Temporada alta y baja: cómo calcular tus precios sin adivinar

El Excel que mata tu rentabilidad

Abres el Excel de 2019. Temporada alta: julio y agosto a 200€. Media: mayo, junio y septiembre a 150€. Baja: el resto a 100€. Lo mismo que el vecino. Lo mismo que hace tres años. Mientras tanto, pierdes 18.000€ al año sin saberlo.

La mayoría de propietarios pone precios «a ojo». Miran Booking, copian al de al lado, suben un 20% en verano. Como si el mercado fuera igual todos los años. Como si un puente de mayo no pudiera facturar más que una semana de julio. Como si los eventos locales no existieran.

El problema no es que pongas mal los precios. El problema es que no tienes sistema. Cambias precios cuando te acuerdas, no cuando el mercado lo pide. Y el mercado se mueve cada día.

Por qué copiar al vecino te arruina

Tu vecino tiene 2 dormitorios sin terraza. Tú tienes 3 con piscina privada. Pero cobráis lo mismo en agosto porque «es temporada alta». Él llena al 90%. Tú también. Él está contento. Tú estás dejando 60€ por noche en la mesa.

Carmen, en Santanyí, copiaba religiosamente los precios del apartamento de enfrente. 180€ en temporada alta, 120€ en baja. Un día descubrió que el vecino tenía contrato de larga duración con una agencia alemana. Precios fijos todo el año. Ella llevaba dos años cobrando precios de 2018.

El mercado no es democrático. Tu producto no vale lo mismo que el del vecino. Tu estructura de costes es diferente. Tu tipo de cliente es diferente. Tus fechas de mayor demanda pueden ser completamente distintas. Un estudio en primera línea de playa no tiene las mismas temporadas que un chalet rural a 10 kilómetros.

Pero el error más grave no es copiar. Es no medir. Si no sabes cuántas consultas recibes a cada precio, no puedes saber si estás caro o barato. Si no trackeas las conversiones por temporada, estás adivinando. Y adivinar en pricing es tirar dinero.

El método de las 52 temporadas

Olvida las 3 temporadas del Excel de 2019. El mercado real tiene 52 micro-temporadas. Una por semana. Cada semana tiene su demanda, su competencia disponible, sus eventos locales. Tratarlas igual es como poner el mismo precio a un lunes y a un sábado.

Primero, los datos históricos. Coge los últimos 24 meses. Para cada semana necesitas: ocupación real, precio medio cobrado, número de consultas recibidas, tasa de conversión (reservas/consultas), cancelaciones. Sin estos cinco números, estás ciego.

Segundo, la demanda futura. No es magia. Es systematic tracking. Cada lunes a las 9:00 revisas: consultas recibidas la última semana por fechas, ocupación actual vs. misma fecha año anterior, nuevas propiedades competencia en tu zona, eventos confirmados próximos 90 días. Media hora por semana que vale 18.000€ al año.

Tercero, la segmentación real. No es «alta/media/baja». Es «Semana Santa», «puente de mayo», «quincena central julio», «última semana agosto», «puente del Pilar». Cada segmento tiene su comportamiento. En Mallorca, la primera quincena de julio factura 30% menos que la segunda. Mismo mes, misma «temporada alta» según el Excel. 30% de diferencia.

Marta gestiona una villa en Pollença. Antes: 3 temporadas fijas. Ahora: 52 precios dinámicos. Misma villa, mismos gastos. Facturación: +34% en 12 meses. El secreto: la semana del Ironman (octubre) ahora cuesta más que muchas semanas de julio. Antes era «temporada baja».

Cálculo real con números, no con intuición

El precio óptimo no es el más alto que puedas cobrar. Es el que maximiza ingresos totales. Fórmula base: Precio Óptimo = (Demanda × Elasticidad × Factor Competencia × Tiempo Restante) / Oferta Disponible.

Vamos con un ejemplo real. Juan, apartamento en Puerto de Alcúdia, calculando precio para la semana del 15 al 22 de junio:

Paso 1: Precio base ajustado por demanda. Si las consultas suben 22%, la demanda real sube aproximadamente 15% (factor conversión 0.7). Precio base: 140€ × 1.15 = 161€.

Paso 2: Ajuste por disponibilidad competencia. Menos oferta = precios más altos. Si la disponibilidad baja del 65% al 45%, es una caída del 31%. Factor multiplicador: 1 + (0.31 × 0.5) = 1.155. Precio ajustado: 161€ × 1.155 = 186€.

Paso 3: Factor evento local. Un festival que llena hoteles impacta en toda la zona. Análisis de 3 años anteriores: semanas con eventos similares, precio medio 18% superior. Aplicamos 15% para ser conservadores. Precio evento: 186€ × 1.15 = 214€.

Paso 4: Ajuste por tiempo restante. Con 47 días, estamos en ventana óptima (30-60 días). Sin ajuste. Precio final primera iteración: 214€/noche.

Pero aquí viene lo importante: testear. Juan no pone 214€ y se olvida. Pone 214€ y mide respuesta 72 horas. Si recibe más de 2 consultas cualificadas, mantiene. Si recibe 0-1, baja a 199€. Si recibe más de 4, sube a 229€. El mercado te dice el precio correcto, pero solo si lo escuchas.

Este proceso está detallado paso a paso, con plantilla Excel automatizada, en Revenue Management para 1 unidad, de Álvaro P. Alía. Incluye 12 casos reales con números exactos y la fórmula adaptada a diferentes tipos de propiedad.

Las 5 métricas que ignoras y te cuestan dinero

Primera: ADR (Average Daily Rate) por día de la semana. No es lo mismo tu ADR global que tu ADR del martes. En apartamentos vacacionales, la diferencia entre viernes-sábado y martes-miércoles puede ser del 40%. Si no lo mides separado, tu precio de martes está mal seguro.

Segunda: Lead time por segmento de precio. Los clientes que pagan más reservan con más antelación. Dato real de 2023: reservas de más de 200€/noche, lead time medio 67 días. Reservas de menos de 120€/noche, lead time medio 21 días. Si bajas precios a 30 días, atraes solo gangas.

Tercera: Tasa de conversión por ventana de reserva. No es tu conversión global. Es cuántas consultas necesitas para cerrar una reserva según los días que faltan. A 60 días: 1 de cada 4. A 7 días: 1 de cada 12. El cliente last minute no está comparando, está desesperado. Pero tú le cobras igual.

Cuarta: RevPAR real (no el de hotel). Revenue per Available Room en hoteles cuenta todas las noches. En alquiler vacacional, resta: noches bloqueadas por limpieza (mínimo 20%), noches perdidas por gaps (esos martes-miércoles que nadie quiere), noches de mantenimiento. Tu RevPAR real es 30% menor que el teórico.

Quinta: Precio por huésped adicional. El 80% no lo cobra. Error de 8.400€/año en un apartamento medio. Sofá-cama para el quinto huésped: 20€/noche mínimo. Sexto huésped: 30€/noche. Es puro margen. El coste real (luz, agua, limpieza) son 7€. El resto, beneficio directo.

Sistema semanal que funciona (30 minutos)

Lunes 9:00-9:30. No más tiempo. No menos frecuencia. Abres tres pantallas: tu PMS, Analytics, y la hoja de competencia.

Primero, ocupación próximos 90 días vs. mismo periodo año anterior. Si estás más del 10% por debajo, hay problema de precio. Si estás más del 10% por encima, estás barato. Ajustas los próximos 30 días en bloques de 5-10%.

Segundo, consultas última semana por fechas. Aquí está el oro. Si recibes 3+ consultas para las mismas fechas, subes precio 10% inmediato. Si una fecha lleva 14 días sin consultas y está a menos de 45 días, bajas 15%. El mercado habla en consultas, no en reservas.

Tercero, competencia directa. No todo Booking. Tus 5-7 competidores reales. Los que tienen mismo número habitaciones (±1), misma distancia a playa (±500m), mismas prestaciones clave. Copia sus precios en la hoja. Si 3+ han subido, el mercado subió. Si 3+ han bajado y tú sigues con buena ocupación, mantén.

Cuarto, eventos confirmados próximos 90 días. Web del ayuntamiento, grupos Facebook locales, periódico local online. Un congreso de 500 personas afecta precios en 5km a la redonda. Una carrera popular de 2000 participantes llena todo a 15km. Si no lo ves venir, lo ves pasar.

Quinto, gaps problemáticos. Esos martes-miércoles sueltos entre reservas. Precio especial «2 noches»: -25% sobre tarifa. Pero SOLO para llenar gaps, no para fechas libres largas. En el PMS, crear tarifa específica «Gap Filler» con restricción de máximo 3 noches.

Errores que repites cada temporada

Bajar precios por pánico. Estamos a 20 días y no hay reserva. Bajas un 30%. Error. El cliente que reserva a 20 días no es sensible al precio, es sensible a la disponibilidad. Mejor: mantén precio, aumenta visibilidad (actualiza fotos, responde reviews, refresca descripción).

Subir precios por ego. «Mi apartamento vale más». El mercado decide, no tu ego. He visto propiedades fantásticas vacías por precios del 40% por encima de mercado. El orgullo factura cero. Los números facturan todo.

Ignorar las extensiones de estancia. Cliente reserva 7 noches. A mitad de estancia pide 3 más. Le cobras tarifa rack. Error de principiante. Extensión = coste cero de adquisición. Descuento del 15% automático. Es dinero gratis.

Precio único para toda la semana. Viernes y sábado no valen lo mismo que lunes y martes. En destinos de fin de semana, la diferencia es del 50%. Precio único = dejas dinero viernes/sábado o no llenas entre semana. Las dos cosas malas.

No testear precios premium. «Nadie pagará 300€ por mi apartamento». ¿Lo has probado? Pon 300€ para un fin de semana concreto a 60 días vista. Si en 96 horas no hay consultas, bajas a 270€. Si hay 2+ consultas, mantén. El límite lo pone el mercado, no tu miedo.

Herramientas que sí necesitas (y las que no)

Imprescindible: histórico de AL MENOS 18 meses. Ocupación por día, ADR por día, consultas por semana, eventos locales con impacto. Sin histórico no hay patterns. Sin patterns no hay predicción. Sin predicción hay adivinanza.

Muy útil: scraper básico de competencia. No necesitas software de 200€/mes. Un Excel donde apuntas cada lunes los precios de tus 5 competidores para las próximas 8 semanas. 20 minutos de trabajo manual que valen su peso en oro.

Útil: alertas de eventos. Google Alerts para «tu ciudad + congreso», «tu ciudad + festival», «tu ciudad + evento deportivo». Un congreso médico de 1000 personas sube los precios un 25% en 10km. Si lo sabes 3 meses antes, capturas todo el premium.

Prescindible: software de pricing dinámico para menos de 5 propiedades. Cuesta 100-300€/mes. Para 1-4 unidades, el Excel bien hecho da mejores resultados. El software optimiza para ocupación, no para ingresos. Y cobra comisión sobre tus ingresos extra.

Inútil: informes de mercado genéricos. «El precio medio en Baleares subió 7%». Tu edificio no es «Baleares». Tu semana no es «el año». Necesitas datos hiperespecíficos de tu zona (500m radio) y tu semana exacta.

Acción inmediata: próximos 7 días

Día 1-2: Descarga histórico completo del PMS. Si no tienes 18 meses, usa lo que tengas. Crea Excel con columnas: fecha, día semana, precio cobrado, ocupado sí/no, evento local sí/cual, días antelación reserva. Una fila por día. Son 540 filas. Hazlo.

Día 3-4: Identifica tus 5 competidores reales. No «apartamentos en mi ciudad». Los 5 que si un cliente los ve, duda entre ellos y tú. Anota sus URLs, precios actuales próximas 8 semanas, prestaciones diferenciales. Foto de la situación actual.

Día 5: Aplica primera optimización. Las próximas 4 semanas que estén a menos del 50% ocupación, ajusta: Si 0 consultas últimos 7 días: -15%. Si 1-2 consultas: -10%. Si 3+ consultas: +10%. Si ya hay reserva: no toques nada.

Día 6: Configura sistema de medición semanal. Calendario lunes 9:00, recordatorio móvil. Plantilla Excel preparada. Competidores en favoritos. Google Alerts configurados. 30 minutos cada lunes que valen 18.000€/año.

Día 7: Primer análisis RevPAR real. Ingresos últimos 90 días ÷ noches disponibles REALES (resta limpieza, mantenimiento, gaps perdidos). Compara con tu ADR medio. La diferencia es lo que pierdes por mala gestión de calendario. Suele ser un 25-30%. Ahora ya sabes el problema real.

El pricing no es arte. Es medición obsesiva, ajuste continuo y dejar que el mercado hable. Tres temporadas en un Excel es de 2019. El mercado de 2024 tiene 52 temporadas. Una cada semana. Cada una con su precio.

Si prefieres que alguien configure este sistema con tus datos reales y te enseñe a mantenerlo, aquí tienes cómo trabajamos: plantilla completa con videotutorial.