Otel Rezervasyon İptal Tahmin Modelinin Veri Madenciliği Algoritmaları ile Uygulanması
Öz
Otel rezervasyon iptalleri, oda rezervasyon sistemleri üzerindeki etkileri nedeniyle gelir yönetiminde kritik olarak kabul edildiği için otel ve konaklama sektörünün önemli bir problemidir. Gelir yöneticilerinin bakış açısından, satılan her otel odası, uçak koltuğu vb. ek kar sağlamaktadır. Bu nedenle, satılmayan her oda ya da koltuğun potansiyel bir kaybı temsil ettiği sonucu çıkmaktadır. Müşterileri iptal etmeye sevk eden sebepler veya bunun nasıl önlenebileceği hakkında bilgi sahibi olmak oldukça önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı bireysel otel iptallerinin tahminine odaklanmak ve iptal üzerinde en çok hangi parametrelerin olduğunu ortaya çıkarmaktır. Bu çalışmada Veri Madenciliği tekniklerinden Karar Ağaçları ve Rastgele Orman algoritmaları uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre %86.7 oranında doğruluk oranı ile Rastgele Orman algoritması daha iyi sonuç vermiştir. Depozito tipi ve müşterinin daha önce rezervasyon iptali yapıp yapmadığı parametrelerinin sınıflandırma üzerinde en fazla etkiye sahip oldukları gözlemlenmiştir. Bu modeli benimseyen kuruluşlar turist varışlarıyla ilgili eylem protokollerini güçlendirebilir, rezervasyon yönetim sistemleri ve iptal politikalarını optimize edilebilirler.
Anahtar Kelimeler
References
- Antonio N, de Almeida A, Nunes L. (2017). Predicting hotel booking cancellations to decrease uncertainty and increase revenue, Tour. Manag. Stud., 13(2).
- Breiman L. (2001). Random forests. Mach. Learn., 45(1), 5– 32.
- Brijain, M., Patel, R., Kushik, M. R., & Rana, K. (2014). A survey on decision tree algorithm for classification. IJEDR .
- Chen, C. C., Schwartz, Z., & Vargas, P. (2011). The search for the best deal: How hotel cancellation policies affect the search and booking decisions of deal-seeking customers. International Journal of Hospitality Management, 30(1), 129-135.
- Han, J., ve Kamber, M. (2006). Data mining: concepts and techniques. USA: Morgan Kaufmann.
- https://www.statista.com/statistics/186743/international-tourist-arrivals-worldwide-by-region-since-2010/ Erişim Tarihi: 10.05.2022
- Liu, Y. (2014). Random forest algorithm in big data environment. Computer modelling & new technologies, 18(12A), 147-151.
- Li, X., & Claramunt, C. (2006). A spatial entropy‐based decision tree for classification of geographical information. Transactions in GIS, 10(3), 451-467.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Tourism (Other)
Journal Section
Research Article
Publication Date
October 31, 2022
Submission Date
August 20, 2022
Acceptance Date
August 29, 2022
Published in Issue
Year 2022 Volume: 1 Number: 2
