Publicação em atas de evento científico
Predicting hotel bookings cancellation with a machine learning classification model
Nuno António (Antonio, N.); Ana de Almeida (de Almeida, A.); Luís Nunes (Nunes, L.);
16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)
Ano (publicação definitiva)
2017
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
Mais Informação
Web of Science®

N.º de citações: 16

(Última verificação: 2024-07-23 06:04)

Ver o registo na Web of Science®

Scopus

N.º de citações: 21

(Última verificação: 2024-07-21 15:00)

Ver o registo na Scopus

Google Scholar

N.º de citações: 41

(Última verificação: 2024-07-23 20:20)

Ver o registo no Google Scholar

Abstract/Resumo
Booking cancellations have significant impact on demand-management decisions in the hospitality industry. To mitigate the effect of cancellations, hotels implement rigid cancellation policies and overbooking tactics, which in turn can have a negative impact on revenue and on the hotel reputation. To reduce this impact, a machine learning based system prototype was developed. It makes use of the hotel’s Property Management Systems data and trains a classification model every day to predict which bookings are “likely to cancel” and with that calculate net demand. This prototype, deployed in a production environment in two hotels, by enforcing A/B testing, also enables the measurement of the impact of actions taken to act upon bookings predicted as “likely to cancel”. Results indicate good prototype performance and provide important indications for research progress whilst evidencing that bookings contacted by hotels cancel less than bookings not contacted.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Bookings cancellation,Hospitality,Machine learning,Predictive modeling,Prototyping,Revenue management
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.