Sistema de Suporte à Decisão para Gestão Inteligente de Allotments em Unidades Hoteleiras

• Autor(a) principal: Pinheiro, Cristina
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10314/2218
• topic: gestão de allotments; unidades hoteleiras; algoritmo C4.5

Este relatório apresenta um sistema de suporte à decisão para gestão de allotments de um grupo hoteleiro. A gestão de allotments é utilizada para gerir a quantidade de quartos a disponibilizar e as respectivas tarifas. As unidades hoteleiras disponibilizam esses quartos em portais de booking online onde os futuros clientes podem efectuar reservas. O objectivo é melhorar a eficácia do sistema de gestão actual de modo a evitar o overbooking ao mesmo tempo que se maximiza a taxa de ocupação e em consequência o lucro. O processo de gestão de allotments pode ser bastante exigente, tendo em conta que deve ser efectuado com grande frequência e rapidez. O analista Yield Manager efectua a análise do mercado e decide qual o número de quartos a disponibilizar e quais as respectivas tarifas. A análise é baseada em diferentes critérios, o valor da tarifa BAR (best available rate), a taxa de ocupação, a época do ano, a análise da concorrência, entre outros. Há critérios que podem mudar rapidamente, havendo a necessidade de efectuar novas análises e tomar decisões “na hora”. Por seu lado, o Gestor de Central de Reservas recebe as ordens do Yield Manager e efectua as actualizações nos múltiplos portais de booking online. A actualização é realizada primeiro nos portais que têm a taxa de comissão mais alta, havendo portais que por vezes não são actualizados por falta de tempo. De modo a melhorar a gestão de allotments do grupo hoteleiro em causa, propomos um sistema de suporte à decisão que assiste o Yield Manager no processo de gestão e substitui o Gestor da Central de Reservas na actualização dos portais. O objectivo é evitar o overbooking ao mesmo tempo que se maximiza a taxa de ocupação e em consequência o lucro. O sistema foi implementado com base em tecnologia em nuvem. No apoio à decisão foram utilizadas árvores de decisão, o algoritmo C4.5