La tasa de ocupación se calcula dividiendo el número de días reservados entre el número total de noches de un anuncio activo de un alojamiento durante los últimos doce meses.

Una noche de anuncio activo es aquella que no está bloqueada y que está reservada o disponible, siempre que se haya producido una reserva en los últimos 28 días.

A nivel de mercado, la tasa de ocupación se calcula de la siguiente manera:

(Total de noches reservadas en un mes ÷ Total de noches disponibles para reservar en un mes) * 100

Por ejemplo, si un mercado tuviera 1000 noches disponibles en junio y se hubieran reservado 550 de ellas, la tasa de ocupación del mercado para junio sería de 550 ÷ 1 000 = 55 %.

Cuando calculamos la tasa de ocupación de un alquiler vacacional, es importante tener en cuenta el número de días que la propiedad estuvo disponible, ya que no todas las propiedades están disponibles todo el año.

Por ejemplo, una propiedad puede estar disponible 150 días en los últimos 12 meses con una ocupación del 50%, lo que significa que ha sido ocupada por 75 días en total.

Una tasa de ocupación elevada no siempre es algo positivo; puede tener un efecto negativo en los ingresos, ya que el anfitrión podría estar aplicando una tarifa por noche demasiado baja, lo que, a su vez, le reportaría un gran número de reservas pero perjudicaría los ingresos generados. Mantener la propiedad ocupada de forma constante también puede plantear dificultades en cuanto a la limpieza, el mantenimiento y el cambio de huéspedes.

Optimizar la tasa de ocupación consiste en encontrar un equilibrio entre una tarifa adecuada tanto para el anfitrión como para los huéspedes.

Los días disponibles se refieren al número de días de los últimos 12 meses en los que un alojamiento estaba disponible para ser reservado por el anfitrión, más el número de días en los que se reservó realmente.

En el ejemplo siguiente, el alojamiento tuvo 342 días disponibles de los 365 posibles. Durante esos 342 días, tuvo una tasa de ocupación del 48 %. Por lo tanto, estuvo ocupada durante 165 días en total en los últimos 12 meses. La métrica «Días disponibles» incluye los 165 días que se reservaron y los 177 días en los que el anfitrión intentaba conseguir reservas. Esto es importante, ya que abarca todo el periodo en el que, de forma realista, un alojamiento podría generar ingresos.

Pueden existir muchas razones para diferir los días disponibles cuando analizamos los alquileres vacionales. Algunos anfitriones pueden utilizar la propiedad como segunda residencia, pudo estar en renovaciones y mantenimiento, o ha sido bloqueada por temas de limpieza.

Tener en cuenta los días disponibles puede darte otra perspectiva sobre tus ingresos generales (menos días disponibles pueden significar menores ingresos). Igualmente puede analizar los días disponibles de tus competidores para entender qué estrategias utilizan para generar ingresos y poder compararte con ellos.

Se consideran propiedades disponibles las que han tenido al menos una reserva o disponibilidad en el último mes.

El gráfico del contador del número de propiedades disponibles se actualiza cada mes junto con la data del mes anterior, por ejemplo, si analizas la plataforma en abril, la data más reciente sería del mes de marzo.

Si una propiedad tiene su calendario completamente bloqueado durante el mes del reporte, pero sigue disponible en Airbnb o VRBO, no consideramos que esté realmente activa, ya que no se ha podido reservar durante ese tiempo.

Al momento de analizar los alquileres a corto plazo, es crucial entender la disponibilidad de los anuncios. En AirDNA, tomamos en cuenta el % de ocupación de una propiedad cuando está disponible para ser reservada, ya que esto nos da información más acertada del comportamiento de las reservas. Muchos anfitriones optan por no publicar sus propiedades a tiempo completo y bloquean los días libres en el calendario. Lo hacen por muchas razones, por ejemplo, si desean utilizar la propiedad por razones personales o por regulaciones en la ciudad.

Por ejemplo, si una propiedad está disponible para ser reservada 320 días de 365 en los últimos 12 meses y fue ocupada (o reservada) 52% de esos 320 días disponibles, quiere decir que fue bloqueada 45 días.

Los días que el anfitrión ha bloqueado se reflejarán como “no disponibles” en el calendario como cualquier reserva. Cuando miramos el comportamiento de la propiedad, tenemos que asegurarnos que tomamos en cuenta los días reservados y no los bloqueados como generadores de ingresos. Para esto, AirDNA ha desarrollado una avanzada tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar bloqueos y días no disponibles en Airbnb y VRBO. Tomamos en cuenta 16 señales de reservas diferentes, como la duración de estancia, plazos de reserva, reseñas, y más para obtener datos exactos de los comportamientos de reserva en propiedades individuales y mercados enteros.

Gracias a nuestro algoritmo de eliminación de duplicidades, podemos emparejar con éxito propiedades que figuran en varias plataformas de reserva, lo que garantiza que las cifras del comportamiento que comunicamos son exactas.

Muchos anfitriones publican sus propiedades en varios canales de reservas, como Airbnb, VRBO and Booking.com. Los beneficios de esto es que pueden darte más visibilidad, y potencialmente más bookings.

En lugar de mostrar cifras infladas y exagerar el comportamiento del mercado al reportar los ingresos generados de una propiedad de las tres plataformas, hemos creado un algoritmo único de eliminación de duplicados para tener resultados más exactos. Nuestro algoritmo está diseñado para buscar propiedades idénticas en Airbnb y VRBO, utilizando 14 métricas para determinar si la propiedad está publicada en ambas plataformas, como por ejemplo la locación, títulos de los anuncios, descripciones, número de habitaciones, y disponibilidad en el calendario.

Puede observar si la propiedad está publicada en las tres plataformas al ver los logos de las plataformas en AirDNA. Las propiedades que están emparejadas mostrarán ambos logos.

La información publicada en esta sección de la plataforma sería la combinación del comportamiento de la propiedad en ambas plataformas en los últimos 12 meses.

Nuestra data proviene de la combinación de extraer datos de las propiedades publicadas en Airbnb y VRBO, fuentes de datos como propietarios y canales de gestores, y propietarios individuales. Puede aprender más haciendo click en este enlace.