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The effect of transfers activation on accommodation commission revenue in a B2B travel platform : a propensity score matching approach
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This dissertation estimates the effect of activating Transfers on accommodation commission revenue in a large B2B travel platform. Transfers is a complementary ancillary service that may influence core accommodation outcomes through cross-product engagement. Using proprietary partner-level data for 6,472 web-based partners, the study compares partners that activated Transfers during the pilot window (January–September 2024; N = 1,673) with observationally similar partners that did not. The outcome is accommodation Net Booking Commission (NBC) earned in the target window (January–September 2025), measured as log(1 + NBC) to address right-skewness. To mitigate selection bias in non-random activation, the analysis applies Propensity Score Matching using baseline covariates (2015–2023) capturing partner tenure, historical scale, engagement intensity, region, and prior cross-product adoption. In the matched sample, the estimated Average Treatment Effect on the Treated is 0.1154 log(1 + NBC) units, corresponding to a 12.2% increase in accommodation commission revenue. Balance diagnostics indicate strong common support and excellent covariate balance after matching. Under the identifying assumptions of matching on observables, the findings imply that ancillary adoption can generate economically meaningful spillovers to a platform’s core monetization.
Esta dissertação estima o efeito da ativação de Transfers sobre a receita de comissões de alojamento numa grande plataforma B2B de viagens. Transfers é um serviço ancilar complementar que pode influenciar o desempenho do produto principal através de mecanismos de envolvimento entre categorias. Utilizando dados proprietários ao nível do parceiro para 6.472 parceiros web-based, o estudo compara parceiros que ativaram Transfers no período piloto (janeiro–setembro de 2024; N = 1.673) com parceiros comparáveis que não ativaram. O desfecho de interesse é a Net Booking Commission (NBC) de alojamento no período-alvo (janeiro–setembro de 2025), medida como log(1 + NBC) para lidar com a assimetria à direita. Para mitigar viés de seleção decorrente da ativação não aleatória, aplica-se Propensity Score Matching com covariáveis de linha de base (2015–2023) que captam antiguidade, escala histórica, intensidade de utilização, região e adoção prévia de outros produtos.Na amostra emparelhada, o Average Treatment Effect on the Treated é 0,1154 em unidades de log(1 + NBC), correspondendo a um aumento de 12,2% na receita de comissões de alojamento. Os diagnósticos confirmam suporte comum e adequado balanceamento das covariáveis após o emparelhamento. Sob as hipóteses de identificação do matching em observáveis, os resultados sugerem que a adoção de serviços ancilares pode gerar spillovers economicamente relevantes para a monetização do produto principal.
Esta dissertação estima o efeito da ativação de Transfers sobre a receita de comissões de alojamento numa grande plataforma B2B de viagens. Transfers é um serviço ancilar complementar que pode influenciar o desempenho do produto principal através de mecanismos de envolvimento entre categorias. Utilizando dados proprietários ao nível do parceiro para 6.472 parceiros web-based, o estudo compara parceiros que ativaram Transfers no período piloto (janeiro–setembro de 2024; N = 1.673) com parceiros comparáveis que não ativaram. O desfecho de interesse é a Net Booking Commission (NBC) de alojamento no período-alvo (janeiro–setembro de 2025), medida como log(1 + NBC) para lidar com a assimetria à direita. Para mitigar viés de seleção decorrente da ativação não aleatória, aplica-se Propensity Score Matching com covariáveis de linha de base (2015–2023) que captam antiguidade, escala histórica, intensidade de utilização, região e adoção prévia de outros produtos.Na amostra emparelhada, o Average Treatment Effect on the Treated é 0,1154 em unidades de log(1 + NBC), correspondendo a um aumento de 12,2% na receita de comissões de alojamento. Os diagnósticos confirmam suporte comum e adequado balanceamento das covariáveis após o emparelhamento. Sob as hipóteses de identificação do matching em observáveis, os resultados sugerem que a adoção de serviços ancilares pode gerar spillovers economicamente relevantes para a monetização do produto principal.
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Palavras-chave
Propensity score matching Platform economics Ancillary services Cross-product spillovers B2B travel Commission revenue Economia de plataformas Serviços ancilares Viagens B2B
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