Sistema de recomendação em real-time para reserva de transfers

O continuado crescimento do número de turistas dos últimos anos é proporcional à progressiva utilização de serviços de transfers, sendo também, a oferta deste tipo de serviços, cada vez mais uma tendência. Os clientes de hoje são mais exigentes e procuram uma experiência online mais simplificada e personalizada, que pode ser obtida através de técnicas de antecipação do comportamento do cliente. Na sociedade contemporânea, a procura por mecanismos que possam recomendar ou auxiliar na escolha de produtos ou serviços é cada vez mais uma tendência, fomentando os conceitos de cross-selling e upselling nas empresas. A aquisição de serviços privados de transfer através de reservas nos websites, geram uma grande quantidade de dados que podem ser utilizados para segmentar clientes e construir sistemas de recomendação que sugerem outros produtos ou serviços ao cliente. No decorrer desta dissertação, apresentamos e desenvolvemos um modelo de classificação híbrido tendo por base uma empresa de transfers, sediada no Algarve, que pretende aumentar as vendas dos seus serviços paralelos (experiências/tours). De forma a identificar-se o comportamento e padrões nos clientes da empresa, é efetuada uma análise exploratória, assim como, aplicadas técnicas de segmentação de clientes. O sistema de recomendação proposto, funciona com um modelo de classificação em que, identifica, numa primeira fase, possíveis compradores de experiências e, posteriormente, numa segunda fase, sugere qual das experiências disponíveis será mais adequada a cada cliente. Apenas uma baixa percentagem de clientes que compra serviços de transfers, também compra experiências e pretende-se aumentar esta percentagem.The continued growth in the number of tourists in recent years is proportional to the incresead use of transfer services. The offer of this type of service is becoming a trend. Today’s customers are more demanding and require a more streamlined and personalized online experience, which can be achieved through techniques to anticipate customer behaviour. In contemporary society, the search for mechanisms that can recommend or assist in choosing products or services is increasingly a trend, fostering the concepts of crossselling and upselling in companies. The acquisition of private transfer services through reservations on the websites generate a large amount of data that can be used to segment customers and build a recommendation system that suggest other products or services to the customer. In the course of this dissertation, we present and develop a hybrid classification model based on a transfer company based in the Algarve, which intends to increase sales of its parallel services (experiences/ tours). An exploratory analysis was carried out to identify the company’s customers’ behaviour and patterns and apply customer segmentation techniques. The proposed recommendation system works with a classification model in which it determines, in the first stage, potential buyers of experiences. Later, in a second phase, it suggests which of the available experiences will be best suited to each client. Only a low percentage of customers who buy transfer services also buy experiences and are intended to increase this percentage