Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Using Customer Characteristics to Manage Marketing and Revenue Management Activities

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F25619161%3A_____%2F20%3AN0000043" target="_blank" >RIV/25619161:_____/20:N0000043 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/62690094:18450/20:50017864

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.temjournal.com/content/93/TEMJournalAugust_1088_1093.html" target="_blank" >https://www.temjournal.com/content/93/TEMJournalAugust_1088_1093.html</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.18421/TEM93-33" target="_blank" >10.18421/TEM93-33</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Using Customer Characteristics to Manage Marketing and Revenue Management Activities

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Understanding customer behaviour is an essential activity for hotel marketers and revenue managers. This article presents the statistical approach based on the data mining techniques focused on the extraction of valuable insight from big data. Using Two-Step Clustering, four major customers segments were identified, including their characteristics. Their description based on the booked room type, rate plan, booking window, net average room rate and length of stay can help the manager to plan better their activities.

  • Název v anglickém jazyce

    Using Customer Characteristics to Manage Marketing and Revenue Management Activities

  • Popis výsledku anglicky

    Understanding customer behaviour is an essential activity for hotel marketers and revenue managers. This article presents the statistical approach based on the data mining techniques focused on the extraction of valuable insight from big data. Using Two-Step Clustering, four major customers segments were identified, including their characteristics. Their description based on the booked room type, rate plan, booking window, net average room rate and length of stay can help the manager to plan better their activities.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50204 - Business and management

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    TEM JOURNAL

  • ISSN

    22178309

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    9

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    RS - Srbská republika

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1088-1093

  • Kód UT WoS článku

    000565865300033

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85091526938