Análise da relação entre a satisfação dos consumidores e os preços ofertados no
sítio booking.com
1. Introdução
Algumas mídias sociais objetivam auxiliar o viajante na escolha do local em que
este irá se hospedar, desempenhando papel relevante como fonte de informação
(Xiang & Gretzel, 2010). A relação entre as avaliações on-line e o
desempenho dos hotéis é apresentada na literatura. Boas avaliações estão
relacionadas a um aumento nas reservas de quartos do maior sítio de reservas de
quartos de hotéis na China (Ye, Law & Gu, 2009) e a um acréscimo nas vendas
on-line dos hotéis localizados em Paris e Londres, na ordem de 2,68% e 2,62%
respectivamente (Ögüt & Onur Taş, 2012).
A literatura também apresenta modelos destinados a maximizar as receitas dos
hotéis considerando duração da estada, custos operacionais, demanda,
participação de mercado e receita gerada (Padhi & Aggarwal, 2011);
ocupação, elasticidade e competitividade do preço (Koushik, Higbie &
Eister, 2012); reservas, chegadas, tempo de permanência e cancelamentos (El
Gayar, Saleh, Atiya, El-Shishiny, Zakhary e Habib, 2011).
Este estudo investiga a influência da satisfação do cliente (expressa nas
avaliações on-line) sobre os preços ofertados pelos hotéis no sítio
booking.com. Secundariamente, a pesquisa visa identificar novos elementos que
possam ser considerados quando da elaboração de modelos matemáticos que visem
maximizar o lucro dos hotéis. A viabilização desse objetivo contribuirá para
orientar a inclusão (ou não) da satisfação do cliente (descritas nos sites de
busca) nos modelos destinados a maximizar a receita dos hotéis (Assaf &
Magnini, 2012).
A investigação de tais lacunas demandou a execução de um estudo quantitativo
baseado nos indutores da satisfação dos clientes no setor de hospedagem
descritos na literatura. A premissa norteadora do estudo é a de que a
manifestação de satisfação com esses elementos nos sítios de reserva poderia
influenciar o preço ofertado pelos hotéis.
2. Referencial teórico
2.1 Mídias sociais e hotéis
Mídias sociais designam o conteúdo criado, modificado, compartilhado e
discutido na Internet (Westerman, Spence & Heide, 2011). No ramo do turismo
as mesmas estão sendo utilizadas para a avaliação e a postagem de comentários
acerca dos hotéis. A influência das mídias sociais nas compras on-line de
produtos e serviços turísticos tem feito com que as mesmas recebam crescente
atenção das empresas e da academia (Kim, Chung & Lee, 2011). Estudos
indicam que os hóspedes de hotéis tendem a confiar nos comentários on-line e
que comentários positivos incrementam os níveis de confiança dos consumidores
(Sparks & Browning, 2011). Outros autores identificaram que os comentários
on-line desempenham papel secundário na definição do local no qual os turistas
irão se hospedar (Papathanassis & Knolle, 2011). Isso possivelmente ocorre
porque viajantes de negócios tendem a seguir a recomendação da sua empresa para
reservar quartos em hotéis, ao passo que viajantes a lazer tendem a seguir a
recomendação de amigos e/ou colegas de trabalho (Verma, Stock & Mccarthy,
2012). Todavia, hotéis presentes no mundo on-line apresentam melhor desempenho
de receita por quarto disponível (Scaglione, Schegg & Murphy, 2009).
2.2 Qualidade em serviços de hotelaria
A satisfação do cliente de um hotel está ligada aos funcionários que prestam
serviços ao mesmo (Chaves, Gomes & Pedron, 2012). Os turistas brasileiros
têm grande interesse pelo atributo atendimento (Novaes, Éfron, Granemann,
Rodriguez, 1996). Nesse contexto, hóspedes satisfeitos podem avaliar
positivamente os funcionários no sítio da booking.com. Estima-se que as
avaliações acerca dos funcionários do hotel possam influenciar a definição dos
preços dos quartos dos hotéis.
A importância da localização na definição do hotel por parte dos hóspedes pode
estar relacionada aos deslocamentos que esses hóspedes realizam. A localização
é um dos principais atributos que influenciam a escolha de hotéis em Hong Kong
(Chan & Wong, 2006) e em Ibiza na Espanha (Cirer Costa, 2013). A
localização central tem duplo efeito sobre as taxas de quarto de hotel no
centro de Chicago. A forte concorrência na área central força o setor hoteleiro
a maiores descontos na baixa temporada, mas podem elevá-los na alta temporada
(Lee & Jang, 2012).
O serviço se constitui no atributo mais valorizado pelos clientes dos hotéis
(Stringam, Gerdes Jr. & Vanleeuwen, 2010), sendo também muito considerado
pelos hóspedes na China (Hua, Chan & Mao, 2009; Chan & Wong, 2006), na
Austrália (Wilkins, Merrilees & Herington, 2008), em Taiwan (Kuo, Chen
& Lu, 2012) na ilha de São Miguel (Batista, Couto, Botelho & Faias,
2014).
Limpeza e conforto do quarto são os atributos mais importantes na avaliação dos
hóspedes de hotéis portugueses (Chaves et al., 2012). Estudo baseado em dados
do expedia.com identificou que a limpeza é o segundo requisito mais valorizado
pelos hóspedes, e o conforto o quarto requisito (Stringam et al., 2010).
A qualidade percebida pode ser conceituada como uma relação entre as
expectativas do hóspede e o desempenho identificado pelo mesmo (Parasuraman,
Zeithaml & Berry, 1985). A influência da satisfação para com o serviço na
percepção do cliente foi identificada em estudos na ilha de São Miguel (Batista
et al., 2014), em Taiwan (Kuo et al., 2012), na China (Hua et al., 2009), na
Austrália (Wilkins, Merrilees & Herington, 2008), em Hong Kong (Chan &
Wong, 2006), em informações do sítio expedia.com (Stringam et al., 2010) e da
mídia social tripadvisor (Limberg, Anjos, Meira e Anjos, 2014). Outros estudos
indicam que as expectativas dos hóspedes em relação ao preço influenciam as
avaliações dos mesmos acerca da qualidade do serviço (Toncar, Alon &
Misati, 2010). Tais estudos levantam a seguinte hipótese:
H1 - As avaliações dos hóspedes quanto a satisfação com os funcionários, com a
limpeza, com o conforto, com os serviços disponibilizados pelos hotéis e com a
relação custo/benefício são capazes de influenciar positivamente o preço
praticado pelos hotéis no sítio de busca booking.com.
2.3 Preços e receitas
Sugere-se que a estrutura de preços dos hotéis depende do tipo de cliente, do
número de estrelas do estabelecimento e do número de hotéis de mesmo nível com
quartos disponíveis no momento da efetivação da reserva (Abrate, Fraquelli
& Viglia, 2012). O preço dos hotéis também considera o acesso às áreas
comuns do hotel, aos bens públicos (metrô e aeroporto) e aos espaços
encontrados nas imediações (Cirer Costa, 2013). Alguns hotéis incluem em seus
preços alimentação e bebidas. Fatores como estes aumentam ainda mais a
complexidade de formação de preços. Além disso, há de se observar a
concorrência, eis que preços muito elevados induzem os clientes a buscar outras
opções (Schwartz & Chen, 2010).
Modelos de gestão das receitas que contemplam a venda de alojamentos associada
à venda de alimentos e bebidas (Cross, Higbie & Cross, 2008) ou de salas
para reuniões (Hormby; Morrison; Dave; Meyers & Tenca, 2010). São
apresentados na literatura. Os preços dos hotéis são fixados pelos hoteleiros
no final de cada temporada turística (Marí, 2000; Ramon, 2001). Posteriormente
os mesmos são modificados em função das reservas efetuadas (Martínez &
Guillén, 2007; Bendoly, 2013; Cirer Costa 2013). As informações usualmente
utilizadas nos modelos de precificação são: dados históricos acerca da duração
da estada, custos operacionais, excesso de demanda, participação de mercado e
receita gerada (Padhi & Aggarwal, 2011); ocupação, elasticidade e
competitividade do preço das redes de hotéis (Koushik et al., 2012); reservas,
chegadas, tempo de permanência e cancelamentos das reservas (El Gayar et al.,
2011). Em alguns casos, a imprecisão desses modelos induz os gerentes de hotéis
a desconsiderar as sugestões formuladas pelos sistemas informatizados de
definição de preços (Bendoly, 2013).
Na China, verificou-se que a procura por hotéis está relacionada a uma boa
avaliação dos usuários no maior sítio de reservas daquele país (Ye et al.,
2009). Boas avaliações incrementaram as vendas on-line dos hotéis na ordem de
2,68% em Paris e 2,62% em Londres (Ögüt & Onur Taş, 2012). Menores preços
aumentam a ocupação na indústria hoteleira brasileira (Novaes et al.,1996).
Outros achados indicam que preços muito elevados induzem os clientes a buscar
outras opções (Schwartz & Chen, 2010). Tais estudos levantam as seguintes
hipóteses:
H2 - Quanto menor a quantidade de quartos disponíveis apresentados no sítio de
busca, maior é o preço cobrado pelo hotel.
H3 - Quanto maior o número de avaliações, independente de boa ou ruim,
apresentadas no sítio de busca, maior é o preço cobrado pelo hotel.
Ressalta-se que qualquer avaliação, mesmo ruim, porque quanto maior o número de
avaliações, maior é o indicativo de demanda.
3. Metodologia
Em relação aos fins, a presente pesquisa é descritiva. Quanto aos meios, a
pesquisa é bibliográfica e documental, uma vez que foram buscadas referências
técnicas na bibliografia existente e analisados os documentos disponíveis no
sítio booking.com, os quais permitiram a coleta e a tabulação de dados
necessários para a análise realizada. Quanto à abordagem a ser empregada, foi
quantitativa, visto a necessidade de verificação da existência de relações
entre variáveis.
Os dados foram obtidos a partir do sítio booking.com, maior sítio de avaliação
de hotéis do mundo. Tal sítio possui avaliações relativas à experiência do
hóspede com o hotel e avaliações (numa escala de 0 a 10 pontos) acerca da
limpeza, conforto, localização, serviços e funcionários, e custo e benefício.
A coleta ocorreu durante onze semanas, às terças-feiras, entre os dias 03/07 e
11/09/2013, tendo como alvo informações das vinte e cinco cidades do mundo que
realizaram o maior número de eventos em 2012, segundo o International Congress
and Convention Association (ICCA), associação mais global dentro da indústria
de reuniões e de eventos internacionais. Dessas 25 cidades do ranking do ICCA,
foram identificados 20 hotéis de 3 estrelas com no mínimo 50 avaliações, dentre
eles os dez que praticam os maiores preços e os 10 que praticam os menores
preços nessas cidades, de acordo com a data base (03/07/2013). Inicialmente a
amostra foi composta de informações de 500 hotéis. Posteriormente um caso foi
excluído por duplicidade e outros 30 por serem casos atípicos, a partir da
medida D2 de Mahalanobis, acarretando num total de 5459 observações. A busca de
preços e avaliações foi realizada para a diária de um único dia e estada de uma
pessoa apenas em quarto individual standard, sempre observando o critério de
reserva para 6 dias após a data base da coleta (tercas-feiras). Os dados foram
tabulados no software SPSS, versão 8.0.
A análise estatística foi realizada no intuito de descrever valores mínimos e
máximos, médias, desvios-padrão e coeficientes de variação. Também foram
realizadas correlações parciais e a análise de regressão com dados em painel,
eis que: ao agrupar amostras aleatórias da mesma população, mas em períodos de
tempo diferentes, pode-se obter estimadores mais precisos e estatísticas de
testes mais poderosas" (Wooldridge, 2006, p.323).
4. Resultados
4.1 Análise Descritiva
O tempo não exerceu influência significativa sobre os valores mínimos e
máximos, média, desvio-padrão e coeficiente de variação de cada um dos hotéis
investigados. Isso é explicado pelo baixo acréscimo na quantidade de avaliações
que cada hotel recebeu. Entre a 1ª e a 11ª semana, o hotel de maior número de
avaliações teve um incremento de apenas 0,78% no número de avaliações. Esse
percentual é insuficiente para influenciar significativamente os desvios-padrão
e coeficientes de variação de cada um dos hotéis investigados. Em geral, o
quadro de incrementos foi baixo.
4.2 Análise de correlação
Se o pesquisador quiser descobrir a associação entre uma variável A e uma
variável B, sem o efeito de uma terceira variável C, isso pode ser feito
por meio da correlação parcial (Dancey & Reidy, 2006). Optou-se pela mesma
para controlar tempo, hotéis e cidade, eis que, caso contrário, todas as
observações (5459) seriam consideradas como independentes, quando na verdade
são 50 hotéis de 25 cidades medidos ao longo de 11 semanas. Os resultados são
apresentados na Tabela_1.
Observando a Tabela_1, nota-se que o coeficiente de correlação de Pearson
aproxima-se de zero quando se comparam todas as variáveis em relação ao preço.
Logo, número de avaliações, conforto, disponibilidade de quartos, limpeza,
localização, serviços, funcionários e relação custo e benefício não têm,
inicialmente, relação com os preços praticados pelos hotéis. Entretanto,
conforme a Tabela_1, apenas nas correlações entre preço e número de avaliações,
preço e serviços e preço e funcionários, encontrou-se significância estatística
(p<0,05). [reformular de acordo com nota anterior sobre colocação das tabelas],
encontram-se diversas relações de forte magnitude, tais como: conforto com
limpeza (0,93), serviços (0,95), funcionários (0,76) e custo benefício (0,87);
limpeza com serviços (0,95), com funcionários (0,84) e custo e benefício
(0,88); serviços com funcionários (0,86) e custo benefício (0,89); e
funcionários com custo e benefício (0,74). Ressalta-se que todas as relações
apresentaram significância bicaudal (p<0,05). Pode-se afirmar que as notas de
avaliação são altamente relacionadas entre si, exceto o item localização e o
item disponibilidade de quartos; cabe ressaltar que este último não é uma
avaliação do hóspede e sim uma informação referente ao número de quartos
disponíveis. Uma constatação é de que os clientes tendem a avaliar a qualidade
dos serviços de forma global, de modo similar a uma atitude (Parasuraman et
al., 1985). Logo, se o consumidor teve uma experiência positiva, tende a
avaliar os diferentes atributos da mesma forma, assim como o contrário. Devido
à alta correlação detectada de diversas variáveis independentes entre si,
visualizou-se um possível quadro de multicolinearidade dos dados. Para
verificar isso, foi utilizado o cálculo do Fator de Inflação de Variância
(FIV), conforme recomendado por Gujarati (2006), cuja fórmula é:
FIV = 1/(1-r2xi), Onde:
FIV = Fator de Inflação da Variância;
r2xi = Índice de correlação entre duas variáveis explicativas.
Os resultados desse cálculo podem ser verificados na Tabela_2.
Se o FIV exceder a 10, então essa variável é altamente colinear (Gujarati,
2006). Isto ocorre nas relações entre conforto e serviços, bem como entre
limpeza e serviços. Controlando-se o efeito do tempo, da cidade e do hotel por
meio das correlações parciais (Tabela_1), nota-se que a variável dependente
(preço) não apresenta incremento significativo em sua relação com as variáveis
independentes, assim como estas últimas não apresentam significativos
decréscimos nas relações entre si.
4.3 Análise de Regressão
No intuito de realizar uma análise mais robusta na identificação do efeito das
variáveis independentes (número de avaliações, conforto, disponibilidade de
quartos, limpeza, localização, serviços, funcionários, custo e benefício e
pontuação geral) sobre a variável dependente (preço), foi utilizada a técnica
de análise de regressão com dados em painel. A escolha por tal técnica visa a
evitar resultados enviesados, uma vez que, conforme Marques (2000), o
tratamento da heterogeneidade dos dados é uma das vantagens da estimação com
dados em painel, pois a referida técnica sugere a existência de características
diferenciadoras dos indivíduos, constantes ou não ao longo do tempo. Sendo
assim, estudos temporais ou seccionais que não levem em conta tal
heterogeneidade tendem a produzir resultados fortemente enviesados.
Na regressão com dados em painel, a mesma unidade de corte transversal é
acompanhada ao longo do tempo (Gujarati, 2006). Esse acompanhamento pode
utilizar-se de três diferentes modelos: efeitos combinados (pooled effects),
efeitos fixos (fixed effects) e efeitos aleatórios (random effects) (Marques,
2000). Foi realizado o teste de Hausman que apresentou chi-square = 14,69, df =
8, p< 0,06. Dado que a significância ficou próximo do valor de referência, foi
utilizado o modelo de efeitos fixos, cujos resultados podem ser visualizados na
Tabela_3.
Analisando a Tabela_3, verifica-se que o teste F apresentou valor p<0,05, o que
sugere que pelo menos uma das variáveis independentes está relacionada à
variável dependente. Também, percebe-se que a variável serviços foi
significativa ao nível de 0,0256. O coeficiente positivo da variável serviços
indica que quanto mais favorável a avaliação dos serviços, maior o preço
praticado pelo hotel. Validando o modelo, somam-se a esses, os fatos: a) de que
o teste de Durbin-Watson mostra uma estatística igual a 1,9835, que é superior
ao valor crítico de 1,65 da tabela, conforme preconiza Gujarati (2006),
indicando ausência de correlação entre os resíduos; e b) o coeficiente de
determinação do modelo indica que o mesmo explica 99,73% da variação no preço.
Conforme visto na análise de correlação, o valor de FIV foi superior a 10 nas
relações entre serviços e conforto, bem como em serviços e limpeza. Foram
rodadas regressão com dados em painel excluindo as variáveis limpeza e
conforto. Nestas, a influência da variável serviços tendeu a nula, conforme
pode ser visto na Tabela_4.
Optou-se pela não exclusão da variável serviços, eis que inicialmente foi a
única que apresentou associação positiva com o preço.
4.3.1 Localização
A localização do hotel constitui-se em um importante elemento considerado pelos
hóspedes quando da escolha do hotel (Cirer Costa, 2013) estando relacionado com
as tarifas (Lee & Jang, 2012). Apesar da validade dos referidos estudos, a
avaliação da satisfação dos hóspedes para com a localização dos hotéis indicou
que a referida variável não influenciou os preços ofertados pelos hoteleiros no
referido sítio. Tal constatação rejeitou a suposição original deste estudo.
Estima-se que a escolha pelo hóspede de um hotel cuja localização lhe seja
conveniente minimiza a futura possibilidade de insatisfação do mesmo para com a
localização do hotel após a hospedagem.
Futuros estudos poderão investigar se esses resultados se confirmam em outras
dimensões não avaliadas no presente estudo, a saber: diferentes tipos de
alojamentos ao invés dos quartos de hotéis classificados como três estrelas
investigados no presente estudo; número de destinos (Ibiza, ao invés dos vinte
e cinco destinos ao redor do mundo ora considerados); fonte de dados
(opodo.com, sítios de cada hotel e folhetos de operadores turísticos, ao invés
do booking.com); e o foco dos estudos (fatores que influenciam no preço x
influência da satisfação do cliente pelo preço cobrado pelo hoteleiro). Outros
elementos a serem considerados incluem: objetivo da reserva (turismo ou
negócios), tipo de estabelecimento pesquisado, perfil do sítio de reservas e
distância de pontos específicos.
4.3.2 Limpeza
A limpeza contribui para a satisfação do hóspede (Chaves et al., 2012). Por
restrições impostas pelo booking.com, o presente estudo não fez diferença entre
a limpeza do hotel e a limpeza do quarto. Os resultados mostraram que a
satisfação expressa pelos usuários do sítio para com a limpeza dos hotéis
investigados não influenciou os preços cobrados pelos mesmos durante o período
pesquisado. Assim como no item anterior, destaca-se que as pesquisas em foco
buscaram identificar itens importantes para os respondentes, e não o quanto a
satisfação dos mesmos para com a variável poderia influenciar os preços
cobrados pelos hoteleiros. Uma investigação mais aprofundada acerca desse
quesito é remetida à continuidade.
4.3.3 Conforto
O conforto do hotel influencia na satisfação do hóspede (Stringam et al.,
2010). A despeito da validade desses achados, a análise da relação entre a
satisfação dos hóspedes para com o conforto e os preços não foi confirmada.
Novamente aqui se salienta que os achados auferidos não permitem concluir que o
conforto não influencia nos preços cobrados pelos hotéis, haja vista que a
investigação focalizou apenas a satisfação do hóspede e o preço descritos no
sítio da booking.
4.3.4 Serviços
O serviço é um elemento determinante na satisfação dos hóspedes (Chan &
Wong, 2006; Hua et al., 2009; Kuo et al., 2012, Batista et al., 2014, Limberg
et al., 2014). A análise dos resultados deste estudo indica que satisfação com
os serviços foi a variável que mais se aproximou de ser uma preditora
significativa do preço cobrado pelos hotéis (ainda que o tamanho do efeito
tenha sido fraco na maioria das vezes). O coeficiente positivo indica que
hotéis nos quais os clientes estavam mais satisfeitos com os serviços
oferecidos cobravam preços mais elevados. Uma possível explicação é que uma
diversidade maior de serviços oferecida por um dado hotel poderia gerar uma
propensão de maior satisfação pelo seu cliente. Essa propensão pode se resultar
numa oportunidade para que o hotel cobre um preço maior que a concorrência.
4.3.5 Funcionários
A satisfação para com os funcionários constitui-se em um importante atributo de
qualidade. A mesma abarca elementos como cortesia, cordialidade, simpatia e
prestatividade (Novaes et al., 1996; Chaves et al., 2012). Outros estudos
identificaram uma relação positiva entre a satisfação do cliente e o desempenho
financeiro do hotel (Chi & Gursoy, 2009). Contudo, a satisfação dos
clientes para com os funcionários não influenciou os preços cobrados pelos
hotéis que compuseram o trabalho durante o período pesquisado.
4.3.6 Relação custo e benefício
Os preços das estadias influenciam as avaliações de qualidade de serviço dos
hóspedes (Toncar et al., 2010). Entretanto, novamente aqui não se identificou
que a satisfação dos hóspedes acerca da relação custo/benefício do hotel possa
influenciar os preços cobrados pelos hotéis que compuseram a amostra durante o
período pesquisado.
4.3.7 Disponibilidade de quartos e número de avaliações
Estudos prévios revelaram a existência de relações entre preços e a flutuação
das reservas (Martínez & Guillén, 2007), boas avaliações estão relacionadas
a um aumento nas reservas de quartos do maior sítio de reservas de quartos de
hotéis na China (Ye et al., 2009) e a um acréscimo nas vendas on-line dos
hotéis localizados em Paris e Londres, na ordem de 2,68% e 2,62%
respectivamente (Ögüt & Onur Taş, 2012). Os resultados desse estudo diferem
das pesquisas citadas. Dentre os motivos que podem ter gerado tal divergência,
cita-se a diferença nos modelos utilizados para as pesquisas. Martínez e
Guillén (2007), utilizaram entrevistas e equações estruturais para chegar a
tais resultados, enquanto este trabalho utilizou como fonte de dados um sítio
de busca e regressão com dados em painel. Ye et al. (2009) realizaram pesquisa
em um único país, em vez dos vinte e cinco destinos localizados em diferentes
países ora apresentados. Além disso, o referido estudo utilizou informações de
um sítio chinês, enquanto o booking é referência internacional. O foco dos
estudos também era diferente: posição no ranking x influência da satisfação do
cliente no preço. Ögüt e Onur Taş (2012), investigaram o impacto de duas
métricas de qualidade de serviço sobre as vendas e os preços dos quartos de
hotel (classificação por estrelas e classificação do cliente), enquanto este
investigou a influência da satisfação declarada no sítio em diversos atributos
do serviço.
O fato de não terem sido identificadas relações entre disponibilidade de
quartos e o número de avaliações com preços cobrados pelos hotéis não refuta os
achados dos referidos autores. Tais diferenças sugerem novas dimensões que
possam contribuir para o entendimento da influência da quantidade de quartos
disponíveis e do número de avaliações sobre os preços dos hotéis. Assim sendo,
sugere-se que futuros estudos aprofundem o entendimento acerca da influência da
quantidade de quartos disponíveis e da quantidade de avaliações sobre o preço.
Tal sugestão baseia-se no pressuposto de que houve pouca oscilação na
quantidade de avaliações nas 11 semanas desta pesquisa.
5. Conclusão
Este estudo investigou quais atributos de satisfação expressos de forma on-line
estão mais associados aos preços apresentados pelos hotéis. Foram analisadas as
influências de diferentes atributos de qualidade encontrados no sítio
booking.com sobre o preço praticado pelos hotéis. A pesquisa fez uso de
análises descritivas e de regressão com dados em painel a partir de 5459
observações.
Com base nos resultados encontrados identificou-se que a satisfação com os
funcionários, com a limpeza, com o conforto, com os serviços disponibilizados
pelos hotéis, com a relação custo/benefício não foram capazes de influenciar o
preço praticado pelos hotéis no sítio de busca booking.com. As variáveis
disponibilidade de quartos e número de avaliações foram incluídas no modelo a
partir do entendimento de que estão atreladas à demanda, bem como a partir de
estudos prévios que verificaram relações entre estar bem ranqueado e demanda
por reserva de quartos. Tais variáveis igualmente não influenciaram o preço no
modelo de regressão com dados em painel. Logo, as hipóteses formuladas não se
confirmaram. A inexistência de uma relação entre a avaliação da satisfação dos
usuários e os preços dos hotéis anunciados no sítio da booking.com sugere que
esses parecem exercer papel secundário na seleção dos hóspedes quanto ao hotel
no qual irão se hospedar. Tal achado sugere que a utilização das avaliações do
sítio pesquisado em modelos matemáticos que visem maximizar o lucro dos hotéis
pode não ser interessante.
O presente estudo considerou uma série transversal e temporal. Entende-se que o
período de realização do mesmo foi curto, uma vez que os valores mínimos e
máximos, de média, de desvio-padrão e de coeficiente de variação das variáveis
sofreram pequenas alterações ao longo das onze semanas pesquisadas. Futuros
estudos podem ampliar o número de semanas observadas, outras classificações de
hotéis e outras localidades. Finalmente, sugere-se, em futuras pesquisas, a
inclusão de outras variáveis formadoras de preço, como custos dos hotéis, taxa
de ocupação do hotel, renda per capita do local onde o hotel está localizado,
distância de aeroportos, centros, praias e outras localidades. Cabe ressaltar
que, dentre as variáveis elencadas, apenas a distância encontra-se disponível
em boa parte das mídias sociais do ramo hoteleiro.
