Turizmde Veri Madenciliği Teknikleri Kullanımı

Turizm işletmeleri, başarılı bir şekilde rekabet etmek istiyorsa, hem müşteri ve hem de firma değeri arttırmak için teknolojiyi kullanmak durumundadır. Bu alanda enformasyon sistemleri turizm hizmetlerinin sunumunda yardımcı olarak kullanılmaktadır. Gelişmiş kapasite yönetimi ve operasyon verimliliği, gelişmiş kapasite yönetimi ve operasyon verimliliği, oda envanter kontrolü, son oda durumu hakkında bilgi, gelir yönetimi yeteneği, pazarlama, satış ve faaliyet raporları, el ilanları izleme sıklığı, tekrarlayan otel misafirleri, insan kaynakları işlemleri operasyonlarının iç yönetimi enformasyon sistemlerinden yararlanma yollarından bazılarıdır. Turizm işletmelerinin pazarlama uygulamaları için potansiyel olarak yararlı olan tüketici davranışı eğilimlerini tahmin etmeye yarayan veri madenciliği teknikleri, planlama ve yüksek kalite pazarlama araştırması yapabilmek için uygulanır (Mirela, Tiberiu ve Adina, 2009).

Talep tahmininin yanı sıra, turizm ve otelcilik önerici sistemlerinin çeşitli uygulama- larında veri madenciliği yaklaşımı uygulamaları da bulunmaktadır. Önerici sistemleri genellikle, kullanıcıların satın alma / kullanma düzenlerini anlamak ve buna uygun kullanıcı profili oluşturmak ve ardından içerik filtreleme yapmak için birliktelik kuralları keşfi gibi bir çeşit pazar sepeti analizi kullanır veya kullanıcı tercihlerindeki desenlerle uyuşan ürün ve hizmetleri tavsiye etmek için filtreleme teknikleriyle işbirliği yapar. Önerici sistemleri insanlar genellikle iyi bir rehber olarak başkalarının, nispeten tarafsız gezginlerin görüşünü dikkate almalarından dolayı turizm sektöründe büyük bir öneme sahip görünmektedir (Čech ve Bureš, 2009).

Turizm veri analizinde veri madenciliği tarafından gerçekleştirilen görevler, sınıflandırma, kümeleme, sapma tespiti, birliktelik ve tahmin etme olarak beş kategoride toplanabilir (Mirela, Tiberiu ve Adina, 2009). Aşağıda bu görevler anlatılmıştır.

Sınıflandırma, pazar gruplarının büyüklüğü ve yapısını izlemeye imkân verecek önceden tanımlı segmentler içinde müşterileri düzenlemektedir. Ayrıca, tahmin edici modeller faaliyetleri sınıflandırmak için inşa edilebilir (Magnini, Honeycutt ve Hodge, 2003). Sınıflandırma, segmentlere müşterileri atamak için demografik ve yaşam tarzı verileri gibi tahmin değişkenlerini içeren setlerden oluşan bilgileri kullanır (Mirela, Tiberiu, & Adina, 2009).

Turizmde sınıflandırma tekniklerinden olan karar ağaçlarının kullanımı, pazarlama, planlama ve yaşam kalitesi oluşturma ve sürdürme gibi turizmin ayrılmaz bir parçası olan birçok kavramlara yaklaşmak için yeni bir yoldur. Karar ağacı analizi bir topluluk içinde paydaş gruplarını tanımlamak için kullanılabilir. Sadece araştırmacı veya planlayıcıların bilgi ve deneyimlerine dayanan geleneksel paydaş haritalama (eşleştirme) yöntemlerinin aksine, karar ağacı analizi istatistiksel analizlere dayanır ve paydaşların belirlenmesi ve yönetimi için daha güçlü bir araçtır (Byrd ve Gustke, 2007). Karar ağacındaki her düğüm, bir paydaş grubu olarak kullanılabilir, bu nedenle grubu boyutu, sadece planlamacıların ihtiyaç ve kaynaklarına bağlıdır. Son olarak, karar ağacı segmentasyonun diğer formlarında var olan önyargının çoğunu ortadan kaldırır. Karar ağaçları belirli değişkenlere dayalı örneklem ayırmak için veriyi kullanır.

Bir turizm destinasyonu için yatırım yapabilecek yatırımcı belirlerken kaygılılar, ılımlılar ve destekçiler olarak farklı gruplara bölebiliriz. Her grup, sürdürülebilir turizm gelişimi için yapılan yatırımlara belli bir düzeyde destek verebilir. Turizm planlama sürecine paydaşları dahil etmenin en önemli aracı onlara kendi çıkarlarını iyi anlatmaktır.

Her grubun beklentileri ve kaygıları farklı olduğu için her birine kaygılarını giderici ve beklentilerinin de gerçekleşme olasılığının yüksekliğine inandırıcı bilgi ve yöntemlerle yaklaşılmalıdır. Ayrıca örneğin, kuş gözlemciliği, bahçecilik ve yürüyüş gibi rekreasyonel faaliyetlere katılan paydaşlar, sürdürülebilir turizm gelişimine rekreasyonel faaliyetlere katılmayanlara göre daha çok destek verdiklerini bilmek bu alanda yatırım yaparken kimlerle ortaklık kurulacağı konusunda fikir verir. Karar ağacı analizi sonuçları, paydaş- ların belirlenmesi ve onları motive eden çıkarlarını anlama konusunda daha fazla güven gelişmekte planlamacılara yardımcı olabilir.

Kümeleme, önceden belirlenmiş grup tanımları yerine veri tabanı ve bilgiye dayanarak müşterileri gruplandırır. Bu özellik otelcilere müşterilerinin kim olduğunu anlamada yardımcı olur. Örneğin, kümeleme, homojen satın alma davranışı ile alt grup üyelerinin konaklama sayılarını artırmak veya daha sadık olmalarını sağlamak amacıyla yapılan bir reklam kampanyası ile önceden belirlenmiş bir kesim içinde bir alt grup ortaya çıkarabilir (Mirela, Tiberiu ve Adina, 2009). Diğer taraftan, önceden belirlenmiş grupların para harcamayanlardan olmadığını ve reklamın etkinliğini artırmak için konsolide edilmeleri gerektiğini gösterebilir. Demografik özellikler, yaşam biçimleri ve gerçek ürün alımları gibi bilgiler genellikle kümelemede kullanılmaktadır (Magnini, Honeycutt ve Hodge, 2003).

Sapma tespiti, bir müşteri tarafından satın almada ani bir artış gibi veri anomalileri ortaya çıkarır. Bir otel şirketi herhangi bir konuğa harcamalarındaki artıştan dolayı teşekkür etmek ya da beğenisine bir promosyon sunmak isterse bu tür bilgiler yararlı olabilir (Mirela, Tiberiu ve Adina, 2009). Pazarlama yöneticileri, sapmalardaki büyük artışlar ile veri tabanında temsil edilmeyen kontrol edilemeyen iş-çevre faktörleri arasındaki korelasyonları ortaya çıkarmayı da deneyebilirler (Magnini, Honeycutt ve Hodge, 2003).

Birliktelik, ilişki ve akış keşfi tarafından yönlendirilen kayıtlar arasındaki bağlantıların tespitini gerektirir. Örneğin, belirli bir reklam kampanyasından sonra, belirli bir kesimin ortalama kalışlarındaki artış, tespit edilen olası bir ilişkidir. Başka bir birliktelik görevi, özel bir promosyonun bir pazarda başarılı, ama başka bir yerde etkisiz olduğunu belirlemek için bir çaba içinde kullanılabilir olmasıdır. Müşteri satın alma geçmişleri ile ilgili özel bilgileri sonraki alışverişe ilişkin olasılıklı kuralları formüle etmek için gereklidir (Magnini, Honeycutt ve Hodge, 2003).

Tahmin veri içindeki desenlere ve eğilimlere dayalı sürekli değişkenlerin gelecekteki değerini öngörür. Örneğin, pazar segmentlerinin gelecek boyutunu tahmin etmek için tahmin fonksiyonu kullanılabilir. Tahmin ile, tüketiciler için artan öneme sahip ve müşterinin gelecek algısının değerinin temel sürücüleri olacak hotel aktivitelerini projelendirmek için veri eğilimleri de kullanılabilir (Magnini, Honeycutt, & Hodge, 2003). Turizm sektörü de ülkedeki diğer ekonomik sektörler gibi güvenilir verilere dayanan doğru tahminlere ihtiyaç duymaktadır. Turizmde, talebin etken faktörlere karşı duyarlı olması ve hizmetlerin dayanıksızlık özelliği, bu sektördeki talep tahminlerini daha da önemli duruma getirmektedir. Boş uçak, gemi, otobüs koltuklarının, satılamayan otel odaları ve paket turlar ve diğer turizm aktivitelerinin daha sonra satılmak üzere stoklanması, turistik ürünlerin dayanıksızlık özelliğinden dolayı mümkün değildir. Güvenilir ve doğru talep tahminleri başta konaklama, ulaştırma ve seyahat işletmeleri olmak üzere turizm sektörü ile ilgili bütün faaliyetlerin etkili bir şekilde planlanabilmesi için gereklidir. Ayrıca bir turizm merkezine yönelik gelecekteki talebi gerçekçi bir şekilde tahmin etmek, uzun vadeli turizm gelişme planlarının yapılmasında da önemli bir rol oynar. Bu nedenle bilimsel temele dayanan yöntemlerle turizmdeki gelişmelerin tahmin edilmesi, merkezi ve yerel kamu yönetimi programlarının ve turistik isletme bilançolarının etkili bir yol göstericisidir (Çuhadar, Güngör ve Göksu, 2009)