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        基于eWOM的酒店顧客滿(mǎn)意度影響因素分析
        ——以哈爾濱五星級(jí)酒店為例

        2022-01-12 06:52:48劉潤(rùn)萍徐曉菲
        商業(yè)經(jīng)濟(jì) 2022年2期
        關(guān)鍵詞:哈爾濱市均值設(shè)施

        劉潤(rùn)萍,徐曉菲

        (哈爾濱商業(yè)大學(xué) 旅游烹飪學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150076)

        網(wǎng)絡(luò)信息化的發(fā)展催生了電子口碑的出現(xiàn),現(xiàn)如今,電子口碑已經(jīng)成為消費(fèi)者獲取需求信息的必要渠道,并影響著購(gòu)買(mǎi)決策行為。酒店的電子口碑信息更能直接反映酒店顧客的關(guān)注點(diǎn),反映顧客的實(shí)際需求及滿(mǎn)意度。因此本文爬取哈爾濱市23家五星級(jí)酒店的在線(xiàn)評(píng)論,運(yùn)用內(nèi)容分析法對(duì)在線(xiàn)評(píng)論進(jìn)行高頻詞統(tǒng)計(jì),利用pyltp包以關(guān)鍵詞為依據(jù)對(duì)評(píng)論分句并進(jìn)行情感分析計(jì)算出滿(mǎn)意度,分析得出哈爾濱市五星級(jí)酒店顧客滿(mǎn)意度的影響因素,以期酒店能夠提升服務(wù)質(zhì)量帶給顧客更好的居住體驗(yàn)。

        一、文獻(xiàn)綜述

        電子口碑(Electronic Word of Mouth)是由口碑發(fā)展而來(lái),信息化的高速普及使得電子口碑在旅游業(yè)大放異彩。朱翠蘭等(2013)在eWOM概念研究的基礎(chǔ)上,提出旅游電子口碑是指通過(guò)相關(guān)技術(shù)媒介,旅游者對(duì)已消費(fèi)的產(chǎn)品或服務(wù)就食住行游購(gòu)?qiáng)实嚷糜我剡M(jìn)行的描述和評(píng)價(jià)。近年來(lái)eWOM被廣泛應(yīng)用到旅游業(yè)中,Milan(2014)發(fā)現(xiàn),在網(wǎng)上預(yù)訂酒店時(shí),有84%的潛在消費(fèi)者會(huì)被eWOM影響購(gòu)買(mǎi)行為。Nathalia等(2015)認(rèn)為eWOM涉及到的是體驗(yàn)型產(chǎn)品,其對(duì)顧客感知評(píng)論的有用性具有更強(qiáng)的影響力。沈涵等(2020)研究發(fā)現(xiàn)負(fù)面點(diǎn)評(píng)的酒店網(wǎng)絡(luò)口碑傳播效果大于正面點(diǎn)評(píng)。

        顧客滿(mǎn)意度一直都是酒店行業(yè)研究的重點(diǎn)內(nèi)容,而所針對(duì)的研究對(duì)象大多為高星級(jí)酒店和經(jīng)濟(jì)型酒店。顧客滿(mǎn)意度所涉及的研究方法也非常豐富,近年來(lái),隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛躍發(fā)展,眾多學(xué)者對(duì)于酒店顧客滿(mǎn)意度的研究,逐漸轉(zhuǎn)移到文本挖掘方法上來(lái),大數(shù)據(jù)環(huán)境下各大旅游網(wǎng)站的酒店eWOM信息實(shí)時(shí)更新,而且數(shù)據(jù)量大可靠性高。Zhou等(2014)對(duì)高星級(jí)酒店的網(wǎng)上評(píng)論進(jìn)行分析,將顧客滿(mǎn)意度影響因素概括為房間、設(shè)施、價(jià)格、位置、食物和員工六方面。劉巖等(2020)結(jié)合TF-IDF、K-means算法對(duì)特征詞進(jìn)行分類(lèi)獲取滿(mǎn)意度影響因素,構(gòu)建基于情感分析的酒店顧客滿(mǎn)意度評(píng)估模型進(jìn)行客觀分析?,F(xiàn)如今,酒店顧客滿(mǎn)意度的研究路徑愈加交叉化、多樣化。

        二、研究設(shè)計(jì)

        (一)數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

        本文以攜程網(wǎng)上哈爾濱市23家五星級(jí)酒店截至2021年3月所有的在線(xiàn)評(píng)論為研究對(duì)象,通過(guò)八爪魚(yú)采集器采集評(píng)論數(shù)據(jù),共獲取57368條評(píng)論。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,去除無(wú)效及重復(fù)評(píng)論,得到52798條有效評(píng)論。再次,進(jìn)行機(jī)械壓縮去重,對(duì)重復(fù)詞語(yǔ)進(jìn)行刪除處理。之后,利用jieba包,并構(gòu)建自定義詞典,對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行分詞、去除停用詞,最終得到全部為中文候選詞語(yǔ)集合的數(shù)據(jù)文件。具體詳情內(nèi)容見(jiàn)表1。

        表1 哈爾濱市五星級(jí)酒店及其eWOM數(shù)據(jù)詳情

        (二)影響因素劃分及滿(mǎn)意度計(jì)算

        1.顧客滿(mǎn)意度影響因素歸類(lèi)

        為了全面體現(xiàn)五星級(jí)酒店的特征,本文借鑒了學(xué)者類(lèi)似的文獻(xiàn),綜合本文獲取的關(guān)鍵詞,刪除無(wú)關(guān)意義的關(guān)鍵詞,將關(guān)鍵詞進(jìn)行調(diào)整列入七大特征類(lèi)別,各類(lèi)別的關(guān)鍵詞都能反映對(duì)應(yīng)的影響因素,具體內(nèi)容見(jiàn)表2。

        表2 酒店顧客滿(mǎn)意度影響因素分類(lèi)

        從上述內(nèi)容中可以得出,顧客對(duì)服務(wù)的關(guān)注度最高,其次是酒店設(shè)施和交通位置,這是五星級(jí)酒店最受關(guān)注的三部分,之后是餐飲、環(huán)境和衛(wèi)生,對(duì)于價(jià)格的關(guān)注度最低。酒店本身屬于服務(wù)型企業(yè),而五星級(jí)酒店的服務(wù)和軟硬件設(shè)施在各星級(jí)酒店中具有絕對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)力,因此不難得出服務(wù)和設(shè)施位于五星級(jí)酒店顧客關(guān)注度排名的前列。交通位置是酒店選址和用戶(hù)出行首先考慮的因素,從“位置”、“出門(mén)”、“距離”、“停車(chē)場(chǎng)”等能夠體現(xiàn)顧客選擇酒店的方便因素。其次是餐飲,從高頻詞“早餐”、“下午茶”、“水果”可以看出顧客在酒店飲食的一般選擇及其喜好,而“好吃”、“豐盛”也體現(xiàn)出顧客對(duì)餐飲方面的評(píng)價(jià)。環(huán)境和衛(wèi)生是顧客次要考慮的因素,五星級(jí)酒店本身就能夠具備舒適、干凈、整潔等顧客需求,這也是疫情防控常態(tài)化以來(lái)五星級(jí)酒店預(yù)訂數(shù)量占比極具增長(zhǎng)的原因之一。價(jià)格的關(guān)注度最低,原因在于顧客在網(wǎng)上預(yù)訂酒店時(shí)已經(jīng)對(duì)價(jià)格知曉,并能夠接受價(jià)格的合理區(qū)間。從“免費(fèi)”、“贈(zèng)送”等高頻詞可以看出顧客對(duì)五星級(jí)酒店提供的免費(fèi)項(xiàng)目、贈(zèng)送禮品等服務(wù)非常滿(mǎn)意。

        2.顧客滿(mǎn)意度分析

        本文以上述關(guān)鍵詞為基礎(chǔ),利用python中的pyltp包對(duì)各酒店的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分句歸類(lèi),之后借助百度AI平臺(tái)的情感分析功能,對(duì)酒店各影響因素的特征句進(jìn)行情感分析,以積極類(lèi)別概率的平均值為依據(jù),以李克特五級(jí)量表法為標(biāo)準(zhǔn)賦值,將二者相乘分別得到各影響因素的滿(mǎn)意度值。

        總體滿(mǎn)意度值的計(jì)算,將表2顧客滿(mǎn)意度影響因素的詞頻占比為權(quán)重,將其與各酒店對(duì)應(yīng)的影響因素滿(mǎn)意度值相乘,并將結(jié)果相加得到總體滿(mǎn)意度。公式如下所示:

        其中:HCSI為顧客總體滿(mǎn)意度;w為第i個(gè)影響因素的權(quán)重;U為第j家酒店第i個(gè)影響因素的滿(mǎn)意度。

        將23家酒店的各影響因素滿(mǎn)意度和總體滿(mǎn)意度進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析,具體結(jié)果見(jiàn)表3。從表3中得出顧客總體滿(mǎn)意度的均值為4.35,說(shuō)明哈爾濱市五星級(jí)酒店總體水平較好,大多數(shù)的五星級(jí)酒店滿(mǎn)意度分值都在4分以上。但其標(biāo)準(zhǔn)差較大,數(shù)據(jù)離散程度強(qiáng),僅有11家五星級(jí)酒店高于全市平均水平,該數(shù)據(jù)說(shuō)明五星級(jí)酒店總體滿(mǎn)意度水平分布不均,總體滿(mǎn)意度值高的酒店與總體滿(mǎn)意度值低的酒店有明顯差距。

        表3 酒店顧客滿(mǎn)意度描述統(tǒng)計(jì)量

        各影響因素的滿(mǎn)意度均值均在4分以上,排序?yàn)榄h(huán)境、位置、衛(wèi)生、價(jià)格、服務(wù)、餐飲及設(shè)施。環(huán)境滿(mǎn)意度均值最高為4.77且標(biāo)準(zhǔn)差最小,幾乎全部酒店滿(mǎn)意度分值均在4.5分以上,說(shuō)明顧客對(duì)哈爾濱市各家五星級(jí)酒店的環(huán)境非常滿(mǎn)意。位置和衛(wèi)生的滿(mǎn)意度均值為4.59和4.57,說(shuō)明酒店的選址臨近顧客目的地,交通便利,且酒店的衛(wèi)生狀況達(dá)到顧客要求。價(jià)格滿(mǎn)意度均值為4.44,滿(mǎn)意度在4分之上的有21家,說(shuō)明顧客認(rèn)為酒店的房間定價(jià)性?xún)r(jià)比較高。服務(wù)滿(mǎn)意度的均值為4.32,但是標(biāo)準(zhǔn)差最大為0.44,說(shuō)明顧客對(duì)酒店的服務(wù)水平要求較高,部分酒店的服務(wù)水平較好,但是個(gè)別酒店的服務(wù)水平遠(yuǎn)未達(dá)到顧客的期望值。餐飲滿(mǎn)意度的均值為4.16,標(biāo)準(zhǔn)差為0.38,說(shuō)明哈爾濱市五星級(jí)酒店的餐飲水平有明顯差距。設(shè)施滿(mǎn)意度均值最低為4.08,且標(biāo)準(zhǔn)差最大,3.5分以下的有3家,4分以下的有6家,設(shè)施的分值相對(duì)其他影響因素有明顯下降趨勢(shì),說(shuō)明絕大部分酒店的基礎(chǔ)設(shè)施是減分項(xiàng),原因主要為設(shè)施配套不全,或者硬件設(shè)施無(wú)法正常使用,軟件設(shè)施未投入使用或運(yùn)行體系不夠成熟。

        三、結(jié)論

        本文以?xún)?nèi)容分析法獲取顧客滿(mǎn)意度影響因素及具體關(guān)鍵詞,借助百度AI平臺(tái)的情感分析功能接口計(jì)算出滿(mǎn)意度值,其結(jié)果具有客觀性和可驗(yàn)證性。本文通過(guò)分析得出哈爾濱五星級(jí)酒店的總體滿(mǎn)意度均值為4.35,說(shuō)明哈爾濱市五星級(jí)酒店總體水平較好,但標(biāo)準(zhǔn)差較大,酒店之間的經(jīng)營(yíng)水平存在一定差距。五星級(jí)酒店顧客滿(mǎn)意度的影響因素包括七個(gè)方面,且各影響因素的滿(mǎn)意度均值均在4分以上,排序?yàn)榄h(huán)境、位置、衛(wèi)生、價(jià)格、服務(wù)、餐飲及設(shè)施。該研究過(guò)程可以有效反映哈爾濱市五星級(jí)酒店的目前經(jīng)營(yíng)水平及差距,能夠有針對(duì)性的解決不足。

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