基于網絡評價的高星級酒店顧客服務質量感知研究（陜西師范大學旅游與環境學院 陜西師范大學長安校區 710062）摘 要：隨著信息時代的到來和互聯網的快速發展，越來越多的人開始通過網絡渠道來進行信息交流，包括信息的獲取和傳遞。在這種背景下，各大旅游電商和一些酒店都推出了酒店在線預訂平臺，平臺上的網絡點評為顧客提供了選擇酒店的依據，也使得顧客可以進行信息交流，同時讓酒店及時發現顧客需求，了解顧客意見和建議，進而不斷進行完善。本文借鑒己有研究成果,選擇booking在線點評數據,使用相關分析、因子分析、回歸分析和文本挖掘等方法對所收集到的600條數據進行分析研究，構建出一個衡量酒店顧客服務質量感知的指標體系。最終得出了以下結論：（1）消費者感知酒店服務質量主要集中在硬件設施、軟性服務、地理位置、早餐、衛生狀況、性價比、景觀環境、預訂服務這八個指標上。（2）硬件設施、軟性服務、地理位置是評價酒店顧客服務質量感知的最主要的三大因素。（3）建立了衡量酒店顧客服務質量感知的評價指標體系。關鍵詞：網絡評價；服務質量感知；文本挖掘；回歸分析1 引言根據中國互聯網網絡信息中心(CNNIC)發布的第35次中國互聯網絡發展狀況統計報告報道,截至2014年12月，我國網民規模達6.49億，全年共計新增網民3117萬人。互聯網普及率為47.9%，較2013年底提升了2.1個百分點。“互聯網的作用已從一個信息交流工具擴展到數據與觀點來源、公共話語空間乃至具有重要現實影響的社交空間”現在，更多的人選擇通過網絡獲取所需信息，并且在網上分享自己的體驗與感受，線上網絡評價也成為酒店顧客服務質量感知評價的一大組成部分。網絡評價的真實性、及時性、全面性不僅為顧客選擇酒店提供了依據，而且有利于酒店進行有效地服務質量管理，不斷提高其競爭力。五星級酒店作為現代酒店業的重要組成部分，在我國經濟發展過程中發揮著重要作用。隨著經濟和社會的快速發展，我國五星級酒店成長迅速，總體規模不斷擴大。根據中國旅游飯店業協會五星級飯店名錄統計，截至2013年3月1號之前掛牌五星級飯店共758家，與2001年的129家相比，已經增長了近5倍1。同時，在設施設備、產品功能方面的發展進步明顯。在激烈的市場競爭中，我國五星級酒店越來越關注顧客的感受，堅持以顧客為導向。顧客服務質量感知是顧客的一種主觀評估，是顧客對服務期望與感知服務績效間的差異比較2，對酒店品牌的形象提升以及競爭力的可持續發展有著巨大的影響。如何從顧客角度有效的評估酒店的服務質量,是提升酒店服務質量的關鍵,也是很多管理者面臨的難題。美國著名質量管理大師朱蘭曾經說過:“20世紀是生產力的世紀,21世紀是質量的世紀,質量問題將成為關系一個國家和企業生存與發展的重大問題”3。國外學術界構建了很多測量顧客服務質量感知的量表,如Parasuraman,Zeilhaml 和 Berry 三位學者(簡稱 PZB)的 SERVQUAL 模型4，Keniitson 和 Stevens的LODGSERV模型,Mei和Dean等人開發了 HOLSERV量表,Getty和Thompson (1993; 2003)等人開發LODGQUAL量表和酒店質量指數(Lodging Quality Index)量表等,都是該領域的杰出代表。但是我國目前網站的在線點評體系并不完善，點評內容比較單一，而LODGSERV、LODGQUAL和HOLISERV三個模型的指標都超過20個(其中LODGQUAL量表22個,LODGSERV量表和HOLISERV量表各27個),其涉及指標太多,與我國酒店預訂網站的實際情況不符，且影響了顧客點評的積極性和點評的質量。國內在服務質量評價方面也有相應的的研究：王文君 等5 和蘇志平 6 分別利用SERVQUAL量表對影響酒店服務質量的因素進行了實證研究。而溫碧燕所采用的約翰斯頓（Johnston）的軟硬質量模型在計量顧客感知的服務質量時，不僅涵蓋了SERVQUAL量表的所有內容，還包括了沒有涉及的因素，如敬業、友好、美觀等因素 7 。但是目前國內酒店點評網站的點評指標,并沒有形成一個統一的評價體系。而學術界比較推崇的服務質量測量量表8由于其理論性太強、問項較多等問題,其結果無法直接運用于網絡點評。因此,構建一套適用于網絡點評的評價指標體系顯得十分必要。在這種背景下，本文通過對booking網上抽取的600條顧客點評意見進行逐條分析和編碼,進而對數掘進行統計分析,力圖構建出一個衡量高星級酒店顧客服務質量感知的指標體系，并驗證各個要素對顧客服務質量感知評價的影響程度，通過對該選題的研究，本文希望可以達到以下兩個目的：首先，從顧客角度度出發,構建一套精簡而又全面、適用于網絡點評的酒店服務質量評價指標體系。其次，根據本文的結論，為酒店進行科學的服務質量管理建議。2 案例選取2.1 數據采集本文選取了booking網上廈門三家五星級酒店的六百條網絡評價作為數據樣本。Booking網作為一家可以預訂世界各地酒店的網站，相比于攜程網、去哪兒網等網站有更多地外國游客進行了酒店評價，可以綜合反映中外顧客對中國高星級酒店的評價。同時，booking網可以反映酒店的綜合總評分，對顧客類型、顧客國籍、出行性質、正負評價方面做了明確的劃分。例如，來自英國的Ling對廈門瑞頤大酒店的評分為5.8分，他對酒店的積極評價主要設計員工的服務態度和素質、酒店景觀環境。對酒店的消極評價主要是洗手間配套設施簡單、窗戶不干凈。在選取酒店上，選擇了廈門三家五星級酒店。廈門不僅是典型的旅游城市，而且是閩南的經濟重心，隔金門與臺灣相望，有大量的港澳臺胞、東南亞國家游客聚集在廈門。廈門高星級酒店的服務接待能力可以在一定程度上反映我國高星級酒店的整體服務質量和接待能力。選取的三家酒店分別是：廈門海景千禧大酒店、廈門瑞頤大酒店、廈門日航酒店。這三家五星級酒店均為商務休閑綜合型酒店，在2014年1月1日到2014年12月31日之間，每家酒店的網絡評論數都達到二百條左右。評論全面涉及到了顧客感知酒店服務質量的各項要素。2.2數據編碼為了便于定量分析和研究,需要對各指標進行編碼,編碼時,采用里克特五點量表9,根據點評者的文本內容,對在點評中出現的項目進行編碼,1代表“很差”、2代表“差”、3代表“一般”、4代表“好”、5代表“很好”。下表是所設計的酒店顧客感知質量的評價指標體系及其編碼。表1 評價指標體系編碼Table 1 The code of evaluation index system類別 一級指標 二級指標 編碼顧客服務質量感知評價指標體系綜合總評價地理位置景觀環境衛生狀況軟性服務硬件設施 1=很差；2=差；3=一般；4=好；5=很好早餐預訂服務性價比評價指標編碼標推：（1）評論中有很明顯的“很好”“好”“一般”“差”“很差”等字樣。（2）對評論中出現的其他字樣進行判斷并歸類：非常滿意、非常不錯、很喜歡、超級好等歸類為“很好”一類；挺好、挺滿意、不錯、挺喜歡等歸為“好”一類；一般、滿意、還好、還行、還可以歸為“一般”一類；差、不滿意、不喜歡等歸為“差”一類；很差、很不滿意、很不喜歡等歸為“很差”一類。（3）利用自身專業知識對評論中表現出的情緒進行把握。3 數據分析3.1相關分析相關分析是研究變量之間的密切程度，根據樣本成分資料來判定總體的相關性10。應用SPSS19. 0統計軟件對所收集的酒店綜合總評價與地理位置（X1）、景觀環境（X2）、衛生狀況（X3）、軟性服務（X4）、硬件設施（X5）、早餐（X6）、預訂服務（X7）、性價比（X8）之間分別進行簡單線性相關分析,得出相應的單相關系數值和顯著性值（見表2）。表2相關分析結果Table 2 Correlation analysisX1X2X3X4X5X6X7X8rp0.5400.0060.4890.0150.5230.0090.6970.0000.9020.0000.5230.0090.1670.4360.5570.005注：P0.01表示相關性很顯著；0.01 P 0.05說明相關性不顯著。 由表3可知，在8項指標中地理位置（X1）、衛生狀況（X3）、軟性服務（X4）硬件設施（X5）、早餐（X6）和性價比（X8）和的P0.01,說明其與綜合總評價的相關性很顯著。景觀環境（X2）P值滿足0.01P0.05，說明其與綜合總評價的相關性不顯著。由此可見，這八個指標對綜合總評價的影響程度從大到小依次為：軟性服務/硬件設施、性價比、地理位置、衛生狀況/早餐、景觀環境、預訂服務。3.2因子分析因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變量歸入一個因子，可減少變量的數目，還可檢驗變量間關系的假設11。本研究使用主成分分析法提取累計貢獻率大于85%的公因子，來研究酒店綜合總評價與各項評價指標之間的關系。3.2.1 主成分提取12應用SPSS19.0對地理指標地理位置（X1）、景觀環境（X2）、衛生狀況（X3）、軟性服務（X3）、硬件設施（X5）、早餐（X6）、預訂服務（X7）、性價比（X8）8項指標進行主成分提取，獲得主成分的統計信息結果（見表3）。表3總方差解釋Table 3 Variable Explanation成分貢獻率（%）累計貢獻率（%）1234567846.40718.00711.4579.0025.9145.2472.9731.99345.40763.41474.87083.87289.78695.03498.007100.000由表中可以看出，第五主成分的累計貢獻率達到了89.786%，大于85%。由此我們可以提取出五個公因子。3.2.2 主成分表達式通過主成分分析，可以得到綜合總評價的因子得分系數矩陣。（見表4）表4 主成分得分系數矩陣Table 4 Coecient matrix of principal component scores評價指標X1X2X3X4X5X6X7X8主成分序列號10.1760.1490.1790.2020.2430.2200.0740.1912-0.2810.153-0.437-0.1740.0810.0780.4830.35430.1430.8340.077-0.5450.000-0.105-0.239-0.06940.6020.0590.1720.014-0.314-0.3360.828-0.3115-0.9560.3520.5730.2450.1100.1800.401-0.694 根據表4的因子得分系數可以將主成分各個評價指標的原始變量表示為五個變量的線性組合，其方程如下（公式1）： Z2=-0.281 stdX1+0.153 stdX2-0.437 stdX3.-0.174stdX4+0.081stdX5+0.078stdX6+0.483 stdX7+0.354 stdX8 Z3=-143stdX1+0.834stdX2+0.077stdX3-0.545 stdX4+0.000stdX5-0.105stdX6-0.239stdX7-0.069 stdX8 Z4 =0.602stdX1+0.059stdX2+0.172 stdX3+0.014 stdX4-0.314 stdX5-0.336stdX6+0.828stdX7-0.311 stdX8 Z5=-0.956stdX1+0.352stdX2+0.573 stdX3+0.245 stdX4+0.110 stdX5+0.180stdX6+0.401stdX7-0.694 stdX8 其中stdXi（i=1，2，3，4，5，6，7，8）表示標準指標變量。 表 5描述統計Table 5 Descriptive Statistics評價指標均值標準差X1X2X3X4X5X6X7X84.384.424.544.334.294.214.083.790.5760.5840.6580.8680.6240.6580.5040.588由表5的均值和標準差可以得出標準指示變量（公式2）：stdX1=（X1-4.38）/0.576stdX2=（X2-4.42）/0.584stdX3=（X3-4.54）/0.658stdX4=（X4-4.33）/0.868stdX5=（X5-4.29）/0.624stdX6=（X6-4.21）/0.658stdX7=（X7-4.08）/0.504stdX8=（X8-3.79）/0.5883.3回歸分析運用主成分分析法得到因變量綜合總評價與主成分Z1，Z2，Z3，Z4、Z5的線性回歸關系13（公式3）：Y=4.375+0.553Z1-0.023Z2+0.009Z3-0.027Z4+0.001Z5將公式1與公式2代入公式3,最終得到因變量綜合總評價與主成分各個評價指標的原始變量 X1 X8的線性回歸方程（公式4）：=-0.7565+0.1598X1+0.1385X2+0.1249X3+0.1348X4+0.3341s5+0.3015X6-0.2786X7+0.2888X80.377根據這一線性回歸方程，我們可以把顧客服務質量感知評價指標體系引入酒店預訂網站，將在線評論內容設置為八個評價指標，根據顧客對這八個評價指標的評價得出酒店綜合總評價。3.3文本挖掘繼續用ROSTCM 6.0軟件對評價指標進行文本挖掘14。文本挖掘技術比較成熟的應用領域是新聞業和醫學，在旅游研究領域的相關成果較少，但近年來，情感分析在旅游領域的研究受到了學者們的特別關注 15 。如在國外，采用情感分類方法分析旅游博客中的信息，以分析旅游者對某個目的地的整體評價 16 ；在國內，基于LingPipe 方法和 PMI 方法分析攜程網旅游評論的情感傾向，從中得到有價值的且有利于顧客決策的評論 17。在文本挖掘的過程中，由于網絡評價的內容比較零散和口語化，將所收集到的信息錄入到ROSTCM 6.0軟件前，歸納整合部分評價內容，以提高數據分析的準確性。把顧客網絡評價內容分為8個大類，15個小類。例如把床鋪舒適程度、空調、隔音情況、浴室等歸納為客房設備；把服務人員專業化程度、服務人員掌握英語情況歸納為員工素質，等等。將整合好的數據轉化為txt格式，錄入到ROSTCM 6.0軟件中詞性識別與詞頻統計模塊，通過添加過濾詞排除掉無關詞匯，獲取顧客網絡評價的高頻詞匯和排序情況。最后得到以下顧客網絡評價主要內容的分布狀況。 表6 高頻詞匯匯總Table 6 High-frequency words主類目頻次/占比次類目硬件設施軟性服務地理位置早餐衛生狀況景觀環境性價比預訂服務249/48.07%176/33.98%112/21.62%79/15.25%39/7.53%58/11.20%8/1.54%15/2.90%酒店公共區域設施、酒店裝修設計、客房設施服務細節、服務效率、服務態度、員工素質交通方便程度、距顧客目的地遠近種類、質量、價格、用餐環境酒店公共區域衛生、客房衛生酒店周圍環境、酒店內部環境預定方便程度、與實際相符程度 從詞頻分析中可以看出，“硬件設施”出現的頻次最多。酒店是憑借其設備設施來為賓客提供服務的，因此酒店的設施設備是酒店賴以存在的基礎，是酒店勞務服務的依托。酒店設施設備的質量既是軟性服務的基礎和重要組成部分，又是酒店軟性服務高低的決定性因素之一。設備設施是顧客進入酒店后最先感受到的服務內容。因為考慮到客房設施是顧客最直接也是最長時間接觸到的設備設施，特此對這一小類做了分析歸納。發現在對硬件設施的評價中，對客房設備的評價有182條，占到了73.09%，其中對客房的積極評價有119條，占積極評價總數的45.60%；對客房設備的消極評價有63條，占到了消極評價總數的24.51%。對客房設備的評價主要集中在床鋪、浴室、電視、網絡、空調、隔音情況、裝修等方面。對酒店客房設備做出消極評價的顧客中，有12.3%的人反映設備陳舊。因此客房設備陳舊是很多高星級酒店面臨的硬件方面的主要問題，尤其是一些較早被評星的高星級酒店。“軟性服務”出現的頻次位居第二。這一評價指標主要包括服務效率、服務細節、服務態度、員工素質四個方面。其中服務態度有103條，占到了58.5%。在一定程度上，可以說服務態度決定了服務細節與服務效率，顧客與酒店服務員進行接觸的過程中，首先感受到的便是服務員的服務態度，態度決定高度，服務態度對軟性服務有著舉足輕重的作用。影響軟性服務的另外一個要素是員工素質，主要體現在消極評價中，占到了18.7%。這里的員工素質在評價中主要體現在員工的專業化程度和外國游客對酒店服務員英語掌握程度的評價。“地理位置”出現的頻次次之。占到了21%。在地理位置中，主要涉及到了交通方便程度、酒店與顧客目的地的距離遠近。由于地理位置是不可改變的客觀因素，酒店可以通過做好叫車、接送機/站等服務，滿足顧客的需求，彌補地理位置上存在不足。4 研究結論本文從booking網網友評論的文本出發，通過相關分析、主成分分析、回歸分析和文本挖掘主要的出以下結論： （1）消費者感知酒店服務質量主要集中在硬件設施、軟性服務、地理位置、早餐、衛生狀況、性價比、景觀環境、預訂服務這8個指標上。 （2）地理位置、衛生狀況、軟性服務、硬件設施、早餐和性價比與綜合總評價的相關性很顯著；景觀環境與綜合總評價的相關性顯著；預訂服務與綜合總評價的相關性不顯著。 （3）硬件設施、軟性服務、地理位置是評價酒店顧客服務質量感知的最主要的三大因素。由回歸分析和文本挖掘所，我們可以建立酒店顧客服務質量感知評價指標體系，可以在酒店預訂網站設立8個主評價內容，下設19個次類目，從而作出對酒店的綜合總評價。酒店要提升服務質量管理能力，要做到：關注酒店硬件設施設備的完善和維護，尤其是客房設施設備；不斷提高員工的服務態度和素質；地理位置是酒店無法改變的客觀因素，為了彌補地理位置上存在的不足，酒店要做好叫車、接送機/站等服務，滿足顧客的需求。本研究的不足主要表現在三方面：首先是編碼受編碼人員的主觀影響比較大。這樣可能造成部分點評者定量評價與編碼者對點評內容編碼的不一致。其次是定性點評的內容覆蓋面較窄。由于定性點評的隨意性較大，點評者往往選擇印象較深刻的方面進行點評，造成了部分項目缺失值較多，不利于后續研究和分析。第三是研究覆蓋面問題。本文選取了廈門的三家五星級酒店，雖然可以在一定程度上反映我國高星級酒店的服務質量管理水平，但缺少樣本的多樣性，不能完全體現國內高星級酒店顧客服務質量感知。后續研究可以將不同檔次的酒店納入研究范圍。本文僅研究了國內高星級酒店顧客服務質量感知，后續研究可選擇不同檔次的酒店，同時擴大樣本量，得出更具有普遍性的研究結論。另外可以將多個網站的網絡點評作為研究對象進行綜合研究、對比研究。參考文獻1謝芳. 論酒店顧客感知服務質量的控制J. 貴州民族學院學報(哲學社會科學版),2006,04:44-48.2Gronroos C，Han Jinglun trans. 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Under this background, many hotels have established systems which can book room online. Customers can have a choice according to the online comments. And they also can exchange information in such platform. At the same time, the hotel can know customers demand as well as their suggestions timely so as to make the hotels service more perfect. This article references some present research and analyzes six hundred comments online from B by w