Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb

Marcelo Marcone se dedica a administrar 4 propiedades en el barrio de Belgrano en Buenos Aires a través de la plataforma de Airbnb. Si bien su negocio es rentable, actualmente tiene la dificultad de definir precios óptimos para sus propiedades: si fija precios demasiado altos, es posible que no se a...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Fiorellino, Delfina, Pruden, Valentina, Vidal, Rosario
Otros Autores:	Rodríguez Varela, Juan Pablo
Formato:	Proyecto final de grado
Lenguaje:	Español
Publicado:	2023
Materias:	AIRBNB RENTABILIDAD GANANCIA ALQUILERES PRECIOS
Acceso en línea:	https://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/4242
Aporte de:	Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) de Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)

id	I32-R138-20.500.14769-4242
record_format	dspace
spelling	I32-R138-20.500.14769-42422026-01-15T15:10:43Z Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb Fiorellino, Delfina Pruden, Valentina Vidal, Rosario Rodríguez Varela, Juan Pablo Gonzáles Rodríguez, Rubén Darío Brottier, Ignacio AIRBNB RENTABILIDAD GANANCIA ALQUILERES PRECIOS Marcelo Marcone se dedica a administrar 4 propiedades en el barrio de Belgrano en Buenos Aires a través de la plataforma de Airbnb. Si bien su negocio es rentable, actualmente tiene la dificultad de definir precios óptimos para sus propiedades: si fija precios demasiado altos, es posible que no se atraigan suficientes huéspedes y pierda oportunidades de ingresos mientras que si fija precios demasiado bajos, puede terminar perdiendo la oportunidad de obtener más dinero por los alquileres. Hasta el día de hoy, Marcelo define precios en base a su experiencia personal como anfitrión, habiendo observado a lo largo de los años qué precios funcionan para cada uno de sus alojamientos en cada periodo del año. Debido a esto, Marcelo tiene el objetivo de mejorar su negocio fijando precios óptimos para sus departamentos tomando decisiones con más fundamento que su experiencia; quiere fijar precios en función de la demanda de la competencia, que a su vez se ve afectada por eventos que tienen lugar en el barrio o en la ciudad (por ejemplo, maratones o conciertos) en fechas particulares. En este contexto, el objetivo del proyecto es brindarle a Marcelo una herramienta para que logre posicionarse de la mejor manera posible en un mercado altamente competitivo como Airbnb, ayudando a definir precios óptimos para el alquiler de sus propiedades. Mediante la clusterización de las barrios y el análisis de la demanda, se desarrollará un modelo de predicción de cantidad de días de ocupación en una semana determinada en función de diferentes parámetros, como: precios promedio por noche, huéspedes, tipo de estadía, rating promedio entre otros. Este modelo a su vez considerará la demanda de alquileres a lo largo del año. De esta manera Marcelo podrá encontrar el equilibrio entre precios competitivos y rentables. 2023-12-15T20:40:40Z 2023-12-15T20:40:40Z 2023 Proyecto final de grado https://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/4242 es application/pdf
institution	Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
institution_str	I-32
repository_str	R-138
collection	Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
language	Español
topic	AIRBNB RENTABILIDAD GANANCIA ALQUILERES PRECIOS
spellingShingle	AIRBNB RENTABILIDAD GANANCIA ALQUILERES PRECIOS Fiorellino, Delfina Pruden, Valentina Vidal, Rosario Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb
topic_facet	AIRBNB RENTABILIDAD GANANCIA ALQUILERES PRECIOS
description	Marcelo Marcone se dedica a administrar 4 propiedades en el barrio de Belgrano en Buenos Aires a través de la plataforma de Airbnb. Si bien su negocio es rentable, actualmente tiene la dificultad de definir precios óptimos para sus propiedades: si fija precios demasiado altos, es posible que no se atraigan suficientes huéspedes y pierda oportunidades de ingresos mientras que si fija precios demasiado bajos, puede terminar perdiendo la oportunidad de obtener más dinero por los alquileres. Hasta el día de hoy, Marcelo define precios en base a su experiencia personal como anfitrión, habiendo observado a lo largo de los años qué precios funcionan para cada uno de sus alojamientos en cada periodo del año. Debido a esto, Marcelo tiene el objetivo de mejorar su negocio fijando precios óptimos para sus departamentos tomando decisiones con más fundamento que su experiencia; quiere fijar precios en función de la demanda de la competencia, que a su vez se ve afectada por eventos que tienen lugar en el barrio o en la ciudad (por ejemplo, maratones o conciertos) en fechas particulares. En este contexto, el objetivo del proyecto es brindarle a Marcelo una herramienta para que logre posicionarse de la mejor manera posible en un mercado altamente competitivo como Airbnb, ayudando a definir precios óptimos para el alquiler de sus propiedades. Mediante la clusterización de las barrios y el análisis de la demanda, se desarrollará un modelo de predicción de cantidad de días de ocupación en una semana determinada en función de diferentes parámetros, como: precios promedio por noche, huéspedes, tipo de estadía, rating promedio entre otros. Este modelo a su vez considerará la demanda de alquileres a lo largo del año. De esta manera Marcelo podrá encontrar el equilibrio entre precios competitivos y rentables.
author2	Rodríguez Varela, Juan Pablo
author_facet	Rodríguez Varela, Juan Pablo Fiorellino, Delfina Pruden, Valentina Vidal, Rosario
format	Proyecto final de grado
author	Fiorellino, Delfina Pruden, Valentina Vidal, Rosario
author_sort	Fiorellino, Delfina
title	Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb
title_short	Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb
title_full	Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb
title_fullStr	Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb
title_full_unstemmed	Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb
title_sort	modelo de optimización de precios para anfitriones de airbnb
publishDate	2023
url	https://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/4242
work_keys_str_mv	AT fiorellinodelfina modelodeoptimizaciondepreciosparaanfitrionesdeairbnb AT prudenvalentina modelodeoptimizaciondepreciosparaanfitrionesdeairbnb AT vidalrosario modelodeoptimizaciondepreciosparaanfitrionesdeairbnb
_version_	1865139246976729088

Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb

Ejemplares similares