hotel”[8].

Conclusión

La industria del esquí se ha considerado durante mucho tiempo “diferente” de otras industrias de viajes y transporte debido a los problemas meteorológicos. Sin embargo, debido a la imprevisibilidad del tiempo y a los elevados costes de las infraestructuras de esquí, las estaciones deben estar absolutamente dispuestas a adoptar la gestión de ingresos para prosperar.

A diferencia de Uber, las estaciones de esquí tienen muy poco control sobre la oferta de su negocio. En los días de nieve polvo, las estaciones no pueden hacer crecer la estación, ni construir más remontes, ni cambiar su ubicación. Cuando las condiciones son malas, no pueden reducir la distancia en coche hasta el complejo para atraer a los clientes a hacer el viaje. Por ello, el precio (a menudo combinado con el marketing), es su única palanca para maximizar los ingresos en los picos y en los descensos.

Algunas estaciones de esquí están en mejor situación en cuanto a los datos que poseen sobre sus ingresos y patrones de visita. Ser capaz de mirar hacia atrás en 5-10 años de visitas y predecir qué fechas son las de mayor demanda es la mitad de la ecuación, y la otra mitad es saber cuánto cobrar en esos días de mayor demanda, y cuándo. Liftopia y los complejos turísticos utilizan los datos de la temporada anterior y los datos de complejos similares para elaborar una previsión de precios, pero los complejos turísticos, Liftopia y los competidores de Liftopia deben ser más sistemáticos, basados en datos y escalables para prosperar.

[1] https://help.uber.com/h/6c8065cf-5535-4a8b-9940-d292ffdce119

[2] https://blog.airbnb.com/using-data-to-help-set-your-price/

[3] https://abovethecrowd.com/2014/03/11/a-deeper-look-at-ubers-dynamic-pricing-model/

[4] https://www.airbnb.com/about/about-us

[5] https://www.engadget.com/2015/06/04/airbnb-price-tips/

[6] https://www.wsj.com/articles/airbnb-crimps-hotels-power-on-pricing-1443519181

[7] https://www.tnooz.com/article/airbnb-responsible-softening-new-york-revpar/

[8] https://people.bu.edu/zg/publications/airbnb.pdf