Development of a Resort's Cross-selling Prediction Model and Its Interpretation using SHAP

The tourism industry is facing a crisis due to the recent COVID-19 pandemic, and it is vital to improving profitability to overcome it. In situations such as COVID-19, it would be more efficient to sell additional products other than guest rooms to customers who have visited to increase the unit price rather than adopting an aggressive sales strategy to increase room occupancy to increase profits. Previous tourism studies have used machine learning techniques for demand forecasting, but there have been few studies on cross-selling forecasting. Also, in a broader sense, a resort is the same accommodation industry as a hotel. However, there is no study specialized in the resort industry, which is operated based on a membership system and has facilities suitable for lodging and cooking. Therefore, in this study, we propose a cross-selling prediction model using various machine learning techniques with an actual resort company's accommodation data. In addition, by applying the explainable artificial intelligence XAI(eXplainable AI) technique, we intend to interpret what factors affect cross-selling and confirm how they affect cross-selling through empirical analysis.

리조트 교차판매 예측모형 개발 및 SHAP을 이용한 해석

관광산업은 최근 코로나19 유행으로 인해 위기에 봉착해 있으며, 이를 극복하기 위해 무엇보다 수익성 개선이 매우 중요한 상황이다. 이 때 여행 수요 자체가 축소된 코로나19와 같은 상황에서는 수익 증대를 위해 객실 점유율을 높이기 위한 공격적인 영업전략보다 어려운 여건 속에서도 찾아온 고객에게 객실 외 추가상품을 판매하여 객단가를 높이는 방향이 더 효율적일 것이다. 국내 관광 연구 분야에서 머신러닝 기법은 수요예측을 중심으로 연구된 바 있으나 교차판매 예측에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 또한 넓은 의미로는 호텔과 같은 숙박업종 이지만 회원제 중심으로 운영하며 숙박과 취사에 적합한 시설을 갖추고 있는 리조트 업종에 특화된 연구는 더욱이 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 리조트 회사의 투숙 데이터로 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 교차판매 예측 모형을 제안하고자 한다. 또한 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 기법을 적용해 교차판매에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 해석하고 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석을 통해 확인해 보고자 한다.