Öz
Müşterilerden gelen geri bildirimlerin hızlı ve etkili biçimde değerlendirilmesi, müşterilerle uzun vadeli ilişkilerin kurulabilmesinin gerekliliklerinden biridir. Bu süreçte verimliliğin sağlanması, bilişim teknolojisinin etkin biçimde kullanılmasını zorunlu kılmaktadır. Karmaşık hizmet demetine sahip olan otel işletmeleri gerek konaklama rezervasyonu gerekse hizmet deneyimlerine ilişkin yorum ve değerlendirmeler elde edebilmek amacıyla çevrimiçi rezervasyon sitelerinden faydalanmaktadırlar. Bu çalışmada, yorum dışı müşteri verilerinden hareketle Antalya ilindeki otellere ilişkin hizmet algısının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Burada kullanılan yorum dışı veriler, müşteriler tarafından yorumlara eklenilen otel hizmet kalite kriterlerine yönelik memnuniyet ve tercihlerini belirten derecelendirmelerden ve müşteri bilgilerinden oluşmaktadır. Araştırma kapsamında toplamda 164 otele ait veri analiz edilmiştir. Araştırmadaki tüm hizmet kriterlerinde yurtdışından gelen müşterilerin, yurtiçinden gelen müşterilere göre daha memnun oldukları ortaya konulmuştur. Ayrıca konaklayanların genel memnuniyet ve hizmet memnuniyeti düzeyinin en yüksek ortalamaya sahip olduğu ayın Nisan ayı; uyku kalitesinden duyulan memnuniyetin en yüksek ortalamaya sahip olduğu ayın Aralık ve konum uygunluğundan duyulan memnuniyetin en yüksek ortalamaya sahip olduğu ayın Haziran olduğu saptanmıştır. Çevrimiçi rezervasyon sitelerinden elde edilen otel verilerinin analizi sayesinde, otel işletmelerinin yöneticilerinin hızlı, tutarlı ve maliyet etkin pazarlama kararları almalarının mümkün olabileceği düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Müşteri Geri Bildirimi Çevrimiçi Rezervasyon Siteleri Çevrimiçi Derecelendirmeler Otel İşletmeleri Hizmet Kalitesi
Kaynakça
- Boon, E., Bonera, M., & Bigi, A. (2014). Measuring Hotel Service Quality from Online Consumer Reviews: A Proposed Method. Information and Communication Technologies in Tourism 2014, 367-379.
- Guo, Y., Barnes, S. J., & Jia, Q. (2017). Mining Meaning from Online Ratings and Reviews: Tourist Satisfaction Analysis Using Latent Dirichlet Allocation. Tourism Management, 59, 467-483.
- Hargreaves, C. A. (2015). Analysis of Hotel Guest Satisfaction Ratings and Reviews: An Application in Singapore. American Journal of Marketing Research, 1(4), 208-214.
- Ilieva, D., & Ivanov, S. (2014). Analysis of Online Hotel Ratings: the Case of Bansko, Bulgaria. Yearbook of International University College, 9, 1-10.
- Murat, G., & Çelik, N. (2007). Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi ile Otel İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme: Bartın Örneği. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 3(6), 1-20.
- Omisakin, O. M., Bandara, C., & Kularatne, I. (2020). Designing a Customer Feedback Service Channel Through AI to Improve Customer Satisfaction in the Supermarket Industry. Journal of Information & Knowledge Management, 19(3), 1-34.
- Padilla-Meléndez, A., & Garrido-Moreno, A. (2014). Customer Relationship Management in Hotels: Examining Critical Success Factors. Current Issues in Tourism, 17(5), 387-396.
- Park, E., Kang, J., Choi, D., & Han, J. (2018). Understanding Customers’ Hotel Revisiting Behaviour: A Sentiment Analysis of Online Feedback Reviews. Current Issues in Tourism, 23(5), 605-611.
- Sheela, A. M. (2002). Economics of hotel management (1st Edition). New Delhi: New Age International.
- Shuai, Q., Huang, Y., Jin, L., & Pang, L. (2018). Sentiment Analysis on Chinese Hotel Reviews with Doc2Vec and Classifiers: 3rd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (pp. 1171–1174). Chongqing, China: IEEE.
- Talón-Ballestero, P., González-Serrano, L., Soguero-Ruiz, C., Muñoz-Romero, S., & Luis, J. (2018). Using Big Data From Customer Relationship Management Information Systems to Determine the Client Profile in the Hotel Sector. Tourism Management, 68, 187-197.
- Wang, H., Lu, Y., & Zhai, C. (2010). Latent Aspect Rating Analysis on Review Text Data: A Rating Regression Approach. 16th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 783–792). Washington, USA: ACM SIGKDD.
Öz
Quick and effective evaluation of customer feedbacks is one of the requirements for long-term relationships with customers. Ensuring efficiency in this process necessitates the effective use of information technology. Hotel businesses which have complex bundle of services use online booking sites to obtain reviews and ratings regarding their accommodation booking and service experiences. In this study, it is aimed to evaluate the service perception regarding the hotels in Antalya province based on non-comment customer data. Non-comment used here consist of ratings and customer information which indicate satisfaction and preferences for hotel service quality criteria added to comments by customers. Data belongs to 164 hotels in total have been analysed within the scope of the research. In the research, it has been revealed that customers coming from abroad are more satisfied than domestic customers with all service criteria. It has been also determined that the month in which overall satisfaction and service satisfaction level of the residents have the highest average is April; the month with the highest average satisfaction of sleep quality is December; and the month with the highest average satisfaction of location suitability is June. Owing to rapid analysis of hotel data obtained from online booking sites, it is thought that it will be possible for hotel managers to make fast, consistent and cost-effective marketing decisions.
Anahtar Kelimeler
Customer Feedback Online Booking Websites Online Ratings Hotel Businesses Service Quality
Kaynakça
- Boon, E., Bonera, M., & Bigi, A. (2014). Measuring Hotel Service Quality from Online Consumer Reviews: A Proposed Method. Information and Communication Technologies in Tourism 2014, 367-379.
- Guo, Y., Barnes, S. J., & Jia, Q. (2017). Mining Meaning from Online Ratings and Reviews: Tourist Satisfaction Analysis Using Latent Dirichlet Allocation. Tourism Management, 59, 467-483.
- Hargreaves, C. A. (2015). Analysis of Hotel Guest Satisfaction Ratings and Reviews: An Application in Singapore. American Journal of Marketing Research, 1(4), 208-214.
- Ilieva, D., & Ivanov, S. (2014). Analysis of Online Hotel Ratings: the Case of Bansko, Bulgaria. Yearbook of International University College, 9, 1-10.
- Murat, G., & Çelik, N. (2007). Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi ile Otel İşletmelerinde Hizmet Kalitesini Değerlendirme: Bartın Örneği. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 3(6), 1-20.
- Omisakin, O. M., Bandara, C., & Kularatne, I. (2020). Designing a Customer Feedback Service Channel Through AI to Improve Customer Satisfaction in the Supermarket Industry. Journal of Information & Knowledge Management, 19(3), 1-34.
- Padilla-Meléndez, A., & Garrido-Moreno, A. (2014). Customer Relationship Management in Hotels: Examining Critical Success Factors. Current Issues in Tourism, 17(5), 387-396.
- Park, E., Kang, J., Choi, D., & Han, J. (2018). Understanding Customers’ Hotel Revisiting Behaviour: A Sentiment Analysis of Online Feedback Reviews. Current Issues in Tourism, 23(5), 605-611.
- Sheela, A. M. (2002). Economics of hotel management (1st Edition). New Delhi: New Age International.
- Shuai, Q., Huang, Y., Jin, L., & Pang, L. (2018). Sentiment Analysis on Chinese Hotel Reviews with Doc2Vec and Classifiers: 3rd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (pp. 1171–1174). Chongqing, China: IEEE.
- Talón-Ballestero, P., González-Serrano, L., Soguero-Ruiz, C., Muñoz-Romero, S., & Luis, J. (2018). Using Big Data From Customer Relationship Management Information Systems to Determine the Client Profile in the Hotel Sector. Tourism Management, 68, 187-197.
- Wang, H., Lu, Y., & Zhai, C. (2010). Latent Aspect Rating Analysis on Review Text Data: A Rating Regression Approach. 16th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 783–792). Washington, USA: ACM SIGKDD.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | İşletme |
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 8 Kasım 2021 |
| Gönderilme Tarihi | 27 Ocak 2021 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021Cilt: 22 Sayı: 2 |
Cited By
Evrişimsel Sinir Ağları Tabanlı Derin Öğrenme Yöntemiyle Müşteri Şikayetlerinin Sınıflandırılması
Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.33399/biibfad.1362160
Hizmet Kalitesinin Öğrenci Memnuniyetine Olan Etkisinde Kurum İmajının Aracılık Rolü
Munzur Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
https://doi.org/10.61337/tusbd.1338237
Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY NC) ile lisanslanmıştır.