Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb

Fiorellino, Delfina; Pruden, Valentina; Vidal, Rosario

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Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb

dc.contributor.advisor	Rodríguez Varela, Juan Pablo
dc.contributor.advisor	Gonzáles Rodríguez, Rubén Darío
dc.contributor.advisor	Brottier, Ignacio
dc.contributor.author	Fiorellino, Delfina
dc.contributor.author	Pruden, Valentina
dc.contributor.author	Vidal, Rosario
dc.date.accessioned	2023-12-15T20:40:40Z
dc.date.available	2023-12-15T20:40:40Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	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.
dc.identifier.uri	https://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/4242
dc.language.iso	es
dc.subject	AIRBNB
dc.subject	RENTABILIDAD
dc.subject	GANANCIA
dc.subject	ALQUILERES
dc.subject	PRECIOS
dc.title	Modelo de optimización de precios para anfitriones de Airbnb
dc.type	Proyecto final de Grado
dspace.entity.type	Proyecto final de Grado
itba.description.filiation	Fil: Fiorellino, Delfina. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Pruden, Valentina. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Vidal, Rosario. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.