Çevrimiçi seyahat acentelerinde oda fiyatlarına etki eden faktörlerin araştırılması

Abstract

İnternet ve bu altyapıyı kullanan diğer servisler çok büyük miktarda veri barındırmaktadır. Gelişen depolama teknolojisi, hızlı işlem yapan bilgisayarlar, artan bant genişlikleri; sunucular ve web siteleri üzerinde bulunan bu veriyi işleme ve kullanma olanağı yaratmıştır. Web madenciliği, webi büyük bir veri kaynağı şeklinde kullanarak, bu sistem üzerindeki web sayfalarından bilgi derlemeyi olanaklı hale getiren işlemler bütünüdür. Bir anketle veya yüz yüze bir görüşmeyle günlerce sürecek bir veri toplama işlemi, eğer veri web üzerinde varsa web madenciliği ile çok kısa sürede yapılabilmektedir.Bu çalışmada, web madenciliği kullanılarak, birçok seyahat acentesine ait oda fiyatlarının da dâhil olduğu, çeşitli bilgileri üzerinde barındıran bir web sitesinden, Türkiye'deki 6558 konaklama tesisine ait veri elde edilmiştir. Geliştirilen algoritma yardımı ile 2018 Mayıs-Eylül ayları arasındaki fiyatlardan tesislerin ortalama oda fiyatları hesaplanmış, elde edilen 49 değişkenden hangilerinin ortalama fiyat üzerinde etkisi olduğu araştırılmıştır. Bu değişkenler kullanılarak otel oda fiyatı bağımlı değişken olacak şekilde sıralı lojistik regresyon modeli oluşturulmuştur. Regresyon modelinde oda fiyatını etkileyen değişkenler yorum sayısı, puan, tesis tipi, deniz kıyısı olup olmaması, kapalı havuz, çamaşır yıkama hizmeti, klima, mini bar, ücretsiz otopark, mikrodalga fırın, spa olarak belirlenmiştir. Ek olarak bu veri üzerinde çeşitli istatistiksel analizler yapılmış; fiyatların bölgesel ve tesis türlerine göre farklılıkları, tesis puanı ile fiyat arasındaki ilişki gibi pek çok bulguya ayrıca yer verilmiştir. Kullanılan yöntemin ve elde edilen bulguların araştırmacılara ve sektöre katkı sağlayacağı umut edilmektedir.

The internet and other services that use internet infrastructure contain enormous amount of data. Developing storage technology, fast processing computers and increased bandwidths have provided opportunity to process and use the data on servers and web sites. Web mining is a set of methods which makes it possible to compile data from the web pages on this system by using the web as a large source of data. A data collection process that can last for days with a questionnaire or face to face interview can be completed with web mining in a very short time if the data is available on the web. In this study, the data of 6558 accommodation premises in Turkey is obtained from a web site that has variety of information including room rates of many travel agencies by using web mining. Considering the rates between May and September in 2018, average room rates of accommodation premises have been created with the algorithm developed. Moreover, it has been investigated which of the 49 variables has an effect on the average rate. Hotel room rate has been taken as a dependent variable logistic regression models have been formed considering these 49 variables. In the regression model, number of reviews, star rating/review score, type of property, distance from the sea, indoor pool, laundry service, air conditioner, mini bar, free parking, microwave and spa have been found as the variables that affect the room rate. Besides, various statistical analyses have been carried out on this data and findings such as differences in rates according to regions and property types and the relationship between property review score and the room rate have been included in this study. It is to be hoped that the method used, and the findings obtained will contribute to the researchers and the sector