Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Big Data na hotelaria - Exemplos práticos

0 views

Published on

Apresentação realizada na Bolsa de Turismo de Lisboa 2016, integrada na sessão "Big data na hotelaria" organizada pela ADHP - Associação de Diretores de Hotéis de Portugal.

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Big Data na hotelaria - Exemplos práticos

  1. 1. BIG DATA NA HOTELARIA - Exemplos Práticos NUNO ANTÓNIO n.antonio@itbase.pt
  2. 2. BIG DATA BUSINESS ANALYTICS BUSINESS ANALYSIS PREDICTIVE ANALYTICS
  3. 3. BUSINESS ANALYSIS compreender e decompor sistemas perceber relações e interações identificar padrões, tendências e anomalias visualização de dados
  4. 4. E COMO TIRAR PARTIDO NA HOTELARIA?
  5. 5. FONTES DE DADOS PROPERTY MANAGEMENT SYSTEMS (PMS) CONTABILIDADE E RECURSOS HUMANOS (ERP) CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) METEOROLOGIA IOT (WI-FI, CAMERAS VÍDEO, TV, ETC.)REPUTAÇÃO SOCIAL ONLINE PREÇOS ONLINE COTAÇÕES CAMBIAIS EVENTOS WEBSITE ANALYTICS
  6. 6. ANÁLISE REPUTAÇÃO SOCIAL GLOBAL REVIEW INDEX (Reviewpro) REVIEWS DISTRIBUTION TRIPADVISOR RANKING
  7. 7. ANÁLISE REPUTAÇÃO SOCIAL
  8. 8. ANÁLISE REPUTAÇÃO SOCIAL
  9. 9. ANÁLISE DE PREÇOS “COMP SET”
  10. 10. ANÁLISE DE DISPONIBILIDADE “COMP SET”
  11. 11. ANÁLISE COMBINADA
  12. 12. ANÁLISE DE CLUSTERS EM COMENTÁRIOS ONLINE
  13. 13. ANÁLISE DE DENSIDADE EM COMENTÁRIOS ONLINE
  14. 14. CANCELAMENTO DERESERVASPOR ANO/HOTEL
  15. 15. CANCELAMENTO DERESERVASPOR TIPODECLIENTE EDEDEPÓSITO
  16. 16. CANCELAMENTO DERESERVASPOR DATADECHEGADA
  17. 17. Permitem tirar partido dos dados para efetuar previsões com grau de elevada probabilidade PREDICTIVE ANALYTICS
  18. 18. bolsa MÚSICA TRANSPLANTE DE ÓRGÃOS RECRUTAMENTO MANUTENÇÃO PREVENTIVA BOLSA
  19. 19. E NA HOTELARIA?
  20. 20. 20% DAS RESERVAS SÃO CANCELADAS PREVISÃO DE CANCELAMENTO DE RESERVAS 2015 4 HOTÉIS € 2,7 MILHÕES
  21. 21. PREVISÃO DE CANCELAMENTO DE RESERVAS MODELO DE CLASSIFICAÇÃO PRECISÃO 91% A 98%
  22. 22. ATUAR SOBRE RESERVAS CALCULAR A PROCURA LÍQUIDA MELHORAR FORECASTS MELHORAR POLÍTICAS CANCELAMENTO DIMINUIR CUSTOS ASSOCIADOS OVERBOOKINGS PREVISÃO DE CANCELAMENTO DE RESERVAS o que se pode fazer com esta informação?
  23. 23. PREVISÃO DA PROCURA SEGMENTAÇÃO DE CLIENTES ENGENHARIA DE MENUS PICOS DE ATENDIMENTO OTIMIZAÇÃO DO WEBSITE PRICING EFICIÊNCIA ENERGÉTICA OUTRAS ANÁLISES PREDITIVAS
  24. 24. fonte: xero.com É PRECISO COMEÇAR JÁ! FONTE:XERO.COM
  25. 25. OBRIGADO! NUNO ANTÓNIO n.antonio@itbase.pt

×