31 August 2026

Analytics per affitti brevi: trasforma i dati in risultati

Analytics per affitti brevi: vuoi trasformare i dati in più prenotazioni e maggiori profitti? Scopri come analizzare le performance e migliorare le strategie.

Dalla bassa stagione ai picchi di domanda: strategie data-driven per aumentare l’occupazione e massimizzare i ricavi

Nel presente articolo passo ad analizzare Il modo in cui massimizzare il profitto degli affitti brevi attraverso l’uso di Analytics. I punti sui quali mi soffermerò in particolare sono i seguenti:

  • Migliorare l’occupazione nei periodi di bassa stagione
  • Massimizzare i ricavi nei picchi di domanda
  • Ridurre il rischio di underpricing

Nei periodi di bassa stagione l’uso di analytics per affitti brevi è particolarmente utile in quanto consente di capire perché si abbassa la domanda, e quali azioni adottare per aumentare il tasso di occupazione. Attraverso l’analisi dei dati è possibile costruire strategie mirate.

Il primo passo è costruire uno storico delle prenotazioni. In che modo? confrontando tasso di occupazione, ADR (tariffa media giornaliera), RevPAR, durata media del soggiorno e anticipo di prenotazione nei diversi periodi dell'anno. Bisogna individuare i limiti della locazione, sapere quali sono i periodi dell’anno in cui rimane più tempo senza prenotazioni.

Attraverso gli Analytics è possibile inoltre sapere quando gli ospiti continuano a viaggiare anche durante la bassa stagione. Tutto ciò al fine di orientare il marketing nella giusta direzione. In estate ad esempio, è noto che è preferibile rivolgersi a lavoratori in trasferta, nomadi digitali, coppie interessate ai weekend o persone alla ricerca di soggiorni medio-lunghi.

I dati raccolti permettono, in buona sostanza, di intervenire sui seguenti aspetti: adattare al meglio le tariffe in base alla domanda reale, e quindi evitare prezzi troppo alti ed al contempo troppo bassi; ancora creare promozioni specifiche per la bassa stagione, sconti per soggiorni lunghi o offerte nei giorni con minore occupazione; prendere in considerazioni i canali , sito, social, OTA che generano più prenotazioni, ed hanno un maggior tasso di conversione; studiare le caratteristiche degli ospiti in maniera tale da adattare comunicazione ed offerta al target di riferimento; monitorare il conversion rate, ovvero sapere se la mancanza di prenotazioni deriva da scarsa visibilità dell’annuncio o da scarsa capacità dell’annuncio di trasformare le visite in prenotazioni; confrontare continuamente i risultati ottenuti al fine di modificare: prezzi, offerte e comunicazione

L’applicazione degli Analytics agli affitti brevi consente di passare da una gestione basata sull’intuizione ad una sui data driven. Il segreto è riuscire a realizzare la giusta integrazione tra tariffa, canale , target ed offerta.

Come si fa a massimizzare i ricavi nei picchi di domanda? Gli Analytics consentono di sapere quali sono i periodi in cui la domanda è maggiore. Ciò che realmente conta non è raggiungere il 100% di occupazione quanto vendere ogni notte al giusto prezzo in rapporto alla domanda.

Il primo passo è analizzare i dati storici per sapere quali sono i periodi di maggior afflusso. Per dati storici si intende: occupazione, ADR (Average Daily Rate), RevPAR, anticipo medio di prenotazione e andamento delle prenotazioni. Dopo di che gli Anlytics permettono d’intervenire su diversi aspetti che passo ad analizzare uno ad uno.

  • Applicare il dynimic pricing: aumentare le tariffe man mano che cresce la domanda ma diminuisce la disponibilità;
  • Monitorare il booking pace: osservare la velocità con cui arrivano le prenotazioni;
  • Monitorare l’anticipo della prenotazione: se le date più richieste vengono prenotate con largo anticipo, bisogna considerare di non venderle ad un prezzo molto più basso del loro reale potenziale;
  • Impostare giorni di minima permanenza nei periodi di alta domanda, giorni strategici
  • Evitare gli sconti quando non necessario;
  • Il prezzo deve riflettere sempre la domanda, quindi confrontare sempre occupazione con ADR;
  • Privilegiare sempre i canali che permettono un maggior ricavo netto.

Un parametro da studiare sempre e prendere in considerazione è il RevPar in quanto permette di accumunare tariffa media ed occupazione. Gli Analytics in ultima analisi permettono di sapere quando e come aumentare o abbassare i prezzi soprattutto nei periodi in cui la domanda raggiunge il suo picco, fornendo tutti i dati a tal fine.  Soprattutto permette di fare ciò al momento giusto della stagione nelle giuste date.

Si consiglia di consultare per maggiori informazioni il nostro sito   www.easylife.house/contatti oppure di contattarci al numero +39 02 8995 4495, o se preferite scriveteci al seguente indirizzo info@easylife.house

Evitare l’underpricing: usare i dati per definire tariffe più competitive e proteggere la redditività

Che cos’è l’underpricing? Per underpricing si intende l’incapacità di fissare un prezzo adeguato ad una location, nello specifico, vendere una location ad un prezzo più basso di quello che è il suo reale potenziale economico di mercato. Come si fa ad evitare questo errore?

Anche in questo caso gli Analytics ti permettono di accorgerti se una tariffa è troppo bassa. Lo si fa analizzando contemporaneamente : dati storici, andamento delle prenotazioni, domanda e risultati economici. Ma cosa bisogna fare esattamente?

  • Monitorare la velocità delle prenotazioni. Se le locazioni vengono prenotate in modo particolarmente veloce, vorrebbe dire che il prezzo potrebbe essere troppo basso rispetto alla domanda;
  • Confrontare ADR e tasso di occupazione. Se una locazione viene prenotata molte volte ma la tariffa media è bassa, potrebbe essere un segno di underpricing;
  • Analizzare l’anticipo della prenotazione. Se una locazione viene costantemente prenotata molto tempo prima del soggiorno, è un segno che quella locazione vale di più del prezzo fissato;
  • La stagionalità degli eventi. Eventi quali: feste concerti, ricorrenze , ecc… possono alzare la disponibilità della locazione e far alzare i prezzi;
  • Il confronto con il mercato. E’ importante comparare i propri prezzi con quelli dei competitor, tale comparazione permette di appurare se i prezzi siano effettivamente troppo bassi e vadano alzati
  • Bisogna valutare il ricavo netto d’insieme valutando ADR e RevPar. Non bisogna puntare solo all’occupazione, in quanto tale focus può riempire il calendario, ma non è detto che assicuri redditività

Non bisogna considerare solo il 100% dell’occupazione, in quanto se le date vengono vendute con largo anticipo, significa semplicemente che erano più convenienti per gli ospiti. Tuttavia un Host deve puntare prima di tutto alla massima redditività della propria location.

Il vantaggio degli Analytics applicati agli affitti brevi è quello di permettere di trovare il giusto equilibrio tra: prezzi, occupazione e redditività. E’ una regola di mercato importante, quindi, evitare l’uderpricing al fine di evitare di svendere la propria attività in periodi in cui il ricavo potrebbe essere molto maggiore rispetto al prezzo fissato.

Per contatti: www.easylife.house/contatti
Tel. +39 02 8995 4495
Mail info@easylife.house

 

 

Condividi l'articolo

Whatsapp Share