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毕业论文网 > 毕业论文 > 管理学类 > 信息管理与信息系统 > 正文

基于文本分析的酒店顾客感知价值评价模型构建及应用——以武汉市为例毕业论文

 2020-02-19 08:02  

摘 要

根据我国“十三五”旅游发展规划,到 2020 年旅游业总收入将达到 7 万亿元,旅游市场总规模(含商务活动)将达到 67 亿人次,作为旅游出行不可避免地支出项之一,酒店业消费前景良好;而随着艺龙等酒店在线预订行业头部企业在美国纳斯达克上市以及用户在线酒店预订行为习惯的养成,当前酒店预订市场已进入成熟发展阶段。

与发展渐趋成熟的在线预订市场不同的是,我国酒店行业服务水平参差不齐,并不容乐观。在此背景之下,对于现阶段酒店行业顾客感知价值的研究以及针对酒店行业所提供的产品或服务的评价模型的构建对于酒店行业的服务提升具有重大意义。在此前学者们进行的酒店行业的服务评价的研究中,大多都使用分发问卷的方式采集数据,而忽略了酒店在线评论这一重要数据。本文基于顾客感知理论与文本挖掘技术对武汉市22所酒店的12000余条在线评论进行分析,建立酒店行业的顾客感知价值评价模型。

通过卡方检验发现,酒店星级与便利性、服务质量等指标相关性较高,单一模型无法准确描述各指标间的相对关系,因此本文基于不同的酒店星级构建了四组评价模型。经过数据分析发现,在全部四组模型中,普遍权重占比较高的指标是便利性、有形产品与服务质量;而在基于情感分析的评分中,评分较高的指标为便利性与物质成本。

关键词:在线评论;文本挖掘;顾客感知价值;酒店;评价模型

ABSTRACT

According to China's “13th Five-Year” tourism development plan, the total tourism revenue will reach 7 trillion yuan by 2020, and the total size of the tourism market (including business activities) will reach 6.7 billion, as one of the inevitable expenditures for tourism travel. The hotel industry has good prospects for consumption; and with the establishment of the company's online booking industry head office in the US Nasdaq and the development of user online hotel booking behavior, the current hotel booking market has entered a mature stage of development.

Different from the development of the increasingly mature online booking market, the service level of the hotel industry in China is uneven and not optimistic. In this context, the research on the perceived value of customers in the hotel industry at the present stage and the evaluation model of the products or services provided by the hotel industry are of great significance for the service improvement of the hotel industry. In the research on service evaluation of the hotel industry conducted by scholars, most of them used the method of distributing questionnaires to collect data, but ignored the important data of hotel online comment. Based on customer perception theory and text mining technology, this paper analyzes more than 12,000 online reviews of 22 hotels in Wuhan, and establishes a customer perception value evaluation model in the hotel field.

Through the chi-square test, it is found that the star rating of the hotel is highly correlated with the convenience and service quality. The single model cannot accurately describe the relative relationship between the indicators. Therefore, four evaluation models are constructed based on different hotel star ratings. After data analysis, among the four models, the indicators with higher common weights are convenience, tangible products and service quality. Among the scores based on sentiment analysis, the higher scores are convenience and material cost.

Key Words:Online review, Text mining, Customer perceived value, Hotel, Evaluation model

目 录

第1章 绪 论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究目的与意义 1

1.2 研究内容 2

1.3 研究方法与技术路线 2

1.3.1 研究方法 2

1.3.2 技术路线 3

第2章 文献综述 4

2.1 顾客感知价值理论 4

2.2 酒店行业顾客感知价值的应用研究 5

2.3 在线评论挖掘的商业价值及其商业应用 5

第3章 酒店行业顾客感知价值评价模型 7

3.1 酒店行业顾客感知价值要素探索 7

3.2 数据收集与预处理 8

3.3 建立酒店在线评论常用词库 10

3.4 确定关键词的指标归属 11

3.5 酒店星级与各指标的独立性检验 13

3.6 确定指标权重 17

3.7 评论情感分析 20

第4章 酒店服务质量提升策略 24

4.1 注重基础设施的维护 24

4.2 促进酒店品牌化 24

4.3 提高服务人员专业素养 25

第5章 总结与展望 26

参考文献 27

致 谢 29

第1章 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.1.1 研究背景

根据中国旅游研究院与银联商务股份有限公司旅游消费大数据联合实验室联合发布的银联商务股份有限公司旅游消费大数据联合实验室及银联商务股份有限公司旅游消费大数据联合实验室,2018年我国国内居民的出游力指数达到17.8%,再创新高,旅游已成为我国大众的新一消费潮流;除去旅游出行,由于2016年6月我国宏观经济景气指数在达到低谷后有所反弹,企业发展前景预期良好,商旅出行也渐趋活跃,将为酒店业带来大量的商旅需求。根据我国“十三五”计划对于旅游行业未来发展的规划,到 2020 年旅游业总收入将达到 70000亿元,旅游市场总规模(含商务活动)将达到67 亿人次,作为旅游出行不可避免地支出项之一,酒店业消费前景良好。

而依据“构建新型住宿业,推动住宿企业连锁化、网络化、集团化发展” 与积极发展“互联网+旅游”的政策指示,基于国民收入水平提高,居民可支配收入增速超过GDP增速的经济背景,我国在线酒店预订市场迅速发展。随着携程、艺龙等酒店在线预订行业头部企业在美国纳斯达克上市,用户在线酒店预订的行为习惯也已养成,我国当前在线酒店预订市场已进入成熟发展阶段。据统计,2018年在线酒店预订市场交易规模达到历史最高点1683.2亿元,而增速仅为10.8%,为近四年来的最低值。

相较于发展渐趋成熟的在线预订市场,我国酒店业的服务质量参差不齐,并不容乐观。对比发达国家,我国酒店业连锁化程度低,连锁化率不到30%,业内存在着大量的单体酒店,对于顾客的了解程度、服务的专业化程度与质量都需要在行业内进行一次标准拉齐以及水平提升,缺乏有效的理论指导。

1.1.2 研究目的与意义

随着互联网技术与传统行业的融合,酒店行业产业链已发展出新的格局:以华住酒店集团、锦江国际集团等为代表的酒店产品供应商,以“华住会”、“亚朵”等为代表的企业直销平台,以携程网、去哪儿网、艺龙网等为代表的分销平台、以马蜂窝、穷游网等为代表的UGC(用户原创内容)平台以及支付宝、微信支付等众多支撑平台。新的产业格局不仅能借由互联网迅速为酒店供应商聚拢客流,同样也能利用消费过程中产生的大数据提升服务质量与优化管理流程。利用消费数据对酒店供应商进行赋能,是整个行业可发展的重点。在实际操作流程上,以携程网、美团网为代表的运营厂商已提出从酒店管理培训入手,输出专业人才为酒店商家赋能这一运营策略,但在理论研究方面,此前关于酒店的评价模型多采用发放问卷或者访谈的形式采集数据,并没有充分挖掘在线酒店预订行业的潜在信息,其研究成果也不一定能完全适用于当前的新型产业格局。

因此,本研究旨在基于文本分析技术和顾客感知价值理论对顾客线上预订酒店并消费后产生的评论进行分析,构建酒店行业的顾客感知价值评价模型,以期为国内酒店行业理论研究提供新思路,也从另一侧面描画顾客对于酒店的价值感知,为酒店行业服务和管理流程的优化提供一定理论支持。

1.2 研究内容

本研究将基于当前行业背景以及国内外学者对顾客感知价值理论的研究进展构建本次研究的评价模型,然后使用Python语言与一系列文本分析手段对携程网上武汉市各酒店在线评论进行收集与处理,并利用处理结果完善模型。最后,根据研究所得模型与行业现状,为国内酒店行业服务优化提出建议。

本文结构如下:

第一章。介绍了本文的所研究问题的背景、目的及意义;概括了本次研究的主要研究内容以及所用到的研究方法和技术路线。

第二章文献综述。介绍了国内外学者在顾客感知价值领域研究做出的成果与贡献,包括基本概念的定义、评价维度的划分标准等;概述了学者们将顾客感知价值应用于酒店行业的实践结果。

第三章酒店行业顾客感知价值评价模型。基于前人学者的研究成果,结合我国酒店行业现状与个人的思考,提出本次研究的评价模型框架;利用Python等信息技术手段与对武汉市各酒店的网上在线评论进行采集与处理,并将处理结果应用于模型构建,最终形成本次研究的评价模型。

第四章酒店服务质量提升策略。根据研究所得的评价模型,结合前期总结的酒店行业经营现状,为国内酒店行业服务优化提出建议。

第五章总结与展望。总结本文研究成果与结论,并指出本研究的与未来进一步研究的改进方向。

1.3 研究方法与技术路线

1.3.1 研究方法

本文所用研究方法如下:

文献综述法:收集、筛选与研究主题相关的文字与数据资料,对其进行整理、归纳,最终基于搜集到的资料得到对于某一事物或事件的客观认知的方法;

归纳法:是一种将具体、特殊的事实或事例归纳总结为抽象、普适性规律与理论的方法,前后观点、理论的应用范围一般相差较大,后者应用范围更广;

经验总结法:是一种对具体事件、经历进行总结,得到成系统的、有指导意义的经验性知识的方法;

抽样调查法:指运用一定抽样方法,对被研究总体进行科学抽取,得到主要的研究对象,即研究样本的方法。该方法认为研究样本一定程度上能代表研究总体的特征,其研究结果具有较高参考价值,而研究难度相对较低。

对比分析法:在某些指定的维度对两个及以上对象进行对比,观察其差异、研究差异产生的原因,以期得到对于事物客观规律与内在本质的科学认知。

1.3.2 技术路线

本研究所使用的技术路线如下:

图1.3 本研究技术路线

第2章 文献综述

2.1 顾客感知价值理论

关于顾客感知价值的研究最在开始于20 世纪80 年代中期,并于20 世纪90 年代逐渐得到学界的重视:大量研究显示顾客感知价值才是顾客决定是否购买产品或服务的重要因素,在关于成本和收益的衡量中,顾客是价值最大化的追求者。

顾客感知价值包含多个感知维度,而其维度划分有三种思路:第一种思路从“利得”与“利失”的角度来理解顾客感知价值:Zeithaml(1988)认为顾客感知价值是指顾客在完成产品或服务的消费之后,对其所得的利益与所付出的成本,即感知利得与感知付出进行权衡之后得到的综合评价[1];我国学者董大海(2003)认为顾客感知价值是顾客从购买到使用产品或服务的整个过程中所感知到的效用和付出的成本的比较[2]。在该思路下,顾客感知价值的变化是不能简单归因于任何一个单一元素的,是利得与利失权衡之后的结果。而关于“权衡”这一动作如何界定,Jon-Chao Hong等(2017)认为感知利得比上感知付出后所得到的指数可以标志感知价值,其提出的理解公式为:顾客感知价值=感知利得/感知付出[3]

第二种思路通过对顾客感知价值进行细分来理解其含义。Gale(1994)认为顾客感知价值包含质量和价格两个方面[4];Donna(2007)进一步扩充了其划分维度,他认为顾客感知价值受质量、情感价值、价格、社会价值和声望五个因素的影响[5]。但这两位的划分方式本质上是将第一种思路细化的结果。Woodruff 等(1997)提出了一种新思路:他从顾客对产品或服务的期望价值与实际所得的角度划分顾客感知价值,将其分为期望价值和实受价值[6]

第三种思路将前两种思路结合起来,同时考虑情境与顾客差异性等因素。如,范秀成等(2003)从整体上将顾客感知价值分为功能价值、情感价值和社会价值三个维度,其中功能价值包括质量价值与价格,他们将产品或服务的实际使用价值,即功能价值与其附加的情感价值与社会价值剥离开,功能价值为商品质量与价格的权衡,而其对于使用者情感与社会的增益或减损则另当别论[7];魏中龙等(2007)认为,从使用习惯上来看,顾客在使用产品或服务之前,首先评估商品的实用价值,然后才会结合价格进行综合考量,因此他们将顾客感知价值定义为顾客对商品性能、质量、服务和价格的主观评价[8]

本文比较赞成第三种思路,认为在划分指标时应同时考虑顾客感知的利益得失以及感知价值来源方面。本文将顾客感知价值划分为产品价值、情感价值与成本付出三个主维度,对应3个一级指标;接下来将3个一级指标进一步细化为8个二级指标,这2级共11个指标代表不同评价粒度下顾客感知价值的来源,对应第二种划分思路。顾客在消费时,在不同的维度上都会有各自的利得与利失的感知,而利得与利失的综合最终得到各个指标的最终评价,这对应第一种划分思路。

2.2 酒店行业顾客感知价值的应用研究

目前业内关于顾客感知价值的测量并不十分成体系,但众多学者们都在尽自己的努力完善指标的测量方式,测量思路可大致分为定性和定量两种。定性的测量方法多用于早期研究,主要使用观察法和访谈法两种方法。其中访谈法主要包括深入访谈和焦点小组两种方法。焦点访谈主要是组织一组有防范代表性的顾客对特定产品或服务进行合作讨论,最终讨论达成一致的结果即为顾客感知价值;而深入访谈则是一对一地与重点顾客进行交谈,以期挖掘出顾客最真实的想法,这类想法在群体讨论时总是容易被忽略。基于这两种方法的互补性,二者常被结合起来使用。Flint 等(2002)人指出,顾客感知价值由产品服务层、消费结果层以及本质目的层三个循序渐进的层级组成[9],Flint认为,对这三个层级的测量也要遵循这个顺序,首先测量顾客对于产品或服务本身的感知价值,然后再深入到消费以及本质目的的层次。

定量思路则主要是将顾客感知价值划分成若干维度,设计相应的量表与问卷来收集信息,并通过实证分析来测量顾客的感知价值。Chu 和Choi(2000)运用IPA法对26家香港经济型酒店进行分析,发现价格、餐饮、地点便利性、服务人员素质、酒店环境、寝具以及安全性是顾客普遍关注的方面[10];国内学者王华等(2004)认为:中国经济型酒店应以“经济、卫生、安全、方便”为定位,并应主打客房温暖舒适,宾至如归的概念[11];同济大学(2007)利用有形产品、服务过程、品牌、便利、关系、体验、价格和其他非货币性付出八个因素构建了顾客感知价值影响因素模型[12];宋福丽(2010)改进了前人的研究成果,将酒店顾客感知价值影响因素概括为品牌认知、方便、员工服务、安全性、有形产品、装修环境、货币成本与非货币成本八个方面,提出了概括性更强,涵盖范围更广的指标体系[13],之后她还通过实证研究定量分析出每个因素的影响方式与程度:品牌认知(0.84)、方便(0.91)、服务水平(0.79)、安全(0.58)、有形产品(0.71)、装修环境(0.36)、 货币成本(-0.65)、非货币成本(-0.45)。

为更准确的测量顾客感知价值中各因素的影响程度以对酒店行业的发展进行有效指导,本文采用定量研究的思路,使用将在线评论结构化后的数据,如词频、情感分数等作为依据,对顾客感知价值评价模型各指标进行测量。

2.3 在线评论挖掘的商业价值及其商业应用

在线评论,又称网络口碑(eWOM),是在互联网的发展和普及之下,信息传播方式发生改变产生的。其由传统的口碑形式发展而来,具备传播速度快、范围广、传播去中心化的特点。与此同时,有研究证明,在所有用户产生的内容中,消费者的在线评论非常明显地影响着其他消费者的购买意愿。施国良与施楠楠(2011)提出了在企业竞争情报管理中应用在线评论挖掘技术的理论框架,其主要包括行业检测、用户研究、企业自身分析以及竞争对手分析四个方面[14];而()则构建了一个结合用户消费等级与在线评论的商业情报分析系统,利用各种商品的在线评论对其进行验证,结果显示其具有较高的支持度与信度[15],这对于互联网商务的发展完善尤其是商誉管理方面具有重大意义。综上,在线评论作为互联网2.0时代的新产物,其所隐藏的巨大信息量,对于行业现状的分析、用户画像的构建以及商家信誉的描摹方面都有着重大的意义,商业价值有待发掘。

文本挖掘的概念于第一次提出,其归属于自然语言处理范畴,是人工智能领域的一个重要分支,主要研究目的是让机器像人一样能理解自然语言。文本挖掘以文本语句为分析对象,主要处理思路是对文本中可识别的特征及语法结构进行区分和分类,然后构建出计算机能够识别和处理的概念和关系模型。

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