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    基于語言評估標(biāo)度和OWA算子的酒店客戶流失因素的分析

    2019-07-10 10:46:18周桂如
    關(guān)鍵詞:標(biāo)度正態(tài)分布算子

    周桂如

    (福建船政交通職業(yè)學(xué)院,福建 福州 350007)

    1 概論

    隨國家經(jīng)濟的飛速發(fā)展,一方面人們生活節(jié)奏也快了,工作的壓力也隨之加大,迫切需要找出一條解壓的渠道;另一方面隨著生活水平的不斷提高,人們對生活品質(zhì)追求也越來越高了,因此走出家門,去旅游就逐步發(fā)展成為人們解壓、身心放松、增長見聞的一種新的生活方式,出國游、國內(nèi)游、周邊游成了一種潮流.而酒店作為旅游過程中的必不可少的環(huán)節(jié),也越來越受到關(guān)注.消費者的消費理念也發(fā)生了變化,消費觀念由原來的實用型轉(zhuǎn)為享受型,由理智型轉(zhuǎn)為情感型,從注重酒店的價格、功能和地理位置的三大要素已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅仄放?、服?wù)、環(huán)境、情懷.

    國家為拉動內(nèi)需,促進消費,增加了假期,酒店作為出游的重要載體,數(shù)量也隨之迅速增加,行業(yè)的競爭就越發(fā)激烈,客戶的分流也越來越明顯了.因此酒店客戶流失一直是客戶關(guān)系管理關(guān)注的焦點,也是許多酒店管理人員關(guān)注的核心問題之一.酒店客戶的流失一般有兩種情況:①酒店客戶主動性的流失,稱為自愿流失;②酒店客戶被動性的流失,稱為非自愿流失.自愿流失通常是由于酒店服務(wù)水平、酒店促銷、內(nèi)部環(huán)境、地理位置、治安狀況、顧客隱私保護等因素導(dǎo)致的客戶滿意度下降;非自愿流失通常是由于客戶的行為導(dǎo)致企業(yè)不滿,如客戶信譽、人品等問題[1].

    客戶流失不僅會因為減少銷售而產(chǎn)生機會成本,而且會導(dǎo)致所吸引的新客戶相對減少而贏得一個新客戶所花費的成本是保留一個老客戶所花費成本的5~6倍[2].因此酒店要想留住客戶,做到客戶滿意,就應(yīng)該從客戶關(guān)心的因素入手,如酒店服務(wù)質(zhì)量、內(nèi)部衛(wèi)生狀況、酒店的信譽、顧客的隱私、酒店價格的促銷等方面來迎合客戶的需求,任何有關(guān)因素沒處理好,都有可能造成酒店客戶的流失.因此分析和評估導(dǎo)致酒店客戶流失的原因是非常必要的.本文通過語言信息理論,邀請酒店研究專家對影響酒店客戶流失的因素進行了評估,為了更加合理、科學(xué)地分析各專家的評估結(jié)果,應(yīng)用了基于正態(tài)分布的有序加權(quán)平均算子對評估的結(jié)果進行了計算,得出影響酒店客戶流失的重要因素.

    2 語言信息

    2.1 語言評估標(biāo)度

    1975年,Zadeh提出了語言變量的概念,通過語言變量來表示定性的語言值[3].利用語言評估標(biāo)度,把決策問題中的評估變量轉(zhuǎn)化為語言短語,再運用語言對各指標(biāo)進行運算.

    在文獻[2]中設(shè)置了語言評估標(biāo)度是以零為中心對稱,且語言術(shù)語個數(shù)為奇數(shù),式子為

    S={Sα|α=-L,…,-1,0,1,…,L}.

    其中,Sα表示語言術(shù)語,-L,L分別表示語言術(shù)語的下限和上限,為自然數(shù).

    如語言評估標(biāo)度可取為:

    S={S-2=很差,S-1=差,S0=一般,S1=好,S2=很好}.

    從上式可以看出,語言評估標(biāo)度的語言術(shù)語下標(biāo)都是均勻的,很難滿足理論決策的應(yīng)用和實際問題解決的需要.對幾種常見的數(shù)值評估標(biāo)度從不同的角度進行了模擬評估,認(rèn)為10/10-18/2標(biāo)度的性能最好[3].因此引用前景理論[4]價值函數(shù)的理念對評估標(biāo)度進行改進,設(shè)V(u)為評估標(biāo)度的下標(biāo)函數(shù),則下標(biāo)函數(shù)如下:

    (1)

    其中α,β∈(0,1],為改進系數(shù),當(dāng)α=β=1時,V(u)=u.而且改進后的語言標(biāo)度為S*,

    如當(dāng)α=β=0.7時,

    S*={S*-2.16=極差,S*-1.62=很差,S*-1=差,S*0=一般,S*1=好,S*1.62=很好,S*2.16=極好}

    從上式語言標(biāo)度S*的下標(biāo)可以明顯看出,相鄰下標(biāo)之差絕對值也變小,比較符合人的評判思維習(xí)慣.

    而改進后的語言標(biāo)度仍滿足均勻語言標(biāo)度的運算法則

    如:

    設(shè):S*a,S*b∈S*,λ∈[0,1],則:

    (1)S*a⊕S*b=S*a+b

    (2)λS*a=S*λa

    (3)S*a⊕S*b=S*b⊕S*a

    (4)λ(S*a⊕S*b)=λS*a⊕λS*b

    2.2 構(gòu)造兩兩判斷矩陣

    如第t個專家對任意一對方案xi和xj進行比較評價,根據(jù)語言標(biāo)度為S*,可記為atij.因此,可以得出專家et對方案X的判斷矩陣為:

    3 基于正態(tài)分布的有序加權(quán)平均

    3.1 有序加權(quán)平均

    有序加權(quán)平均算子(OWA)是一種將數(shù)據(jù)序列重新排列,然后根據(jù)序列先后位置加權(quán),以削弱極端值不利影響的賦權(quán)方法[5].

    設(shè)OWAV:Rn→R為n元函數(shù),

    (2)

    則稱函數(shù)OWAV為n維有序加權(quán)平均算子,簡稱OWA算子[6].其實,有序加權(quán)平均中的bi是(a1,a2,…,an)按從大到小順序重新排列之后第i個大的數(shù),Vi對應(yīng)的就是排序后第i個位置,OWA實質(zhì)是對重新排序后的數(shù)據(jù)進行的加權(quán)平均.

    3.2 基于正態(tài)分布的有序加權(quán)平均算子權(quán)重的計算

    在應(yīng)用有序加權(quán)平均算子時,關(guān)鍵是確定它的權(quán)重,構(gòu)造不同的權(quán)重向量,可以得到不同的OWA算子[7].專家在評價兩兩方案中的偏好信息是服從獨立正態(tài)分布的隨機變量,X服從正態(tài)分布,X~N(μ,σ2),其中均值為μ,方差為σ2.所以可以通過正態(tài)分布來計算OWA權(quán)重,假設(shè)有m個專家,則權(quán)重的計算公式為:

    (3)

    4 影響酒店客戶流失因素的分析方法

    針對酒店客戶流失各種因素進行分析,構(gòu)建酒店客戶流失因素的語言評估標(biāo)度S*,邀請專家根據(jù)語言評估標(biāo)度S*對酒店客戶流失的因素進行評估,給出語言判斷矩陣

    At=(atij)n×n,(t=1,2,…,m),

    然后通過基于正態(tài)分布的有序加權(quán)平均,將At=(atij)n×n集成為群的判斷矩陣A=(aij)n×n,

    把判斷矩陣A中第r行的所有決策信息進行集成為因素Xr優(yōu)于所有因素的綜合偏好度ar.

    ar=Sr1⊕Sr2⊕…⊕Srn.

    (4)

    最后再根據(jù)ar對因素進行排序,總結(jié)得出酒店客戶流失因素評估結(jié)果.

    5 酒店客戶流失的實例分析

    本文以福州某酒店集團為研究對象,該酒店成立于2003年,近幾年客戶流失非常嚴(yán)重,迫切需要了解客戶流失各因素的重要性,以方便給出相應(yīng)的對策,來緩解客戶流失給酒店帶來的經(jīng)濟壓力以及提升酒店以后的發(fā)展前景.為此,公司全面開展研究影響酒店客戶流失因素,并進行分析,根據(jù)酒店的地理位置等實際情況、專家的可能因素分析、酒店客戶的問卷調(diào)查,確定了五個可能影響酒店客戶流失的因素.X={X1,X2,X3,X4,X5}={酒店的品牌形象、酒店的服務(wù)水平、酒店的內(nèi)部環(huán)境、酒店的促銷政策、酒店的地理位置}.現(xiàn)利用改進后的語言評估標(biāo)度和基于正態(tài)分布的有序加權(quán)平均算子進行計算,計算出影響酒店客戶流失的孰輕孰重因素.

    5.1 利用改進后的評估標(biāo)度計算

    邀請5位專家,其中3位專家來自多年從事酒店管理研究工作,1位是酒店的客戶經(jīng)理,1位是與酒店合作15年的顧客.分別對酒店客戶流失因素進行評估,利用式子(1),取α=β=0.7時,得:

    利用語言評估標(biāo)度得出五個專家的語言判斷矩陣A1,A2,A3,A4,A5.

    5.2 計算群的語言判斷矩陣

    為避免專家們在磋商時出現(xiàn)較大意見分歧,對五位專家的評價情況,做出綜合的評價,通過正態(tài)分布來計算OWA的權(quán)重,也是為了削弱一些極端值的影響.

    由公式(3):

    得出權(quán)重Vi:Vi=(0.1117,0.2365,0.3036,0.2365,0.1117)T.從而計算出群的語言判斷矩陣.計算如:以a11,a12,a13為例.

    對五位專家的語言判斷矩陣中的a11按從大到小進行排序,得出行矩陣

    對五位專家的語言判斷矩陣中的a12按從大到小進行排序,得出行矩陣

    對五位專家的語言判斷矩陣中的a13按從大到小進行排序,得出行矩陣

    同理,可以得出群的語言判斷矩陣A為:

    列出如下表格:

    表1 流失因素的程度表

    從表1可以看出,X3的值最大,最影響客戶流失,X5最小,影響客戶流失也就小.總體排序如下:X3>X2>X1>X4>X5.

    因此,酒店要想能有更好的發(fā)展,能得到客戶滿意,首先要對內(nèi)部環(huán)境進行整改,科技在不停的更新?lián)Q代,酒店的設(shè)施也應(yīng)該跟上時代的潮流.酒店的應(yīng)急設(shè)備必須要齊全,衛(wèi)生狀況更是重中之重.客戶在選擇環(huán)境好的內(nèi)部條件時,也希望有比較好的配套服務(wù),好的服務(wù)會給客戶留下好的印象,不僅能留住客戶,甚至還可能幫酒店宣傳出好的口碑.酒店的品牌形象也很關(guān)鍵,要打好知名度,可以利用“互聯(lián)網(wǎng)+”,為酒店提供一條新的發(fā)展渠道,同時可在網(wǎng)絡(luò)上開展促銷活動,線下可以進行優(yōu)惠券的發(fā)放,來帶動酒店的知名度.酒店受到地理位置的影響還是比較小的,所處的地理位置相對比較集中,大家促銷政策都基本相同,因此,酒店受這兩個因素的影響也比較小.

    6 結(jié)束語

    本文在語言信息理論的基礎(chǔ)上,通過改進語言評估標(biāo)度來提高兩者評價之間的敏感度,改變有序加權(quán)平均的權(quán)重的計算方法,來削弱極端值的影響,得出更加準(zhǔn)確的權(quán)重.再利用這兩個的計算式子對酒店客戶流失因素進行分析與綜合評價,可知影響酒店客戶流失的最重要的兩個因素就是內(nèi)部環(huán)境和酒店服務(wù),要想進一步發(fā)展酒店,就應(yīng)該處理好這兩個因素.而在接下來的工作就是如何整改內(nèi)部環(huán)境,如何提高酒店的配套服務(wù),以及提高品牌的知名度,應(yīng)該做一個詳細的規(guī)劃.

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