Tüketici Tatminini Etkileyen Faktörler: Otel Sektöründe Bir Uygulama

Year 2021, Volume: 20 Issue: 4, 2096 - 2108, 29.10.2021

Naci Büyükdağ

https://doi.org/10.21547/jss.938685

Abstract

Turizm, hem ülkelerin GSMH’sını artırması ve istihdam yaratması hem de otel işletmelerinin karlılığı açısından önemli bir sektördür. Bundan dolayı tatil yapan tüketicilerin tatil süreçleri boyunca konaklamanın hangi unsurundan veya unsurlarından daha fazla tatmin oldukları önemli bir konudur. Bu çalışmada da tüketicilerin etkileyen konaklama unsurları incelenmiş ve veri madenciliği yöntemlerinden CART yöntemi aracılığıyla 89335 adet veri analiz edilmiştir. Bu analizin sonuçlarına göre, tüketicilerin konaklamalarını etkileyen en önemli unsur ziyaret etme türüdür (grup/bireysel seyahat). Seyahat türünden sonraki en önemli değişken işletmelerin sunmuş olduğu wifi kalitesidir ve wifi kalitesi, tatmin olan veya olmayan bireyler açısından anlamlı bir şekilde farklılaşmaktadır. Konaklama unsurlarına ilişkin olarak tüketiciyi etkileyen diğer değişkenler ise otelin temizliği, konforu, otele girişin veya ayrılığın kolaylığı veya zorluğu, yiyecek-içecek kalitesi, yaş durumu ve çevrimiçi rezervasyon kolaylığıdır. Ayrıca genç bireylerde otelin konforu, yaşlı bireylerde ise çevrimiçi rezervasyon yapılma kolaylığı yüksek tatmine neden olmuştur.

Keywords

Tatmin, Otel olanakları, CART, Karar ağacı.

Supporting Institution

yok

Project Number

yok

Thanks

İlgi ve alakanız için şimdiden çok teşekkür eder, pandemi döneminde sağlık, mutluluk ve kolaylıklar dilerim.

Factors Affecting Consumer' Satisfaction: An Application in the Hotel Industry

Abstract

Tourism is an important sector in terms of both increasing the GDP of the countries and creating employment and the profitability of the hotel businesses. Therefore, it is an important issue that the consumers who take a vacation are more satisfied with what element or elements of the accommodation during the holiday process. In this study, accommodation factors affecting consumers were examined and 89335 data were analyzed using the CART method, one of the data mining methods. According to the results of this analysis, the most important factor affecting the accommodation of consumers is the type of visit (group / individual travel). The most important variable after the travel type is the wifi quality offered by the businesses, and the wifi quality differs significantly in terms of satisfied or unsatisfied individuals. Other variables that affect the consumer regarding accommodation elements are the cleanliness of the hotel, its comfort, the ease or difficulty of check in or out of the hotel, the quality of food and beverage, age and the ease of online booking. In addition, the comfort of the hotel for young people and the ease of m online booking for elderly people have created high satisfaction.

Keywords

Satisfaction, Hotel amenities, CART, Decision tree

Project Number

yok

References

• Bulgan, G., & Soybalı, H. H. (2011). Antalya Belek Bölgesindeki Beş Yıldızlı Otel İşletmelerinde Düşük Sezonda Konaklayan Alman Müşterilerin Hizmet Beklentilerinin Ve Memnuniyet Düzeylerinin Değerlendirilmesi. Journal of Yasar University, 21(6), 3572–3597.
• Darini, M., & Khozaei, F. (2016). The study of factors affecting customer’s satisfaction with the three star hotels in Dubai. International Journal of Advanced Engineering, Management and Science (IJAEMS), 2(2), 21–24. Retrieved from www.ijaems.com
• Demirel, Ş., & Yakut, S. G. (2019). Karar Ağacı Algoritmaları ve Çocuk İşçiliği Üzerine Bir Uygulama. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 8(4), 52–65.
• Deng, W. J., Yeh, M. L., & Sung, M. L. (2013). A customer satisfaction index model for international tourist hotels: Integrating consumption emotions into the American customer satisfaction index. International Journal of Hospitality Management, 35, 133–140. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2013.05.010
• Djukic, A., & Vukmirovic, M. (2012). Creative cultural tourism as a function of competitiveness of cities. Technics Technologies Education Management, 7(1), 404–410.
• Doğan, S. (2017). Otellere yönelik yapılan puanlama ve çevrimiçi yorumların değerlendirilmesine ilişkin Aksaray ilinde bir araştırma. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 27–36.
• Emir, O., Kılıç, G., & Pelit, E. (2010). Üç Yıldızlı Otel İşletmelerinde Müşteri Memnuniyeti Üzerine Bir Araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(3), 291–310.
• Fan, G. Z., Ong, S. E., & Koh, H. C. (2006). Determinants of house price: A decision tree approach. Urban Studies, 43(12), 2301–2316. https://doi.org/10.1080/00420980600990928
• Hughes, H., & Allen, D. (2005). Cultural tourism in Central and Eastern Europe: The views of “induced image formation agents.” Tourism Management, 26(2), 173–183. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2003.08.021
• Irmak, S., & Ercan, U. (2017a). Determining the Affecting Factors of Edible Oil Consumption Using Data Mining Methods. Kafkas Universitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, 8(15), 57–79. https://doi.org/10.9775/kauiibfd.2017.004
• Irmak, S., & Ercan, U. (2017b). Karar Ağaçları Kullanılarak Türkiye Hanehalkı Zeytinyağı Tüketimi Görünümünün Belirlenmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(3), 553–564.
• https://www.kaggle.com/ishansingh88/europe-hotel-satisfaction-score
• Korucuk, S., Akyurt, H., & Turpcu, E. (2019). Otel İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Entropi Yöntemi İle Ölçülmesi: Giresun İlindeki Üç Yıldızlı Oteller Üzerine Bir Araştırma. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1/1), 709–721. https://doi.org/10.33206/mjss.463964
• Liang, Y. H. (2010). Integration of data mining technologies to analyze customer value for the automotive maintenance industry. Expert Systems with Applications, 37(12), 7489–7496. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.04.097
• Liu, Y. De. (2014). Cultural Events and Cultural Tourism Development: Lessons from the European Capitals of Culture. European Planning Studies, 22(3), 498–514. https://doi.org/10.1080/09654313.2012.752442
• OECD. (2020). OECD Tourism Trends and Policies 2020, 1–16.
• Özçalıcı, M. (2017). Karar Ağaçları ve Genetik Algoritmalar ile İkinci El Otomobil Satış Fiyat Tahmini. Alphanumeric Journal, 5(1), 103–103. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.323836
• Özer, Ö., & Günaydin, Y. (2010). Otel İşletmelerinde Müşteri Memnuniyeti Ve Müşteri Sadakati İlişkisi: Dört Yıldızlı Otel İşletmelerinde Bir Uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 11(2), 127–154.
• Padma, P., & Ahn, J. (2020). Guest satisfaction & dissatisfaction in luxury hotels: An application of big data. International Journal of Hospitality Management, 84(102318). https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2019.102318
• Radojevic, T., Stanisic, N., & Stanic, N. (2015). Ensuring positive feedback: Factors that influence customer satisfaction in the contemporary hospitality industry. Tourism Management, 51, 13–21. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.04.002
• Razi, M. A., & Athappilly, K. (2005). A comparative predictive analysis of neural networks (NNs), nonlinear regression and classification and regression tree (CART) models. Expert Systems with Applications, 29(1), 65–74. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.01.006
• Ren, L., Qiu, H., Wang, P., & Lin, P. M. C. (2016). Exploring customer experience with budget hotels: Dimensionality and satisfaction. International Journal of Hospitality Management, 52, 13–23. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.09.009
• Rutkowski, L., Jaworski, M., Pietruczuk, L., & Duda, P. (2014). The CART decision tree for mining data streams. Information Sciences, 266, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.ins.2013.12.060
• Sim, J., Mak, B., & Jones, D. (2006). A model of customer satisfaction and retention for hotels. Journal of Quality Assurance in Hospitality and Tourism, 7(3), 1–23. https://doi.org/10.1300/J162v07n03_01
• UNWTO. (2018). European Union Tourism Trends. World Tourism Organization. https://doi.org/10.18111/9789284419470
• Wilkins, H. (2010). Using importance-performance analysis to appreciate satisfaction in hotels. Journal of Hospitality Marketing and Management, 19(8), 866–888. https://doi.org/10.1080/19368623.2010.514554
• Zhou, L., Ye, S., Pearce, P. L., & Wu, M. Y. (2014). Refreshing hotel satisfaction studies by reconfiguring customer review data. International Journal of Hospitality Management, 38, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2013.12.004