Otel Hizmetlerinin İyileştirilmesinde Metin Madenciliğine Dayalı Kansei Mühendisliği Yaklaşımı
Kansei Engineering Approach based on Text Mining for Improving Hotel Services
Yazar: Dolgun, Leman Esra; Yeşil, Zeynep Ezgi; Kılıç, Cemre Başak
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 19 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Data Mining and Knowledge Discovery ; Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi ; Kansei mühendisliği,metin madenciliği,çevrimiçi müşteri yorumları,otel yorumları,doğal dil işleme,bağlılık ayrıştırma ; Kansei engineering,text mining,online customer reviews,hotel reviews,natural language processing,dependency parsing

Bu çalışmada metin madenciliğine dayalı bir Kansei Mühendisliği yaklaşımı geliştirilerek otel hizmetlerinin iyileştirilmesi amacıyla uygulanmıştır. Belek’te yer alan beş yıldızlı oteller için bir çevrim içi rezervasyon ve değerlendirme sitesinde yapılan yorumlar çekilerek ön işlemeden geçirilmiştir. Yorumlara Bağlılık Ayrıştırma yöntemi uygulanarak otel hizmet özellikleri, Kansei kelimeleri ve bunların yorumlarda birlikte yer alma frekansları eş zamanlı olarak ortaya çıkarılmıştır. Her bir hizmet özelliğinin müşterilerde oluşturduğu algılar link analizi grafikleri ile incelenmiştir. Hizmet özellikleri için önem-performans grafiği oluşturularak otellerin birincil ve ikincil iyileştirme konuları ve rekabetçi avantaja sahip oldukları özellikleri çıkarılmıştır. Sonuçlar link analizi sonuçlarıyla birlikte değerlendirilerek iyileştirme önerileri geliştirilmiştir. Literatürde Türkiye’de yer alan otellere yönelik metin madenciliğine dayalı Kansei Mühendisliği çalışmasına rastlanmamıştır. Geliştirilen yaklaşım, Kansei Mühendisliği’nde geleneksel olarak başvurulan anket yönteminin yüksek zaman, emek ve maliyet gerektirme gibi dezavantajlarını gidererek otel işletmelerine rekabetçi avantaja sahip olabilmeleri için rehberlik sunmaktadır. Yöntem, tek bir otel bazında uygulanabileceği gibi restoranlar gibi farklı hizmet alanlarında veya ürün tasarımlarının iyileştirilmesinde de kullanılabilir.

In this study a Kansei Engineering approach based on text mining is proposed and applied to the improvement of hotel services. Customer reviews for five-star hotels in Belek are collected from an online hotel reservation and review platform. Dependency Parsing is applied to the preprocessed data to extract hotel service attributes and Kansei words together with their co-occurrence frequencies in the reviews. Perceptions of customers regarding each hotel service attribute are investigated via link analysis graphs. Importance–performance plot for the service attributes is constructed, and the hotels’ primary and secondary improvement areas, as well as the attributes in which they hold a competitive advantage, are identified. These results are considered together with the link analysis results to generate improvement suggestions. The related literature lacks text mining based Kansei Engineering studies for hotels in Türkiye. The proposed method overcomes drawbacks of questionnaires typically applied in Kansei Engineering, such as requiring considerable amount of time, money and workforce and provides guidelines for hotels to achieve a competitive advantage. The method can also be applied to a single hotel or to different service sectors such as restaurants or for product design improvement.