在線評論對酒店消費(fèi)者預(yù)訂決策影響的實(shí)證分析

靳文學(xué)

摘 要：網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和新技術(shù)的應(yīng)用，促進(jìn)了在線旅游的飛速發(fā)展。在線旅游產(chǎn)品和酒店預(yù)定規(guī)模迅速擴(kuò)大，而在線評論對消費(fèi)者在線預(yù)定決策發(fā)揮了重要的作用。在線評論各維度對消費(fèi)者預(yù)定決策的影響不同，以麗楓酒店在線評論對消費(fèi)者預(yù)訂決策的影響為例，運(yùn)用一元線性回歸的方法分別就在線評論數(shù)量和內(nèi)容對預(yù)定量的影響進(jìn)行實(shí)證分析，得出在線評論數(shù)量和內(nèi)容對消費(fèi)者預(yù)訂決策有顯著正向影響，進(jìn)而為酒店制定發(fā)展策略提出建議。

關(guān)鍵詞：一元線性回歸;在線評論;消費(fèi)者預(yù)定決策;酒店

中圖分類號：F719.2? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2021）03-0047-03

引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的快速發(fā)展和旅游消費(fèi)的高速增長，在線酒店預(yù)定尤其是“手機(jī)訂酒店”已成為常態(tài)。第三方移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺Trustdata發(fā)布的《2019年上半年中國在線酒店預(yù)訂行業(yè)發(fā)展分析報(bào)告》顯示，僅2019年上半年，全國在線酒店預(yù)訂間夜量近4億，同比增長20%。消費(fèi)者在進(jìn)行預(yù)訂決策時(shí)會參考在線評論，在線評論的內(nèi)容一定程度上會影響消費(fèi)者的預(yù)訂決策。

一、文獻(xiàn)回顧

在線評論作為一種電子口碑傳播及廣告宣傳的載體，是消費(fèi)者遠(yuǎn)距離獲取產(chǎn)品及服務(wù)信息、做出預(yù)定決策參考的重要來源。在線評論作為來自商品和服務(wù)體驗(yàn)者的真實(shí)反饋，所蘊(yùn)含的信息對于消費(fèi)者預(yù)定決策和商家運(yùn)營決策都很重要。在線評論在一定程度上能夠刺激消費(fèi)者的購買意愿，從而產(chǎn)生購買行為。因此，在線評論逐漸受到消費(fèi)者和酒店的重視，并成為許多研究的熱點(diǎn)。

研究發(fā)現(xiàn)，在線評論質(zhì)量和評論數(shù)量對網(wǎng)絡(luò)購物意愿都有著積極影響[1]。當(dāng)評論數(shù)量較多時(shí)，不同消費(fèi)者受評論數(shù)量的影響不同。低認(rèn)知需求消費(fèi)者受評論數(shù)量影響更大，高認(rèn)知需求消費(fèi)者受評論質(zhì)量影響更大[2]。評論質(zhì)量和評論數(shù)量對在線評論內(nèi)容可信度有顯著的正向影響[3]，評論的效價(jià)對消費(fèi)者的購買意愿有正向的影響[4]，數(shù)值型在線評論效價(jià)對于消費(fèi)者購買行為意愿影響力降低[5]，評論信息、時(shí)間、內(nèi)容等評論屬性及評論者特征對在線評論內(nèi)容的有用性均有影響[6]。同時(shí)，相對于正面評論，消費(fèi)者對于在線評論中的負(fù)面信息內(nèi)容會更加敏感，負(fù)面評論對消費(fèi)者決策的影響程度更強(qiáng)[7]。商家需要重視在線評論信息，尤其是負(fù)面評論內(nèi)容，及時(shí)反饋、補(bǔ)救，以獲取消費(fèi)者的信賴。

目前，學(xué)者主要是通過問卷調(diào)查法獲得數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型進(jìn)行分析研究，很少對實(shí)際預(yù)定量進(jìn)行實(shí)證研究。本文以麗楓酒店為研究對象，通過一元線性回歸的方法對在線評論對消費(fèi)者預(yù)定決策的影響進(jìn)行實(shí)證分析。

二、數(shù)據(jù)分析

1.數(shù)據(jù)來源。以麗楓酒店2019年1—9月攜程平臺的評論內(nèi)容和該平臺的預(yù)定量為樣本，將點(diǎn)評數(shù)量匯總為在線評論的數(shù)量，將點(diǎn)評分?jǐn)?shù)均值作為評論分值，將餐飲、服務(wù)、位置、環(huán)境、設(shè)施、價(jià)格、整體情況等評論內(nèi)容數(shù)量化轉(zhuǎn)為在線評論的內(nèi)容。從在線評論的數(shù)量、好評數(shù)量（≥4分）、評論分值、評論內(nèi)容等四維度入手，利用一元線性回歸分析法分析各維度對酒店消費(fèi)者預(yù)訂量的影響。為酒店增加在線預(yù)定量、提高總收益奠定理論基礎(chǔ)。

2.相關(guān)性分析。對預(yù)訂量與在線評論數(shù)量、好評數(shù)量、評論分值和評論內(nèi)容分別進(jìn)行線性相關(guān)分析，并進(jìn)一步對預(yù)定量與評論內(nèi)容各維度進(jìn)行相關(guān)分析，分析結(jié)果如表1所示。由表1可知，評論數(shù)量、評論內(nèi)容、酒店位置和酒店整體情況評論與預(yù)訂量呈高度正線性相關(guān)關(guān)系;好評數(shù)量、服務(wù)和價(jià)格評論與預(yù)定量呈中度線性相關(guān)關(guān)系;評論分值和酒店環(huán)境評論內(nèi)容與預(yù)訂決策呈弱相關(guān)關(guān)系。

3.線性回歸分析。根據(jù)線性相關(guān)分析結(jié)果，對中高度線性相關(guān)的各維度與預(yù)定量進(jìn)行回歸分析。將預(yù)訂量作為因變量，在線評論數(shù)量、好評數(shù)量、評論內(nèi)容（包括服務(wù)、價(jià)格、位置、整體情況相關(guān)評論）等作為自變量，分別做一元線性回歸分析，分析結(jié)果如表2所示。由表2可以看出，在線評論數(shù)量、評論內(nèi)容總量、服務(wù)、價(jià)格、位置及整體情況評論與預(yù)定量的回歸決定系數(shù)R2值分別為0.674、0.669、0.489、0.495、0.788、0.628，對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量P值分別為0.0067、0.0071、0.036、0.035、0.001、0.011，均小于0.05（取α=0.05），具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。表明在線評論數(shù)量、評論內(nèi)容、服務(wù)、價(jià)格、位置及整體情況相關(guān)評論對預(yù)定量的影響顯著。在線評論的好評數(shù)量與預(yù)定量回歸決定系數(shù) R2為0.567，統(tǒng)計(jì)量 P值為0.111，大于 0.05，表明在線評論好評數(shù)量對預(yù)定量的影響不顯著。

三、結(jié)果與建議

1.結(jié)果。通過實(shí)證分析，得出以下結(jié)論。第一，在線評論數(shù)量對消費(fèi)者預(yù)定決策具有顯著的正向影響。酒店在線評論作為在線預(yù)定決策的信息源，其基本功能是向消費(fèi)者提供酒店產(chǎn)品和服務(wù)的信息，評論數(shù)量的多少決定提供信息的多少，評論數(shù)量越多，為消費(fèi)者提供的信息量越大、實(shí)用性越強(qiáng)，人們獲得的有用信息就越多，預(yù)定行為實(shí)現(xiàn)的可能性越大。而且消費(fèi)者具有從眾購物心理，而評論數(shù)量代表酒店客房的銷售量，所以在線評論數(shù)量對預(yù)定決策的影響顯著。第二，在線評論的好評數(shù)量和評論分值對消費(fèi)者預(yù)定決策的影響不顯著。好的在線評論能夠降低購買風(fēng)險(xiǎn)，是消費(fèi)者選擇住宿的一個(gè)重要因素。高評分為酒店贏得高口碑，好的口碑是酒店客源的載體。但好評數(shù)量和酒店評分分值傳遞的信息不夠詳細(xì)，不能直接顯示產(chǎn)品信息和服務(wù)質(zhì)量。而且麗楓酒店在攜程平臺的綜合分值在4.8分左右，以顯著優(yōu)勢獲得消費(fèi)者的認(rèn)可，分值相對穩(wěn)定，上下波動幅度較小，所以好評數(shù)量和評論分值對酒店消費(fèi)者預(yù)定決策的影響較小。第三，在線評論內(nèi)容對消費(fèi)者預(yù)定決策具有顯著正向影響。豐富、具體、高質(zhì)量評論內(nèi)容，促使消費(fèi)者快速捕捉期望信息，對預(yù)定決策產(chǎn)生積極影響。尤其是對酒店服務(wù)、價(jià)格、位置、整體情況的評論內(nèi)容對預(yù)定決策更為重要。優(yōu)質(zhì)的服務(wù)是酒店保證客源的基礎(chǔ)，優(yōu)惠的價(jià)格是影響消費(fèi)者需求的關(guān)鍵因素，便捷的位置是消費(fèi)者選取酒店的客觀條件，良好的整體情況是酒店品牌形象的代表。對這些方面文字或圖片的具體評價(jià)，給消費(fèi)者帶來直觀的印象，并以此準(zhǔn)確判斷酒店形象、產(chǎn)品和服務(wù)是否滿足自身需求，進(jìn)而做出預(yù)定決策，所以評論內(nèi)容對消費(fèi)者預(yù)定決策的影響顯著。

2.建議。在線評論在較大程度上影響消費(fèi)者預(yù)定決策，酒店網(wǎng)評已經(jīng)成為營銷中的重要一環(huán)，酒店應(yīng)該重視在線評論尤其是評論內(nèi)容。首先，酒店要積極運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，做好在線評論的跟蹤和反饋，為消費(fèi)者預(yù)定搭建良好的溝通交流平臺。其次，加強(qiáng)提升服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，在完成對客人線下服務(wù)后，通過獎勵引導(dǎo)并鼓勵消費(fèi)者及時(shí)在線評論反饋，以增加評論數(shù)量，為消費(fèi)者提供更多信息。再次，重視并積極回復(fù)評論信息，點(diǎn)評回復(fù)也是酒店的再次營銷。尤其是針對負(fù)面評論內(nèi)容進(jìn)行恰當(dāng)?shù)膫€(gè)性化回復(fù)，及時(shí)補(bǔ)救以彌補(bǔ)客人對酒店的消極印象，贏得消費(fèi)者信賴，更能減少差評對其他顧客的影響。進(jìn)而以此優(yōu)化服務(wù)、挖掘需求、改進(jìn)不足，將評論信息轉(zhuǎn)化為管理價(jià)值來提升核心競爭力。最后，及時(shí)優(yōu)化評論模板，細(xì)化評論內(nèi)容，提高評論質(zhì)量。使消費(fèi)者獲得更全面、真實(shí)的產(chǎn)品和服務(wù)信息。為消費(fèi)者搭建更便捷的預(yù)定平臺，增加預(yù)定量，提高總收益。

總之，酒店消費(fèi)者預(yù)定決策的影響因素很多，除了受在線評論的影響，還受到客房價(jià)格和配套設(shè)施、餐飲特色、消費(fèi)者偏好、家庭收入水平以及季節(jié)等因素的影響，故對消費(fèi)者預(yù)定決策的影響因素分析，需要使用更為復(fù)雜的分析工具，這也是下一步的工作。

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[責(zé)任編輯 文 峰]