¹Universidade Luterana do Brasil, Faculdade de Administração, Área de Ciências Sociais Aplicadas, Brasil, 94.155-052, Gravataí – Rio Grande do Sul, Brasil, igorroberto.borges@gmail.com
²Universidade do Vale do Rio do Sinos, Centro de Ciências Econômicas, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas, Brasil, 93.022-000, São Leopoldo – Rio Grande do Sul, Brasil, gian@unisinos.br
³Universidade do Vale do Rio do Sinos, Centro de Ciências Econômicas, Programa de Pós-Graduação em Administração, Brasil, 93.022-000, São Leopoldo – Rio Grande do Sul, Brasil, celsoam@unisinos.br
⁴Universidade do Vale do Rio do Sinos, Centro de Ciências Econômicas, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas, Brasil, 93.022-000, São Leopoldo – Rio Grande do Sul, Brasil, miriamb@unisinos.br

Resumo

Palavras-chave: Preço, mídias sociais, qualidade, satisfação, hotéis.

Abstract

This paper investigates the influence of customer satisfaction (expressed in online assessments) on the prices offered by hotels in the website Booking.com.  The aim of this study is to analyze if the satisfaction of guests with items such as location, comfort, cleanliness and services are associated with the prices charged by hotels. For both, a quantitative survey was conducted with 5,459 cases based on 499 hotels in 25 different countries. Online assessments recorded on the website http://booking.com were analyzed in order to relate them to the price charged by hotels for rent rooms. The results indicate that the different quality attributes of services and available on the website researched, what puts in doubt their inclusion in models with a view to maximize the revenues.

Keywords: Price, social media, quality, satisfaction, hotels.

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.

2.1    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.

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).

4.1    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-r²_xi), Onde:

FIV = Fator de Inflação da Variância;

r²_xi = 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.

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.

Abrate, G., Fraquelli, G. & Viglia, G. (2012). Dynamic pricing strategies: Evidence from European hotels. International Journal of Hospitality Management, 31(1), 160-168,         [ Links ]

Assaf, A. G. & Magnini, V. (2012). Accounting for customer satisfaction in measuring hotel efficiency: Evidence from the US hotel industry. International Journal of Hospitality Management, 31(3), 642-647.         [ Links ]

Batista, M. G., Couto, J. P., Botelho, D. & Faias, C. (2014).  Tourist satisfaction and loyalty in the hotel business: An application to the island of São Miguel, Azores.  Tourism & Management Studies, 10(1), 16-23.         [ Links ]

Bendoly, E. (2013). Real-time feedback and booking behavior in the hospitality industry: Moderating the balance between imperfect judgment and imperfect prescription. Journal of Operations Management, 31(1), 62-71.         [ Links ]

Chan, E. S. W. (2006). Hotel selection: When price is not the issue. Journal of Vacation Marketing, 12(2), 142-159.         [ Links ]

Chaves, M. S., Gomes, R. & Pedron, C. (2012). Analysing reviews in the Web 2.0: Small and medium hotels in Portugal. Tourism Management, 33(5), 1286-1287.         [ Links ]

Chi, C. G. & Gursoy, D. (2009). Employee satisfaction, customer satisfaction, and financial performance: An empirical examination. International Journal of Hospitality Management, 28(2), 245-253.         [ Links ]

Cirer Costa, J. C. (2013). Price formation and market segmentation in seaside accommodations. International Journal of Hospitality Management, 33(1), 446-455.         [ Links ]

Cross, R. G., Higbie, J. A. & Cross, D. Q. (2008). Revenue management’s renaissance: A rebirth of the art and science of profitable revenue generation. Cornell Hospitality Quarterly, 50(1), 56-81.         [ Links ]

Dancey, C. P. & Reidy, J. (2006). Estatística sem Matemática para Psicologia: usando SPSS para Windows (3. ed.). Porto Alegre, RS: Artmed.

El Gayar, N. F., Saleh, M., Atiya, A., El-Shishiny, H., Zakhary, A. A. Y. F. &  Habib, H. A. Z. M. (2011). An integrated framework for advanced hotel revenue management. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 23(1), 84-98.         [ Links ]

Gujarati, D. (2006). Econometria básica (4. ed.). Rio de Janeiro, RJ: Elsevier.

Hormby, S., Morrinson, J., Dave, P., Meyers, M. & Tenca, T. (2010). Marriott International Increases Revenue by Implementing a Group Pricing Optimizer. Interfaces, 40(1), 47-57.         [ Links ]

Hua, W., Chan, A. & Mao, Z. (2009). Critical Success Factors and Customer Expectation in Budget Hotel Segment — A Case Study of China. Journal of Quality Assurance in Hospitality e Tourism, 10(1), 59-74.         [ Links ]

Kim, M.-J., Chung, N. & Lee, C.-K. (2011). The effect of perceived trust on electronic commerce: Shopping online for tourism products and services in South Korea. Tourism Management, 32(2), 256-265.         [ Links ]

Koushik, D., Higbie, J. A. & Eister, C. (2012). Retail Price Optimization at InterContinental Hotels Group. Interfaces, 42(1), 45-57.         [ Links ]

Kuo, C.-M., Chen, L.-C. & Lu, C. Y. (2012). Factorial validation of hospitality service attitude. International Journal of Hospitality Management, 31(3), 944-951.         [ Links ]

Lee, S. K. & Jang, S. (2012). Premium or Discount in Hotel Room Rates? The Dual Effects of a Central Downtown Location. Cornell Hospitality Quarterly, 53(2), 165-173.         [ Links ]

Limberg, P. F., Anjos, F. A, Meira, J. V. S., e Anjos, S. J. G. (2014). Satisfaction in hospitality on TripAdvisor.com: An analysis of the correlation between evaluation criteria and overall satisfaction. Tourism & Management Studies, 10(1), 59-65.         [ Links ]

Marí, M. (2000). Els establiments hotelers de la badia de Portmany: Estudis sobre el turisme a Eivissa i Formentera 1. Eivissa: Genial Edicions Culturals S. L.         [ Links ]

Marques, L. D. (2000). Modelos dinâmicos com dados em painel: revisão de literatura. Dissertação de Mestrado, Faculdade de Economia do Porto,         [ Links ] Portugal.

Martínez, S. C. & Guillén, M. J. Y. (2007). Efectos de las promociones en precios sobre la satisfacción del turista: Examen de la relación entre el precio y la satisfacción. Pasos: Revista de Turismo y Patrimonio Cultural, 5(2), 139-148.         [ Links ]

Novaes, A. G., Efrón, A.J., Granemann, S. R. & Rodriguez, C. (1996). Técnicas de Preferência Declarada na Análise do Nível de Serviço Hoteleiro. Gestão e Produção, 3(2), 188-203.         [ Links ]

Ögüt, H. A , Onur Taş, B. K. (2012). The influence of internet customer reviews on the online sales and prices in hotel industry. Service Industries Journal, 32(2), 19-214.         [ Links ]

Padhi, S. S., Aggarwal, V. (2011). Revenue management for fixing quota and price of hotel commodities under uncertainty. International Journal of Hospitality Management, 30(3), 725-734.         [ Links ]

Papathanassis, A. & Knolle, F. (2011). Exploring the adoption and processing of online holiday reviews : A grounded theory approach. Tourism Management, 32(2), 215-224.         [ Links ]

Parasuraman, A., Zeithaml V. A. & Berry, L. L. (1985). A conceptual model of services quality and its implication for future research. Journal of Marketing, 49(4), 41-50.         [ Links ]

Park, S.-Y. & Allen, J. P. (2012). Responding to Online Reviews: Problem Solving and Engagement in Hotels. Cornell Hospitality Quarterly, 54(1), 64-73.         [ Links ]

Ramon, E. (2001). Història del turisme a Eivissa i Formentera. Eivissa: Genial Edicions Culturals S.L.         [ Links ]

Scaglione, M., Schegg, R. & Murphy, J. (2009). Technovation Website adoption and sales performance in Valais’ hospitality industry. Technovation, 29(9), 625-631.         [ Links ]

Schwartz, Z. & Chen, C. (2010). The peculiar impact of higher room rates on customers’ propensity to book. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 22(1), 41-55.         [ Links ]

Sparks, B. A. & Browning, V. (2011.). The impact of online reviews on hotel booking intentions and perception of trust. Tourism Management, 32(6), 1310-1323.         [ Links ]

Stringam, B. B. A., Gerdes Jr., J. B. & Vanleeuwen, D. M. C. (2010). Assessing the importance and relationships of ratings on user-generated traveler reviews. Journal of Quality Assurance in Hospitality and Tourism, 11(2), 73-92.         [ Links ]

Toncar, M. F. A., Alon, I. B. & Misati, E. C. (2010). The importance of meeting price expectations: Linking price to service quality. Journal of Product and Brand Management, 19(4), 295-305.         [ Links ]

Verma, R., Stock, D. & Mccarthy, L. (2012). Customer Preferences for Online, Social Media, and Mobile Innovations in the Hospitality Industry. Cornell Hospitality Quarterly. 53(3), 183-186.         [ Links ]

Westerman, D., Spence, P. R. & Der Heide, B. V. (2011). A social network as information: The effect of system generated reports of connectedness on credibility on Twitter. Computers in Human Behavior, 28(1), 199-206.         [ Links ]

Wilkins, H. A, Merrilees, B. B & Herington, C. (2008). The impact of organizational justice on employees’ pay satisfaction, work attitudes and performance in Chinese hotels. Journal of Human Resources in Hospitality and Tourism, 7(2), 181-195.         [ Links ]

Wooldridge, J. M. (2006). Introdução a Economia: Uma abordagem moderna. São Paulo, SP: Thomson.

Xiang, Z. & Gretzel, U. (2010). Role of social media in online travel information search. Tourism Management, 31(2)179-188.         [ Links ]

Ye, Q., Law, R. & Gu, B. (2009). The impact of on-line user reviews on hotel room sales. International Journal of Hospitality Management, 28(1), 180-182.         [ Links ]