Metodologia dos Markets Dashboards: Fontes de dados e processamento
Fontes de dados e processamento
Coleta de dados
Atualmente, os Market Dashboards utilizam dados levantados do Airbnb e da Vrbo. Para uma propriedade, todos os dados que coletamos são encontrados acessando a página pública do anúncio no Airbnb/Vrbo, que contém o calendário e as informações disponibilizadas sobre a propriedade. Depois, mantemos registros das mudanças que aconteceram no calendário – quais datas se tornaram indisponíveis (ou disponíveis novamente), quais foram as variações nos preços, etc. – para montar um histórico dessa propriedade. Atualmente, fazemos isso para todas as propriedades anunciadas no Airbnb/Vrbo. O uso de dados levantados permite a geração de Market Dashboards para qualquer localidade no mundo inteiro (independentemente de haver clientes ou não nesse lugar).
Atualmente, os Market Dashboards utilizam dados levantados do Airbnb e da Vrbo. Para uma propriedade, todos os dados que coletamos são encontrados acessando a página pública do anúncio no Airbnb/Vrbo, que contém o calendário e as informações disponibilizadas sobre a propriedade. Depois, mantemos registros das mudanças que aconteceram no calendário – quais datas se tornaram indisponíveis (ou disponíveis novamente), quais foram as variações nos preços, etc. – para montar um histórico dessa propriedade. Atualmente, fazemos isso para todas as propriedades anunciadas no Airbnb/Vrbo. O uso de dados levantados permite a geração de Market Dashboards para qualquer localidade no mundo inteiro (independentemente de haver clientes ou não nesse lugar).
Processamento de dados
Muitos dos dados das reservas exibidos nos Market Dashboards não estão disponíveis diretamente no calendário de uma propriedade. Por exemplo, dados como a janela de reserva, a duração da estadia, a data da reserva e o preço reservado são inferidos a partir das mudanças que observamos no calendário de uma propriedade ao longo do tempo. Se datas consecutivas ficarem indisponíveis entre um levantamento e outro, inicialmente sinalizaremos isso como uma única reserva. Devido à frequência com que os levantamentos são feitos, os dados são confiáveis e a chance de serem duas reservas separadas é baixa. Depois, calculamos a janela de reserva e a duração da estadia para essa reserva. Por último, o preço reservado é determinado com base nos últimos preços anunciados que detectamos para essas datas antes de elas ficarem indisponíveis.
Muitos dos dados das reservas exibidos nos Market Dashboards não estão disponíveis diretamente no calendário de uma propriedade. Por exemplo, dados como a janela de reserva, a duração da estadia, a data da reserva e o preço reservado são inferidos a partir das mudanças que observamos no calendário de uma propriedade ao longo do tempo. Se datas consecutivas ficarem indisponíveis entre um levantamento e outro, inicialmente sinalizaremos isso como uma única reserva. Devido à frequência com que os levantamentos são feitos, os dados são confiáveis e a chance de serem duas reservas separadas é baixa. Depois, calculamos a janela de reserva e a duração da estadia para essa reserva. Por último, o preço reservado é determinado com base nos últimos preços anunciados que detectamos para essas datas antes de elas ficarem indisponíveis.
Remoção de datas bloqueadas
Um
dos principais desafios ao trabalhar com dados levantados é que não é uma forma
garantida de determinar de datas específicas estão indisponíveis porque foram
reservadas ou porque o proprietário decidiu bloquear essas datas. Todo mundo
que trabalha com dados levantados enfrenta essa questão e encontrou alguma
maneira de tentar remover as datas bloqueadas dos dados, mas nenhum método é
perfeito. O PriceLabs tem sua própria lógica de remoção de datas bloqueadas que
analisa padrões no mercado como um todo, junto com dados sobre propriedades
individuais, para determinar se uma data foi reservada ou bloqueada. Estes são
alguns fatores que consideramos para determinar se uma data foi reservada ou
bloqueada: duração da estadia, janela de reserva, taxa de ocupação do mercado,
variações extremas nos preços, etc. Também removemos automaticamente qualquer
estadia superior a 60 dias, pois consideramos que não se encaixam dentro
da categoria de aluguel de curto prazo e podem ter um grande impacto nos dados.
Análise de precificação dinâmica para as propriedades no seu mercado/grupo concorrente
Desde que a propriedade também esteja anunciada no Airbnb, além de outros sites, ainda conseguiremos inferir as reservas feitas em outros sites pois essas datas serão bloqueadas no calendário do Airbnb. Conforme descrito acima, quando uma data fica indisponível (devido a uma reserva feita no Airbnb ou em outro site), usamos nossa lógica de detecção de datas bloqueadas para identificar se a data foi reservada (em qualquer canal) ou bloqueada.
Análise de precificação dinâmica para as propriedades no seu mercado/grupo concorrente
Ao criar grupos concorrentes de propriedades, você verá uma coluna chamada "Preços Dinâmicos". Veja o que ela significa:
Desde que a propriedade também esteja anunciada no Airbnb, além de outros sites, ainda conseguiremos inferir as reservas feitas em outros sites pois essas datas serão bloqueadas no calendário do Airbnb. Conforme descrito acima, quando uma data fica indisponível (devido a uma reserva feita no Airbnb ou em outro site), usamos nossa lógica de detecção de datas bloqueadas para identificar se a data foi reservada (em qualquer canal) ou bloqueada.
Análise de precificação dinâmica para as propriedades no seu mercado/grupo concorrente
Ao criar grupos concorrentes de propriedades, você verá uma coluna chamada "Preços Dinâmicos". Veja o que ela significa:
Monitoramos
os preços de cada propriedade e damos uma pontuação, numa escala de 0 a 1,
tanto às variações nos preços de um dia para o outro quanto ao tanto que os
preços mudaram para o mesmo dia desde o nosso último levantamento. Uma
pontuação de 1 indicaria que os preços variam muito de um dia para o outro e
estão sempre mudando, enquanto 0 indica que os preços se mantêm constantes. Não
podemos divulgar exatamente como essa pontuação é calculada, mas, a modo de
referência, um usuário médio do PriceLabs geralmente cai dentro do intervalo de
0,6 a 0,8 dependendo das personalizações aplicadas.
O que exibimos na tabela são essas pontuações agrupadas em categorias:
O que exibimos na tabela são essas pontuações agrupadas em categorias:
- Nenhum (0,0 a 0,1) – propriedades cujos preços quase nunca mudam.
- Baixo (0,1 a 0,25) – propriedades cujos preços podem mudar em datas de eventos e feriados, mas se mantêm bastante constantes de semana a semana.
- Moderado (0,25 a 0,5) – propriedades cujos preços sofrem
variações pequenas de uma semana para a outra e não são atualizados com muita
frequência (alguém que atualiza os preços manualmente a cada semana entraria
nesta categoria).
- Alto (0,5 a 1) – propriedades cujos preços levam em conta
as mudanças na demanda devido a eventos, feriados ou dias específicos da semana
e são atualizados com frequência (a propriedade provavelmente está usando algum
software de precificação dinâmica para atualizar os preços diariamente).
Perguntas frequentes
- Por que às vezes usamos a mediana, em vez da média?
Em todos os mercados, tende a haver pontos fora da curva: propriedades com preços altíssimos ou que só aceitam reservas muito longas. Essas propriedades não são boas indicadoras do mercado, mas teriam um efeito significativo ao calcular a média para esses valores. A mediana, por outro lado, é mais estável e resistente a comportamentos atípicos. - Por que a área coberta no mapa de propriedades é menor que o raio inserido?
Atualmente, limitamos o número de propriedades ativas em cada painel de acordo com o plano selecionado do Market Dashboard (1.000, 5.000 ou 10.000 propriedades). Então, se você tiver selecionado o plano para 1.000 propriedades e a área selecionada contiver mais de 1.000 propriedades, só mostraremos os dados das 1.000 mais próximas. - Na tabela de propriedades (no mapa de localização), como é feita a classificação de propriedades administradas por profissionais?
Utilizamos quatro categorias: Individual, Pequeno, Moderado, Grande. A categoria "Individual" corresponde a gestores de propriedades que têm uma só propriedade em sua conta. "Pequeno" significa que têm entre 2 e 10 propriedades; "Moderado", entre 11 e 50 propriedades; e "Grande", 51 ou mais propriedades. Poderá aparecer "Unknown/Desconhecido" se ainda não tivermos determinado quantas propriedades um gestor de propriedades tem em sua conta. - Existe uma maneira de pesquisar por propriedades do Airbnb Luxe usando o painel?
No momento, não. - Por que algumas propriedades têm uma taxa de ocupação/receita altíssima nos últimos 30 dias, ainda que o desempenho do mercado como um todo não seja bom?
É provável que pelo menos algumas das reservas que atribuímos a essas propriedades sejam, na verdade, datas bloqueadas que não conseguimos detectar. Nossa lógica de remoção de datas bloqueadas não é perfeita, então sinta-se à vontade para nos informar sobre casos suspeitos para que possamos melhorá-la!
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