Preferencias de los turistas en hoteles y destinos: una aproximación desde el análisis de contenido y los árboles de decisión

Abstract

Intentar explicar las preferencias de turistas a la hora de elegir un alojamiento en un destino, y qué elementos son más influyentes en esta decisión, es un tema que ha sido investigado desde diferentes marcos de referencia y con distintas herramientas de campo en los últimos años. El presente artículo se añade a este corpus investigativo analizando las preferencias de los visitantes en las ciudades de Santa Marta y Cartagena de Indias, los dos principales destinos turísticos del Caribe colombiano. En particular, se considera si las valoraciones online de hoteles emitidas por los turistas pueden estar influenciadas por la oferta presente en el destino (atractivos turísticos, ubicación, actividades ofrecidas, restaurantes, playas, etc.) combinadas con las características propias del establecimiento hotelero (servicios ofrecidos, ubicación, precios, categoría del hotel, etc.). Los dos destinos mencionados son estudiados aplicando el modelo de árboles de decisión CHAID, una herramienta frecuentemente usada en ingeniería, pero mucho menos empleado en la gestión de empresas turísticas, a pesar de su innegable utilidad. Los datos levantados para esta investigación provienen de los comentarios online de la plataforma booking.com. Los resultados ofrecen una caracterización relevante de los destinos estudiados y sus visitantes; algunas tendencias conocidas se confirman, pero también se descubren otras latentes. En un plano práctico y de gestión, se pretende demostrar la importancia del uso de herramientas big data para la toma de decisiones de negocio, en particular las basadas en las preferencias de los clientes.

In recent years, different tools and frameworks have been proposed to explain the preferences of tourists when choosing accommodation in a destination so as to understand the elements that most influence this decision. This article contributes to this line of research by analysing tourist preferences in the cities of Santa Marta and Cartagena de Indias, the two most prominent destinations on the Colombian Caribbean coast. More precisely, it researches how the destinations’ attributes (tourist attractions, location, activities offered, beaches…) combined with the hotels’ features (services offered, location, price, category…) influence online comments. Both destinations are examined with the CHAID decision tree model, a tool often used in engineering but much less applied in hospitality management – although it is a highly useful one. The data collected for this research are drawn from the comments users uploaded to the platform booking.com and the results help to better characterize the two destinations and their visitors. While some of the trends observed are known to the professional community in both destinations, other latent trends are not. On a more practical note, the authors seek to prove the usefulness of big data tools in supporting decision-taking processes, particularly those depending on the knowledge of customer preferences.