Komparatívna analýza rezervačných systémov používaných v Českej republike – Erika Baksová
Erika Baksová
Bachelor's thesis
Komparatívna analýza rezervačných systémov používaných v Českej republike
Comparative analysis of Booking Engines used in Czech republic
Abstract:
The main objective of bachelor thesis is comparative analysis of 4 web booking engines. Identify stregnhts and weaknesses by using quantitative research. In the last part the acquired knowledges are used for creating new ideal booking engine.Abstract:
Cieľom bakalárskej práce je komparatívna analýza rezervačných systémov. Analýza je vykonaná prostredníctvom kvantitatívneho dotazníka a na základe výsledkov sme vykonali identifikáciu silných a slabých stránok. Na záver práce sú využité poznatky z analýzy na vytvorenie ideálneho rezervačného systému.
Language used: Slovak
Date on which the thesis was submitted / produced: 27. 4. 2017
Identifier:
http://is.vsh.cz/th/14162/vsh_b/
Thesis defence
- Date of defence: 6. 6. 2017
- Supervisor: Ing. Štěpán Chalupa
- Reader: PhDr. Marek Merhaut, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- no one
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola hotelová v PrazeInstitute of Hospitality Management in Prague
Bachelor programme / field:
Gastronomy, Hotel Management and Tourism / Hospitality Management (Study in Czech)
Theses on a related topic
-
Analýza internetového systému TripAdvisor Instant Booking
Darya Yacheika -
Porovnanie internetových rezervačných systémov (OTA) a direct booking očami zákazníka.
Zuzana Balušíková -
Web Certificate monitoring system
Ondřej Borýsek -
Chatbot-like Natural Language Interface to a Web-based Information System
Michal Spiegel -
A Mobile Application for the Administration of the Kentico System
Linda Hansliková -
System for detection of websites with phishing and other malicious content
Tomáš Ševčovič -
Informační systém a webové stránky pro kadeřnický salon
Karel Klimeš -
Graph neural networks for improvement recommender system
Trung Tin Tran