Estos sitios web te ayudan a 'predecir' precios de aviones y hoteles

Nos ha pasado a todos: ves una tarifa aérea en un sitio de viajes y decides aprovecharla, solo para darte cuenta de que el precio baja semanas después. O peor: esperas demasiado para decidir, hasta que la tarifa aumenta más allá del alcance de tu presupuesto.

Un escenario así podría convertirse en cosa del pasado, ya que los predictores de precios se vuelven cada vez más comunes en los sitios web de reservaciones.

El sitio web de reservaciones de hotel TheSuitest no solo enlista las habitaciones disponibles, sino que califica el precio en una escala de la A a la F. En septiembre, se convirtió en el primero en su clase en añadir el pronosticador de precios, una función llamada “la máquina del tiempo de hoteles”, que por el momento solo considera hoteles en Estados Unidos.

La herramienta analiza más de 10,000 modelos de precios distintos, para predecir si el precio aumentará o disminuirá, e incluso ofrece una probabilidad porcentual de confiabilidad. Debido a la complejidad del algoritmo, no sorprende que TheSuitest haya sido creado por un exanalista de la consultora financiera Goldman Sachs.

“Vengo de un pasado de inversiones financieras, y mi trabajo era procesar grandes volúmenes de información y destilarlos en algo con lo cual pudieras tomar una decisión instantánea y procesable”, dice Jeremy Murphy, fundador y CEO de TheSuitest.

“Tomamos esa mentalidad y la aplicamos al sitio web”.

Murphy señala que solo recientemente fue posible la operación de un sitio como el suyo. “Hace incluso algunos años, realmente no era práctico que un sitio recolectara y procesara el volumen de datos que son necesarios para hacer el tipo de cosas que hacemos. Lidiamos con miles de millones de precios pasados y literalmente tenemos que producir miles de billones de predicciones”, dice.

TheSuitest es uno de varios sitios en esta tendencia. En enero, el sitio de reservaciones Kayak añadió una opción de predicción de precios a su sitio web que calcula si una tarifa aérea permanecerá así o dará un salto.

“En Kayak, a cada empleado se le asignan al azar retroalimentaciones de los usuarios. Muchos de nosotros vimos que los usuarios nos pedían esto, así que decidimos permitirle a nuestros ingenieros experimentar”, explica Giorgos Zacharia, director de productos en Kayak.

El enfoque de Kayak con el procesamiento de números es ligeramente diferente, ya que la empresa basa sus datos en las más de 1,000 millones de búsquedas realizadas por los usuarios.

“Ese es el beneficio de nuestro enfoque: el usuario hace el crowdsourcing (colaboración entre multitudes) por nosotros”, explica Zacharia. La ventaja del modelo de Kayak es que depende de enormes cantidades de datos para predecir. La desventaja es que los destinos de nicho (que no son buscados frecuentemente) a menudo son pasados por alto.

“No son tan precisos, porque todavía no tenemos suficientes datos sobre esas regiones”, admite Zacharia.

Hacia el futuro

Los predictores de precios no son completamente nuevos. Farecast.com llevó esta característica al mercado en 2005. Posteriormente la empresa fue comprada por Microsoft y renombrada Bing Travel . El pronosticador todavía es una gran parte del modelo de  Bing  y, a diferencia de Kayak, también aplica a las habitaciones de hotel, aunque estrictamente en el mercado estadounidense.

Uno podría imaginarse que los predictores de precios pondrían nerviosos a los hoteles y aerolíneas. Después de todo, si un acuerdo es calificado como “malo”, o una tarifa aérea se considera con probabilidades de disminuir, ¿los hoteles y las aerolíneas no tendrán una menor probabilidad de vender a un precio premium?

Murphy dice que en realidad sucede lo contrario. “Esperábamos una respuesta hostil de los hoteles, solo porque arrojamos luz sobre sus políticas de precios. En realidad nos han contactado muchas cadenas de grandes nombres porque ven una oportunidad para vender habitaciones más agradable”.

En otras palabras, las habitaciones más costosas, que no necesariamente se venden tan bien, podrían obtener mejores tarifas.

Aunque de alguna forma acaban de comenzar, las herramientas de predicción se convertirán en la norma, no solo en el turismo, sino en una serie de sitios web, de acuerdo con el analista de la industria de viajes, Brian London.

“A medida que los clientes comienzan a sentirse cómodos al usarla, más sitios copiarán la tecnología”, explica.

“Imagina las implicaciones para la industria de los restaurantes. Por ejemplo, si saben que estarán llenos en una noche de viernes, pueden utilizar esta herramienta para incentivar que las personas cenen antes”.