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OPTIMIZACIÓN DEL REVENUE MANAGEMENT A TRAVÉS DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN LA INDUSTRIA HOTELERA

dc.contributor.authorRobles Angelina, Lucía
dc.date.accessioned2024-11-22T01:00:17Z
dc.date.available2024-11-22T01:00:17Z
dc.date.issued2024-11-18
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/41916
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2024/2025. Directores/as: Juan Manuel Vara Mesa
dc.description.abstractEste trabajo se enfoca en explorar y demostrar cómo el aprendizaje automático puede optimizar el Revenue Management (o gestión de ingresos) en la industria hotelera, mejorando la toma de decisiones estratégicas y operativas. El objetivo es mostrar cómo estas tecnologías pueden ser implementadas para maximizar ingresos y gestionar la demanda de manera más efectiva. El estudio abarca los fundamentos del Revenue Management y del aprendizaje automático para abordar desafíos específicos como la predicción de cancelaciones, la optimización de tarifas y la gestión de inventarios. A través del análisis de casos de éxito de grandes cadenas hoteleras, se evidenciará cómo el uso de estas tecnologías potencia el crecimiento de estas y aumenta su competitividad. Además, se analizará un caso práctico en el cual se evidencian las ventajas de aplicar el aprendizaje automático en la gestión hotelera.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.uri
dc.subjectRevenue Management
dc.subjectaprendizaje automático
dc.subjectindustria hotelera
dc.subjectoptimización de ingresos
dc.subjectgestión de la ocupación
dc.subjecteficiencia operativa
dc.subjectautomatización
dc.subjecttoma de decisiones estratégicas.
dc.titleOPTIMIZACIÓN DEL REVENUE MANAGEMENT A TRAVÉS DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN LA INDUSTRIA HOTELERA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess


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