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Title: Minería de datos para la identificación de patrones de consumo de servicios turísticos para orientar la oferta en el sector hotelero de la ciudad de Trujillo
Advisor(s): Castillo Robles, Edward Fernando
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2016
Institution: Universidad Privada Antenor Orrego - UPAO
Abstract: En la actualidad muchas empresas suelen generar grandes cantidades de información sobre sus procesos productivos, desempeño operacional, mercados y clientes. Y cada vez más hacen uso de las redes sociales como una plataforma para ofertar sus productos y servicios, sin embargo y debido a la proliferación de diversas herramientas, conceptos al respecto y grandes bloques de información, se les dificulta el poder identificar con certeza los diversos patrones demográficos, profesionales o económicos de su público objetivo o potenciales clientes. El beneficio de utilizar Minería de Datos está en la posibilidad de elevar los niveles de competencia de los negocios, a través del procesamiento y extracción de la información que realmente es importante. Ayudando a conocer mejor al cliente, sus necesidades actuales y futuras, pudiendo predecir cuáles serán sus reacciones ante los cambios que se produzcan en la oferta. Uno de los principales problemas que se presenta en la organización es el desconocimiento de las ventajas que aporta la Minería de Datos a la búsqueda y extracción de conocimiento en grandes volúmenes de información histórica. Otro sin embargo es la falta de información relevante respecto a los datos que se recogen de los servicios que se brindan y las preferencias o intereses de los potenciales clientes que visitan su fanpage. Así como la ausencia de un indicador para la planeación de eventos por festivales, según una predicción a futuro. En la actualidad y debido a la escasa información estadística con que se cuenta respecto a las empresas del sector hotelero y los niveles de análisis de datos que realizan durante las temporadas de festivales turísticos, hemos creído necesario estimar lo siguiente: De un total de 83 hoteles en la ciudad de Trujillo, el 75% de estos cuentan solo con una página web, esto quiere decir que los datos que extraen son pocos o de menor relevancia para la identificación de patrones de consumo o comportamiento de visitantes, a su vez el 71% de estos además de una página web también cuentan con un FanPage lo que les permite orientar la oferta de sus servicios según la temporada en la que se encuentren y recoger datos de las preferencias o intereses de los usuarios que navegan en sus redes sociales. Adicionalmente solo el 14% han realizado la instalación del software Google Analytics lo que les permite recoger no sólo información de sus redes sociales sino inclusive información demográfica, de redes sociales, contenidos más consultados, canales de captación y demás datos de los visitantes de su sitio web, lo que denota recolección de datos históricos para obtener información similar al uso de Técnicas de Minería de Datos. Es por ello que las empresas del sector turismo utilizan muchos servicios asociados, donde no cuentan con información de cuál de estos servicios son los más rentables o con mayor demanda, ya que el sector turismo enfoca sus estrategias en base a temporadas, es por ello que es necesario anticiparse a la demanda a fin de optimizar el uso de recursos.

Many companies nowadays generate large amounts of information about their production processes, operational performance, markets and customers. And increasingly use social networks as a platform to offer their products and services, however and because of the proliferation of various tools, concepts and large blocks of information, they are difficult to identify with certainty the various Demographic, professional or economic patterns of your target audience or potential customers. The benefit of using Data Mining is in the possibility of raising the levels of competition of the business, through the processing and extraction of the information that really is important. Helping to know better the client, his current and future needs, being able to predict what will be his reactions to the changes that occur in the offer. One of the main problems that arises in the organization is the ignorance of the advantages that Data Mining brings to the search and extraction of knowledge in large volumes of historical information. Another is however the lack of relevant information regarding the data that are collected of the services that are offered and the preferences or interests of the potential clients that visit their fanpage. As well as the absence of an indicator for the planning of events by festivals, according to a prediction to future. At present, and due to the scarce statistical information available regarding hotel companies and data analysis levels during tourist season seasons, we have considered it necessary to estimate the following: From a total of 83 hotels In the city of Trujillo, 75% of these have only one website, this means that the data they extract are few or less relevant for the identification of patterns of consumption or behavior of visitors, in turn, 71% Of these in addition to a web page also have a FanPage which allows them to guide the offer of their services according to the season in which they are and collect data of preferences or interests of users browsing their social networks. Additionally, only 14% have installed the Google Analytics software, which allows them to collect not only information from their social networks but also demographic information, social networks, most consulted content, channels of capture and other data of visitors to your site Web, which denotes collection of historical data to obtain information similar to the use of Data Mining Techniques. That is why companies in the tourism sector use many associated services, where they do not have information on which of these services are the most profitable or with greater demand, since the tourism sector focuses its strategies based on seasons, that is why It is necessary to anticipate the demand in order to optimize the use of resources.
Discipline: Ingeniería de Computación y Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero de Computación y Sistemas
Register date: 5-Dec-2019; 5-Dec-2019



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