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

jos.hueuni.edu.vn Tập 133, Số 2A, 2024 87 Trong [19], T. Havranek và CS xem xét tính hữu ích của dữ liệu Google Trends trong việc dự đoán lượng khách du lịch đến hàng tháng và số đêm lưu trú tại Praha trong giai đoạn từ tháng 01 năm 2010 đến tháng 12 năm 2016. Các tác giả đã phân tích liệu Google Trends có cung cấp những cải tiến dự báo đáng kể so với các mô hình không có dữ liệu tìm kiếm hay không và đánh giá liệu một biến tần suất cao (Google Trends hàng tuần) có hữu ích hơn cho việc dự báo chính xác so với một biến tần suất thấp (lượng khách du lịch đến hàng tháng) bằng cách sử dụng lấy mẫu dữ liệu hỗn hợp hay không. Kết quả thực nghiệm cho thấy được tiềm năng của Google Trends trong việc đưa ra những dự đoán chính xác hơn trong bối cảnh du lịch. Cụ thể, thông tin Google Trends, trước 2 tháng và 1 tuần so với lượng khách đến, đều hữu ích để dự đoán số lượng khách du lịch thực tế đến. Mô hình dự báo sử dụng dữ liệu Google Trends hàng tuần hoạt động tốt hơn các mô hình sử dụng dữ liệu Google Trends hàng tháng và các mô hình không có dữ liệu Google Trends. Tóm lại, dữ liệu Google Trends có một đóng góp đáng kể đối với kết quả dự báo trong các mô hình kết hợp. Tuy nhiên, làm thế nào để xác định được dữ liệu đúng từ Google Trends và cách kết hợp với dữ liệu lịch sử? Phần tiếp theo sẽ mô tả và phân tích chi tiết phương pháp kết hợp dữ liệu lịch sử và Google Trends trong mô hình dự báo nhu cầu du lịch, với trường hợp nghiên cứu là khách du lịch quốc tế Việt Nam và Vương quốc Anh. 3 Dự báo dựa trên kết hợp dữ liệu lịch sử và Google Trends 3.1 Thu thập dữ liệu

Trường hợp nghiên cứu chính đối với mô hình dự báo kết hợp dữ liệu lịch sử và Google Trends là du khách quốc tế đến Việt Nam. Tuy nhiên, để có sự đối sánh, nghiên cứu này cũng xem xét thêm dữ liệu khách quốc tế đến Anh. Do vậy, nguồn thu thập dữ liệu sẽ từ Cục Du lịch Quốc gia Việt Nam [8] và Văn phòng Thống kê Quốc gia của Vương quốc Anh [9]. Dữ liệu thống kê được tổ chức theo tháng. Bài báo xem xét dữ liệu khách quốc tế đến hai điểm đến này từ tháng 01 năm 2008 đến tháng 12 năm 2023. Dựa trên khối lượng dữ liệu thu thập được, dữ liệu từ 01/2008 đến 12/2021 được sử dụng làm dữ liệu mẫu để huấn luyện mô hình và dữ liệu từ tháng 01/2022 đến 12/2023 được dùng để kiểm tra mô hình và dự báo ngoài mẫu. Đối với dữ liệu Google Trends, một vấn đề là làm thế nào để đảm bảo dữ liệu này phản ánh chính xác sự quan tâm của du khách quốc tế. Nói một cách khác, việc lựa chọn từ khóa phù hợp là rất quan trọng để xác định được dữ liệu này. Quy trình lựa chọn từ khóa đã được thực hiện qua nhiều bước, bao gồm sử dụng các công cụ hỗ trợ (Google Suggest) và phân tích tương quan thống kê (Pearson). Đối với dữ liệu du khách đến Anh, việc phân tích từ khóa cũng thực