Odhalení naší dynamické cenotvorné strategie překonávající výkonnost celého pražského trhu

Co je dynamická cenotvorba?

Nejjednodušší pro pochopení je pohled z druhé strany, tedy co dynamická cenotvorba není. Se statickou cenotvorbou bychom buď nabízeli každý termín v roce za stejnou cenu nebo bychom nastavili pro různé termíny odlišné ceny, ale následně bychom je už dále neupravovali na základě vývoje na trhu. Taková strategie by vedla k tomu, že pro některé termíny by byly ceny příliš nízké a ubytování by bylo okamžitě vyprodáno, zatímco v jiných termínech by ceny byly příliš vysoké, a ubytování by zůstalo prázdné. 

Naproti tomu, dynamická cenotvorba umožňuje hostitelům upravovat ceny flexibilně podle momentální poptávky, konkurenčního prostředí a mnoha dalších faktorů. Čím více faktorů do rozhodování vstupuje, tím komplexnější je vývoj statistických modelů, které finální cenu vypočítávají. Všichni víme, jak rychle se mohou měnit například ceny letenek. Velmi zjednodušeně pak dynamická cenotvorba zahrnuje zvyšování cen termínů s vysokou poptávkou a snižování cen termínů s nízkou poptávkou. V rámci naší snahy maximalizovat výnosy našich klientů je dynamická cenotvorba základním pilířem celého revenue managementu.

Co zahrnuje revenue managementu v Blahobytech?

Jde o širokou oblast a u nás by se většina toho, co děláme, dala zařadit v určité míře pod revenue management. Například díky kvalitě pobytů, o které se u nás stará rezervační a provozní tým, si můžeme účtovat vyšší ceny. Pokud bych měl být ale více konkrétní, tak krom dynamické cenotvorby u nás pod revenue managementu spadá samotná segmentace apartmánů, všechny faktory ovlivňující rezervace jako podmínky (např. výše storno poplatků) a restrikce (např. počet nocí v závislosti na konkrétním termínu), ale také strategie pro přímé rezervace nebo neustálé vyhodnocování výkonnosti nabídek na ubytovacích platformách. To je podstatné, protože pokud chce hostitel uspět, je potřeba sledovat, jak si nabídka vede v porovnání s konkurencí přímo na platformě. Sledovat trychtýř kroků vedoucích k rezervaci. Stejně jako e-shopům se podaří proměnit jen zlomek návštěvnosti v úspěšný prodej, obdobné je to s nabídkami ubytování. Je potřeba neustále analyzovat data o návštěvnosti a aktivně testovat změny s cílem vylepšit konverzní poměry.

Co se týče čistě cenotvorby, tak se nedíváme tolik na to, za kolik se podaří prodat konkrétní termín, či jaká byla kdy obsazenost. Díváme se na průběžný výnos nemovitosti v dlouhodobém horizontu a ten se snažíme maximalizovat. Metriky jako průměrné cena za noc (ADR) nebo obsazenost (Occupancy) nedávají hostiteli přesný obrázek o výkonnosti nemovitosti. Zároveň jdou často proti sobě, protože čím nižší cena za noc, tím spíše ji člověk obsadí. ADR může být vysoký i při nízké obsazenosti a naopak, ale ani jedna z možností neříká, jestli byl maximalizován výnosový potenciál nemovitosti. Metriky to jsou stále velmi užitečné, ale v kontextu hodnocení dlouhodobé úspěšnosti sekundární. Mnohem přesnější metrikou je RevPAN (Revenue per Available Night), který kombinuje efekt obsazenosti a průměrné ceny za noc do jednoho ukazatele. RevPAN je tak lepším ukazatelem dlouhodobé výkonnosti a lepším nástrojem pro rozhodování v rámci dlouhodobé strategie. Tento přístup k revenue managementu se odlišuje od tradičního vnímání mnoha hostitelů, kteří se zaměřují primárně na to, kolik nemovitost vydělává právě teď nebo za kolik se pronajaly populární termíny.

‍

Proč jsme se pustili vývoje vlastního nástroje pro správu cen?

Pro úspěch na trhu jsou klíčové dvě věci, kvalita služby, která generuje pozitivní recenze, a práce s cenou. Pokud jeden z těchto pilířů nefunguje správně, hostitel se díky vysoké konkurenci musí se svou nabídkou často stáhnout z trhu. Platforma Airbnb dokonce od loňského roku na konkrétních trzích očisťuje svou nabídku o podprůměrné nabídky a doteď z platformy odstranila na 100 000 nabídek. Naopak od května pomůže nové zvýraznění ještě více vyniknout nejlepším hostitelům a usnadní tak hostům dále výběr ubytování, která nejlépe odpovídají jejich potřebám. Nové zvýraznění bude ukazovat, jak si daný hostitel vede v porovnání s ostatními nabídkami po celém světě a to na základě hodnocení, recenzí a spolehlivosti. Po bok Superhostitele a Guest Favorite tak bude příští měsíc zařazeno další označení “TOP X%”. Ukazatel bude v percentilu 5, 10, 15, 20, 25 a bude ukazovat, jak si daná nabídka vede v porovnání s ostatními nabídkami po celém světě. Stejně tak bude ale Airbnb dále upozaďovat nespolehlivé hostitele a proto přibude také nové označení pro spodních 10 % celosvětových nabídek. 

Kvalita služby u nás začíná hluboko u firemní kultury a týmu, který za perfektními zážitky hostů stojí. Důkazem je nominace na tým roku v rámci ocenění The Shortyz, kde jsme po boku velikánů jako jsou AIRDNA, KeyData nebo Scale Rentals. Dynamická práce s cenou je pak něco, čemu se věnujeme dlouhodobě. Od roku 2016 sbíráme a analyzujeme data o celém pražském trhu a víme, jakou přidanou hodnotu můžeme našim klientům nabídnout při jejich správném využití. Zároveň díky vlastnímu řešení pro správu cen nejsou naše strategie svázány s populárními nástroji třetích stran, které z podstaty věci musí být navrženy tak, aby byly použitelné po celém světě a často nezohledňují lokální specifika. Nová generace vlastního cenotvorného algoritmu je vyústěním rozvoje a práce našeho datového týmu. Jako hospitality firma se silnými technologickými kořeny se dlouhodobě spoléháme na vlastní vývoj a můžeme si dovolit spoustu projektů, pro které konkurence nemá infrastrukturu. Novou generaci vlastního cenotvorného nástroje uvádíme ve spolupráci s IT do provozu po dvou letech intenzivního vývoje.

Jak cenový algoritmus přesně funguje?

Na začátku je technologická infrastruktura, která nám umožňuje nástroj provozovat a zpracovávat velké množství nestrukturovaných dat. Infrastruktura nám běží na Kubernetes a provozujeme v ní kombinaci vlastního a open source softwaru. O samotné zpracování dat z trhu a těch, která generujeme vlastní činností, se stará automatizovaná fronta. Nad strukturovanými daty následně dochází k mnoha výpočtům v našich statistických modelech a na konci je celá řada výstupů, které využíváme interně, od marketingu po provoz, nebo samozřejmě pro účely cenotvorby. Kdybychom neměli vlastní, hyperlokální data, nikdy bychom nemohli být lepší než celosvětově dostupné softwary pro správu cen a nevyplatilo by se takto rozsáhlý projekt realizovat. Rozsah našich dat nám ale umožňuje vytvořit nástroj, který na lokálním trhu dosahuje lepších výsledků než řešení jako PriceLabs. Na rozdíl od komerčních řešení se my snažíme maximalizovat dlouhodobý zisk pro každou nabídku pod naší správou zvlášť. To s sebou nese neustálé přizpůsobování ceny pro každý termín v roce aktuální situaci na trhu.

A jak přesně funguje? Na denní bázi zpracováváme data o všech nabídkách, jejich cenách a transakcích na Airbnb trhu. Zároveň máme data z vlastního portfolia téměř 200 nemovitostí, která od založení společnosti pravidelně vyhodnocujeme. Dostatečně dlouho dopředu tak dokážeme sledovat, co se děje na trhu. Data o apartmánech, jejich obsazenosti a cenách individuálních termínů v reálném čase vyhodnocujeme a na jejich základě upravujeme dynamicky ceny pro všechny naše nabídky (včetně cen osob, úklidů, slev apod). Každá nemovitost jsou unikátní a s tím také náš algoritmus pracuje. Ceny proto ladíme na pravidelné bázi pro každou nemovitost zvlášť na základě její výkonnosti. Co platilo letos nemusí platit příští rok. Proto termíny jako season/offseason, víkend/pracovní den, je terminologie, kterou naším nástrojem překonáváme. Až rok dopředu jsme schopni vyhodnotit silné termíny, ale zároveň identifikovat ty slabé a přizpůsobit tomu cenovou strategii. Jsme tak vždy první, kteří jsou schopni zachytit příležitost ke zvýšení cen nebo naopak ceny konkrétních termínů snížit s cílem maximalizovat dlouhodobý výnos. To je věc, kterou si hostitelé často neuvědomují. Hostitelé mají často svou intuitivní představu, za kolik by se měla jejich nemovitost pronajímat, ale v méně populárních termínech se tato představa míjí s poptávkou a hostitelé tak přicházejí o zisk.

V čem je vlastní nástroj lepší než celosvětově dostupná řešení jako PriceLabs?

Je důležité pochopit, že interně vyvíjíme nástroj, který v tuto chvíli nemá světové ambice. Nástroj je vyvinut s cílem nabídnout našim klientům něco navíc a soustřeďuje se čistě na lokální trh, kde máme hluboké znalosti. V aktuální podobě by byl nástroj nepoužitelný v jiném geografickém kontextu. Právě zaměření na lokální trh nám umožňuje předčit ve výkonnosti veřejně dostupné nástroje.

Zpět k otázce, pokud hostitel chce v tuto chvíli přizpůsobovat cenu poptávce, tak má dvě možnosti. Buď se spokojí s nástrojem, který poskytuje samotná platforma nebo si zaplatí nástroj třetí strany. Obě varianty mají svá ale. Pokud je ale hostitel postaven před rozhodnutí, jestli mít fixní ceny nebo se spokojit s jednou z těchto variant a přizpůsobovat se alespoň částečně poptávce, tak je to určitě správný krok. 

Problém, kterému hostitelé čelí u automatického pricingu od Airbnb je, že Airbnb primárně sleduje své zájmy a ty se mohou značně lišit o zájmů hostitele. Hostitelé často chtějí maximalizovat svůj výnos a přitom Airbnb v rámci svého algoritmu upřednostňuje levnější nabídky. Jednoduše věřit tomu, že Airbnb sleduje stejné zájmy jako my nejde.

Vedle toho komerční nástroje jako PriceLabs nabízejí univerzální řešení, které musí fungovat po celém světě. Přitom každý trh a každá nabídka je unikátní. Tyto nástroje to ale neberou a ani nemohou brát v potaz. Doporučení k nastevení cen pak vznikají na datech, která se často ani neshodují s realitou. 

Jak si naše nabídky vedou oproti konkurenci?

Nejdříve si řekněme, jak k cenotvorbě běžně přistupuje naše konkurence. Strategie sledování silných termínů v budoucnosti není nijak převratná. Ať jde o apartmánové ubytování nebo hotely, celá řada společností sleduje datumy koncertů a podobných událostí a dle nich upravuje své ceny. Jsou schopni říct, pro který den tak zvýšit ceny nebo včas odhadnout silné měsíce. To nejsložitější přichází, pokud chce hostitel celou věc automatizovat, být první na trhu, který o populárních termínech ví, vědět i o těch méně známých a ne jen o hokejovém mistrovství světa, a vědět, o kolik vůbec ceny zvýšit, aby maximalizoval svůj výnos. My se na kalendář akcí vůbec nedíváme a dlouho dopředu sledujeme, jak se trh reálně chová. Nesledujeme jen silné termíny, ale i ty slabé a to je velmi podstatné, pokud cílem je maximalizovat dlouhodobé výnosy.

Nyní víme, že v rámci prvního čtvrtletí roku 2024 ve výkonnosti měřenou RevPAN překonáváme srovnatelné nabídky profesionální konkurence až o 40 %. Vlastně to hezky shrnuje náš přístup k práci. Oproti konkurenci jdeme do mnohem větší úrovně detailu. Zároveň prémiové služby směrem k hostům jsou sice nákládnější, ale ve výsledku se vrátí ve vyšší výnosnosti.

Má nástroj nějaká další využití?

Rozhodně, nástroj neustále vyvíjíme a do roku bychom rádi představili další generaci, od které máme velká očekávání. Již teď má nástroj ale spoustu dalších využití. Interně nám například pomáhá s predikcemi a řízením logistiky. V rámci služeb pro potenciální klienty jde hlavně o odhady výnosů na základě tržních dat. Jsme schopni proti sobě ohodnotit alternativy, když se teprve člověk chystá do nemovitosti investovat, ale neví jaká nemovitost na trhu servisovaných apartmánů má největší šanci uspět. Na základě parametrů jako je pražská čtvrť, kapacita, počet ložnic a koupelen nebo extra vybavení pak dokážeme přesněji odhadovat budoucí výnosy. Jsme schopni také klientům lépe radit v rané fázi spolupráce, např. s vybavením nemovitosti nebo celého apartmánového domu.