¿Cómo responde el algoritmo de PriceLabs a los desastres naturales?
Los desastres naturales, como los huracanes, los terremotos y las inundaciones, pueden afectar significativamente la demanda de viajes en las regiones afectadas. Si eres usuario de PriceLabs, es posible que te preguntes cómo se ajusta el algoritmo a estos cambios repentinos y qué puedes hacer para garantizar que tus precios sigan siendo competitivos en caso de esos eventos. Este es una explicación del funcionamiento del sistema y algunos consejos en caso de que sigas usando el algoritmo anterior.
1. Huracanes y otros eventos pronosticados: Cómo reacciona el algoritmo
Cuando se
pronostican con antelación desastres naturales como los huracanes, el algoritmo HLP (Hyper-Local Pulse) de PriceLabs detecta las primeras señales de
alerta, como la reducción de las reservas y la caída de la demanda en el
mercado. Como los huracanes suelen rastrearse y pronosticarse mucho antes de
que lleguen, el sistema puede detectar este cambio en la demanda y tenerlo en
cuenta en los ajustes de precios.
Por ejemplo, si
se espera que un huracán afecte Florida, los viajeros comienzan a evitar las
reservas en la zona afectada. El algoritmo HLP identifica esta caída de la
demanda y reduce la previsión de reservas en esa región. Luego, reduce
automáticamente los precios de los listados que se encuentran en la trayectoria
del huracán para reflejar la menor demanda.
Es posible que el algoritmo anterior no gestione con la misma facilidad los períodos
prolongados de menor demanda. El factor de temporada en la versión anterior
está precalculado y cubre un área mayor. No se ajustará tan dinámicamente a
eventos localizados como los huracanes, por lo que podría tener problemas con
las caídas de la demanda a largo plazo causadas por tales desastres.
2. Terremotos y desastres naturales repentinos
A diferencia de
los huracanes, que son predecibles, los desastres repentinos, como los
terremotos, no tienen señales de alerta temprana. En estos casos, ni el
algoritmo HLP ni el algoritmo anterior responderán de inmediato a los cambios
del mercado.
Sin embargo, a
medida que se acumulen las cancelaciones y disminuya la actividad de reservas, el algoritmo HLP comenzará a ajustar
los precios. Se basa en datos en tiempo real y señales del mercado para bajar
los precios, ya que detecta una menor demanda debido al desastre. Con el
tiempo, esto ayuda a alinear los precios con la nueva realidad del mercado.
Por otro lado, es
posible que el algoritmo anterior no
se ajuste lo suficientemente rápido a caídas tan repentinas de la demanda.
3. Si estás usando el algoritmo anterior: Consejos para gestionar los precios durante los desastres naturales
Si todavía usas
el algoritmo anterior de PriceLabs, aquí te explicamos cómo gestionar los
desastres naturales de forma eficaz:
- Ajustar los precios manualmente: Como el algoritmo anterior divide los factores del mercado en temporada (tendencias más largas) y demanda (tendencias más cortas), responde menos a los cambios repentinos. Durante un desastre natural, tendrás que ajustar tus precios manualmente mediante ajustes por fecha específica (DSO) o aplicando un ajuste de temporada que no se repita.
- Supervisar los Datos del vecindario: Revisa constantemente la pestaña Datos del vecindario para ver el ritmo de las reservas futuras en comparación con los años anteriores. Esto puede ayudarte a estimar durante cuánto tiempo se verá afectada la demanda del mercado. Si las reservas son más lentas para las próximas fechas, es posible que debas mantener los precios más bajos durante un período prolongado.
- Ajustar el precio base para tener en cuenta los daños a largo plazo: Si el desastre causa daños a largo plazo, puede ser necesario reducir el precio base hasta que el mercado comience a recuperarse.
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