Ciência de dados no apoio à gestão hoteleira: o impacto das características hoteleiras na perceção de qualidade do consumidor

• Autor(a) principal: Martins, Ana Filipa Nunes
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/35943
• topic: Ciência de dados; Ciências sociais; Hotelaria; Inovação

A Ciência de Dados é uma área multidisciplinar que reúne diversos ramos, como a estatística, bases de dados e as ciências computacionais, e que tem tido uma crescente importância ao longo dos últimos anos. Através da utilização de diversas técnicas e algoritmos de Machine Learning, permite compreender de que forma se relacionam determinadas variáveis, visualizar dados e realizar previsões. Na presente dissertação pretende-se utilizar a Ciência de Dados como uma ferramenta estratégica para o setor do Turismo e da Hotelaria, dado que este é uma das principais atividades económicas a nível mundial. Assim, a presente dissertação tem como objetivo a construção de um modelo que permita prever a classificação Geral da Booking.com para cada hotel, através de um conjunto de variáveis retirado do Registo Nacional de Turismo, referente às características hoteleiras. Para além disto, procura-se identificar quais destas características e equipamentos são mais valorizados pelos consumidores, de forma que os gestores hoteleiros consigam adaptar a oferta às preferências dos clientes. Com base no modelo preditivo construído, concluiu-se que os clientes, quando atribuem a sua apreciação Geral no fim da estadia, dão uma grande importância à Categoria do hotel, à Dimensão e à presença de Salas de Reunião. Estas conclusões foram debatidas com as presentes na literatura, acerca dos indicadores determinantes da satisfação dos turistas. Adicionalmente, procurou-se construir um outro modelo preditivo da classificação Geral tendo como variáveis independentes as apreciações das categorias específicas da Booking.com. Com base neste modelo, concluiu-se que as Comodidades e a Limpeza eram as variáveis que mais pesavam na atribuição de uma pontuação Geral ao hotel.