Предиктивное моделирование повторных посещений отеля

В последние годы наблюдается рост количества исследований на тему удовлетворенности и удержания клиентов в индустрии гостеприимства. Основная причина – развитие технологий, особенно в области аналитики данных и машинного обучения, которые позволили использовать большие объемы данных, чтобы получить представление о поведении и предпочтениях гостей. В данном исследовании ставится задача разработки надежной прогностической модели для прогнозирования вероятности повторных посещений отелей. С целью выявления ключевых факторов, влияющих на повторные посещения, используется набор данных, включающий информацию о 83590 клиентах за три года (2015-2018 гг., Лиссабон). Набор данных содержит персональную, поведенческую, демографическую и географическую информацию. В задачи исследования входит выявление критических факторов, формирующих повторные визиты, оценка их относительной важности для общего уровня удовлетворенности гостей и оценка эффективности различных моделей прогнозирования. Изучение поведения посетителей с помощью логистической регрессии и усовершенствованных моделей «случайного леса» позволило выявить предпочтения и склонности гостей. Результаты исследования подчеркнули важность следующих факторов: длительность периода между датой бронирования и датой заезда, общие расходы на размещение, случаи отмены бронирования. Примечательно, что более длительный период между бронированием и заездом препятствует возвращению клиентов, а более высокие расходы на проживание способствуют повышению лояльности гостей. И наоборот, более высокая стоимость размещения за одну ночь сдерживает повторные визиты. Переход к моделям «случайного леса» существенно расширил потенциал прогнозирования, обеспечив возможность исследовать более сложные взаимосвязи на основе данных, обеспечивая высокую точность классификации. Это подчеркивает важность постоянного совершенствования моделей на основе эмпирических данных. Использование прогностического моделирования дает отелям возможность адаптировать свои услуги для эффективного удовлетворения ожиданий гостей, обеспечивая долгосрочный успех в конкурентной рыночной среде. Ключевые слова: предиктивное моделирование, повторные посещения отеля, удержание клиентов, логистическая регрессия, случайный лес