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在线评论对酒店消费者预订决策影响的实证分析

发表时间：2021/8/9 来源：《探索科学》2021年7月上13期作者：夏蓓

[导读] 在网络技术的飞速发展背景下，在线旅游行业也取得了较为显著的发展成效。在线旅游产品数量越来越多，酒店的网上预定规模也在不断扩大，在线评论的内容关系到消费者在线预定决策自身作用的发挥。

浙江旅游职业学院夏蓓 311231

摘要：在网络技术的飞速发展背景下，在线旅游行业也取得了较为显著的发展成效。在线旅游产品数量越来越多，酒店的网上预定规模也在不断扩大，在线评论的内容关系到消费者在线预定决策自身作用的发挥。不同在线评论对消费者的酒店预定影响也各不相同，通过对某酒店在线评论对消费者酒店预定情况的影响进行分析，采用一元线性回归的办法实证分析在线评论数量和内容对酒店预定量本身的影响情况，从而得出在线评论数量和评论内容与消费者酒店预定之间的关系，针对酒店的发展提出相应的对策，以期能推动酒店的长远健康发展。
关键词：在线评论；酒店；消费者预定；数量；内容；一元线性回归
        引言
        在我国网络技术和大数据技术的迅猛发展视角下，旅游消费水平也在不断提升，在线酒店的预定数量也在不断提升，通过手机网络平台预定酒店是当前消费者的主要预定方式。第三方移动互联网大数据监测平台Trustdata发布的《2019 年上半年中国在线酒店预订行业发展分析报告》显示，仅 2019 年上半年，全国在线酒店预订间夜量近 4 亿，同比增长 20%。消费者在进行预订决策时会参考在线评论，在线评论的内容一定程度上会影响消费者的预订决策。
        一、相关研究分析
        在线评论是我国电商网络平台口碑以及广告宣传的主要模式，关系到消费者网络消费质量和网络消费服务以及网络预定工作的开展。评论是指批评或议论的言论或文章。随着网络的发展与普及，消费者的消费行为对网络的依赖程度日益加深，消费者之间、消费者与企业之间也不再仅仅局限于传统的交流形式，传统的评论与网络相结合使得在线评论应运而生。在线评论是消费者依据自己或他人的消费经验通过网络对产品、服务或企业进行客观或主观、积极或消极的评论。它有时效性强、主观性强、互动性强等特点。在线评论作为来自商品和服务体验者的真实反馈，所蕴含的信息对于消费者预定决策和商家运营决策都很重要。在线评论在一定程度上能够刺激消费者的购买意愿，从而产生购买行为。因此，在线评论逐渐受到消费者和酒店的重视，并成为许多研究的热点。研究发现，在线评论质量和评论数量对网络购物意愿都有着积极影响。当评论数量较多时，不同消费者受评论数量的影响不同。低认知需求消费者受评论数量影响更大，高认知需求消费者受评论质量影响更大。评论质量和评论数量对在线评论内容可信度有显著的正向影响，评论的效价对消费者的购买意愿有正向的影响，数值型在线评论效价对于消费者购买行为意愿影响力降低，评论信息、时间、内容等评论属性及评论者特征对在线评论内容的有用性均有影响。
        通过相关调查分析可以看出，消费者更加重视带图评论信息。带图的评论能更加直观的让消费者看到酒店内部的一些情况，还能提升消费者的安全感以及对酒店的信任。带图评论可以直观真实地显示酒店现有的状态，为不能直接到店选房的顾客提供一种在线预览的途径。消费者预定酒店时更关注酒店的环境、服务和设施。良好的环境可以给顾客带来舒适感和愉悦感，这种体验会极大地提高顾客的满意度。同时，相对于正面评论，消费者对于在线评论中的负面信息内容会更加敏感，负面评论对消费者决策的影响程度更强。负面评论对酒店预订具有消极影响。负面评论作为评论中的一种特殊形式，其可信度比正面评论更高。负面评论反应出酒店的不足之处，酒店可以有针对性地改善自身条件，及时采取挽救措施避免客源的隐性流失。商家需要重视在线评论信息，尤其是负面评论内容，及时反馈、补救，以获取消费者的信赖。目前，学者主要是通过问卷调查法获得数据、构建模型进行分析研究，很少对实际预定量进行实证研究。本文以某酒店为研究对象，通过一元线性回归的方法对在线评论对消费者预定决策的影响进行实证分析。
        二、酒店网络预定的相关信息分析
        1.酒店网络预定的相关信息来源。以某酒店在2020年3月-12月期间的在线评论内容和预定数量为中心进行分析，将点评数量汇总为在线评论的数量，将点评分数均值作为评论分值，将餐饮、服务、位置、环境、设施、价格、整体情况等评论内容数量化转为在线评论的内容。从在线评论的数量、好评数量（≥4 分）、评论分值、评论内容等四维度入手，利用一元线性回归分析法分析各维度对酒店消费者预订量的影响。为酒店增加在线预定量、提高总收益奠定理论基础。
        2.酒店在线评论和预定量之间的相关性分析。针对酒店的网络与定量和在线评论数量、好评数量以及评论的评分和评论内容分别进行线性相关分析，并进一步对预定量与评论内容各维度进行相关分析，由此可知，评论数量、评论内容、酒店位置和酒店整体情况评论与预订量呈高度正线性相关关系；好评数量、服务和价格评论与预定量呈中度线性相关关系；评论分值和酒店环境评论内容与预订决策呈弱相关关系。

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        3.在线评论对酒店消费者预定影响的线性回归分析。结合线性相关分析结果不难看出，中高度线性相关的不同维度与酒店预定量进行回归分析。将预订量作为因变量，在线评论数量、好评数量、评论内容（包括服务、价格、位置、整体情况相关评论）等作为自变量，分别做一元线性回归分析，通过分析结果可以看出，在线评论数量、评论内容总量、服务、价格、位置及整体情况评论与预定量的回归决定系数R2 值分别为 0.674、0.669、0.489、0.495、0.788、0.628，对应的统计量 P 值分别为 0.0067、0.0071、0.036、0.035、0.001、0.011，均小于 0.05（取 α=0.05），具有显著的统计学意义。表明在线评论数量、评论内容、服务、价格、位置及整体情况相关评论对预定量的影响显著。在线评论的好评数量与预定量回归决定系数 R2 为 0.567，统计量 P 值为0.111，大于 0.05，表明在线评论好评数量对预定量的影响不显著。
        三、在线评论对酒店消费者预定影响的实证分析结果及相应的建议
        1.在线评论对酒店消费者预定影响的实证分析结果。通过实证分析不难看出：第一，在线评论数量与消费者酒店预定之间存在正相关关系。酒店在线评论关系到酒店的预定决策是酒店在线预定决策的信息源，其基本功能是向消费者提供酒店产品和服务的信息，评论数量的多少决定提供信息的多少，评论数量越多，为消费者提供的信息量越大、实用性越强，人们获得的有用信息就越多，预定行为实现的可能性越大。而且消费者具有从众购物心理，而评论数量代表酒店客房的销售量，所以在线评论数量对预定决策的影响显著。第二，在线评论的好评数量和评论分值对消费者预定决策的影响不显著。好的在线评论能够降低购买风险，是消费者选择住宿的一个重要因素。高评分为酒店赢得高口碑，好的口碑是酒店客源的载体。但好评数量和酒店评分分值传递的信息不够详细，不能直接显示产品信息和服务质量。而且某酒店在携程平台的综合分值在 4.8 分左右，以显著优势获得消费者的认可，分值相对稳定，上下波动幅度较小，所以好评数量和评论分值对酒店消费者预定决策的影响较小。第三，在线评论内容对消费者预定决策具有显著正向影响。丰富、具体、高质量评论内容，促使消费者快速捕捉期望信息，对预定决策产生积极影响。尤其是对酒店服务、价格、位置、整体情况的评论内容对预定决策更为重要。优质的服务是酒店保证客源的基础，优惠的价格是影响消费者需求的关键因素，便捷的位置是消费者选取酒店的客观条件，良好的整体情况是酒店品牌形象的代表。对这些方面文字或图片的具体评价，给消费者带来直观的印象，并以此准确判断酒店形象、产品和服务是否满足自身需求，进而做出预定决策，所以评论内容对消费者预定决策的影响显著。
        2.提出相应的建议。在线评论对消费者网络酒店的预定影响较大，酒店网络评论成为关系到酒店消费者预定成功率的高低，酒店需要重点关注在线评论的数量和内容以及好评度。首先，酒店要积极运用大数据技术，做好在线评论的跟踪和反馈，为消费者预定搭建良好的沟通交流平台。其次，加强提升服务质量的同时，在完成对客人线下服务后，通过奖励引导并鼓励消费者及时在线评论反馈，以增加评论数量，为消费者提供更多信息。再次，重视并积极回复评论信息，点评回复也是酒店的再次营销。尤其是针对负面评论内容进行恰当的个性化回复，及时补救以弥补客人对酒店的消极印象，赢得消费者信赖，更能减少差评对其他顾客的影响。进而以此优化服务、挖掘需求、改进不足，将评论信息转化为管理价值来提升核心竞争力。最后，及时优化评论模板，细化评论内容，提高评论质量。使消费者获得更全面、真实的产品和服务信息。为消费者搭建更便捷的预定平台，增加预定量，提高总收益。
        综上所述，酒店消费者预定决策可能受到很多方面因素的影响，在线评论是其中比较常见的影响因素之一，除此之外，还包含酒店客房的价格、配套设施、餐饮特色、消费者偏好、家庭收入水平以及季节等因素的影响，故对消费者预定决策的影响因素分析，需要使用更为复杂的分析工具，这也是下一步的工作。
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