Nel presente studio, analizzando i commenti dei clienti presenti su Booking, si è creato un modello affidabile al 91% che: a) supporta le strutture ricettive nell’individuazione di pregi e difetti, identificando i fattori su cui operare per ottenere un miglioramento del servizio offerto; b) consente d’identificare i punti di forza e debolezza della destinazione in cui opera la struttura ricettiva; c) può essere applicato in considerazione di differenti ambiti territoriali; d) consente di prevedere lo score di una recensione ed i relativi punti di forza/debolezza. Tale modello sfrutta l’affidabilità, la capacità e il filtraggio della Rete per effettuare le operazioni d’acquisizione periodica senza restrizioni e per rendere fruibile l’applicazione con il correlato Data Warehouse.

Customer Satisfaction from Booking

Romano, M.
Software
;
Frigau, L.
Investigation
;
Contu, G.;Mola, F.
Validation
;
Conversano, C.
Methodology
2019-01-01

Abstract

Nel presente studio, analizzando i commenti dei clienti presenti su Booking, si è creato un modello affidabile al 91% che: a) supporta le strutture ricettive nell’individuazione di pregi e difetti, identificando i fattori su cui operare per ottenere un miglioramento del servizio offerto; b) consente d’identificare i punti di forza e debolezza della destinazione in cui opera la struttura ricettiva; c) può essere applicato in considerazione di differenti ambiti territoriali; d) consente di prevedere lo score di una recensione ed i relativi punti di forza/debolezza. Tale modello sfrutta l’affidabilità, la capacità e il filtraggio della Rete per effettuare le operazioni d’acquisizione periodica senza restrizioni e per rendere fruibile l’applicazione con il correlato Data Warehouse.
2019
978-88-905077-8-6
Customer; Sentiment; Booking; WoM; Bayes
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