Konaklama işletmelerinde yapay zekâ ile misafirlerin tavsiye etme davranışlarının incelenmesi
Examining the recommending behavior of guests with artificial intelligence in accommodation establishments
Yazar: NADİA SHİROOYEHNASAB
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH AKGÜN
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Turizm = Tourism

Özet:
Müşteri bilgisi, konaklama yönetiminde kilit bir stratejik nokta olmaya devam etmektedir. Ancak, Misafir İlişkileri Yönetimi (MİY) sistemlerinde büyük miktarda mevcut bilginin oynayabileceği rol, verimli müşteri profillemesi için ortaya çıkan makine öğrenimi teknikleri kullanılarak ele alındığında, henüz başlangıç aşamasındadır. Bu çalışmada, karar ağaçları kullanılarak uluslararası bir otel zincirinin Belek'te faaliyette bulunan bir şubesinin misafir ilişkileri departmanı sistemindeki veriler kullanılarak misafirlerin tavsiye etme niyetleri karar ağaçları yöntemi ile incelenmiştir.
Tavsiye etme niyeti iki model ile incelenmiştir. İlk model demografik değişkenlerin tavsiye etme niyetini etkileyip etkilemediğinin tespiti için kurulmuştur. Bu model ile genel anlamda demografik özelliklerin tavsiye niyeti üzerinde etkisi olmadığı ancak, misafirlerin sadakat programı üyeliği ve tatil için yapılan harcama miktarının tavsiye etme niyetini etkilediği bulunmuştur.
Araştırmanın ikinci modeli ise misafirlerin konaklamaları boyunca aldıkları hizmetleri değerlendirmelerinin oteli tavsiye etme niyetini etkileyip etkilemediğinin incelenmesi için oluşturulmuştur. Bu modelde ilk önce genel olarak tavsiye etme niyeti incelenmiş ve daha sonra pandeminin, cinsiyetin, tatil türünün, milliyetin ve farklı kanallardan rezervasyon yaptırmanın tavsiye etme niyeti belirleyicilerinin tespiti yapılmıştır. Genel memnuniyet tüm modellerde tavsiye etme niyetinin temel bir belirleyicisi olarak tespit edilmiştir. Her modele ait davranış belirleyicileri ilgili bölümlerde verilmiştir.
Çalışma MİY sistemindeki verileri inceleyen ender çalışmalardan birisidir. Daha önceki çalışmalar genelde anket ile topladıkları verileri klasik istatistik yöntemleri ile analiz etmişlerdir. Bu çalışma ise bir otelin MİY sistemindeki verileri elde etmiş ve bu verileri makine öğrenimi yöntemlerinden karar ağaçları ile analiz etmiştir. Bu açıdan çalışma özgün bir çalışmadır. Çalışma bulguları ilgili otele ve bu alandaki tüm uygulamacılara misafirlerin otellerini tavsiye etme davranışlarını olumlu yönde etkileyebilmeleri için çok önemli ipuçları vermektedir. Ayrıca bu alandaki araştırmacılara makine öğrenimi tekniklerinin ilgili alanda kullanımına yönelik bir kılavuz sunmaktadır.

Abstract:
Customer information remains a key strategic point in hospitality management. However, the role that large amounts of existing knowledge can play in Guest Relationship Management (CRM) systems is still in its infancy when it is addressed using emerging machine learning techniques for efficient customer profiling. In this study, by using decision trees, the recommending behaviors of the guests were examined by using decision trees method by using the data in the guest relations department system of a branch of an international hotel chain operating in Belek.
The recommending behavior was examined with two models. First, it was examined whether demographic variables affect the recommending behavior. It has been found that the loyalty program membership of the guests and the amount of spending for the holiday affect the recommendation behavior.
The second model of the research was created to examine whether the evaluation of the services received by the guests during their stay affects the behavior of recommending the hotel. In this model, firstly, the recommendation behavior in general was examined and then the determinants of recommending behavior of the pandemic, gender, holiday type, nationality and booking through different channels were determined. Overall satisfaction was identified as a key determinant of recommending behavior in all models. Behavior determinants of each model are given in the relevant sections.
The study is one of the rare studies examining the data in the CRM system. Previous studies generally analyzed the data collected by questionnaires with classical statistical methods. This study, on the other hand, obtained data from a hotel's CRM system and analyzed this data with decision trees from machine learning methods. In this respect, the study is an original work. The findings of the study give very important clues to the relevant hotel and to all practitioners in this field so that they can positively affect the behavior of guests recommending their hotel. It also provides a good guide for researchers in this field to use machine learning techniques in the related field.