Data Science in Hospitality Management. HBenchmark case study in Lugano

Luè, Mathilde (2022) Data Science in Hospitality Management. HBenchmark case study in Lugano. Bachelor thesis, Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana.

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Abstract

Obiettivo: nell'era della trasformazione tecnologica, l’industria alberghiera sta diventando sempre più digitale: questo fattore rappresenta sia una sfida che un'opportunità. Il data science è uno dei protagonisti di questa innovazione e grazie all’applicazione di questo strumento il settore può beneficiare di notevoli vantaggi. Numerosi studi affermano infatti che i dati sono una fonte di creazione di valore, ad esempio, è possibile aumentare il livello di attrattività e di competitività dell'offerta ricettiva di una destinazione. Il data science applicato al settore dell’ospitalità può avere una duplice utilità: per le strutture alberghiere e per le destinazioni turistiche. Dal punto di vista delle strutture ricettive, questo strumento risulta efficace al fine di prevedere la domanda turistica, migliorare il processo decisionale strategico ed erogare un’offerta secondo le esigenze del cliente. Per quanto riguarda la destinazione invece, l’analisi dei dati risulta ottimale per applicare una gestione con un approccio di smart destination, dove ad esempio si può prevedere il tasso di occupazione della regione e la provenienza turistica. Questa ricerca intende descrivere il quadro teorico in merito al tema data science applicato all’hospitality management attraverso una raccolta di articoli pubblicati in lingua italiana ed inglese fino all’anno 2022. Il data science nel settore alberghiero fa riferimento ad altre due tematiche rilevanti: l’analisi dei KPI ed il benchmarking, considerando anche gli aspetti di revenue management. L'obiettivo di questa ricerca è quello di comprendere e identificare le dimensioni più significative degli usi e dei benefici dell'applicazione del data science nell'industria turistica alberghiera. Metodo di ricerca: il design dello studio è caratterizzato da una ricerca di analisi di dati che intende svolgersi con la raccolta di dati secondari quantitativi rilevati da una piattaforma di data science, integrati da dati primari qualitativi ottenuti attraverso lo strumento delle interviste. Al fine di elaborare una ricerca esaustiva, è stato selezionato il caso reale di HBenchmark applicato alla destinazione di Lugano. HBenchmark è una piattaforma di data science dedicata a due segmenti di utenza: le strutture alberghiere e le destinazioni turistiche. Pertanto, è stata effettuata un’analisi di dati quantitativi secondari registrati sulla piattaforma, il campione comprende le 31 strutture presenti sul territorio di Lugano che dall’anno 2019 hanno aderito all’uso del software di data science. Al fine di approfondire la materia ed arricchirne il contenuto risulta pertinente includere un approccio qualitativo; tuttavia, è stata integrata un’analisi primaria effettuata attraverso due interviste rivolte a due attori di spicco del turismo Luganese. I protagonisti sono stati selezionati in base al loro ruolo nel sistema turistico: Federico Haas, Presidente dell’associazione di categoria degli albergatori della regione (HotellerieSuisse Sottoceneri), oltre che Direttore di una nota struttura alberghiera di Lugano (Hotel Delfino), e Daniela Bagaian, Direttrice Marketing dell’ente turistico ufficiale del Luganese (LuganoRegion). Le interviste perseguono l’obiettivo di comprendere qualitativamente gli usi ed i benefici di una piattaforma di data science sia dal punto di vista dell’albergatore, che da quello della destinazione. Risultati: questo lavoro di ricerca persegue l’obiettivo di scoprire la rilevanza dell'uso ed i benefici del data science applicato al settore dell’ospitalità turistica.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Corso:	Leisure Management
Supervisors:	Traversa, Fabrizio
Additional Information:	Focus: Tourism
Uncontrolled Keywords:	data science, hospitality management, turismo, alberghi, Lugano
Subjects:	Economia
Divisions:	Dipartimento economia aziendale, sanità e sociale > Bachelor in Economia aziendale
URI:	http://tesi.supsi.ch/id/eprint/4577

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