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”

TRANSACTION DATA BASED HOTEL CUSTOMER SEGMENTATION

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F17%3A50015400" target="_blank" >RIV/62690094:18450/17:50015400 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    TRANSACTION DATA BASED HOTEL CUSTOMER SEGMENTATION

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Customer segmentation plays crucial role in hospitality marketing. Identification of the right customer segments allows hotel managers to create the most effective marketing strategies. Transactions are great source of behavioraldata that can be used in market segmentation. The goal of this paper is to run cluster analysis over transactional data to identify customer segment, identify the best onesof themand propose suitable strategy for them. Used data wereexported from channel management tool and then processed using several non-hierarchical clustering methods of IBM SPSS tool (K-means and TwoStep Clustering). The results showthat using transaction data for behavioralsegmentation can lead to proper segment identification when strategies are being built.

  • Název v anglickém jazyce

    TRANSACTION DATA BASED HOTEL CUSTOMER SEGMENTATION

  • Popis výsledku anglicky

    Customer segmentation plays crucial role in hospitality marketing. Identification of the right customer segments allows hotel managers to create the most effective marketing strategies. Transactions are great source of behavioraldata that can be used in market segmentation. The goal of this paper is to run cluster analysis over transactional data to identify customer segment, identify the best onesof themand propose suitable strategy for them. Used data wereexported from channel management tool and then processed using several non-hierarchical clustering methods of IBM SPSS tool (K-means and TwoStep Clustering). The results showthat using transaction data for behavioralsegmentation can lead to proper segment identification when strategies are being built.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50204 - Business and management

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of 10th International Scientific Conferrence Karviná Ph.D. Conference on Business and Economics

  • ISBN

    978-80-7510-265-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    74-82

  • Název nakladatele

    Slezská univerzita v Opavě

  • Místo vydání

    Karviná

  • Místo konání akce

    Karviná

  • Datum konání akce

    1. 11. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000583813800007