Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : THM123 |
| Ders Türü | : Zorunlu |
| Ders Grubu | : Önlisans |
| Eğitim Dili | : Türkçe |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 1 |
| Uyg. | : 1 |
| Kredi | : 2 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 2 |
Bu dersin amacı, öğrencilerin konaklama işletmelerinde çevrimiçi itibarın ölçülmesi, analiz edilmesi ve yönetilmesi konusunda uygulamaya yönelik yetkinlik kazanmalarını sağlamaktır. Ders kapsamında misafir yorum ekosistemi, itibar KPI’ları, duygu analizi (sentiment analysis) ve rekabet kıyaslama yöntemleri ele alınmakta; Kepsla itibar yönetim sistemi aracılığıyla KPI takibi, sentiment analizi ve yapay zeka destekli yorum yanıtlama uygulamaları gerçek verilerle işlenmektedir.
Bu ders, konaklama işletmelerinde çevrimiçi itibarın ölçülmesi, analiz edilmesi ve stratejik olarak yönetilmesi üzerine kuruludur. Öğrenciler; TripAdvisor, Google ve OTA platformlarındaki yorum ekosistemini, temel itibar KPI'larını (NPS, CSAT, GRI, Review Score, Response Rate) ve duygu analizi (sentiment analysis) yöntemlerini öğrenir. Dersin uygulamalı bölümünde Kepsla itibar yönetim sistemi kullanılarak gerçek verilerle KPI takibi, departman bazlı duygu tonu analizi ve yapay zeka destekli yorum yanıtlama çalışmaları yürütülür. Ders boyunca itibar yönetiminin doluluk oranı, fiyatlandırma ve gelir yönetimiyle doğrudan ilişkisi vurgulanır.
| 1. | Konaklama işletmelerinde çevrimiçi itibarın gelir, doluluk ve fiyatlandırma üzerindeki etkisini açıklar. |
| 2. | TripAdvisor, Google ve OTA platformlarındaki yorum ekosistemini ve temel itibar KPI’larını (Review Score, NPS, CSAT, GRI, Response Rate) yorumlar. |
| 3. | Sentiment analizi yöntemlerini kullanarak misafir geri bildirimlerindeki duygu tonunu ve eğilimleri analiz eder. |
| 4. | Kepsla itibar yönetim sistemi üzerinden KPI takibi, rakip kıyaslama ve raporlama işlemlerini uygular. |
| 5. | Yapay zeka destekli araçlarla olumlu ve olumsuz yorumlara etkili, kişiselleştirilmiş yanıtlar üretir. |
| 1. | Anderson, C. K. The Impact of Online Reviews on Hotel Performance. Cornell SHA. |
| 2. | Program Kepsla İtibar Yönetim Sistemi 🔗 https://www.kepsla.com |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Ödev | 1 | %10 |
| Kısa Sınav (Quiz) | 1 | %10 |
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %20 |
| Dönem Sonu Sınavı (Final) | 1 | %60 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 6 | 2 | 2 | 24 |
| Laboratuvar | 6 | 2 | 2 | 24 |
| Kısa Sınav | 2 | 1 | 1 | 4 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 1 | 1 | 2 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 54 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | |
OÇ-1 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
OÇ-2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
OÇ-3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
OÇ-4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
OÇ-5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |