Hotel Benchmarking in der Bodenseeregion

Eine Text-Mining Analyse am Beispiel der Online Reiseagentur Booking.com

Ziel des Projekts war die Durchführung eines Hotel-Benchmarkings für ausgewählte Hotels in der Bodenseeregion mit konkreter Auflistung der Verteilung von positiven und negativen Bewertungen.

ProjektDurchführung

Dominic Regitz, Jona Uekert,
Forschungsgruppe Data Science, Institut für Digitalen Wandel (IDW)

Einführung

  • Online-Tourismusportale bieten in Form von Kundenbewertungen umfangreiche Informationen für Hoteliers
  • Durch Text-Mining-Verfahren können aus Kundenbewertungen Stärken und Schwächen einzelner Hotels, in unterschiedlichen Bereichen, aufgedeckt werden

Zielsetzung 

  • Durchführung eines Hotel-Benchmarkings für ausgewählte Hotels in der Bodenseeregion mit konkreter Auflistung der Verteilung von positiven und negativen Bewertungen
  • Vergleich der Hotels in den Bereichen Location & Property, Food & Beverages, Service & Staff sowie Room & Bathroom

Methodik

Datenbeschaffung

Datenbeschaffung

  • Einmalige Datenextraktion von ca. 20 000 Kundenbewertungen von 16 Hotels in der Bodenseeregion mit Octoparse
  • Weiterverarbeitung durch Rapidminer

Datenbereinigung

  • Entfernen von Duplikaten
  • Entfernen von Kundenbewertungen ohne textlichen Inhalt


Datenverarbeitung

  • Identifizierung von vier Hotels mit den meisten Bewertungen
  • Bewertungsinhalte bereits in positive und negative Sentiments kategorisiert
  • Satzweise Aufspaltung der Texte mittels Text-Mining-Verfahren
  • Lexikonbasierte Topic Detection für die Bereiche:
  1. Location & Property
  2. Food & Beverages
  3. Service & Staff
  4. Room & Bathroom
  • Vergleich der Hotels basierend auf identifizierten positiven und negativen Sätzen für die einzelnen Topics

Ergebnis
 

Hotel Topics 1

Abb. 1: Absolute Anteile positiver und negativer Sätze zu den Topics der Hotels

 

Hotel Topics 2

Abb. 2: Prozentuale Anteile positiver Beiträge zu den Topics für die Hotels


Allgemeine Erkenntnisse

  • Überwiegend positive Berichte zu Location & Property, Food & Beverages und Service & Staff
  • Room & Bathroom weist den größten Anteil an identifizierten negativen Sätzen auf
  • Allgemein geringe Erwähnung des Topics Service & Staff

Hotel 1

Erzielt die besten Ergebnisse in der Kategorie Room & Bathroom.

Hotel 2

Weist vergleichsweise wenig negative Sätze in der Kategorie Room & Bathroom auf.

Hotel 3

Führt in den Bereichen Location & Property, Food & Beverages und Service & Staff.

Hotel 4

Liegt insgesamt im Mittelfeld.


Zusammenfassung

  • Analyse von Online-Reviews mittels Verfahren des Text-Mining ermöglichen einen vereinfachten Vergleich einzelner Hotels
  • Die Umsetzung der Verfahren in Deutsch ist anspruchsvoller als in Englisch, da Nuancen der deutschen Sprache die automatische Textanalyse erschweren


Literatur

  1. Menner, T., Höpken, W., Fuchs, M. and Lexhagen, M. 2016. “Topic detection – Identifying relevant topics in tourism reviews”, in Inversini, A. and Schegg, R. (Ed.s.), Information and Communication Technologies in Tourism 2016, Springer, New York: 411-423
  2. Schmunk, S., Höpken, W., Fuchs, M. and Lexhagen, M. 2014. “Sentiment Analysis – Implementation and Evaluation of Methods for Sentiment Analysis with Rapid-Miner®”, in Xiang, Ph. and Tussyadiah, I.(Ed.s.), Information and Communication Technologies in Tourism 2014, Springer, New York: 253-265

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