Rezervasyonlar Bize Ne Söylüyor? BCR Modelinin Hikâyesi

Bir otel düşünün. Her gün yüzlerce rezervasyon alıyor ama onlarca da iptal geliyor. Sistemlerde hep bir "iptal sayısı" var. Ama ne zaman iptal edildiği, ne kadar önceden rezervasyon yapıldığı ve otelin elinde kaç günü kaldığı gibi metrikler hep yalnız bırakılıyor. Bunlar genellikle tek tek bakılan, hiçbir zaman birlikte konuşulmayan metrikler.

Sonra bi'şey aklımıza geldi. Bu metriklere analiz etmemiz için bizi kim tutuyordu ki? Ve o sihirli soruyu sorduk: Bu üç zamansal parametre bir arada ne anlatıyor?

Baktık literatüre. İptal davranışının zamansal boyutu hep parça parça ele alınmış. Booking Window bir yerde, cancellation "deadline" başka bir yerde... Üstelik ikisi arasındaki mesafe, yani otelin elinde kalan süre, büyük ölçüde görmezden gelinmiş. O pencerenin bir ismi olmalıydı çünkü o da önemli bir aydınlanma kaynağıydı bize göre. "Risk Window" dedik ardından. Bildiğimiz kadarıyla bu üç parametreyi birlikte davranışsal metrik olarak ele alan, iptal zamanlamasını misafirin otele gönderdiği bir "karşı sinyal" olarak kavramsallaştıran ilk çalışmayı yaptık.

Böylece, Booking Window, Cancellation Window ve Risk Window (BCR modeli) parametrelerini rezervasyon tarihinden varışa uzanan zaman çizgisi üzerinde üç farklı nokta ile misafir iptal segmentlerini oluşturmak tasarladık. Bunları birleştirdiğimizde yalnızca segmentler ortaya çıkmadı; misafirlerin otelle kurduğu sessiz bir iletişim dili de görünür hale geldi (Signaling Theory).

En ilginç bulgu, en büyük segmentten geldi: örneklemin %58'ini oluşturan "Impulsive Cancellers." Bu grup çok kısa pencerelerle hem rezervasyon yapıyor hem iptal ediyor — ama en yüksek iade edilemez rezervasyon oranına sahip (%21,3). Yani anlık karar veriyor, risk almaktan kaçınmıyor. Bu bir çelişki gibi görünse de fiyat hassasiyeti ile risk toleransının aynı anda var olabileceğini gösteriyor.

Çalışmanın yayımlandığı dergi International Journal of Hospitality Management, alanın en prestijli Q1 dergilerinden biri. Ama bizim için asıl tatmin, modelin kullanılabilir olması... Zira herhangi bir otelin PMS verisinden türetilebilir ve gelişmiş analitik altyapı gerektirmiyor.

Sözün özü, "Zamanın kendisi bir veri kaynağıdır." Ne zaman iptal edildiği, ne zaman rezervasyon yapıldığı, ne kadar beklenildiği, otele ne kadar süre bırakıldığı... Hepsinin birlikte okunması gerekiyor!