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Predictors of Active Loyalty: The Case of Hotel Group X.

Record Type:	Electronic resources : Monograph/item
Title/Author:	Predictors of Active Loyalty: The Case of Hotel Group X./
Author:	Prada, Ana Vera Nascimento.
Published:	Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, : 2021,
Description:	72 p.
Notes:	Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-12, Section: A.
Contained By:	Dissertations Abstracts International83-12A.
Subject:	Collaboration. -
Online resource:	http://pqdd.sinica.edu.tw/twdaoapp/servlet/advanced?query=29096448
ISBN:	9798819346785

Predictors of Active Loyalty: The Case of Hotel Group X.
Prada, Ana Vera Nascimento.

Predictors of Active Loyalty: The Case of Hotel Group X. - Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021 - 72 p.

Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-12, Section: A.

Thesis (M.M.)--ISCTE - Instituto Universitario de Lisboa (Portugal), 2021.

This item must not be sold to any third party vendors.

Os programas de fidelizacao sao, atualmente, considerados padroes da industria no sector hoteleiro. Tais programas visam encorajar compras recorrentes, recompensar clientes fieis, assim como atrair novos, aumentar as taxas de retencao e a quota de mercado, e melhorar a recolha de informacao sobre os clientes. No entanto, a simples participacao num programa de fidelizacao nao implica uma lealdade ativa. Este projeto in-company procura identificar os clientes leais ativos do Grupo Hoteleiro X, fornecendo a empresa informacoes sobre quem sao agora esses hospedes e quais poderao vir a se-lo no futuro, permitindo-lhes conceber estrategias de marketing apropriadas.Neste estudo foi utilizada a metodologia CRISP-DM com o principal objetivo de descobrir as variaveis que mais influenciam a troca de pontos por recompensas, e que, por sua vez, se traduzem em lealdade ativa. Foram utilizados dois modelos: C&RT e a Regressao Logistica. De acordo com os resultados do C&RT, as reservas feitas no website da empresa sao as preditoras mais importantes de recompensas redimidas, seguidos de estadias na regiao do Algarve e estadias em hoteis urbanos. Ja no modelo de Regressao Logistica foi possivel concluir que os clientes corporate sao muito significativos nesta previsao. Para alem disso, pudemos concluir que todos os canais diretos de marcacao de estadias sao, tambem, preditores.Os nossos resultados podem, assim, ajudar a melhorar a direcao pratica da empresa, que lida com um grande volume de dados, podendo estes serem eventualmente integrados nos modelos construidos neste estudo, de forma a gerar novos conhecimentos sobre os consumidores.

ISBN: 9798819346785Subjects--Topical Terms:

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Collaboration.

Predictors of Active Loyalty: The Case of Hotel Group X.
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260 1 $a Ann Arbor : $b ProQuest Dissertations & Theses, $c 2021
300 $a 72 p.
500 $a Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-12, Section: A.
500 $a Advisor: Guerreiro, João.
502 $a Thesis (M.M.)--ISCTE - Instituto Universitario de Lisboa (Portugal), 2021.
506 $a This item must not be sold to any third party vendors.
520 $a Os programas de fidelizacao sao, atualmente, considerados padroes da industria no sector hoteleiro. Tais programas visam encorajar compras recorrentes, recompensar clientes fieis, assim como atrair novos, aumentar as taxas de retencao e a quota de mercado, e melhorar a recolha de informacao sobre os clientes. No entanto, a simples participacao num programa de fidelizacao nao implica uma lealdade ativa. Este projeto in-company procura identificar os clientes leais ativos do Grupo Hoteleiro X, fornecendo a empresa informacoes sobre quem sao agora esses hospedes e quais poderao vir a se-lo no futuro, permitindo-lhes conceber estrategias de marketing apropriadas.Neste estudo foi utilizada a metodologia CRISP-DM com o principal objetivo de descobrir as variaveis que mais influenciam a troca de pontos por recompensas, e que, por sua vez, se traduzem em lealdade ativa. Foram utilizados dois modelos: C&RT e a Regressao Logistica. De acordo com os resultados do C&RT, as reservas feitas no website da empresa sao as preditoras mais importantes de recompensas redimidas, seguidos de estadias na regiao do Algarve e estadias em hoteis urbanos. Ja no modelo de Regressao Logistica foi possivel concluir que os clientes corporate sao muito significativos nesta previsao. Para alem disso, pudemos concluir que todos os canais diretos de marcacao de estadias sao, tambem, preditores.Os nossos resultados podem, assim, ajudar a melhorar a direcao pratica da empresa, que lida com um grande volume de dados, podendo estes serem eventualmente integrados nos modelos construidos neste estudo, de forma a gerar novos conhecimentos sobre os consumidores.
520 $a Loyalty programs are now considered industry standards in the hotel sector. Such programs aim to encourage repeat purchases, attract new customers, reward loyal ones, increase retention rates and market share, and collect customer information. Nonetheless, simple participation in a loyalty program does not imply active loyalty. This in-company project seeks to identify Hotel Group X's active loyal customers and provide the company with insights into who these guests are today and who may become one in the future, allowing them to design appropriate marketing strategies.The CRISP-DM methodology was employed in this study, and its data mining goals were to uncover the most important predictors of reward redemptions, which translate into active loyalty. Two predictive models were used in this study - C&RT and Logistic Regression. According to the C&RT model, reservations made on the company's website are the best predictor of reward redemptions, followed by stays in the Algarve region and city hotels. The Logistic Regression model suggests that there is a significant predictive power for the corporate customers, followed by all the direct booking channels.Our results can help enhance the practical direction for hotel managers who deal with vast volumes of data that can be further integrated into the model built in this study to generate novel insights on consumers.
590 $a School code: 7015.
650 4 $a Collaboration. $3 3556296
650 4 $a Purchasing. $3 652497
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650 4 $a COVID-19. $3 3554449
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792 $a 2021
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