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http://hdl.handle.net/10071/23527
Autoria: | Jacinto, Mariana Gonçalves Pontes |
Orientação: | Guerreiro, João Ricardo Paulo Marques |
Data: | 12-Out-2021 |
Título próprio: | O Impacto do COVID-19 na satisfação dos clientes nos hotéis: uma análise de text mining |
Referência bibliográfica: | Jacinto, M. G. P. (2021). O Impacto do COVID-19 na satisfação dos clientes nos hotéis: uma análise de text mining [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório do Iscte. http://hdl.handle.net/10071/23527 |
Palavras-chave: | COVID-19 CRISP-DM Indústria hoteleira Online reviews Satisfação do cliente -- Customer satisfaction Text mining Hotel Industry Online reviews |
Resumo: | A pandemia COVID-19 e, consequentemente a crise económica mundial é, atualmente, a
temática mais debatida pelo seu impacto sem precedentes, nomeadamente na indústria
hoteleira. Atendendo à importância deste setor ao nível económico e social, mas também à sua
elevada competitividade, é crucial que os hotéis adotem uma atitude resiliente que vise o seu
sucesso, através de clientes satisfeitos.
Esta investigação é elaborada no âmbito da crescente importância da Web 2.0 enquanto
fonte de inovação, que contribui para o desempenho e competitividade da indústria hoteleira.
Como tal, visa analisar se a pandemia está a ter repercussões na satisfação dos clientes, refletida
através das online reviews. É feita uma análise de Text Mining, adotando a metodologia CRISP-
DM, em que são avaliadas e comparadas online reviews pertencentes a um intervalo de tempo
no decorrer da pandemia com as referentes ao período homólogo, antecedente ao COVID-19.
Neste estudo são assim comparados os fatores que geram um nível de satisfação mais elevado
e aqueles que geram sentimentos mais positivos e negativos por parte dos reviewers.
Neste contexto, são analisadas online reviews presentes na Booking.com, relativas a 64
hotéis localizados em quatro dos principais destinos turísticos da Península Ibérica: Algarve,
Costa del Sol, Lisboa e Barcelona. Os resultados demonstram que não existem diferenças
significativas no conteúdo textual das online reviews nem nos atributos que originam um nível
de satisfação superior, representado através de ratings superiores a 7, numa escala de 1 a 10.
Contudo, é percetível o impacto da pandemia através de uma redução expressiva na satisfação
dos clientes. The COVID-19 pandemic and, consequently, the global economic crisis is, nowadays, the most discussed topic for its unprecedented impact, namely on the hotel industry. Given the economic and social importance of this sector, but also its high competitiveness, it is crucial that hotels adopt a resilient attitude to their success, through satisfied customers. This research is developed within the growing importance of Web 2.0 as a source of innovation, which contributes to the performance and competitiveness of the hotel industry. As such, it aims to analyze whether the pandemic is having repercussions on customer satisfaction, reflected through online reviews. A Text Mining analysis is performed, adopting the CRISP- DM methodology in which online reviews belonging to a time period during the pandemic are evaluated and compared with those referring to the homologous period prior to COVID-19. In this study, the factors that generate a higher level of satisfaction and those that generate more positive and negative feelings from reviewers are compared. In this context, we analyze online reviews from Booking.com for 64 hotels located in four of the main tourist destinations of the Iberian Peninsula: Algarve, Costa del Sol, Lisbon and Barcelona. The results show that there are no significant differences in the textual content of online reviews and in the attributes that give rise to a higher level of satisfaction, represented by ratings higher than 7, on a scale from 1 to 10. However, the impact of pandemic is visible through a significant reduction in customer satisfaction. |
Designação do grau: | Mestrado em Gestão |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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master_mariana_pontes_jacinto.pdf | 5,57 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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