tut. (Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
| Títol variant: |
Rate Shopper and Demand Forecasting : A Revenue Intelligence Platform for Glamping |
| Títol variant: |
Rate shopper y predicción de demanda : Plataforma de Revenue Intelligence para Glamping |
| Data: |
2026 |
| Resum: |
Aquest treball presenta l'evolució de RateGlamp, un rate shopper especialitzat en càmpings, cap a una eina avançada de Revenue Intelligence. A partir d'una plataforma ja operativa capaç de recopilar preus i ressenyes de la competència, el projecte incorpora models predictius d'ocupabilitat basats en tècniques d'intel·ligència artificial. S'han desenvolupat i avaluat diferents models de forecasting, seleccionant el més adequat segons el seu rendiment amb dades reals. Les prediccions s'integren en un nou dashboard web orientat a usuaris Premium, que permet visualitzar ocupació prevista, preus i recomanacions. Tot el sistema s'ha desplegat sobre una arquitectura escalable al núvol utilitzant AWS (Amazon Web Services) i Firebase. L'objectiu final és proporcionar suport a la presa de decisions i maximitzar els ingressos dels càmpings mitjançant informació predictiva adaptada a les seves particularitats. |
| Resum: |
This work presents the evolution of RateGlamp, a rate shopper specialized in campsites, into an advanced Revenue Intelligence tool. Starting from an already operational platform capable of collecting competitor prices and reviews, the project incorporates occupancy prediction models based on artificial intelligence techniques. Different forecasting models were developed and evaluated, selecting the most suitable one according to its performance on real data. The predictions are integrated into a new web dashboard available for Premium users, allowing the visualization of expected occupancy, prices, and recommendations. The entire system is deployed on a scalable cloud architecture using AWS (Amazon Web Services) and Firebase. The final objective is to support decision-making and maximize campsite revenues through predictive information tailored to their specific characteristics. |
| Resum: |
Este trabajo presenta la evolución de RateGlamp, un rate shopper especializado en campings, hacia una herramienta avanzada de Revenue Intelligence. A partir de una plataforma ya operativa capaz de recopilar precios y reseñas de la competencia, el proyecto incorpora modelos predictivos de ocupación basados en técnicas de inteligencia artificial. Se han desarrollado y evaluado distintos modelos de forecasting, seleccionando el más adecuado según su rendimiento con datos reales. Las predicciones se integran en un nuevo dashboard web orientado a usuarios Premium, que permite visualizar la ocupación prevista, los precios y las recomendaciones. Todo el sistema se ha desplegado sobre una arquitectura escalable en la nube utilizando AWS (Amazon Web Services) y Firebase. El objetivo final es proporcionar apoyo a la toma de decisiones y maximizar los ingresos de los campings mediante información predictiva adaptada a sus particularidades. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.  |
| Llengua: |
Català |
| Titulació: |
Enginyeria Informàtica [2502441] |
| Pla d'estudis: |
Enginyeria Informàtica [958] |
| Document: |
Treball final de grau |
| Àrea temàtica: |
Menció Tecnologies de la Informació |
| Matèria: |
Rate shopper ;
Revenue intelligence ;
Pronòstic ;
Intel·ligència Artificial ;
LSTM (Long Short-Term Memory) ;
Vue ;
Núvol ;
AWS ;
Camping ;
Revenue Intelligence ;
Forecasting ;
Artificial Intelligence ;
Cloud ;
Pronóstico ;
Inteligencia Artificial ;
Nube |
visitant ::
identificació
