¿Cuánto deberías pagar por vivir en casa de alguien?
Sheila Sánchez Bergara | ¿Cuánto podrías cobrarle a alguien por quedarse unos días en tu casa? Guiado por esta pregunta, Airbnb lleva años perfeccionando sus algoritmos para facilitar a sus clientes la decisión sobre cuál es el mejor precio para sus habitaciones, pisos y/o casas. Para ello, necesitaban una herramienta capaz de aglutinar datos georeferenciados y actualizados que determinaran el precio óptimo en cada caso. Conocidos como precios dinámicos, una de las técnicas más comunes del revenue management; permite contar con datos diarios que varían en función de las cambiantes condiciones del mercado.
Es evidente que el uso de estas herramientas tecnológicas no es exclusivo de Airbnb, pero lo cierto es que, cada vez más, los avances en esta área van encaminados a añadir elementos críticos para la máxima rentabilización del bien o servicio del que se trate. En el caso de Airbnb, la evolución de estos algoritmos ha pasado de simplemente considerar cuestiones como el número de camas, de habitaciones, plazas de aparcamiento o equipamientos adicionales -ej. Piscina, etc.-, a ser capaz de aprender a través de la interacción con los clientes y de aprovechar la intuición humana en determinadas situaciones. Es por ello que la herramienta puede indicar el precio apropiado para alquilar habitaciones que podrían quedar vacías, al tiempo que propone un aumento de los precios en respuesta a movimientos de la demanda.
En este proceso de mejora de los algoritmos, y haciendo gala del compartir y la colaboración, Airbnb permitió que los anfitriones usaran la herramienta de forma que pudiera evolucionar meidante la información que éstos le suministraban. Es en este contexto en el que surge Aerosolve, una herramienta desarrollada en código abierto, con algoritmos sofisticados y georeferenciados que calcula el precio óptimo y se los sugiere de forma cómoda y dinámica a los clientes. Para hacer esto, necesita la información del alojamiento, de la cual extrae atributos clave, dígase aquellos que son iguales y/osimilares a otros alojamientos que están siendo alquilados con éxito. También incorpora datos sobre demanda y estacionalidad turísticas, la media de precios del entorno y el número de reseñas recibidas. En síntesis, analiza elementos similares, actualizados y de acuerdo a la ubicación geográfica para sugerir/ establecer el precio.
Este mecanismo, el cual viene a dar respuesta a una necesidad de quienes alquilan en Airbnb, es sin lugar a dudas, una herramienta óptima para rentabilizar un bien inmueble al máximo. Seguramente, los adelantos tecnológicos intentarán superar la versión actual incluyendo atributos que requieran ser tenidos en cuenta para dar respuesta a la pregunta inicial. Es probable que los precios que sugiere Airbnb por una noche hoy en Moscú sean inferiores a los que proponía durante el Mundial de Fútbol. Quienes hayan alquilado un espacio por esa vía en aquel momento, seguramente quedaron satisfechos por los rendimientos obtenidos; hasta puedan explicar que han dado un mejor uso a ese espacio. Algunos, incluso con entusiasmo, contarán la experiencia de haber conocido y vivido -unos días- con alguien de cualquier lugar del mundo.
Ahora la pregunta que toca responder es ¿cuánto deberías pagar por vivir en casa de alguien?
Sheila Sánchez Bergara | Profesora e investigadora de Ostelea School of Tourism and Hospitality
