Estrategias de precios dinámicos de hotel

Escrito por Marcos Montero en 2017-05-22T13:46:00+02:00

Estrategias de precio dinámicos de hotel

Desde la década de 1980, los hoteles han estado utilizando en mayor o menor medida técnicas de revenue management para maximizar el beneficio que pueden obtener de cada cliente. Estas técnicas consistían básicamente en realizar promociones de carácter estacional, como por ejemplo las típicas ofertas de verano.

Pero desde hace poco, con la entrada en escena del big data, la reserva masiva de habitaciones por internet y la gran cantidad de información disponible de los clientes, tanto por su propio historial como por las preferencias de compra de personas con determinado perfil, han aparecido nuevos métodos de análisis de datos para tratar de maximizar el beneficio que se puede obtener de cada cliente. Estos nuevos métodos se aplican en tiempo real y de forma ágil y personalizada para cada persona.

En este artículo explicaremos en qué consisten y cómo funcionan estas nuevas estrategias de precios dinámicos de hotel. Pero, si lo prefieres, puedes escuchar el podcast de nuestra sección (minuto 10:50) del programa de radio l'Altra Ràdio (Ràdio 4, RNE) del pasado 4 de mayo, en el que tratábamos este tema. 

 

¿En qué consiste la estrategia de precios dinámicos de los hoteles?

Esta estrategia se basa en ofrecer a los clientes precios variables de forma dinámica. Ya no en función de la época del año o de la demanda, o poniendo ciertas habitaciones a precio de derribo como cebo, sino ofreciendo precios diferentes a CADA persona que haga una búsqueda de habitación en función de su comportamiento e historial. El objetivo final es intentar calcular el precio que está dispuesta a pagar cada persona para maximizar el beneficio.

De esta manera, dos personas que consulten el precio de una misma habitación en el mismo momento pueden obtener precios muy diferentes según sea su perfil e historial.

 

¿Cuáles son los factores que pueden influir en la determinación del precio en el momento de realizar la reserva?

Si por ejemplo una persona quiere visitar una determinada ciudad y entra en el web de una cadena hotelera para consultar su disponibilidad, validándose con su perfil de cliente, el sistema podría tener en cuenta aspectos como:

  • ¿Ha estado alguna vez en esta ciudad? ¿En qué hotel? ¿De qué cadena hotelera? ¿Cuándo? ¿Cuánto pagó entonces? Con esta información el sistema puede establecer un precio base aceptable para este cliente, sobre el que podría aceptar pagar más o menos dependiendo de servicios adicionales que se le pudieran ofrecer.
  • ¿Se trata de un viaje de negocios o personal? ¿Quién pagará esta habitación? En el caso de que se trate de un viaje de negocios es más fácil que el cliente acepte pagar un precio superior por la habitación porque no la paga él, sino su empresa.
  • ¿Utiliza códigos de descuento habitualmente? Si suele utilizarlos, el sistema podría subir el precio de salida de la habitación porque es probable que lo vuelva a hacer.
  • ¿Ha estado antes en el mismo hotel? ¿Ha escrito alguna opinión en las redes sociales? Si el cliente ha escrito alguna reseña positiva del hotel podría estar dispuesto a pagar más.
  • ¿En qué tipo de hoteles se aloja habitualmente en esta zona? ¿Qué precio medio tienen? El precio que se le ofrezca debe estar en consonancia con el rango de precios que ha pagado anteriormente.
  • ¿Tiene el cliente tarjeta de fidelización de otras cadenas hoteleras? ¿Tienen presencia por esta misma zona? Probablemente las esté mirando también, así que el sistema podría valorar ofrecerle un precio más bajo.
  • ¿Le interesan los programas de “puntos”? Si está interesado en este tipo de programas, el sistema le podría mostrar un precio superior de la habitación, pero a cambio le podría ofrecer el doble de puntos si contrata servicios adicionales.
  • ¿Cuál es el precio máximo que ha pagado el cliente por una habitación como ésta en esta ciudad? ¿Cuál es el precio máximo que ha pagado en esta cadena? Si se conoce el precio máximo que ha pagado por una habitación premium, el sistema podría replicar esas mismas condiciones y conseguir que contratara un servicio más caro del que pretendía en un principio.
  • ¿Contrata habitaciones de tipo suite de manera habitual? Si lo hace, el sistema podría valorar no mostrarle el precio de una habitación estándar para no arriesgarse a que la contratara y pagara menos. Otra estrategia podría ser mostrarle el precio de la habitación estándar más caro para que la suite le continuara pareciendo interesante.
  • ¿Tenemos conocimiento de otros servicios que haya contratado en otras ocasiones (coches, spa, restaurantes…)? Si ese fuera el caso, el sistema le podría ofrecer descuentos en paquetes de precio superior que incluyeran estos servicios.

Los sistemas de reservas de habitaciones de hoteles que utilizan la estrategia de precios dinámicos pueden tener en cuenta estos aspectos, y muchos otros, en tiempo real, mientras el usuario está realizando la búsqueda y consulta de diferentes habitaciones de hotel. Según el resultado obtenido, se le mostrará al usuario un precio u otro por cada habitación. El precio máximo que se estima que está dispuesto a pagar.

 

Otros ejemplos de estas técnicas de precios dinámicos

Ya en el hotel, el cliente puede recibir ofertas por servicios adicionales en función, incluso, de su posición GPS. Por ejemplo, el hotel Caesars Palace de Las Vegas, si detecta que un cliente está pasando la tarde en el hotel podría enviarle una oferta de entradas de última hora para el concierto que se realizará esa misma noche en su casino. O un hotel de París podría enviarle una oferta a un cliente para cenar en un restaurante en la Torre Eiffel si detecta que está paseando por esa zona por la tarde. En estos casos, las ofertas no sólo se ofrecen dependiendo del perfil del cliente, sino que también intervienen factores de “oportunidad” como el lugar en el que está situado y el tiempo que falta para que el evento tenga lugar.

Este tipo de técnicas se utilizan también en otros ámbitos, como por ejemplo la reserva de billetes de avión. En este caso, hay compañías que muestran un precio de billete más elevado si el sistema detecta que la consulta se está realizando desde un móvil al que le queda poca batería. Y esto es así porque se considera que el usuario no va a querer arriesgarse a perder la transacción y que, en consecuencia, la probabilidad de compra es más elevada.

 

Al final, la idea siempre es hacerle pagar al cliente el máximo posible (a poder ser, más de lo que pensaba gastar en un principio) pero consiguiendo que se quede con la sensación de que ha encontrado un chollo: “Pensaba gastar X, pero por muy poco más al final me he llevado una suite con spa…”.