Dinamik Talep Modellemesi ile Fiyat Manipülasyonlarının Saat Kırılımında Karlılığa Etkisi

Abstract

Türkiye'de havacılık sektörü günden güne gelişmekte ve rekabetçi hale gelmektedir. Son günlerde internet üzerinden alışverişin müşteriler açısından tercih edilir ve erişilebilir hale gelmesi ile online satış kanalı, havayolları açısından maliyet avantajı ve gelir fırsatı oluşturmaktadır. Böylelikle havayolları tarafından A noktasından B noktasına online bilet satın almak isteyen müşteri talebinin doğru tahminlenerek en uygun zamanda müşterinin ödemeye razı olduğu fiyatın gösterilmesi gerekliliği ayrı bir önem kazanmaktadır. Bu çalışmada rekabetçi ve monopol pazarlar için online satış kanalından gelen talebin gelişimi gün, saat ve dakika kırılımında zaman serisi analizi ile incelenmiştir. Aynı zamanda talebin uçuşa ne kadar zaman kala geldiğini etkileyen faktörlerin neler olduğunu regresyon analizi yöntemi ile tartışılmıştır. Analize geçilmeden önce verinin nasıl oluşturulduğu detaylandırılarak açıklanmıştır. Analiz sonucunda, pazara ve zamana göre bölümlendirilerek yapılan talep tahmini için en düşük hata ile veri ile en uyumlu sonucu Basit üssel düzeltme (SES) modeli vermiştir. Regresyon analizinde ise monopol ve oligopol piyasalar için yolcunun bilet alımında uçuşa kalan zamanını etkileyen faktörler arasında yolcunun gördüğü ücret, uçuş süresi, bilet özelliği gibi ortak değişkenler olmakla beraber havayolunun sefer sayısı, rezervasyon yapılan seferin bulunduğu saat aralığı gibi farklılaşan faktörlerin de bulunduğu sonucuna ulaşılmıştır. Sonuçlar doğrultusunda havayolu şirketine önerilecek tahmin yönteminin şirketin gelirini artıracağı öngörülmektedir.

The aviation sector in Turkey is developing and becoming more competitive day by day. In recent days, since online shopping is preferable and accessible, online sales channels have given cost and revenue opportunities to airlines. Thus, a reliable demand forecast for customers and also offering the right place in accordance with customer's willingness to pay have become more important for airlines. In this study, for competitive and monopoly markets, booking curve from online sales channel is analyzed according to the day, hour and minute of the observed demand with time series analysis. In addition, the factors that affect the demand's time-to-departure is discussed with regression analysis method. Before analysis, data collection procedure and the data itself is explained in detail. As a result, Simple exponential smooting (SES) model gives best fit with minimum error according to time and market based analysis. On the other hand, according to regression analysis, for the monopoly and oligopoly markets, although there are common factors which affect time-to-departure flight such as ticket fare, flight time, ticket types; it is also observed that there are different factors such as number of flights on days of flight, and time interval of booking time. As a result, the factors and the method which are predicted to help increase the company's revenue will be proposed for the airline company.