TR
ISSN: 2149-3545
User Name
Password
New User | Forgot
Eurasian Business & Economics Journal Year:  2016  Volume:   VOL2S2  Area:   

Taşkın DİRSEHAN
Creating Competitive Advantage from Non Structured Data: A Text Mining Approach in Turkish Hospitality Sector
 
In recent years, data are exploded and they become more unstructured as a result of increasing web pages, e-mails, social media, photos and video contents. Traditional databases are not enough now to manage such data. However, organizations should manage them to gain competitive advantages. In other terms, hospitality managers should focus on satisfying customers by listening to them. In today’s information age, customers can be heard via their comments on travel websites that provide “big data.” As unstructured data are increased now, companies face with ‘big data’ and data mining tools should be applied to transform mass data into information and even into knowledge. The main purpose of this paper is to present a text-mining procedure to be used in marketing strategies to discover competitive elements in the hospitality sector from different locations in Turkey. Text mining is a powerful tool to analyze texts as main unstructured data. They are mostly available in the tourism sector in the form of tourists’ satisfaction and dissatisfaction stories. In this study, firstly, the mostly repeated words in the positive and negative reviews are revealed and then, the relationship of these words with the total points of the facility is investigated and finally, the revealed characteristics are discussed with Herzberg’s two-factor motivation theory. They are grouped into two categories: (1) motivators: words correlated with total review scores only in the positive reviews; and (2) hygiene factors: words negatively correlated with total review scores only in the negative reviews. In addition, the motivation-related attributes are discussed in terms of their differences between different locations in Turkey.

Keywords: Tourism Marketing, Data Mining, Text Mining


Yapısal Olmayan Veriden Rekabet Avantajı Yaratma: Türkiye Konaklama Sektörü’nde Metin Madenciliği Yaklaşımı
 
Son yıllarda, veri patlaması yaşanmış ve web sayfaları, e-postalar, sosyal medya, fotoğraflar ve video içeriklerinin sayısının artışıyla git gide yapısal olmayan veri miktarı artmıştır. Geleneksel veritabanları, artık bu verileri yönetmekte yeterli olamamaktadır. Ancak firmalar, rekabet avantajı kazanmak için bu verileri yönetebilmelidir. Bir diğer ifadeyle, konaklama sektöründeki yöneticiler, tüketicileri dinleyerek onları memnun etmeye odaklanmalıdır. Günümüz bilgi çağında tüketiciler, web sayfalarına bıraktıkları yorumlar vasıtasıyla dinlenebilir, bu yorumlar da büyük veriyi oluşturur. Günümüzde yapısal olmayan veri artıkça firmalar, artık büyük veriyle daha çok karşılaşmaktadır ve kitlesel veriyi bilgiye hatta malumata dönüştürebilen veri madenciliği tekniklerini uygulamalıdır. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye’nin farklı bölgelerindeki konaklama sektöründeki rekabet unsurlarını bulmak için, pazarlama stratejilerinde kullanılabilecek metin madenciliği yöntemini sunmaktır. Metin madenciliği, yapısal olmayan temel veri kaynağı olan metinlerin analizinde kullanılabilecek güçlü bir araçtır. Bu metinler, daha çok turizm sektöründe turistlerin olumlu ve olumsuz yorumları olarak bulunurlar. Bu çalışmada önce olumlu ve olumsuz yorumlarda en sık tekrarlanan kelimeler bulunmuş, ardından bu kelimelerin tüketicilerin konaklama tesisine verdiği genel puanla ilişkisi incelenmiş ve ortaya çıkan özellikler, Herzberg’in çift-faktör motivasyon teorisiyle paralel olarak tartışılmıştır. Bu özellikler iki kategoride gruplanmıştır: (1) motive ediciler: olumlu yorumlarda toplam yorum sonuçlarıyla korelasyonu olan kelimeler; ve (2) hijyen faktörleri: sadece olumsuz yorumlarda toplam yorum sonuçlarıyla korelasyonu olan kelimeler. Bunlara ek olarak, motivasyon temelli özellikler, Türkiye’nin çeşitli bölgeleri arasındaki farklara dayalı olarak tartışılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Turizm Pazarlaması, Veri Madenciliği, Metin Madenciliği


Detail

CONTENT