NÂNG CAO HIỆU QUẢ DỰ BÁO NHU CẦU DU LỊCH VỚI GOOGLE TRENDS

Ngô Văn Sơn và CS. Tập 133, Số 2A, 2024 84 to make forecasts. The paper uses international tourist arrival data from Vietnam to evaluate the effectiveness of a combined approach based on historical data and Google Trends. Keywords: Tourism demand forecasting, search engine query data, Google Trends, Vietnam tourism 1 Giới thiệu Internet đã trở nên phổ biến hiện nay. Nhiều hoạt động kinh doanh đã chuyển từ các giao dịch vật lý sang môi trường trực tuyến với nền tảng web [1]. Sự phát triển của công nghệ thông tin đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu lớn từ người dùng, như các bình luận, bình chọn, các truy vấn tìm kiếm hay các bài phân tích. Đối với các doanh nghiệp, dữ liệu lớn có thể có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ người quản lý ra quyết định. Các nhà quản lý đã bắt đầu nhận thức được tầm quan trọng và giá trị của "dữ liệu lớn" và một hướng nghiên cứu liên quan đến "dữ liệu công cụ tìm kiếm" cũng đã xuất hiện. Thực tế, đã có khá nhiều nghiên cứu về khai thác giá trị của dữ liệu công cụ tìm kiếm xuất hiện trong những năm trở lại đây [2][3][4]. Google và Baidu là hai công cụ tìm kiếm cung cấp dữ liệu tìm kiếm lớn nhất thế giới. Baidu chủ yếu phổ biến tại Trung Quốc, trong khi Google được sử dụng khắp toàn cầu. Với khả năng cung cấp dữ liệu có sẵn và dễ truy cập, Google Trends trở thành mục tiêu để nghiên cứu dữ liệu công cụ tìm kiếm. Trong bài báo này, chúng tôi thu thập dữ liệu nhu cầu du lịch (khách du lịch quốc tế đến) Việt Nam từ Google Trends [5]. Du lịch là một ngành công nghiệp không khói, đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế

của nhiều địa phương và quốc gia cả trực tiếp và gián tiếp bằng cách cung cấp việc làm và nguồn thu ngoại tệ. Điều này giải thích tại sao rất nhiều quốc gia nhỏ phụ thuộc nhiều vào du lịch. Dự báo chính xác nhu cầu du lịch do đó là một nhu cầu cấp thiết đối với các quốc gia và địa phương nhằm có thể xây dựng chính sách, hoạch định kế hoạch, chuẩn bị nguồn lực nhằm cung cấp tốt nhất các sản phẩm và dịch vụ cho khách du lịch. Các mô hình dự báo truyền thống dựa trên dữ liệu lịch sử khách du lịch đến không còn đảm bảo độ chính xác và xu hướng kết hợp với những loại dữ liệu khác, chẳng hạn dữ liệu công cụ tìm kiếm, trở thành xu hướng mới cho dự báo du lịch trong kỷ nguyên dữ liệu lớn [6][7]. Nghiên cứu trong bài báo này có mục đích khám phá việc kết hợp dữ liệu công cụ tìm kiếm với dữ liệu lịch sử khách du lịch đến tại một điểm đến nhằm nâng cao hiệu quả dự báo. Google Trends được sử dụng để thu thập dữ liệu công cụ tìm kiếm, kết hợp với dữ liệu lịch sử khách du lịch quốc tế đến ở hai điểm đến Việt Nam và Vương quốc Anh. Kết quả dự báo sau đó so sánh với dữ liệu du lịch từ Cục Du lịch Quốc gia Việt Nam [8] và Văn phòng thống kê Quốc gia của Vương quốc Anh [9].