Calamidades naturais como furacões, terremotos e enchentes podem afetar significativamente a demanda de viagens nas regiões afetadas. ISe você é usuário do PriceLabs, deve estar se perguntando como o algoritmo se ajusta a essas mudanças repentinas e o que você pode fazer para garantir que seus preços continuem sendo competitivos, mesmo durante esses eventos. Veja aqui os detalhes de como o sistema funciona e dicas se você estiver usando o algoritmo mais antigo.

1. Furacões e outros eventos previstos: como o algoritmo reage

Quando calamidades naturais, como os furacões, são previstas com antecedência, o algoritmo HLP (Hyper-Local Pulse) de Pricelabs capta os sinais de alerta antecipados, como a redução de reservas e uma queda na demanda do mercado. Como os furacões costumam ser rastreados e previstos bem antes de ocorrerem, o sistema pode detectar essa mudança na demanda, levando-a em conta nos ajustes de preços.

Por exemplo, se houver a previsão de que um furacão atinja a Flórida, os viajantes começarão a evitar reservas na área afetada. TO algoritmo HLP identifica essa queda na demanda e reduz a previsão de reservas nessa região. Em seguida, ele reduz automaticamente os preços das propriedades na rota do furacão para refletir a menor demanda.

O algoritmo mais antigo pode não lidar tão bem com períodos prolongados de baixa demanda. O fator de sazonalidade na versão mais antiga é pré-calculado e abrange uma área maior. Ele não se ajustará de forma tão dinâmica a eventos localizados, como furacões. Portanto, poderá ter dificuldades com quedas de demanda de longo prazo causadas por essas calamidades.

2. Terremotos e desastres naturais repentinos

Ao contrário dos furacões, que são previsíveis, os desastres naturais repentinos, como os terremotos, não fornecem sinais de alerta antecipados. Nesses casos, nem o HLP nem o algoritmo antigo responderão imediatamente às mudanças do mercado.

No entanto, à medida que os cancelamentos forem chegando e a atividade de reserva diminuir, o algoritmo HLP começará a ajustar os preços de acordo com isso. Ele se baseia em dados em tempo real e em sinais do mercado para reduzir os preços à medida que detecta uma demanda menor devido ao desastre. Com o tempo, isso ajuda a alinhar a precificação com a nova realidade do mercado.

Por outro lado, o algoritmo mais antigo pode não se ajustar com rapidez suficiente a essas quedas repentinas na demanda.

3. Se você estiver usando o algoritmo mais antigo: dicas para gerenciar os preços durante calamidades

Se você ainda estiver usando o algoritmo antigo do PriceLabs, veja como lidar com desastres naturais de forma eficaz:

1. Ajuste manual de preços: Como o algoritmo antigo divide os fatores de mercado em sazonalidade (tendências mais longas) e demanda (tendências mais curtas), ele é menos sensível a mudanças repentinas. Durante um desastre natural, você precisará ajustar manualmente seus preços usando substituições manuais para datas específicas ou aplicando um ajuste de sazonalidade não repetitivo.
2. Monitore os Dados da Vizinhança: Fique de olho no recurso Dados da Vizinhança para ver como as reservas futuras estão se comportando em comparação com os anos anteriores. Isso pode ajudar você a estimar por quanto tempo a demanda do mercado será afetada. Se as reservas forem mais lentas para datas próximas, talvez seja conveniente manter os preços mais baixos por um período maior.
3. Ajuste do preço base em caso de danos de longo prazo: Se o desastre causar danos de longo prazo, pode ser necessário reduzir seu preço base até que o mercado comece a se recuperar.