吳南，黎翔，張鵬，胡榮鑫

（廣州科技應(yīng)用學(xué)院，廣東廣州 510000）

網(wǎng)絡(luò)對(duì)酒店產(chǎn)業(yè)鏈強(qiáng)力改造，平臺(tái)不僅靠流量覆蓋“廣度”，更需“深度”挖掘在線信息。本研究提煉影響顧客在線購(gòu)買決策因子優(yōu)先次序，使酒店和平臺(tái)突出關(guān)鍵因子，促進(jìn)銷售。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

酒店是典型體驗(yàn)式服務(wù)產(chǎn)品適合網(wǎng)上銷售，目前研究集中酒店在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響，如迪克金戈和瑪扎奈克(Dickinger＆Mazanec)從在線評(píng)論影響消費(fèi)者決策、格瑞茨和劉(Gretzel＆Yoo)從在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者決策影響最大、德勤咨詢認(rèn)為在線評(píng)論是影響消費(fèi)者決策關(guān)鍵因素、閏強(qiáng)和孟躍從在線評(píng)論長(zhǎng)度和感情極性對(duì)消費(fèi)者信息感知、Sparks＆Browning從正向在線評(píng)論打造消費(fèi)者高信任度、維曼倫和希格斯(Vermeulen＆Seegers)從正向在線評(píng)論提高消費(fèi)者購(gòu)買意愿。但研究?jī)H局限在線信息的評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響，僅少數(shù)研究涉及其他在線信息對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響，Chen指出預(yù)訂平臺(tái)推薦信息、Chevlier,Mayzlin發(fā)現(xiàn)圖書特征信息顯著影響圖書線上銷售。但把在線信息綜合研究對(duì)銷量影響鮮有涉及，僅Haul和張夢(mèng)指出不同在線信息影響消費(fèi)者購(gòu)買，但未得到深入研究。本文擬從在線信息客房特征、顧客評(píng)論、酒店服務(wù)和預(yù)訂平臺(tái)推薦四個(gè)角度研究。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取與處理

以藝龍網(wǎng)為例，數(shù)據(jù)采集2016年8月24日——2016年8月30日，隨機(jī)選108家五星/豪華酒店，378家四星/高檔酒店，510家三星/舒適酒店，583家經(jīng)濟(jì)/客棧酒店，1579家酒店為研究樣本。

2.2 指標(biāo)體系建立

影響消費(fèi)者選擇在線信息主要由酒店客房特征信息、預(yù)定平臺(tái)推薦信息和消費(fèi)者評(píng)論信息3部分構(gòu)成。酒店客房特征信息為價(jià)格、房型、設(shè)施等，選擇房型種類、客房最低價(jià)格、客房最高價(jià)格和酒店自己上傳照片比較客房。平臺(tái)推薦信息為酒店服務(wù)指數(shù)、及時(shí)確定率、預(yù)訂成功率、瀏覽收藏指數(shù)、用戶評(píng)級(jí)等。酒店服務(wù)指數(shù)是平臺(tái)獨(dú)有數(shù)據(jù)，其他同類平臺(tái)暫無(wú)，包括用戶預(yù)訂后酒店及時(shí)確認(rèn)率、預(yù)訂成功率和用戶投訴率及各數(shù)據(jù)在同城酒店排名情況。瀏覽收藏指數(shù)是酒店消費(fèi)熱度。用戶評(píng)級(jí)以顧客評(píng)論為基礎(chǔ)，綜合文化和旅游部評(píng)定星級(jí)、酒店設(shè)施設(shè)備、周邊配套、服務(wù)質(zhì)量、社會(huì)美譽(yù)度、品牌知名度、對(duì)客戶誠(chéng)信等因素，平臺(tái)對(duì)酒店評(píng)級(jí)。消費(fèi)者評(píng)論信息為評(píng)論數(shù)量、好評(píng)率、推薦率、不推薦率、網(wǎng)友上傳照片，評(píng)論數(shù)量反映客房消費(fèi)數(shù)量，好評(píng)率是顧客對(duì)酒店印象，推薦率是用值得推薦除以全部點(diǎn)評(píng)得出，消費(fèi)者負(fù)面評(píng)價(jià)比正面評(píng)價(jià)更能影響消費(fèi)者選擇行為，全部點(diǎn)評(píng)減去值得推薦減去有待改善除以全部點(diǎn)評(píng)得出不推薦率。網(wǎng)友上傳照片是顧客上傳照片分享入住體驗(yàn)，入住酒店才能發(fā)表評(píng)論，可信度高。

2.3 研究方法

（1）探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）找出多元變量本質(zhì)結(jié)構(gòu)，14個(gè)變量提煉關(guān)鍵因子，按信息量排序。（2）系統(tǒng)聚類分析（Hierarchical Cluster Analysis）研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)群組，關(guān)鍵因子根據(jù)重要程度排序。（3）因子重要程度和信息量多寡排序?qū)Ρ取?/p>

3 實(shí)證分析

3.1 因子分析

用SPSS 20.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)酒店在線信息因子分析，用KMO and Bartlett檢驗(yàn)，4個(gè)模型KMO值大于0.5，概率值0.000＜0.01，適合因子分析。前4個(gè)方差累計(jì)貢獻(xiàn)率60%以上，提取F1、F2、F3、F4四個(gè)主成分。“服務(wù)指數(shù)”“及時(shí)確定率”“預(yù)訂成功率”較大載荷，命名為“酒店服務(wù)指數(shù)”；“評(píng)論數(shù)量”“瀏覽收藏指數(shù)”“網(wǎng)友上傳照片”較大載荷，命名為“人氣指數(shù)”；“好評(píng)率”“不推薦率”“推薦率”較大載荷，命名為“評(píng)價(jià)指數(shù)”；“客房最高價(jià)格”“客房最低價(jià)格”較大載荷，命名為“客房性價(jià)比”；“客房最高價(jià)格”“酒店照片”“房型種類”較大載荷，命名為“高價(jià)客房特征”。

由表1可知，因子分析把廣州1579家4種不同類型酒店13個(gè)在線信息提煉為4個(gè)關(guān)鍵因子，據(jù)信息量多寡排序。模型1和模型2最多信息“酒店服務(wù)指數(shù)”，客人重視服務(wù)效率。其次“人氣指數(shù)”“評(píng)價(jià)指數(shù)”，顧客有收藏評(píng)價(jià)酒店習(xí)慣。最少信息“高價(jià)客房特征”“客房性價(jià)比”，平臺(tái)沒(méi)有凸顯酒店產(chǎn)品特征。模型3模型4最多信息“評(píng)價(jià)指數(shù)”“人氣指數(shù)”，在線評(píng)價(jià)真實(shí)反映產(chǎn)品質(zhì)量。收藏酒店信息量大，說(shuō)明酒店受歡迎。其次“客房性價(jià)比”“酒店服務(wù)指數(shù)”，模型3大量?jī)?yōu)惠信息，突出“客房性價(jià)比”優(yōu)勢(shì)，最少信息“酒店服務(wù)指數(shù)”，平臺(tái)淡化；模型4“酒店服務(wù)指數(shù)”，強(qiáng)調(diào)酒店服務(wù)效率，最少“客房性價(jià)比”，酒店價(jià)格較低，平臺(tái)淡化。

表1 四個(gè)酒店模型結(jié)果匯總

表2 四個(gè)模型因子重要程度和信息多寡對(duì)比

3.2 聚類分析

用SPSS 20.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)F1F2F3F44個(gè)連續(xù)變量和X141個(gè)分類變量做二階聚類分析。4個(gè)模型聚類質(zhì)量都大于0.5，聚類質(zhì)量好。

表2反映4個(gè)模型5個(gè)因子重要程度，影響顧客購(gòu)買決策因子優(yōu)先次序。所有模型X14“用戶評(píng)級(jí)”重要程度最高1.00，客人認(rèn)可平臺(tái)權(quán)威性。模型1F3“評(píng)價(jià)指數(shù)”重要程度第二，顧客相信陌生人評(píng)價(jià)息。模型2 F4“客房性價(jià)比”重要程度第二，性價(jià)比是吸引顧客關(guān)鍵原因；F3“人氣指數(shù)”重要程度第三，顧客青睞受歡迎酒店。模型3 F3“客房性價(jià)比”重要程度第二、F2“人氣指數(shù)”重要程度第三。模型4 F3“酒店服務(wù)指數(shù)”重要程度第二，顧客看重酒店服務(wù)效率。其他因子重要程度低于0.05，忽略不計(jì)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文將廣州1579家酒店在線信息提煉5個(gè)因子，把因子信息量多寡和重要程度比較，提出管理建議。

4.1 強(qiáng)調(diào)重要程度高因子

重視重要程度首位因子，所有模型X14“用戶評(píng)級(jí)”重要程度1.00，購(gòu)買首要考慮因素，酒店要加強(qiáng)與平臺(tái)合作，從文化和旅游部評(píng)定星級(jí)、酒店設(shè)施設(shè)備、周邊配套、服務(wù)質(zhì)量、社會(huì)美譽(yù)度、品牌知名度、對(duì)客戶誠(chéng)信等提升質(zhì)量，獲得平臺(tái)好評(píng)。同時(shí)平臺(tái)突出強(qiáng)調(diào)酒店評(píng)級(jí)，放在網(wǎng)頁(yè)顯眼位置，大號(hào)加粗彩色字體強(qiáng)調(diào)。

模型1五星/豪華酒店F3“評(píng)價(jià)指數(shù)”重要程度0.95，購(gòu)買第二考慮因素，但信息量?jī)H0.17，酒店和平臺(tái)應(yīng)高度重視。酒店要提供精細(xì)情感服務(wù)，打造與眾不同深度體驗(yàn)，鼓勵(lì)客人積極撰寫有質(zhì)量有深度好評(píng)和推薦。平臺(tái)要更新、傳播分享高質(zhì)量點(diǎn)評(píng)，及時(shí)回復(fù)顧客問(wèn)題，反饋評(píng)論提出管理漏洞，改善酒店服務(wù)質(zhì)量。模型2四星/高檔酒店和模型3三星/舒適酒店“客房性價(jià)比”“人氣指數(shù)”重要程度偏高，購(gòu)買第二第三考慮因素，但信息量均勻且偏少。酒店應(yīng)做好服務(wù)工作，保持較低價(jià)格，獲得客人青睞。平臺(tái)要列出客房?jī)r(jià)格和質(zhì)量信息，在網(wǎng)頁(yè)顯眼位置放置“客房性價(jià)比”，大號(hào)加粗彩色字體強(qiáng)調(diào)，凸顯醒目促銷活動(dòng)和亮眼優(yōu)惠回饋。模型4經(jīng)濟(jì)/客棧酒店僅F4“酒店服務(wù)指數(shù)”重要程度偏高，購(gòu)買第二考慮因素，但信息量并不多。酒店要提升預(yù)訂客房及時(shí)確認(rèn)率和預(yù)訂成功率，降低顧客投訴率。平臺(tái)要投入資源到“酒店服務(wù)指數(shù)”，采用饑餓銷售、限時(shí)優(yōu)惠、特價(jià)產(chǎn)品等營(yíng)銷策略。

4.2 淡化重要程度低因子

模型1五星/豪華酒店F1“酒店服務(wù)指數(shù)”、F4“高價(jià)客房特征”、F2“人氣指數(shù)”，模型2四星/高檔酒店F1“酒店服務(wù)指數(shù)”、F2“評(píng)價(jià)指數(shù)”，模型 3三星/舒適酒店 F1“評(píng)價(jià)指數(shù)”、F4“酒店服務(wù)指數(shù)”，模型 4經(jīng)濟(jì)/客棧酒店 F2“人氣指數(shù)”、F1“評(píng)價(jià)指數(shù)”、F4“客房性價(jià)比”關(guān)鍵因子重要程度偏低，但平臺(tái)已投入大量資源，應(yīng)減少資源到重要程度低因子，放在文末等不顯眼的位置，小號(hào)普通字體弱化。

平臺(tái)要增強(qiáng)供求雙方黏性，重點(diǎn)投入資源到重要程度高因子，促進(jìn)顧客購(gòu)買；淡化減少資源到重要程度低因子，避免干擾顧客購(gòu)買，優(yōu)化顧客購(gòu)買體驗(yàn)，促進(jìn)銷售。