Bireysel verilere dayalı kapasite üzeri rezervasyon modelleri

Gelir yönetiminin bir parçası olan kapasite üzeri rezervasyon politikası, günümüzde kullanılmayan kapasitenin depolanamadığı birçok sektörde uygulanmaktadır. Bu uygulamanın amacı; atıl kapasiteyi azaltırken kazanç miktarını en büyüklemektir. Özellikle havayolu endüstrisi, otel ve restoran işletmeciliği gibi rekabetin yüksek olduğu hizmet sektörlerinde, kapasite üzeri rezervasyon limitinin firmaya sağladığı kazanç miktarı önem arz etmektedir. Literatürde kapasite üzeri rezervasyon limitinin optimum değerini belirlemeye yönelik farklı yaklaşımlar mevcuttur. Klasik yaklaşımda, rezervasyon yapan müşterilerin rezervasyonlarına gelme olasılıkları aynı kabul edilmektedir. Bu çalışmada klasik yaklaşımdan farklı olarak rezervasyon yapan her müşterinin rezervasyonunu gerçekleştirme olasılığının kişiye bağlı olarak belirlenmesi önerilmiştir. Önerilen yaklaşım için ihtiyaç duyulan kişisel olasılıklar, tahmin algoritmaları kullanılarak geçmiş rezervasyon bilgilerinden elde edilmiştir. Her müşterinin farklı geliş olasılıklarının olması, farklı sayılardaki rezervasyonların gerçekleşmesi olasılıklarının klasik yöntemle hesaplanmasını zorlaştırmıştır. Bu nedenle farklı sayılarda rezervasyonların gerçekleşme olasılıklarının hesaplanmasında Monte Carlo simülasyonu kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, önerilen dinamik modeller ile klasik yaklaşıma oranla çok daha yüksek kazançlar elde edilebileceği görülmüştür. Yapılan performans ölçümü ile tahmin algoritmalarının doğruluk ve modele uygunluk oranları, duyarlılık analizi ile de önerilen modellerin parametre değerlerindeki değişime nasıl tepki verdiği incelenmiştir.