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dc.contributor.advisor1Caetano, Sidney Martins-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4755064191115135pt_BR
dc.contributor.referee1Corrêa, Wilson Luiz Rotatori Corrêa-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2866199762489481pt_BR
dc.creatorGuindani, Victor Hugo da Costa-
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.date.accessioned2025-03-24T14:33:15Z-
dc.date.available2025-03-19-
dc.date.available2025-03-24T14:33:15Z-
dc.date.issued2025-03-13-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18371-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.description.resumoEste 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, visandopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Economiapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectPrecificação dinâmicapt_BR
dc.subjectAntecedência de reservaspt_BR
dc.subjectRevenue Managementpt_BR
dc.subjectAirbnbpt_BR
dc.subjectAluguel por temporadapt_BR
dc.subjectDynamic Pricingpt_BR
dc.subjectBooking lead timept_BR
dc.subjectAdvance booking periodpt_BR
dc.subjectRevenue Managementpt_BR
dc.subjectAirbnbpt_BR
dc.subjectshort-term rentalpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
dc.titleAntecedência de reservas e precificação dinâmica no Airbnb: uma análise do mercado de Florianópolis no réveillonpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Appears in Collections:Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação



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