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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| vitorhugodacostaguindani.pdf | 1.71 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
| Clase: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título : | Antecedência de reservas e precificação dinâmica no Airbnb: uma análise do mercado de Florianópolis no réveillon |
| Autor(es): | Guindani, Victor Hugo da Costa |
| Orientador: | Caetano, Sidney Martins |
| Miembros Examinadores: | Corrêa, Wilson Luiz Rotatori Corrêa |
| Resumo: | Este estudo investiga a relação entre a antecedência das reservas e a precificação dinâmica no mercado de aluguel por temporada via Airbnb, com foco no período de Réveillon de 2021 a 2024 da cidade de Florianópolis, Santa Catarina, Brasil. O objetivo é analisar como a antecedência da reserva impacta os preços praticados, a fim de identificar estratégias de Revenue Management que maximizem a receita dos anfitriões. No trabalho foi utilizado um banco de dados fornecido pela empresa Seazone. A metodologia adotada incluiu a análise estatística descritiva dos dados, a segmentação em clusters de acordo com a antecedência das reservas e a aplicação de gráficos de histograma e dispersão para avaliar a antecedência e variação dos preços ao longo do tempo. Os resultados indicam que a maior parte das reservas ocorre com baixa antecedência, refletindo um possível comportamento de compra imediatista por parte dos consumidores. Além disso, identificou-se que os preços médios das diárias tendem a diminuir conforme a data do check-in se aproxima, contrariando a prática tradicional do setor hoteleiro. Diante desse cenário, o estudo sugere a adoção de estratégias mais estruturadas de gerenciamento de receitas (Revenue Management) pelos anfitriões do Airbnb no setor de aluguel por temporada, visando |
| Resumen : | This study investigates the relationship between booking lead time and dynamic pricing in the short-term rental market via Airbnb, focusing on the New Year's Eve period from 2021 to 2024 in Florianópolis, Santa Catarina, Brazil. The objective is to analyze how booking lead time impacts pricing in order to identify Revenue Management strategies that maximize hosts' revenue. The study uses a dataset provided by Seazone. The methodology includes descriptive statistical analysis, clustering based on booking lead time, and the application of histogram and scatter plots to evaluate booking patterns and price variations over time. The results indicate that most reservations occur with short lead times, suggesting a possible impulsive purchasing behavior among consumers. Furthermore, it was observed that average daily rates tend to decrease as the check-in date approaches, contradicting traditional hotel industry pricing practices. Given this scenario, the study suggests the adoption of more structured Revenue Management strategies by Airbnb hosts in the short-term rental sector, aiming to balance supply and demand without the need for abrupt price reductions. |
| Palabras clave : | Precificação dinâmica Antecedência de reservas Revenue Management Airbnb Aluguel por temporada Dynamic Pricing Booking lead time Advance booking period Revenue Management Airbnb short-term rental |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editorial : | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Sigla de la Instituición: | UFJF |
| Departamento: | Faculdade de Economia |
| Clase de Acesso: | Acesso Aberto |
| Licenças Creative Commons: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
| URI : | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18371 |
| Fecha de publicación : | 13-mar-2025 |
| Aparece en las colecciones: | Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação |
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