Título
Sistema de recomendação em real-time para reserva de transfers
Autor
Camacho, Pedro André Freitas
Resumo
pt
O continuado crescimento do número de turistas dos últimos anos é proporcional
à progressiva utilização de serviços de transfers, sendo também, a oferta deste tipo de
serviços, cada vez mais uma tendência. Os clientes de hoje são mais exigentes e procuram
uma experiência online mais simplificada e personalizada, que pode ser obtida através
de técnicas de antecipação do comportamento do cliente. Na sociedade contemporânea,
a procura por mecanismos que possam recomendar ou auxiliar na escolha de produtos
ou serviços é cada vez mais uma tendência, fomentando os conceitos de cross-selling e
upselling nas empresas. A aquisição de serviços privados de transfer através de reservas nos
websites, geram uma grande quantidade de dados que podem ser utilizados para segmentar
clientes e construir sistemas de recomendação que sugerem outros produtos ou serviços
ao cliente. No decorrer desta dissertação, apresentamos e desenvolvemos um modelo
de classificação híbrido tendo por base uma empresa de transfers, sediada no Algarve,
que pretende aumentar as vendas dos seus serviços paralelos (experiências/tours). De
forma a identificar-se o comportamento e padrões nos clientes da empresa, é efetuada
uma análise exploratória, assim como, aplicadas técnicas de segmentação de clientes. O
sistema de recomendação proposto, funciona com um modelo de classificação em que,
identifica, numa primeira fase, possíveis compradores de experiências e, posteriormente,
numa segunda fase, sugere qual das experiências disponíveis será mais adequada a cada
cliente. Apenas uma baixa percentagem de clientes que compra serviços de transfers,
também compra experiências e pretende-se aumentar esta percentagem.
en
The continued growth in the number of tourists in recent years is proportional to the
incresead use of transfer services. The offer of this type of service is becoming a trend.
Today’s customers are more demanding and require a more streamlined and personalized
online experience, which can be achieved through techniques to anticipate customer behaviour. In contemporary society, the search for mechanisms that can recommend or assist
in choosing products or services is increasingly a trend, fostering the concepts of crossselling and upselling in companies. The acquisition of private transfer services through
reservations on the websites generate a large amount of data that can be used to segment
customers and build a recommendation system that suggest other products or services to
the customer. In the course of this dissertation, we present and develop a hybrid classification model based on a transfer company based in the Algarve, which intends to increase
sales of its parallel services (experiences/ tours). An exploratory analysis was carried out
to identify the company’s customers’ behaviour and patterns and apply customer segmentation techniques. The proposed recommendation system works with a classification
model in which it determines, in the first stage, potential buyers of experiences. Later, in
a second phase, it suggests which of the available experiences will be best suited to each
client. Only a low percentage of customers who buy transfer services also buy experiences
and are intended to increase this percentage.