Market segmentation and travel choice prediction in Spa hotels through TripAdvisor’s online reviews

市场细分 分割 计算机科学 社会化媒体 机器学习 大数据 营销 人工智能 在线广告 数据科学 数据挖掘 业务 万维网 互联网
作者
Ali Ahani,Mehrbakhsh Nilashi,Othman Ibrahim,Louis Sanzogni,Scott Weaven
出处
期刊:International Journal of Hospitality Management [Elsevier]
卷期号:80: 52-77 被引量:223
标识
DOI:10.1016/j.ijhm.2019.01.003
摘要

Customer segmentation via online reviews and ratings can assist different hotels, including spa hotels, to better inform marketing strategy development and ensure optimal marketing expenditures. However, traditional market segmentation approaches are ineffective in analysing social data on account of size, different dimensions and features of online review data. Machine learning approaches can assist in developing effective hybrid algorithms to overcome data-related complications associated with online reviews. Hence, the objective of this study is to develop a method for spa hotel segmentation and travel choice prediction by applying machine learning approaches. Method evaluation is conducted through a collection of datasets from travelers’ ratings and textual reviews of spa hotels on several features in TripAdvisor. Findings confirm that the proposed hybrid machine learning methods can be implemented as an incremental recommendation agent for spa hotel/resort segmentation through effectively utilizing ‘big data’ procured from online social media contexts.

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