(1.中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣東廣州 510275;2.暨南大學(xué)深圳旅游學(xué)院,廣東深圳 518053)
經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店網(wǎng)站內(nèi)容交付性評(píng)價(jià)研究
——基于Group AHP和Extended TOPSIS方法
吳蓉1易小力2鄭天翔2
(1.中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣東廣州 510275;2.暨南大學(xué)深圳旅游學(xué)院,廣東深圳 518053)
旅游電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)注的問(wèn)題。本文在整理前人相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,將支持群決策的Group AHP(Analytic Hierarchy Process)和改進(jìn)的TOPSIS(Extended Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)方法引入酒店網(wǎng)站評(píng)價(jià)中。為此,本文遴選可供客觀測(cè)量的指標(biāo)用以表征經(jīng)濟(jì)型酒店網(wǎng)站的內(nèi)容交付性,形成基于信息層和功能層的三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并借助改進(jìn)的TOPSIS方法構(gòu)建評(píng)價(jià)模型。為了檢驗(yàn)?zāi)P偷挠行?選取國(guó)內(nèi)7個(gè)知名的經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店品牌進(jìn)行實(shí)證分析,對(duì)其官方網(wǎng)站進(jìn)行指標(biāo)的實(shí)際觀察、測(cè)量和采集,并借助Group AHP方法確定指標(biāo)體系的權(quán)重,然后根據(jù)評(píng)價(jià)模型對(duì)各樣本網(wǎng)站進(jìn)行排序分析。本文的研究成果能幫助網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)者或從業(yè)者客觀地評(píng)價(jià)自身網(wǎng)站的優(yōu)劣,為網(wǎng)站建設(shè)者提供理論參考和決策依據(jù),同時(shí)也可拓展和豐富旅游電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)的研究視角和理論內(nèi)涵。
網(wǎng)站評(píng)價(jià); 內(nèi)容交付性; 經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店; AHP; TOPSIS
目前,在酒店網(wǎng)站評(píng)價(jià)領(lǐng)域,國(guó)內(nèi)外研究者做了大量的研究和探討。國(guó)外文獻(xiàn)中,Law及其合作者的成果頗為豐富(Qi,et al.,2009;Rong,et al.,2009;Law,Chen,2012;Leung,et al.,2016)。近年來(lái)也有其他研究者展開(kāi)研究(Panagopoulos,et al.,2011;Ting,et al.,2012;Díaz,Koutra,2013;Escobar-Rodríguez,Carvajal-Trujillo,2013;Ting,et al.,2013;Akincilar,Dagdeviren,2014;Herrero,et al.,2015;Cai,et al.,2004),從不同角度對(duì)網(wǎng)站的功能性評(píng)價(jià)方面做了有益的探索。例如,Ting等(2013)對(duì)分布在四大洲的排名前100的酒店網(wǎng)站展開(kāi)分析發(fā)現(xiàn),不同洲的酒店網(wǎng)站具有明顯不同的特征;Díaz和Koutra (2013)從六大維度評(píng)價(jià)229個(gè)不同星級(jí)酒店的網(wǎng)站,并把它們劃分為4個(gè)類別;Akincilar和Dagdeviren (2014)對(duì)土耳其首都的五星級(jí)酒店網(wǎng)站進(jìn)行評(píng)價(jià),識(shí)別出哪些要素是關(guān)鍵的,哪些要素是不重要的;Herrero等(2015)對(duì)酒店網(wǎng)站的用戶生成內(nèi)容進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn),信息質(zhì)量和信息來(lái)源的可靠性是影響用戶在線搜索行為的重要因素;Leung等(2016)通過(guò)3類利益相關(guān)者對(duì)香港各大酒店的網(wǎng)站功能進(jìn)行評(píng)估發(fā)現(xiàn),高星級(jí)酒店的網(wǎng)站建設(shè)質(zhì)量比低星級(jí)的要好。在內(nèi)容交付性方面,Cai等(2004)借助改進(jìn)的Rachman and Buchanan’s指標(biāo),研究了以中國(guó)為目的地的美國(guó)旅游經(jīng)營(yíng)者網(wǎng)站的內(nèi)容交付水平??梢?jiàn),國(guó)外對(duì)酒店網(wǎng)站的研究經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展,研究體系正逐漸形成,研究切入點(diǎn)多樣化,研究方法也較為豐富(Morrison,et al.,2004;Law,et al.,2010;Ip,et al.,2011;Sun,et al.,2017)。
相比之下,國(guó)內(nèi)關(guān)于酒店網(wǎng)站評(píng)價(jià)的研究較少,專門針對(duì)酒店網(wǎng)站內(nèi)容交付性的研究近乎空白,僅有吳思和凌宏鴻(2005)、周春林等(2010)、胡家鏡等(2013)以及王成慧和朱妍(2014)等借助用戶期望-交付矩陣分別對(duì)國(guó)內(nèi)若干個(gè)著名在線旅行商網(wǎng)站的內(nèi)容交付性進(jìn)行了研究。總的來(lái)看,這些文獻(xiàn)從不同側(cè)面推動(dòng)了酒店網(wǎng)站評(píng)價(jià)領(lǐng)域研究的發(fā)展,為完善酒店網(wǎng)站建設(shè)、提升旅游信息化水平提供了有力的理論支撐和實(shí)踐參照,豐富了研究者和旅游從業(yè)者對(duì)酒店網(wǎng)站的認(rèn)識(shí)。
從文獻(xiàn)內(nèi)容來(lái)看,在網(wǎng)站評(píng)價(jià)問(wèn)題上,傳統(tǒng)的研究方法是構(gòu)造評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并判斷指標(biāo)重要程度,或借助一些統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行求解,但這些方法不同程度地存在一定的局限性。例如,在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系上,前人研究對(duì)屬性層(最后一級(jí)指標(biāo))的構(gòu)造不夠清晰具體。一方面,不少研究在因子層的描述上缺乏具體說(shuō)明,容易造成專家在賦分過(guò)程中對(duì)指標(biāo)的理解偏差;另一方面,已有文獻(xiàn)大多借助二值法(周春林,等,2010)(“1”表示該指標(biāo)內(nèi)容在網(wǎng)站上出現(xiàn),“0”表示該指標(biāo)內(nèi)容未出現(xiàn)或網(wǎng)站未提供)來(lái)獲得指標(biāo)觀察值(表現(xiàn)值),取值比較單一。又如,在統(tǒng)計(jì)分析方法上,大多是基于專家的主觀推理或簡(jiǎn)單計(jì)算,表現(xiàn)為直接通過(guò)對(duì)指標(biāo)的人為打分取平均值來(lái)獲得期望值,或簡(jiǎn)單計(jì)算表現(xiàn)值 (張俊霞,2001;萬(wàn)緒才,2007;胡濤,等,2008;熊偉,等,2009;李君軼,2010;周春林,等,2010;鐘櫟娜,等,2012;胡家鏡,等,2013;王成慧,朱妍,2014),因此較難從多指標(biāo)中對(duì)網(wǎng)站作出客觀的評(píng)價(jià)。
鑒于此,本文試圖整合兩種研究方法來(lái)解決上述難題??紤]到酒店網(wǎng)站的受關(guān)注度比其他類型旅游網(wǎng)站要高(胡宇娜,等,2016),但在電子商務(wù)的建設(shè)使用上卻不如在線旅行商網(wǎng)站(Cao,Yang,2016),因而本文擬選取經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店為研究對(duì)象,構(gòu)造能反映內(nèi)容交付性、且評(píng)分較為客觀的網(wǎng)站評(píng)價(jià)理論模型,并選取幾個(gè)代表性的酒店品牌進(jìn)行實(shí)證分析,以獲得各品牌網(wǎng)站的評(píng)價(jià)結(jié)果,彌補(bǔ)相關(guān)研究的不足。
為評(píng)價(jià)酒店網(wǎng)站的建設(shè)效果,Akincilar和Dagdeviren (2014)提出了AHP(Analytic Hierarchy Process)和PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations)相結(jié)合的方法。本文采用類似思路,嘗試整合在多準(zhǔn)則決策分析(MCDM,Multi-criteria Decision Making)中常用的兩種方法,即Group AHP和改進(jìn)的TOPSIS(Extended Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,Extended TOPSIS)方法來(lái)構(gòu)造酒店網(wǎng)站的評(píng)價(jià)模型。整合兩種方法的目的在于,獲得影響酒店網(wǎng)站質(zhì)量的因素及影響程度(權(quán)重),并對(duì)這些網(wǎng)站質(zhì)量進(jìn)行排序,以取得更可靠的研究結(jié)果。為此,我們通過(guò)文獻(xiàn)整理并結(jié)合研究者的經(jīng)驗(yàn),確定網(wǎng)站評(píng)價(jià)的指標(biāo)準(zhǔn)則(評(píng)價(jià)指標(biāo)體系);然后利用Group AHP方法為這個(gè)指標(biāo)體系求得能代表這些準(zhǔn)則(和子準(zhǔn)則)重要性水平的權(quán)重系數(shù);最后,通過(guò)這些權(quán)重系數(shù),借助Extended TOPSIS方法對(duì)各網(wǎng)站進(jìn)行排序和比較。
1.1 支持群決策的層次分析法(Group AHP)
目前,不少研究者采用AHP (Saaty,1980)方法來(lái)獲得旅游網(wǎng)站評(píng)價(jià)體系指標(biāo)準(zhǔn)則重要性水平的權(quán)重系數(shù)(萬(wàn)緒才,2007;李君軼,2010;唐秀媛,2014;胡宇娜,等,2016),通常由某位專家對(duì)指標(biāo)體系各準(zhǔn)則進(jìn)行兩兩比較打分。然而,現(xiàn)實(shí)中很多重要決策往往不是由一個(gè)專家單獨(dú)完成,而是由多位相關(guān)研究領(lǐng)域?qū)<医M成的群體共同完成;各個(gè)專家的評(píng)判結(jié)果需要調(diào)整再形成專家群體的統(tǒng)一評(píng)分。雖然個(gè)別研究者采用的AHP方法中有多位專家(汪會(huì)玲,梁明珠,2009),但沒(méi)有說(shuō)明如何綜合這些專家的意見(jiàn)并產(chǎn)生最終的判斷矩陣。
此外,由于客觀事物的復(fù)雜性和專家主觀判斷的多樣性,專家往往難以對(duì)同一準(zhǔn)則下多個(gè)元素的相對(duì)重要程度做出十分準(zhǔn)確的判斷,因而立足粗糙原則(一致性比例CR 應(yīng)小于0.1)的傳統(tǒng)AHP方法難以保證判斷的一致性(華中生,等,2003),只能粗略排查“A>B,B>C但A 1.2 改進(jìn)的TOPSIS法(Extended TOPSIS) 2.1 指標(biāo)體系構(gòu)造 2.1.1 指標(biāo)遴選 為了表征經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店網(wǎng)站的內(nèi)容交付水平,根據(jù)吳思和凌宏鴻(2005)、周春林等(2010)和Cai等(2004)的相關(guān)研究,并參考其他研究者的成果,本文遴選2個(gè)一級(jí)指標(biāo)、7個(gè)二級(jí)指標(biāo)和18個(gè)三級(jí)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,每個(gè)指標(biāo)的出處詳見(jiàn)“指標(biāo)來(lái)源”(見(jiàn)表1)。指標(biāo)的遴選規(guī)則主要有兩個(gè),一是該指標(biāo)能把頁(yè)面內(nèi)容有效地、便捷地向用戶呈現(xiàn)和傳達(dá),能真實(shí)反映網(wǎng)站有意義的信息;二是在下一步的交付性測(cè)量項(xiàng)目的構(gòu)造中,必須是支持可客觀測(cè)量而無(wú)需通過(guò)用戶主觀打分。選取的指標(biāo)具有如下特征。 (1) 基本反映了消費(fèi)者在一次酒店預(yù)訂過(guò)程中涉及的前、中、后3個(gè)階段,同時(shí)也涵蓋了酒店網(wǎng)站最受客戶歡迎的屬性,包括預(yù)訂、聯(lián)系方式、促銷、產(chǎn)品與服務(wù)(Hashim,et al.,2007)。 (2) 能體現(xiàn)亞洲酒店網(wǎng)站測(cè)量項(xiàng)目較多的特征(Ting,et al.,2013),與前人研究保持一致。 (3) 借鑒呂洋洋和白凱(2014)的研究,本文中信息層指標(biāo)的主體維度包括酒店網(wǎng)站評(píng)價(jià)及網(wǎng)站交易產(chǎn)品評(píng)價(jià)。考慮用戶使用行為習(xí)慣是不可忽視的一環(huán)(Escobar-Rodríguez,Carvajal-Trujillo,2013;Sun,et al.,2016),是用戶和網(wǎng)站交互的真實(shí)體現(xiàn)(Herrero,et al.,2015),因此,在功能層指標(biāo)上,考慮到經(jīng)濟(jì)型酒店網(wǎng)站與客戶的溝通不是十分通暢(Díaz,Koutra,2013),我們?cè)诮灰坠δ苌贤怀隽吮阌谟脩魴z索的交付性指標(biāo)(見(jiàn)表1)。 2.1.2 指標(biāo)測(cè)量 由于指標(biāo)體系中存在不系統(tǒng)、定性的符號(hào)性內(nèi)容,因此本文把在網(wǎng)站評(píng)價(jià)中常用的內(nèi)容分析法(熊偉,等,2012)將這些符號(hào)性內(nèi)容轉(zhuǎn)換為可供客觀測(cè)量的項(xiàng)目來(lái)完成指標(biāo)交付性的測(cè)量。對(duì)此,已有文獻(xiàn)大多借助二值法來(lái)獲得指標(biāo)的交付性。為了得到更細(xì)致的分析,本文采用多值法來(lái)計(jì)算,每個(gè)指標(biāo)包含一個(gè)或多個(gè)測(cè)量項(xiàng)目(見(jiàn)表1),這樣可以確保每個(gè)樣本網(wǎng)站在該指標(biāo)下的取值不是簡(jiǎn)單的“0”或者“1”,明顯區(qū)分于其他樣本網(wǎng)站的指標(biāo)取值。這些定量數(shù)據(jù)能為下文指標(biāo)權(quán)重的確定和模型評(píng)估的客觀性和明確性奠定基礎(chǔ)。 表1 經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店網(wǎng)站內(nèi)容交付性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 注:(1)Cai,et al.,2004;(2)劉紹華,路紫,2004;(3)吳思,凌宏鴻,2005;(4)Zafiropoulos,Vrana,2006;(5)Qi,et al.,2007;(6)萬(wàn)緒才,2007;(7)Qi,et al.,2009;(8)熊偉,等,2009;(9)周春林,等,2010;(10)劉加鳳,施偉偉,2012;(11)熊偉,等,2012;(12)邱宇彤,邴振華,2015;(13) Leung,et al.,2016。 2.2 評(píng)價(jià)模型建立 這個(gè)步驟采用改進(jìn)的TOPSI方法建立評(píng)價(jià)模型。其中,原始數(shù)據(jù)是樣本網(wǎng)站在指標(biāo)體系下各三級(jí)指標(biāo)的實(shí)際觀察值,歸一化方法采用離差標(biāo)準(zhǔn)化(又稱為0-1標(biāo)準(zhǔn)化)方法,即對(duì)原始數(shù)據(jù)的線性變換,使結(jié)果值為映射到[0-1]之間的無(wú)量綱數(shù)據(jù)。而“加權(quán)規(guī)范矩陣”中的權(quán)值則是Group AHP求出來(lái)的指標(biāo)權(quán)重結(jié)果(合成權(quán)重)。 3.1 樣本網(wǎng)站選取 本文選取國(guó)內(nèi)有代表性的7個(gè)經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店官方網(wǎng)站作為評(píng)價(jià)對(duì)象,分別是:如家快捷 (www.homeinns.com/homeinn)、7天 (www.7daysinn.cn)、漢庭(www.huazhu.com/hanting)、格林豪泰 (http://www.998.com/shtml/99/zh/index.html)、錦江之星 (www.jinjianginns.com)、尚客優(yōu) (www.thankyou99.com)、速8(http://www.super8.com.cn/default.aspx)。這7個(gè)酒店品牌在全國(guó)范圍內(nèi)開(kāi)業(yè)的門店均超過(guò)400家*數(shù)據(jù)來(lái)源:7家經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店的官方網(wǎng)站。,市場(chǎng)占有率位居全國(guó)經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店的前列*見(jiàn)盈蝶網(wǎng)關(guān)于2017年度全國(guó)經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店集團(tuán)市場(chǎng)占有率(http://www.inntie.com/page120?article_id=277&article_category=23)。,具有一定的代表性。 3.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算 我們于2016 年5月~6月在“問(wèn)卷星”發(fā)放電子打分表,并邀請(qǐng)35名行業(yè)專家或高校教師(下簡(jiǎn)稱專家)進(jìn)行在線填寫,通過(guò)兩兩比較指標(biāo)之間的關(guān)系和差異來(lái)判斷和確定各指標(biāo)的重要程度。電子打分表詳細(xì)列明了每個(gè)指標(biāo)的測(cè)量項(xiàng)目,某些指標(biāo)還附上了示意圖,用以輔助專家理解指標(biāo)的內(nèi)涵。為了確保研究數(shù)據(jù)的信度,要求問(wèn)卷填寫者在過(guò)去1年中至少有1次網(wǎng)上預(yù)訂酒店的經(jīng)歷。 根據(jù)AHP方法的原理,每位專家評(píng)分后將得到8個(gè)矩陣,對(duì)這8個(gè)矩陣,分別采用Group AHP方法進(jìn)行分類、合并和完全一致性調(diào)整(華中生,等,2003),最終得到這8個(gè)矩陣的權(quán)重向量(如表1中第二、第三列的括號(hào)內(nèi)數(shù)字所示)。各指標(biāo)的合成權(quán)重由該指標(biāo)的權(quán)重與上一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重相乘得到(見(jiàn)表1)。 3.3 網(wǎng)站交付性觀察值采集 7個(gè)樣本網(wǎng)站的實(shí)際表現(xiàn)通過(guò)2016 年4月至6 月對(duì)官方網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,然后分別計(jì)算18個(gè)指標(biāo)在這7個(gè)樣本網(wǎng)站中的交付情況,獲得相應(yīng)的觀察值。其中酒店介紹、到店交通、客房設(shè)施、客房服務(wù)、周邊商戶介紹和周邊距離指引這6個(gè)指標(biāo)的計(jì)算方法為:針對(duì)不同品牌,先確定該品牌市場(chǎng)占有率前5位的代表性城市,然后在其官方網(wǎng)站上作為入住城市搜索,并從搜索記錄中隨機(jī)選取3家門店,逐一根據(jù)表1所列的測(cè)量項(xiàng)目在頁(yè)面內(nèi)容中查找并記錄,符合的、有出現(xiàn)的記為“1”,最后求出這15家門店網(wǎng)站的平均值,作為該品牌在指標(biāo)下的觀察值;其余12個(gè)指標(biāo)的計(jì)算方法為:若該測(cè)量項(xiàng)目在網(wǎng)頁(yè)上出現(xiàn),則相應(yīng)的指標(biāo)分值增加1分,否則不得分。最終求得的數(shù)據(jù)如下表(見(jiàn)表2)。 表2 7個(gè)樣本網(wǎng)站在指標(biāo)體系下的原始觀察值 3.4 網(wǎng)站交付性評(píng)估 限于篇幅,在此省略實(shí)驗(yàn)的計(jì)算過(guò)程,僅列出歸一化數(shù)據(jù)(見(jiàn)表3)。計(jì)算過(guò)程涉及正負(fù)理想解的取值和指標(biāo)的正反向問(wèn)題,在本文例子中(根據(jù)表1各指標(biāo)的含義),18個(gè)三級(jí)指標(biāo)的正理想解是1,負(fù)理想解是0,且各指標(biāo)都是正向的(韓中庚,等,2007)(值越大越好)。換言之,歸一化數(shù)據(jù)取值愈接近1,表示相應(yīng)的評(píng)價(jià)目標(biāo)越接近指標(biāo)的最優(yōu)水平;反之,該值愈接近0,表示評(píng)價(jià)目標(biāo)越接近指標(biāo)的最劣水平。 從表4和圖1來(lái)看,本文選取的7個(gè)樣例中,7天品牌的官方網(wǎng)站在內(nèi)容交付水平上表現(xiàn)最優(yōu)(與理想?yún)⒄拯c(diǎn)A距離最近),其次是如家、漢庭、錦江之星和格林豪泰這4個(gè)品牌,最后是速8和尚客優(yōu)。這些品牌的排名與目前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店的現(xiàn)實(shí)情形基本吻合。 值得注意的是,表4所揭示的只是各品牌官方網(wǎng)站的總體評(píng)價(jià),事實(shí)上,可以根據(jù)表3的數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析,這將在下文中敘述。 表3 7個(gè)樣本網(wǎng)站在指標(biāo)體系下的歸一化數(shù)據(jù) 表4 7個(gè)樣本網(wǎng)站在指標(biāo)體系下的評(píng)價(jià)結(jié)果 圖1 7個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在平面上的分布 4.1 總體分析 4.1.1 二級(jí)指標(biāo) 從表1可知,對(duì)于經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店的內(nèi)容交付性,專家最看重的二級(jí)指標(biāo)為交易功能、互動(dòng)功能和產(chǎn)品信息。這與前人的研究結(jié)論比較一致:亞洲酒店很注重客人與網(wǎng)站界面的交互性(Ting,et al.,2013),很注重酒店預(yù)訂信息和酒店設(shè)施信息(Leung,et al.,2016)??梢?jiàn),交易的便捷性、其他消費(fèi)者的點(diǎn)評(píng)和客房的信息是網(wǎng)站內(nèi)容交付性的關(guān)鍵要素。對(duì)此,各個(gè)樣本網(wǎng)站的具體表現(xiàn)如下表所示(見(jiàn)表3)。根據(jù)TOPSIS方法的原理,7天在交易功能和互動(dòng)功能這兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)上表現(xiàn)最為突出,如家和格林豪泰也不分伯仲。在產(chǎn)品信息上,漢庭獨(dú)樹(shù)一幟,3項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)數(shù)值較高且平均,7天也表現(xiàn)優(yōu)異,有兩項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)排名第一。這也解釋了7天、如家、漢庭和格林豪泰四大品牌的最終得分位列前茅的原因:在權(quán)重較大的3個(gè)二級(jí)指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)異。 4.1.2 三級(jí)指標(biāo) 專家普遍認(rèn)為,客戶點(diǎn)評(píng)對(duì)于內(nèi)容交付性來(lái)說(shuō)最為重要,其次是客房?jī)r(jià)格、會(huì)員權(quán)益和快捷交易(見(jiàn)表1)??梢?jiàn),在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,良好的“聲譽(yù)機(jī)制”對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿和購(gòu)買決策產(chǎn)生直接的影響(王綺,鄭曉濤,2016),也是各大網(wǎng)站竭盡全力交付給用戶的首要內(nèi)容,這與前人的研究非常相似(Litvin,et al.,2008;Herrero,et al.,2015)。在這方面,如家、7天、漢庭和格林豪泰這4個(gè)品牌都很出色,能支持包括睡眠、設(shè)施、環(huán)境和服務(wù)等在內(nèi)的具體評(píng)價(jià),還有該門店的總體評(píng)價(jià)。 在客房?jī)r(jià)格、會(huì)員權(quán)益和快捷交易上,前者屬于產(chǎn)品信息,后兩者則是客戶服務(wù)的重要內(nèi)容,這是經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店網(wǎng)站(相比高星級(jí)酒店而言)需要極力提供的(Guillet,et al.,2016)。在這些指標(biāo)上,7天的表現(xiàn)是最優(yōu)異的,能夠提供多種客房?jī)r(jià)格差異和兌換,也把會(huì)員的眾多特權(quán)在網(wǎng)站上充分展現(xiàn)出來(lái),并交付給用戶。如家、漢庭、錦江和格林豪泰在這3個(gè)三級(jí)指標(biāo)上也各有千秋。 4.2 具體評(píng)價(jià) 4.2.1 指標(biāo)橫向比較 限于篇幅,本文僅對(duì)權(quán)重較大的指標(biāo)進(jìn)行分析。 (1) 營(yíng)銷平臺(tái)。如家、漢庭、錦江和尚客優(yōu)4個(gè)品牌都表現(xiàn)優(yōu)秀,除了傳統(tǒng)的官方網(wǎng)站外,還包含了各種設(shè)備的移動(dòng)客戶端。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天,在線旅游市場(chǎng)已不再局限于傳統(tǒng)的瀏覽器,移動(dòng)平臺(tái)逐漸成為各大品牌的必爭(zhēng)之地。 (2) 到店交通。錦江之星表現(xiàn)優(yōu)異,能提供包括公交、地鐵、火車、飛機(jī)、自駕車和出租車等到店的詳細(xì)交通信息,滿足不同消費(fèi)者的實(shí)際要求。如家次之,有部分門店未能提供公交、地鐵等到店指南。 (3) 客房設(shè)施。網(wǎng)站內(nèi)容和寫實(shí)圖片是顧客評(píng)價(jià)酒店網(wǎng)站的重要因子(Jeong,Choi,2005),7天、速8和漢庭具有明顯的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),能夠清楚地描述客房洗漱用品、沐浴設(shè)備、無(wú)線上網(wǎng)、吹風(fēng)機(jī)、電視的配備情況。 (4) 客房?jī)r(jià)格。除了速8外,其余6個(gè)品牌的網(wǎng)站都提供了積分免費(fèi)兌換房間的優(yōu)惠,7天還有返現(xiàn)優(yōu)惠。在客房?jī)r(jià)格上,7個(gè)品牌基本上都能明確地顯示會(huì)員和非會(huì)員在預(yù)訂費(fèi)用上的區(qū)別。 (5) 周邊距離指引。7天領(lǐng)先,錦江和漢庭次之。網(wǎng)站上能列明該門店到著名景點(diǎn)、公交站、火車站、機(jī)場(chǎng)、地鐵站的距離,能為客人的日常交通提供便利。 (6) 會(huì)員權(quán)益。7天提供的會(huì)員特權(quán)最為豐富,包含了優(yōu)惠券、會(huì)員折扣、延遲退房、預(yù)訂保留延長(zhǎng)、免押金、免查房等眾多服務(wù);相比之下,其他品牌服務(wù)參差不齊。 (7) 支付方式。錦江之星、尚客優(yōu)、速8均沒(méi)有在線支付功能,只能到店支付,這對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是一大缺陷。相反,其他品牌可以通過(guò)在線支付和到店支付來(lái)制定不同房間的保留時(shí)間,更利于房間流通,從而帶來(lái)更多成交量。 (8) 快捷交易。僅7天能夠支持房間狀態(tài)圖的查詢和直接預(yù)訂,讓消費(fèi)者便捷地在時(shí)間、房型和房態(tài)3個(gè)層面上自由切換。7天還提供同一房型月內(nèi)各天價(jià)格對(duì)比,如家、格林豪泰、錦江之星和速8也有類似功能。這些內(nèi)容都是消費(fèi)者在預(yù)訂房間過(guò)程中需要頻繁使用的功能。 (9) 預(yù)訂反饋。除了漢庭和尚客優(yōu)外,其他品牌均能提供店面地址、聯(lián)系電話、到店方案和保留時(shí)間中的3項(xiàng)。 (10) 客戶點(diǎn)評(píng)。7天、如家、格林豪泰、漢庭都能提供總體評(píng)價(jià)、睡眠舒適度、設(shè)施完整性、環(huán)境衛(wèi)生、服務(wù)質(zhì)量中的4項(xiàng)指標(biāo)。然而,沒(méi)有一個(gè)品牌能提供全部5項(xiàng)指標(biāo)。 4.2.2 樣本縱向比較 為了更清晰地展示樣本網(wǎng)站的表現(xiàn)值,便于比較分析,我們把表3的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和歸類(見(jiàn)表5)。 表5 7個(gè)樣本網(wǎng)站在指標(biāo)體系下的優(yōu)劣表現(xiàn) 注:√:數(shù)值>=0.75,表示優(yōu)秀;×:數(shù)值<=0.25,表示不足;留空:0.25<數(shù)值<0.75,表示中規(guī)中矩。 (1) 如家。功能層比較優(yōu)秀,互動(dòng)平臺(tái)是如家的特色。但信息層存在一定不足,尤其是關(guān)于產(chǎn)品信息的介紹不全,如客房的基本設(shè)施和附加服務(wù)只字未提,給客人預(yù)訂造成諸多不便。另外,在酒店的聯(lián)系方式上仍有加強(qiáng)的空間??偟膩?lái)看,如家在網(wǎng)站內(nèi)容交付性的服務(wù)功能方面做得較好,但信息層方面仍需改善。 (2) 7天。在選取的18個(gè)三級(jí)指標(biāo)中,7天有11個(gè)高居榜首(見(jiàn)表3),說(shuō)明其酒店網(wǎng)站內(nèi)容交付性整體水平最高,交易和互動(dòng)功能強(qiáng)大。不足的地方在于,客房服務(wù)僅提及早餐和市內(nèi)電話服務(wù),周邊商戶介紹則缺少休閑娛樂(lè)、購(gòu)物、運(yùn)動(dòng)健身等介紹。從本文選取的指標(biāo)范圍上來(lái)看,7天酒店在網(wǎng)站內(nèi)容交付性方面已經(jīng)達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。 (3) 漢庭。除了周邊商戶介紹比較缺乏外,漢庭在信息層上做得較為完善,尤其是酒店信息介紹很全面。相比之下,功能層卻遠(yuǎn)不夠,特別是交易功能上,例如沒(méi)有提供標(biāo)志性建筑物搜索和地圖測(cè)距的搜索功能,快捷交易上也僅有不同房型的簡(jiǎn)單切換,預(yù)訂反饋更是缺少到店方案和房間保留時(shí)間,互動(dòng)平臺(tái)也缺少論壇和在線客服??梢?jiàn),漢庭要與7天、如家展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng),還需要在內(nèi)容交付性的功能層上下工夫,提高搜索質(zhì)量,為用戶提供更多方便。 (4) 格林豪泰。網(wǎng)站功能層做得較成熟,預(yù)訂反饋、客戶點(diǎn)評(píng)、互動(dòng)平臺(tái)做得比較出色,支付方式、產(chǎn)品搜索和快捷交易則表現(xiàn)中規(guī)中矩。網(wǎng)站信息層存在改善空間,例如到店交通方式只有自駕車一種,客房服務(wù)幾近空白,會(huì)員信息與其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比也是處于明顯的劣勢(shì)。另外,客房設(shè)施只有無(wú)線上網(wǎng)和沐浴的描述,應(yīng)該給予補(bǔ)充。 (5) 錦江之星。錦江之星的特色在于周邊商戶介紹非常豐富,美食、購(gòu)物、娛樂(lè)、健身、銀行、醫(yī)療、景點(diǎn)等介紹很齊全。然而,從整體來(lái)說(shuō),網(wǎng)站信息層和功能層比較平均,均存在優(yōu)化空間。例如,客戶設(shè)施僅有電視和無(wú)線上網(wǎng)的描述、客房服務(wù)不夠齊全、支付方式比較單一、客戶點(diǎn)評(píng)只有總體評(píng)分等。 (6) 尚客優(yōu)。功能層幾乎沒(méi)有,信息層也做得非常不足,尤其是酒店信息、輔助信息、交易功能和互動(dòng)功能。例如,在到店交通上,不同城市的門店、同一城市不同地區(qū)的介紹不統(tǒng)一;在客房設(shè)施上,只標(biāo)注了電視和沐浴;在周邊商戶介紹上,不少門店沒(méi)有提及、或者只有景點(diǎn)介紹;網(wǎng)站沒(méi)有提供客戶點(diǎn)評(píng)的地方,也缺少論壇或者微博這些互動(dòng)平臺(tái)。尚客優(yōu)亟須加強(qiáng)信息和功能的內(nèi)容交付性。 (7) 速8。速8對(duì)客戶設(shè)施和客戶服務(wù)的描述非常完善。但信息層和功能層均存在較大的改進(jìn)空間。例如,到店交通方式僅有自駕車,客房?jī)r(jià)格缺少積分兌換的免費(fèi)房間,支付方式也不夠多樣化,客戶點(diǎn)評(píng)功能也只有整體評(píng)分,缺少分項(xiàng)評(píng)分等。此外,網(wǎng)站雖然提供了“在線支付”“擔(dān)保支付”和“前臺(tái)支付”,但前兩者都不可選,客人實(shí)際上只能選擇“前臺(tái)支付”。 整體來(lái)看,各大品牌網(wǎng)站在描述性信息的關(guān)注上不夠仔細(xì)(信息層84個(gè)觀察值,其中有32個(gè)表現(xiàn)不足,不足比例超過(guò)38%),而在象征用戶之間的互動(dòng)和用戶與網(wǎng)站之間的交互上(搜索、交易和點(diǎn)評(píng)等)也并不是太出色(不足比例接近36%),這與之前的研究結(jié)論略有不同(Díaz,Koutra,2013),或許是本文所選取的指標(biāo)與該文不同所導(dǎo)致。此外,從縱向比較的結(jié)果來(lái)看,各大品牌雖然各有側(cè)重,但網(wǎng)站建設(shè)應(yīng)該圍繞評(píng)價(jià)體系中專家權(quán)重較大的指標(biāo)進(jìn)行。例如,雖然速8酒店的客房服務(wù)能通過(guò)網(wǎng)站很好地傳遞給用戶(服務(wù)內(nèi)容因門店而異),但是顯然這并非經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店的服務(wù)核心,專家賦予的較低權(quán)重也證明了這一事實(shí),因此未來(lái)各酒店品牌應(yīng)該加強(qiáng)核心內(nèi)容建設(shè)。 5.1 結(jié)論 (1) 本文構(gòu)建了一個(gè)適用于經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店網(wǎng)站的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,將內(nèi)容交付水平分為2個(gè)層次(信息層和功能層),7大模塊(界面信息、酒店信息、產(chǎn)品信息、輔助信息、會(huì)員信息、交易功能和互動(dòng)功能),共18個(gè)指標(biāo),并給出了可量化和可操作的指標(biāo)項(xiàng)目測(cè)量方法。 (2) 本文提出了一個(gè)基于Group AHP和改進(jìn)的TOPSIS方法的網(wǎng)站評(píng)價(jià)模型,是一種新的研究思路。利用Group AHP分析法確立指標(biāo)體系的權(quán)重,并借助改進(jìn)的TOPSIS方法獲得評(píng)價(jià)目標(biāo)在指標(biāo)體系和權(quán)重?cái)?shù)值下的排序結(jié)果,并清晰反映出各個(gè)目標(biāo)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。 (3) 本文選取了國(guó)內(nèi)有代表性的7家經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店品牌為樣本,對(duì)其官方網(wǎng)站進(jìn)行評(píng)價(jià)比較??偟膩?lái)說(shuō),7天是國(guó)內(nèi)同類網(wǎng)站中的佼佼者,在本文選取的指標(biāo)評(píng)分上高居榜首,其次是如家、漢庭、錦江之星和格林豪泰這4個(gè)品牌,最后是速8和尚客優(yōu)。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店網(wǎng)站雖然趨于成熟、各有千秋,但仍然有巨大的發(fā)展和改進(jìn)空間。 (4) 本文以可操作的定量化分析模型為基礎(chǔ),在充分考慮網(wǎng)站用戶的使用習(xí)慣的基礎(chǔ)上,提出一個(gè)適用于內(nèi)容交付性測(cè)量的網(wǎng)站評(píng)價(jià)模型,為旅游電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)提供了有益參考,也為旅游網(wǎng)站數(shù)據(jù)的量化分析提供了技術(shù)框架,對(duì)旅游電子商務(wù)網(wǎng)站的建設(shè)和發(fā)展具有一定的借鑒意義,同時(shí)也可拓展和豐富旅游電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)的研究視角和理論內(nèi)涵。 (5) 從所選7個(gè)經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店樣本的實(shí)證結(jié)果來(lái)看,本文構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型借助客觀的測(cè)量項(xiàng)目和專家群打分,能識(shí)別出網(wǎng)站建設(shè)的關(guān)鍵因素,并獲得樣本網(wǎng)站在指標(biāo)體系下的表現(xiàn),最終為各網(wǎng)站的建設(shè)和發(fā)展提供具有針對(duì)性的建議與對(duì)策。研究成果能幫助網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)者或從業(yè)者客觀地評(píng)價(jià)自身網(wǎng)站的優(yōu)劣,為網(wǎng)站建設(shè)者提供理論參考和決策依據(jù)。 5.2 討論 (1) 在研究對(duì)象上,針對(duì)目前學(xué)術(shù)界關(guān)注度偏少的旅游電商網(wǎng)站內(nèi)容交付性問(wèn)題,本文對(duì)酒店網(wǎng)站構(gòu)建了易于操作和實(shí)踐的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過(guò)加入產(chǎn)品搜索、快捷交易和預(yù)訂反饋等元素,讓內(nèi)容交付性凸顯用戶和網(wǎng)站內(nèi)容的動(dòng)態(tài)交互特征,而不僅僅是以往研究關(guān)注的靜態(tài)描述特征。值得一提的是,雖然本文的指標(biāo)體系是針對(duì)經(jīng)濟(jì)型酒店網(wǎng)站的內(nèi)容交付性而構(gòu)建的,但是這種具有動(dòng)態(tài)交互特征的指標(biāo)和屬性完全可以經(jīng)修改后推廣到其他類型的網(wǎng)站評(píng)價(jià)中。 (2) 在研究思路上,AHP和TOPSIS方法的結(jié)合在以前的旅游和接待行業(yè)研究中并不多見(jiàn)。鑒于以往研究在指標(biāo)選擇上有點(diǎn)粗糙,對(duì)網(wǎng)站評(píng)價(jià)因子不夠清晰,難以對(duì)旅游電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)中的關(guān)鍵因素加以控制,在一定程度上將削弱理論對(duì)于實(shí)踐的指導(dǎo)能力。本文在指標(biāo)的重要性上借助Group AHP方法加以區(qū)分,然后通過(guò)多值法的內(nèi)容分析法觀察網(wǎng)站在內(nèi)容交付性上的表現(xiàn),最后借助改進(jìn)的TOPSIS方法進(jìn)行計(jì)算求解。這樣處理的好處是,識(shí)別出網(wǎng)站建設(shè)和實(shí)施的關(guān)鍵因素,理論研究緊扣實(shí)踐指導(dǎo),是對(duì)過(guò)往研究的一個(gè)補(bǔ)充。 (3) 在研究方法上,首先,本文對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的屬性層進(jìn)行了細(xì)致的分解,能減少這種主觀臆測(cè)的發(fā)生,使得賦分更為客觀。指標(biāo)體系經(jīng)過(guò)測(cè)量項(xiàng)目的細(xì)化后,也有助于網(wǎng)站表層功能向深層次功能發(fā)展(萬(wàn)緒才,2007),識(shí)別出網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵因素。而指標(biāo)測(cè)量包含了一個(gè)或若干個(gè)項(xiàng)目,使得大部分指標(biāo)的觀察值不是簡(jiǎn)單的“0”或者“1”,而是存在多種可能取值,因此評(píng)價(jià)更為合理。其次,本文整合的Group AHP和改進(jìn)的TOPSIS方法在網(wǎng)站評(píng)價(jià)問(wèn)題上相得益彰。從上文來(lái)看,專家的賦分只在指標(biāo)權(quán)重的中間計(jì)算過(guò)程出現(xiàn),最終的權(quán)重是根據(jù)專家本身和評(píng)分矩陣的可信度獲得的(吳云燕,等,2003),故能盡可能地去除在指標(biāo)評(píng)分過(guò)程中的主觀成分。再加上樣本網(wǎng)站在指標(biāo)體系下的評(píng)分則是通過(guò)客觀的數(shù)據(jù)搜集和一系列計(jì)算后獲得的,因此評(píng)估結(jié)果較以往研究客觀。再者,本文的研究方法能夠?qū)⑵谕岛捅憩F(xiàn)值有機(jī)地聯(lián)系在一起,Group AHP的評(píng)分結(jié)果(期望值)作為TOPSIS評(píng)價(jià)時(shí)的權(quán)重,與樣本網(wǎng)站的觀察值(表現(xiàn)值)直接掛鉤,不但能刻畫各個(gè)樣本網(wǎng)站在不同指標(biāo)下的具體表現(xiàn),也能獲知這些網(wǎng)站在指標(biāo)體系下的整體排序。值得一提的是,TOPSIS方法還能求出目標(biāo)與最優(yōu)解的距離,從本文結(jié)果來(lái)看,即便是表現(xiàn)最優(yōu)異的如家和7天兩個(gè)品牌,也只是處于中等偏上水平,離最優(yōu)理想解(參見(jiàn)圖1中的A點(diǎn))還存在不少的提升空間,這與前人的研究具有很高的相似性:高星級(jí)的酒店網(wǎng)站,其功能性表現(xiàn)比低星級(jí)的要好(熊偉,等,2009;Leung,et al.,2016)。 (4) 在實(shí)踐應(yīng)用上,本文提出的評(píng)價(jià)模型,對(duì)網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)者或者使用者(消費(fèi)者或潛在消費(fèi)者)都有一定的指導(dǎo)意義。作為經(jīng)營(yíng)者,在堅(jiān)持自身特色的基礎(chǔ)上,借助本文評(píng)價(jià)模型能盡早對(duì)網(wǎng)站現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)估,并準(zhǔn)確獲知哪些因素是專家看重但自身做得不夠的,哪些因素是無(wú)關(guān)緊要的,有利于經(jīng)營(yíng)者有針對(duì)性地做出調(diào)整。同時(shí)了解自身網(wǎng)站與行業(yè)領(lǐng)先者之間的差異,借鑒其成功之處,建設(shè)高效優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站。作為消費(fèi)者,可以了解不同網(wǎng)站的特點(diǎn),在預(yù)訂酒店時(shí)能快速判斷出適合自己的品牌。例如,如果時(shí)間緊迫,希望盡快找到目的地附近的經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店,則可以在如家、7天、錦江之星和速8中挑選,依靠這些品牌提供的較為強(qiáng)大的地圖預(yù)訂功能快速鎖定目標(biāo);如果希望房型方面多一些選擇,可以跳過(guò)其他品牌,直接在如家網(wǎng)站上搜索;如果重視酒店房間的免費(fèi)服務(wù),則可以優(yōu)先考慮錦江之星;如果更看重的是網(wǎng)站預(yù)訂價(jià)格優(yōu)惠幅度,則可以考慮速8或者格林豪泰;如果比較在乎會(huì)員信息和會(huì)員權(quán)益,則毫無(wú)疑問(wèn)選擇7天或者漢庭;如果做決策時(shí)比較依賴他人的評(píng)價(jià),則可以挑選如家、7天和錦江之星這3個(gè)品牌。 本文還有進(jìn)一步完善的地方。首先,在調(diào)查人群的代表性和廣泛性上,邀請(qǐng)?jiān)u分的專家并沒(méi)有包含常年通過(guò)網(wǎng)站預(yù)訂酒店并入住的客人。未來(lái)的研究可以考慮把這類消費(fèi)者、網(wǎng)站設(shè)計(jì)者、酒店經(jīng)理等群體邀請(qǐng)進(jìn)來(lái)。其次,在網(wǎng)站選擇的典型性與可比性上,受低星級(jí)酒店網(wǎng)站建設(shè)的局限性影響,本文在進(jìn)行樣本選取時(shí)只對(duì)7個(gè)酒店網(wǎng)站進(jìn)行了分析,后續(xù)研究可以擴(kuò)大樣本酒店范圍,如加入布丁酒店、桔子酒店、宜必思酒店等,使研究結(jié)果更具普適性。再者,評(píng)價(jià)指標(biāo)的針對(duì)性與系統(tǒng)性可能不夠全面,未必能覆蓋經(jīng)濟(jì)型連鎖酒店網(wǎng)站的所有細(xì)節(jié)或功能,這也將成為未來(lái)研究的要點(diǎn)。最后,本文對(duì)低星級(jí)酒店網(wǎng)站評(píng)價(jià)問(wèn)題從理論指導(dǎo)和實(shí)踐探索的角度嘗試加以解決,然而,高星級(jí)酒店的網(wǎng)站功能建設(shè)與客戶服務(wù)平臺(tái)較為齊全,如何與其進(jìn)行對(duì)比分析并借鑒其成功之處也是值得深入探討的問(wèn)題。 (致謝 感謝暨南大學(xué)深圳旅游學(xué)院吳金潤(rùn)、李淑蕓、梁肖梅所做的數(shù)據(jù)收集與整理工作;感謝“旅游信息化觀察”QQ群的群友參與填寫問(wèn)卷。) [1] 韓中庚,郭曉麗,杜劍平.實(shí)用運(yùn)籌學(xué)——模型、方法與計(jì)算[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007. 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AnEvaluationStudyofContentDeliveryPerformanceofEconomyChainHotelWebsitesinChina:AModelBasedonGroupAHPandExtendedTOPSISMethod WURong1,YIXiaoli2,ZHENGTianxiang2 (1.GeographyandPlanningSchool,SunYat-SenUniversity,Guangzhou510275,China;2.ShenzhenTourismCollege,JinanUniversity,Shenzhen518053,China) Evaluations of tourism e-commerce websites has been the focus of the worldwide academia. This study presents an evaluation model of economy chain hotel websites based on Group AHP (Analytic Hierarchy Process) and Extended TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) method. To this end, the indicators that can be objectively measured to identify content delivery performance of the website were first elaborated, which constitutes an analytic hierarchy system with informational and functional attributes. Extended TOPSIS was then applied to the theoretical model, where the weight level was determined by using Group AHP on the system indicators. To illustrate the effectiveness of the model, an empirical performance on seven famous hotel websites was assessed. The results indicate that: (1)7Daysinn, the leading brand, perfectly delivers content performance to users, followed by Homeinn, Hanting, GreenTree Inn and Jinjianginn, and each of these websites has its own advantages. (2) Super8and Thankyou99are at the bottom of the ranking, and there is much room to improve. The authors believe that this study can not only help the hoteliers to understand the website quality easily, but also give new insights into the problem of tourism e-commerce website evaluation and better serve for applications theoretically, methodologically and practically. website evaluation; content delivery performance; economy chain hotel; AHP; TOPSIS F 590 A 1006-575(2017)-04-0032-17 (責(zé)任編輯:車婷婷) 2016-07-11; 2017-01-15 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于時(shí)空分流導(dǎo)航理論的景區(qū)智能化客流引導(dǎo)仿真系統(tǒng)的原型設(shè)計(jì)與實(shí)證研究”(41201145);廣東省高水平大學(xué)建設(shè)統(tǒng)籌項(xiàng)目專項(xiàng)資金項(xiàng)目“旅游電子商務(wù)交易網(wǎng)站的質(zhì)量測(cè)度和評(píng)價(jià)模型研究”(88016401);暨南大學(xué)2017年科研培育與創(chuàng)新基金項(xiàng)目躍升計(jì)劃項(xiàng)目“游樂(lè)型景區(qū)游客時(shí)空行為的決策分析模型與路線選擇算法研究”(21617416)。 吳蓉(1993-),女,中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院博士生,研究方向?yàn)槌鞘幸?guī)劃和人文地理,E-mail:1563760395@qq.com。易小力(1975-),男,博士,暨南大學(xué)深圳旅游學(xué)院副教授,研究方向?yàn)閰^(qū)域旅游規(guī)劃與管理、會(huì)展策劃與管理。鄭天翔(1979-),男,博士,暨南大學(xué)深圳旅游學(xué)院副教授,研究方向?yàn)樾畔⒖茖W(xué)的旅游應(yīng)用、智慧旅游。2 研究設(shè)計(jì)
3 實(shí)證分析
4 結(jié)果分析
5 結(jié)論與討論