Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomi
  • Svenska
  • English
  • Kirjaudu
Hakuohjeet
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Näytä viite 
  •   Ammattikorkeakoulut
  • Yrkeshögskolan Novia
  • Opinnäytetyöt (Avoin kokoelma)
  • Näytä viite
  •   Ammattikorkeakoulut
  • Yrkeshögskolan Novia
  • Opinnäytetyöt (Avoin kokoelma)
  • Näytä viite

Using Text Mining and Sentiment Analysis to Enhance Customer Experience and Service Quality in Hotel Operations: a case study of a Finnish hotel.

Shrestha, Suraj (2024)

Avaa tiedosto
Shrestha_Suraj.pdf (2.077Mt)
Lataukset: 


Shrestha, Suraj
2024
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024121335774
Tiivistelmä
This thesis explores the application of text mining and sentiment analysis to enhance customer experience and service quality in hotel operations, using a Finnish hotel as a case study. Leveraging internal customer feedback collected from November 2021 to October 2024, the study employs advanced analytical techniques, including Latent Dirichlet Allocation (LDA) for topic modeling and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) for sentiment analysis. The research identifies key service aspects—such as breakfast experience, room and staff service, check-in experience, value for money, room comfort and noise, room amenities, overall experience and location, customer service quality—highlighting their impact on customer sentiment and satisfaction over time.

Findings reveal a dominant positive sentiment among customers but underscore recurring challenges in areas like noise control and breakfast variety. Aspect-based sentiment analysis pinpoints specific drivers of satisfaction and dissatisfaction, offering actionable insights for targeted improvements. The study concludes by recommending strategies for operational enhancements, emphasizing the role of data-driven decision-making in the hospitality industry. This work contributes to both academic discourse and practical management by showcasing the integration of natural language processing tools in improving guest experiences.
Kokoelmat
  • Opinnäytetyöt (Avoin kokoelma)
Ammattikorkeakoulujen opinnäytetyöt ja julkaisut
Yhteydenotto | Tietoa käyttöoikeuksista | Tietosuojailmoitus | Saavutettavuusseloste
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatKoulutusalatAsiasanatUusimmatKokoelmat

Henkilökunnalle

Ammattikorkeakoulujen opinnäytetyöt ja julkaisut
Yhteydenotto | Tietoa käyttöoikeuksista | Tietosuojailmoitus | Saavutettavuusseloste