Uber e Airbnb - Gestione dei ricavi e paralleli con l'industria sciistica

Jul 26 2016

Uber e Airbnb – Gestione dei ricavi e paralleli con l’industria sciistica

Kathryn Quinn

Il Revenue Management è la pratica di modificare il prezzo di un prodotto per massimizzare le entrate. Si tratta di una pratica comune nel settore dei viaggi aerei e dell’alloggio, ma sta iniziando a essere utilizzata in una serie di altri settori, come lo sport e la vendita al dettaglio.

Uber e AirBnB sono due aziende molto conosciute in tutto il Paese, ma si trovano in fasi diverse del loro approccio alla gestione dei ricavi. Uber aumenta le proprie tariffe per i periodi di alta domanda, dichiarando sul proprio sito: “Il nostro obiettivo è quello di essere il più affidabili possibile nel mettervi in contatto con un autista ogni volta che ne avete bisogno. Nei periodi di grande richiesta, il numero di autisti che possiamo mettere in contatto con voi diventa limitato. Di conseguenza, i prezzi aumentano per incoraggiare un maggior numero di autisti a rendersi disponibili”. [1] AirBnB non può controllare il prezzo di un singolo annuncio, ma ha recentemente creato uno strumento che fornisce agli host suggerimenti sui prezzi all’interno del sito. “Abbiamo sviluppato un modello matematico che apprende la probabilità che un ospite prenoti un annuncio specifico, in date specifiche, a una serie di prezzi diversi. Utilizza diversi tipi di informazioni, tra cui il tipo di annuncio, la sua posizione, il prezzo attuale, la disponibilità e la distanza tra le date disponibili”.[2]

Guardando all’industria dello sci, ci sono molti parallelismi tra i settori dell’alloggio (AirBnB) e dei trasporti (Uber), in quanto tutti e tre hanno a che fare con una domanda altamente variabile e hanno costi variabili limitati. Illustrando questi parallelismi, spero di fornire maggiore chiarezza su come il settore sciistico può utilizzare il revenue management e, in particolare, su come Liftopia si inserisce in questo quadro.

L’algoritmo di Uber per la determinazione dei prezzi di picco

Al livello più elementare, il programma di prezzi maggiorati di Uber è l’ABC dell’economia. Quando la domanda è più alta a causa di un concerto, del maltempo, di una festività, ecc. la curva della domanda si sposta verso destra.

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In un mercato libero, i fornitori aumenterebbero i prezzi per riflettere l’aumento della domanda, determinando un prezzo e una quantità più elevati all’equilibrio (P1 > P, Q1 > Q). Il grafico precedente presuppone che l’offerta non subisca variazioni, mentre Uber sostiene che, aumentando le tariffe durante i picchi di domanda, incentiva un maggior numero di autisti a mettersi in strada. Questo rappresenterebbe un aumento dell’offerta, come mostra il grafico seguente.

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Essendo in grado di reagire rapidamente alle variazioni della domanda, Uber è in grado di offrire ai clienti un valore migliore, garantendo al contempo agli autisti un numero adeguato di tariffe per cui valga la pena di guidare. Ma mentre Uber può effettivamente cambiare l’offerta (numero di auto in circolazione), le stazioni sciistiche hanno poca capacità di influenzare la loro offerta (una stazione aperta o chiusa). Ciò è confermato da Bill Gurley, membro del consiglio di amministrazione di Uber, che afferma: “Con gli hotel, gli aerei e le auto a noleggio, l’offerta è relativamente fissa. Non si possono costruire più camere per Capodanno e poi toglierle”[3].

Poiché le stazioni sciistiche non possono modificare l’offerta per adeguarla alla domanda, si limitano a migliorare le condizioni per attirare i clienti (battitura, innevamento, ecc.) e/o a modificare i prezzi. Una cosa che Uber ha riscontrato, e che ci si aspetterebbe in qualsiasi settore, è che l’aumento dei prezzi fa diminuire la quantità richiesta. La domanda è: di quanto?

L’elasticità del prezzo è la relazione tra la quantità domandata e il prezzo, il che significa che se si aumenta il prezzo di $X, ci si può aspettare che la quantità domandata diminuisca di Y unità. Se un prodotto è elastico al prezzo (come Uber), significa che una piccola variazione del prezzo ha un effetto drammatico sulla quantità richiesta. Le stazioni sciistiche hanno una domanda sia elastica che anelastica, con le date di punta che risentono meno delle variazioni di prezzo rispetto a quelle fuori stagione. È qui che entra in gioco la tariffazione dinamica. I piani tariffari di Liftopia sono costruiti in modo tale da offrire ai resort l’opportunità di generare entrate aggiuntive attraverso aumenti strategici dei prezzi, proteggendoli al contempo da un aumento troppo rapido dei prezzi su date altamente elastiche.

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Questo grafico mostra che quando i prezzi aumentano (asse Y) la quantità assegnata a ciascun punto di prezzo (dimensione dei cerchi) aumenta. Per questo particolare partner, vediamo un prezzo minimo di 46,99 dollari che sale a 51,99 dollari (contro una tariffa finestra di 55 dollari) con incrementi di 1 dollaro. Nello scenario in cui la domanda di un giorno è anelastica, l’assegnazione di un numero inferiore di biglietti ai prezzi economici consente a questi ultimi di esaurirsi rapidamente, offrendo un margine di guadagno e opportunità di ottimizzazione. Se la giornata ha una domanda elastica, l’aumento dei prezzi di 1 dollaro tra un punto e l’altro avrà un effetto minore sulla quantità domandata rispetto al caso in cui i prezzi fossero superiori a 2 dollari.

Strumenti per la determinazione dei prezzi di AirBnB

Dalla sua fondazione nel 2008, AirBnB è cresciuto in modo impressionante. Attualmente opera in oltre 34.000 città in 190 Paesi[4] e in molti di questi AirBnb ha sconvolto notevolmente l’industria dell’ospitalità. Sebbene molti host gestiscano diversi annunci sul proprio sito, alcune proprietà sono spesso ospitate da un singolo individuo o da una famiglia, e l’industria sciistica del Nord America può essere considerata in modo simile. I portafogli più grandi (Peak, Intrawest, Vail) operano insieme a colline senza scopo di lucro e a singoli resort. Questi portafogli hanno basi di capitale più ampie per operare con una maggiore complessità, mentre le limitazioni possono limitare un resort più piccolo ad operare in modo semplice. Un esempio di restrizione è rappresentato dalla gestione delle entrate.

La gestione dei ricavi nell’ospitalità ha avuto origine con American Airlines in seguito all’Airline Deregulation Act del 1978. Offrendo biglietti a prezzi più bassi in cambio della non rimborsabilità, della limitazione della capacità e dell’obbligo di prenotazione anticipata, le compagnie aeree hanno rapidamente scoperto di poter aumentare i propri ricavi. Il settore alberghiero ha presto seguito l’esempio, poiché anche il loro “bene” era deperibile (specifico per la data), l’offerta era limitata (numero di camere in hotel) e la domanda variava da un periodo all’altro.

Nel corso del tempo il Revenue Management è diventato quasi onnipresente per gli hotel e la quantità di dati raccolti ha permesso di affinare le tecniche e ottimizzare le strategie. Con il miglioramento della tecnologia negli anni ’90 e 2000, gli hotel sono stati in grado di prevedere la domanda in base alle tendenze degli anni precedenti e di fissare i prezzi delle camere in modo più efficace. Si tratta di società di portafoglio sciistiche di grandi dimensioni.

D’altra parte, gli host di AirBnB non dispongono di team di revenue management, né di anni di dati per informare le decisioni, né di costose postazioni di lavoro per prevedere la domanda. Per questo motivo, diverse società esterne hanno sviluppato prodotti per aiutare i privati a gestire i prezzi dei loro annunci. Beyond Pricing è una società esterna che fornisce uno strumento di consulenza sui prezzi di AirBnB. Eseguiranno analisi su altri siti di case vacanza, sul meteo, sugli arrivi delle compagnie aeree, sulla stagionalità, sui giorni della settimana e sugli eventi speciali. Il risultato è un calendario con le tariffe consigliate.

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PriceLabs è un servizio simile che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per prevedere il prezzo ottimale di un annuncio. Renting Your Place è una soluzione completa che non solo fornisce consigli sui prezzi, ma anche sui servizi da offrire e sulla lingua da utilizzare nell’annuncio. Ognuno di questi prende una piccola commissione su ogni prenotazione AirBnB, riducendo le entrate complessive di un host con la promessa di aumentare le entrate complessive.

Nel settore sciistico, molti resort utilizzano un sito di^terze parti (GetSkiTickets, Liftopia) per raggiungere un pubblico più ampio, proprio come AirBnB fornisce agli host. Come già accennato, gli host (e i resort, se è per questo) hanno a disposizione diversi livelli di informazioni, per cui utilizzare le raccomandazioni sui prezzi di una delle società di cui sopra è simile a un resort che cerca raccomandazioni sui prezzi da una società esterna per la vendita su GST o Liftopia. Tuttavia, nel 2015 AirBnB ha rilasciato quello che ha chiamato Price Tips[5], ovvero una consulenza su come stabilire i prezzi delle inserzioni per gli host. È più simile a Liftopia o GetSkiTickets che consigliano una strategia di prezzi per vendere sui propri siti.

Mentre gli host di AirBnB diventano più accorti, cosa significa questo per le proprietà più tradizionali nel settore dell’ospitalità? Come minimo, AirBnB aumenta l’offerta di camere. Il Wall Street Journal stima che “Airbnb ha aumentato l’offerta di alloggi della città di circa il 17%” in occasione della visita del Papa all’inizio dell’anno. [Nei periodi di domanda estremamente elevata, gli host di AirBnB contribuiscono a far scendere i prezzi per i clienti degli alloggi. Quando la domanda è più bassa, gli host di AirBnB possono togliere i loro annunci, dando un impulso molto più modesto all’offerta di alloggi. In un contesto di vuoto, questi fattori causerebbero un calo del RevPAR (ricavi per camera disponibile) per gli hotel, ma ciò si è verificato solo di recente, come mostra questo grafico relativo alla città di New York[7]:

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Un documento di ricerca dell’Università di Boston fornisce un numero: “Utilizzando questa specificazione DD troviamo che, in Texas, ogni ulteriore aumento del 10% delle dimensioni del mercato Airbnb ha comportato una diminuzione dello 0,37% dei ricavi delle camere d’albergo”[8].

Conclusione

L’industria dello sci si è a lungo considerata “diversa” da altre industrie di viaggi e trasporti a causa delle preoccupazioni legate alle condizioni meteorologiche. Tuttavia, a causa dell’imprevedibilità del tempo e degli elevati costi infrastrutturali dello sci, i resort devono assolutamente essere disposti ad adottare il revenue management per prosperare.

A differenza di Uber, le stazioni sciistiche hanno un controllo molto limitato sul lato dell’offerta. Nei giorni di neve fresca, i resort non possono far crescere la stazione, costruire altri impianti di risalita o cambiare la loro posizione. Quando le condizioni sono sfavorevoli, non possono diminuire la distanza di guida dal resort per invogliare i clienti a fare il viaggio. Per questo motivo, il prezzo (spesso combinato con il marketing) è la loro unica leva per massimizzare i ricavi nei picchi e nei momenti di crisi.

Alcune stazioni sciistiche si trovano in una posizione migliore per quanto riguarda i dati in loro possesso sulle entrate e sui modelli di visita. Essere in grado di guardare indietro a 5-10 anni di visite e prevedere quali sono le date di maggiore richiesta è metà dell’equazione, mentre l’altra metà è sapere quanto far pagare in quei giorni di maggiore richiesta e quando. Liftopia e i resort utilizzano i dati della stagione precedente e i dati di resort simili per costruire una previsione dei prezzi, ma i resort, Liftopia e i concorrenti di Liftopia devono diventare più sistematici, orientati ai dati e scalabili per prosperare.