Predicción de la cancelación de reservas en hoteles a través de técnicas de aprendizaje automático

Fecha:

2019

Temas:

Predicciones - Machine learning - Economía del turismo - Industria hotelera

Descripción:

Las cancelaciones de reservas tienen un fuerte impacto en la industria del turismo. En el caso particular de los hoteles, es importante contar con información precisa y anticipada de las reservas y cancelaciones, dado que una incorrecta gestión de las mismas-como por ejemplo con las sobreventas- puede afectar tanto las ganancias como la reputación del hotel. El presente trabajo tiene por objeto predecir las cancelaciones de reservas en hoteles y busca contribuir a entender los posibles factores o causas que explican dicha cancelación. Asimismo, predecir de manera precisa las cancelaciones es una gran herramienta para poder desarrollar un sistema de gestión de la demanda -revenue management-. Se analiza un conjunto de datos de hoteles ubicados en Argentina que forman parte de una cadena hotelera, en donde se definieron las cancelaciones como un problema de clasificación para modelar cuáles reservas son plausibles a ser canceladas y cuáles no.

Identificador:

http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/econ/collection/tpos/document/1502-2219_BolinagaOteroL