OSPITALITA' E MARKETING DEI TERRITORI (AULA/ON-LINE)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso offerto dall'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" mira a fornire una visione completa delle principali leve per il successo di una struttura alberghiera, sia in aula che online. L'obiettivo è di fornire agli studenti gli strumenti per comprendere e gestire efficacemente le dinamiche dell'ospitalità e del marketing territoriale, con un focus sulle strategie innovative e sulle tendenze del mercato.

• Piano di studi

  Il piano di studi include lezioni frontali, workshop interattivi e analisi di casi studio. Verranno affrontati temi quali la gestione alberghiera, il marketing digitale, la comunicazione, la sostenibilità e l'analisi dei dati. Le metodologie didattiche includono l'uso di piattaforme online per l'apprendimento a distanza, simulazioni e progetti di gruppo.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nella gestione strategica delle strutture alberghiere, nella pianificazione di campagne di marketing, nell'analisi dei dati per il miglioramento delle performance, e nella comunicazione efficace con i clienti. Saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite per affrontare le sfide del settore dell'ospitalità e del marketing territoriale.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ospitalità e del marketing territoriale. L'automazione dei processi, come il check-in/check-out automatizzato e i chatbot per l'assistenza clienti, sta diventando sempre più diffusa. L'analisi predittiva basata sull'I.A. consente di ottimizzare i prezzi delle camere (dynamic pricing), personalizzare l'esperienza del cliente e migliorare l'efficienza operativa. L'I.A. è utilizzata anche per la gestione della reputazione online e per l'analisi dei sentimenti dei clienti.

• Per i futuri laureati, le opportunità sono significative. La capacità di interpretare i dati generati dall'I.A., di gestire piattaforme di marketing automatizzate e di sviluppare strategie basate sull'I.A. sarà fondamentale. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, di bilanciare l'automazione con l'esperienza umana e di garantire la sicurezza dei dati dei clienti.

• Le competenze aggiuntive necessarie includono la comprensione dei modelli di machine learning, la capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati (come Python e R), e la conoscenza delle piattaforme di customer relationship management (CRM). La capacità di collaborare con i sistemi di I.A. e di interpretare i risultati per prendere decisioni strategiche sarà cruciale per il successo professionale.