{"id":854,"date":"2016-03-24T14:23:13","date_gmt":"2016-03-24T12:23:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/?p=854"},"modified":"2025-05-07T13:17:51","modified_gmt":"2025-05-07T10:17:51","slug":"gelir-yonetiminde-veri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/gelir-yonetiminde-veri\/","title":{"rendered":"Gelir Y\u00f6netiminde \u201cDaha Fazla Veri\u201d \u201cDaha \u0130yi Veri\u201d mi demektir?"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-rank-math-toc-block\" id=\"rank-math-toc\"><h2>\u0130\u00e7indekiler<\/h2><nav><ul><li class=\"\"><a href=\"#big-datanin-anlamliligi-sorunsali-rekabetci-durusunuz-hakkinda-dusunun\">Big Datan\u0131n Anlaml\u0131l\u0131\u011f\u0131 Sorunsal\u0131: Rekabet\u00e7i Duru\u015funuz Hakk\u0131nda D\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#konaklama-sektorunde-musteri-merkezli-verinin-kullanimi\">Konaklama Sekt\u00f6r\u00fcnde M\u00fc\u015fteri Merkezli Verinin Kullan\u0131m\u0131<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#big-datayi-dahil-ederken-tamamlanmayan-ancak-kayit-altina-alinan-rezervasyonlar-regrets-ile-reddedilen-isler-denials-basitce-guvenilmezler\">Big Data\u2019y\u0131 Dahil Ederken Tamamlanmayan Ancak Kay\u0131t Alt\u0131na Al\u0131nan Rezervasyonlar (Regrets) ile Reddedilen \u0130\u015fler (Denials): Basit\u00e7e G\u00fcvenilmezler<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#big-data-kullanarak-gelirinizi-ve-karinizi-nasil-maksimize-edebilirsiniz\">Big data kullanarak gelirinizi ve k\u00e2r\u0131n\u0131z\u0131 nas\u0131l maksimize edebilirsiniz?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#hava-durumu-ve-havayolu-verilerini-birlestirilerek-talep-tahmininde-bulunmak-dogru-mu\">Hava durumu ve havayolu verilerini birle\u015ftirilerek talep tahmininde bulunmak do\u011fru mu?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#rm-sdeki-buyuk-veri-ilavesi-icin-tek-cozum-istatistiksel-iliski\">RMS\u2019deki b\u00fcy\u00fck veri ilavesi i\u00e7in tek \u00e7\u00f6z\u00fcm istatistiksel ili\u015fki<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n\n\n<p>Bir s\u00fcredir, big data\u2019n\u0131n (dev veri) geli\u015fi ve big data\u2019n\u0131n konaklama sekt\u00f6r\u00fc ve \u00f6zellikle Gelir Y\u00f6netimi Sistemleri\u2019ne (RMS) uygulanmas\u0131 i\u015f d\u00fcnyas\u0131ndaki en b\u00fcy\u00fck dedikodu olarak yerini alm\u0131\u015f durumda.&nbsp;Tarihsel a\u00e7\u0131dan bak\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda iki veya daha fazla y\u0131ll\u0131k detayl\u0131 rezervasyon verisi dahil olmak \u00fczere, oda t\u00fcrlerinin \u00e7e\u015fitlerinden m\u00fc\u015fteri segmentlerine ve kal\u0131\u015f s\u00fcrelerinin uzunlu\u011funa kadar kullan\u0131lan t\u00fcm bu verilerle Gelir Y\u00f6netim Sistemleri zaten konaklama sekt\u00f6r\u00fc i\u00e7erisindeki en b\u00fcy\u00fck verinin sahibiydi.<br>Bu veriyle RMS analizleri; milyarlarca fiyatlama, m\u00fcsaitlik durumu ve rezervasyon kararlar\u0131 \u00fcreterek RMS optimizasyonunda kullan\u0131lmak \u00fczere milyarlarca tahmin \u00fcretti. Bu demek oluyor ki;&nbsp;<strong><em>Big Data kavram\u0131 \u201cBig Data\u201d olarak bilinmezken bile RMS i\u00e7erisinde var olmu\u015ftur.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"big-datanin-anlamliligi-sorunsali-rekabetci-durusunuz-hakkinda-dusunun\"><strong>Big Datan\u0131n Anlaml\u0131l\u0131\u011f\u0131 Sorunsal\u0131: Rekabet\u00e7i Duru\u015funuz Hakk\u0131nda D\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><em>Daha fazla veri sadece RMS analizleri fiyat-talep oranlar\u0131n\u0131 iyile\u015ftiriyorsa iyidir. Size \u00f6zel i\u015f karman\u0131z ve fiyatland\u0131rma stratejiniz i\u00e7in kontrol sa\u011flar ve optimizasyon s\u00fcrecini geli\u015ftirir.&nbsp;<\/em>Gelir y\u00f6neticilerinin uzun s\u00fcredir bildi\u011fi bir y\u00f6ntem, t\u00fcm rakiplerini birle\u015ftirmek yerine \u00f6ncelikli rakiplerini birle\u015ftirmektir. Kendi bulunduklar\u0131 pazar b\u00f6l\u00fcm\u00fc her zaman ak\u0131ll\u0131 fiyatlama stratejisi i\u00e7erisinde olamayabilir. Gelir Y\u00f6netimi Sistemleri, t\u00fcm rakip fiyat bilgilerini e\u015fit a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 kullanmak yerine analizler yaparak hangi rekabet\u00e7i \u00f6zelliklerin ger\u00e7ekten m\u00fc\u015fterinin alma iste\u011fi ile ilgili oldu\u011fu tan\u0131mlar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"konaklama-sektorunde-musteri-merkezli-verinin-kullanimi\"><strong>Konaklama Sekt\u00f6r\u00fcnde M\u00fc\u015fteri Merkezli Verinin Kullan\u0131m\u0131<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Kullan\u0131c\u0131 taraf\u0131ndan olu\u015fturulmu\u015f i\u00e7eri\u011fin otel gelir stratejilerini nas\u0131l yeniden \u015fekillendirdi\u011finden yukar\u0131da bahsetmi\u015ftik. \u0130tibarla ba\u011flant\u0131l\u0131 dev veri y\u00f6netiminin \u00f6nemi, konuk a\u011f\u0131rlama sekt\u00f6r\u00fcnde h\u0131zla b\u00fcy\u00fcmektedir. Oteller i\u00e7in online itibar verilerine ula\u015f\u0131m zaman i\u00e7erisinde kolayla\u015fm\u0131\u015ft\u0131r ve g\u00fcn\u00fcm\u00fczde bir otelin itibar ve fiyat\u0131n\u0131 g\u00f6steren pek \u00e7ok RMS sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131 vard\u0131r. Hatta bu verinin karar sonras\u0131 destek olarak kullan\u0131lmas\u0131ndansa, talep modellemesi ve optimizasyon s\u00fcre\u00e7leriyle birle\u015ftirilmesi daha iyidir. Talebi \u00f6ng\u00f6rmek m\u00fc\u015fteri merkezli verinin nas\u0131l kullan\u0131laca\u011f\u0131na harika bir \u00f6rnektir.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"big-datayi-dahil-ederken-tamamlanmayan-ancak-kayit-altina-alinan-rezervasyonlar-regrets-ile-reddedilen-isler-denials-basitce-guvenilmezler\"><strong>Big Data\u2019y\u0131 Dahil Ederken Tamamlanmayan Ancak Kay\u0131t Alt\u0131na Al\u0131nan Rezervasyonlar (Regrets) ile Reddedilen \u0130\u015fler (Denials): Basit\u00e7e G\u00fcvenilmezler<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Gelir optimizasyonu i\u00e7in rezervasyona d\u00f6n\u00fc\u015fmemi\u015f ancak kayd\u0131 tutulan rezervasyon aramalar\u0131 ile reddedilen i\u015flerin kay\u0131tlar\u0131n\u0131n kullan\u0131m\u0131 son zamanlarda \u00f6nemli bir aldat\u0131c\u0131l\u0131\u011fa sebep oldu. \u201cRegrets\u201d ve \u201cdenials\u201d aras\u0131nda \u00f6nemli bir fark var.&nbsp;<em>Regrets<\/em>&nbsp;bulunmazl\u0131\u011fa,&nbsp;<em>denials<\/em>&nbsp;ise fiyat ve di\u011fer fakt\u00f6rlere ba\u011fl\u0131d\u0131r. Pek \u00e7ok rezervasyon sistemi&nbsp;<em>regrets<\/em>&nbsp;ve&nbsp;<em>denials<\/em>&nbsp;aras\u0131ndaki fark\u0131 otomatik olarak yakalayamaz. Otelin web sitesi verilerini kulland\u0131klar\u0131n\u0131 iddia eden RMS sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131 var; fakat otelin web sitesi k\u0131sa s\u00fcreli konaklamalar i\u00e7in yap\u0131lan rezervasyonlar\u0131n sadece %27\u2019sini olu\u015fturuyor ve b\u00f6ylece bu veri, talep tahmini i\u00e7in g\u00fcvenilmez hale geliyor.<br>Otelin web sitesinden al\u0131nan bu k\u0131smi veri; sadece toptan sat\u0131\u015f, grup sat\u0131\u015f\u0131, \u015firket anla\u015fmal\u0131 i\u015fler ve talep a\u00e7\u0131s\u0131ndan yeterli \u00f6nemi olmayan, niteliksiz, k\u0131sa s\u00fcreli kal\u0131\u015f taleplerini kullan\u0131r. G\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme ve rezervasyon oranlar\u0131n\u0131n ne kadar y\u00fcksek oldu\u011fu ger\u00e7ekliklerine ilaveten, internet sitelerinin kar\u015f\u0131l\u0131kl\u0131 kullan\u0131m\u0131 veya al\u0131c\u0131 ba\u015f\u0131na d\u00fc\u015fen \u00e7oklu ziyaretlerden elde edilen veriler olmadan \u00f6ng\u00f6r\u00fcde bulunmak tam anlam\u0131yla g\u00fcvenilir de\u011fildir. Bu durum, \u00f6nde gelen veri bilimcilerinin&nbsp;<em>regrets<\/em>&nbsp;ve&nbsp;<em>denials<\/em>&nbsp;sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 neden \u201ckirli veriler\u201d olarak g\u00f6rd\u00fcklerinin ba\u015fl\u0131ca nedendir.<br>Serinin ikinci b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde \u201cGelir Y\u00f6netiminde Big Data Kullan\u0131m\u0131\u201dna ba\u015fka bir a\u00e7\u0131dan bakaca\u011f\u0131z. \u00d6zellikle k\u00e2r\u2019a kar\u015f\u0131 gelir maksimizasyonunu, iklim ve hava yolu verilerinin kullan\u0131m\u0131n\u0131, her gelir y\u00f6neticisinin gelir y\u00f6netimi analizlerinde big data kullanmak istediklerinde sormas\u0131 gereken \u00fc\u00e7 soruyu detayl\u0131 \u015fekilde tart\u0131\u015f\u0131yor olaca\u011f\u0131z.<\/p>\n\n\n\n<p>\u0130kinci b\u00f6l\u00fcmde, Gelir Y\u00f6netimi Sistemleri\u2019nde (RMS) farkl\u0131 big data t\u00fcrlerinin kullan\u0131m\u0131n\u0131, yani oda d\u0131\u015f\u0131nda hava durumu ve havayolu ile ilgili datalar\u0131n gelir y\u00f6netimi karar sistemlerine entegrasyonunu de\u011ferlendirece\u011fiz.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"big-data-kullanarak-gelirinizi-ve-karinizi-nasil-maksimize-edebilirsiniz\"><strong>Big data kullanarak gelirinizi ve k\u00e2r\u0131n\u0131z\u0131 nas\u0131l maksimize edebilirsiniz?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Gelir Y\u00f6netimi Sistemleri (RMS) analizlerinde bir ba\u015fka veri kayna\u011f\u0131 k\u00e2rl\u0131l\u0131k bilgisidir. Bu durum \u00e7e\u015fitli m\u00fc\u015fteri segmentlerinden gelen k\u00e2rl\u0131l\u0131k bilgisini olu\u015fturmak i\u00e7in yan gelirleri ve maliyet verisini elde ederek \u00e7\u00f6z\u00fcmlenebilir. Yan gelirler; yiyecek i\u00e7ecek, golf ve spa gelirlerinden, casino i\u015fleten otellerdeki oyuncunun teorik kayb\u0131na kadar s\u0131ralanabilir.&nbsp;K\u00e2rl\u0131l\u0131k maksimize edilmek istendi\u011finde maliyet veya marj verileri t\u00fcm m\u00fc\u015fteri segmentlerinde gerekli olacakt\u0131r. \u00c7\u00fcnk\u00fc baz\u0131 m\u00fc\u015fteri segmentleri, ekstra gelir sa\u011flarken, \u00e7e\u015fitli ek maliyetlere de sebep olabilir.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"hava-durumu-ve-havayolu-verilerini-birlestirilerek-talep-tahmininde-bulunmak-dogru-mu\"><strong>Hava durumu ve havayolu verilerini birle\u015ftirilerek talep tahmininde bulunmak do\u011fru mu?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Olduk\u00e7a geni\u015f \u00f6l\u00e7\u00fcmler olan hava durumu ve hava yolu verileri s\u0131kl\u0131kla ve geni\u015f \u00e7apta \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcyor. \u0130klim ve havayolu verilerini dahil etmenin tahmin performans\u0131n\u0131 g\u00fcvenilir bi\u00e7imde art\u0131rmas\u0131 hala do\u011frulanmay\u0131 bekliyor. RMS talep modeline, iklim ve havayolu verileri girdi olarak al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, verilerin ani etkisi, belirli bir pazar veya otele atand\u0131\u011f\u0131nda k\u0131sa s\u00fcreli talebi art\u0131rabilir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, iklim ve havayolu verileri seyahat modelleri \u00fczerinde geni\u015f \u00f6l\u00e7\u00fcde etkili olabilir, ancak i\u015f ama\u00e7l\u0131 rezervasyonlarla ili\u015fkisi zay\u0131ft\u0131r. Ayr\u0131ca, hava durumunun kendisinin bir tahmin oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcrsek talep tahmin modeline bir ba\u015fka muhtemel hata kayna\u011f\u0131 girmektedir. K\u0131sacas\u0131, RMS uzmanlar\u0131 bunlar gibi veri t\u00fcrlerinin nas\u0131l daha iyi gelir sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 hala kan\u0131tlamak durumundad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"rm-sdeki-buyuk-veri-ilavesi-icin-tek-cozum-istatistiksel-iliski\"><strong>RMS\u2019deki b\u00fcy\u00fck veri ilavesi i\u00e7in tek \u00e7\u00f6z\u00fcm istatistiksel ili\u015fki<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Ama\u00e7; ister fiyat esnekli\u011fi tahminlerini art\u0131rmak olsun, ister optimizasyon algoritmalar\u0131 ile hedefi (karl\u0131l\u0131k, gelir vs.) de\u011fi\u015ftirmek olsun, veya misafirlerin otelleri se\u00e7erken kullanacaklar\u0131 bilgiyi eklemek olsun, bir \u00e7ok durumda, RMS\u2019le kayna\u015fmas\u0131 istenen big datan\u0131n \u00e7o\u011fu, taleple ili\u015fkili veridir. Yani tahmin do\u011frulu\u011funu art\u0131rmay\u0131 varsayan veridir. Deneyimlerimiz g\u00f6stermektedir ki, tahminsel veri \u00f6\u011feleri RMS\u2019in tahmin do\u011frulu\u011funu artt\u0131rmas\u0131na olanak sa\u011flamaktad\u0131r. \u00d6ncelikli olarak ge\u00e7mi\u015f verinin ve tahmin edilmi\u015f ger\u00e7eklerin istatistiksel bir perspektiften bir araya geldi\u011fini garantiler. Gelir y\u00f6netim karar sistemlerindeki b\u00fcy\u00fck veri kullan\u0131m\u0131na gelince, her bir yeni veri kayna\u011f\u0131na dikkatle yakla\u015fmak ve bu \u00fc\u00e7 soruyu sormak \u00e7ok \u00f6nemli:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Mevcut durumda kullan\u0131lan veri i\u00e7erisinde hen\u00fcz sa\u011flanmayan yeni bir bilgiyi sa\u011fl\u0131yor mu?<\/li>\n\n\n\n<li>Sorun hakk\u0131nda yeni bir d\u00fc\u015f\u00fcnme bi\u00e7imi sunarak ald\u0131\u011f\u0131n\u0131z kararlar\u0131n niteli\u011fini de\u011fi\u015ftiriyor mu?<\/li>\n\n\n\n<li>Tahmin \u00e7e\u015fitlili\u011fini azaltmak veya tepkisel bir fiyatland\u0131rma stratejisine sahip olmak gibi koymu\u015f oldu\u011funuz performans standartlar\u0131n\u0131z\u0131 kar\u015f\u0131l\u0131yor mu?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Bu sorular\u0131 nas\u0131l cevapland\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131z en az i\u015finizin ihtiya\u00e7lar\u0131 kadar kendine \u00f6zg\u00fc olacakt\u0131r. Do\u011fru gelir y\u00f6netim sistemi t\u00fcm bu benzersiz i\u015f ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131z\u0131 temin etmek zorundad\u0131r.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bir s\u00fcredir, big data\u2019n\u0131n (dev veri) geli\u015fi ve big data\u2019n\u0131n konaklama sekt\u00f6r\u00fc ve \u00f6zellikle Gelir Y\u00f6netimi Sistemleri\u2019ne (RMS) uygulanmas\u0131 i\u015f d\u00fcnyas\u0131ndaki en b\u00fcy\u00fck dedikodu olarak yerini alm\u0131\u015f durumda.&nbsp;Tarihsel a\u00e7\u0131dan bak\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda iki veya daha fazla y\u0131ll\u0131k detayl\u0131 rezervasyon verisi dahil olmak \u00fczere, oda t\u00fcrlerinin \u00e7e\u015fitlerinden m\u00fc\u015fteri segmentlerine ve kal\u0131\u015f s\u00fcrelerinin uzunlu\u011funa kadar kullan\u0131lan t\u00fcm bu verilerle [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":30475,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[16,290],"tags":[92,27,94,96,95],"class_list":["post-854","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-otel","category-gelir-yonetimifinans-otel","tag-big-data","tag-gelir-yonetimi-2","tag-revenue-management","tag-rms","tag-veri"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/854","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=854"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/854\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32548,"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/854\/revisions\/32548"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/30475"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=854"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=854"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.protel.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=854"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}