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广州高端酒店在线信息精准营销策略分析——以携程网为例

更新时间:2009-03-28

随着互联网、大数据和共享经济到来,网络渗透率和影响力不断扩大,线上线下边界越来越模糊,顾客培养出使用互联网消费的习惯。因住宿产品易标准化,消费需求即时性特征明显,与网络适配性更强,酒店消费者大规模从线下迁移到线上酒店预订平台。与之对应,酒店业发展依赖渠道,酒店纷纷借力“互联网+”推进业务升级,以开放共享心态,借助在线旅游OTO线上渠道繁荣发展,增强线下客房、线上渠道之间的联系,推动酒店消费。因此,对酒店在线信息深入剖析提炼,找出线下线上渗透融合的重点因子,促使酒店和平台更高效地呈现关键因子,引起酒店和学者关注。

1 国内外研究现状

作为典型的体验型产品,酒店业是消费者最早、最成功地通过网络渠道获得决策信息的行业之一[1]。酒店在线信息集中于在线评论对销量的影响,高宝俊研究在线评论对酒店订满率的影响[2],叶等(Ye,et al.)指出在线评论得分均值和方差对客房销量影响[3]。另一个研究重点是在线评论所反映的酒店服务质量,如朱峰以艺龙网网友评论[4]、庞兆玲用在线点评的顾客感知[5]、肖轶楠[6]和熊伟[7]用在线评论对比中外高端度假酒店的服务质量,丁于思进一步用网络点评总结出五星级酒店服务质量评价指标体系[8]

2.积极进行金融创新。深圳金融业的发展,必须加速金融创新。政府以及相关监管机构应当适当支持深圳进行金融制度创新和业务创新,使深圳金融在中国特色社会主义新时代和社会主义市场经济中继续发挥“排头兵”和“试验场”作用,尤其是赋予深圳金融机构更大的灵活性,做出明确指引,允许深圳率先推行国际其他发达地区已经存在的较为先进的金融工具以及创新性业务,对于国家已经明确但不具备在全国范围内实施的改革政策也可以在深圳进行先行试验,有了国家明确的政策支持和指引,深圳必将换发其原有的创新活力,积极发展开发新型金融业务。

综上所述,目前酒店在线信息多集中于在线评论对销量、服务质量的研究,但在线信息其他维度都不同程度地影响消费者购买决策,专业酒店在线预定平台上,在线信息呈现内容各不相同,它们对消费者购买意愿影响存在差异[9]。如Chen等针对预订平台推荐信息[10]、张梦等研究在线信息整体对酒店网上预订量影响[11]。但未得到国内外学者持续关注,研究落后于蓬勃发展的产业现状。针对在线信息不同维度如何影响顾客购买决策的问题,本文试图从客房特征、顾客体验评论、预订平台推荐三个维度研究广州五星/豪华酒店整体在线信息,探究信息内部结构,找出影响顾客决策关键因子,为酒店和平台高效经营提供意见。

2 研究数据与方法

2.1 数据获取与处理

本文以携程网为例,因网络数据滚动积累,特限定时间范围为2017年2月21日——2017年2月28日,为期8天。数据筛选后选取广州92家五星/豪华酒店作为研究样本。

2.2 指标体系建立

影响消费者选择的在线信息主要由酒店提供的客房特征信息、预定平台提供的推荐信息和消费者提供的评论信息构成。客房特征信息为选择房型种类、客房最低价格、客房最高价格、酒店照片。推荐信息为国家旅游局评级、携程用户评级。国家旅游局评级是国家旅游局制定注重酒店硬件达标星评标准——《中华人民共和国星级酒店评定标准》,将酒店按星级划分等级标准。携程用户评级是以顾客对酒店评论为基础,综合国家旅游局评定星级、酒店设施设备、周边配套、服务质量、社会美誉度、品牌知名度、对客户诚信等因素,对酒店评级。、评论信息为评论数量、总体评价、位置评价、设施评价、服务评价、卫生评价、推荐率、带照片评价、网友上传照片。评论数量反映客房消费数量;顾客从位置、设施、服务、卫生四个方面打分评估得出总体评价,给出推荐评价;带照片评价和网友上传照片是顾客上传照片分享入住体验。

聚类分析把5个因子按重要程度递减排序。,X15“携程用户评级”重要程度最高1.00,是携程网综合酒店自评、客户评价和携程考察三方意见划分酒店钻级。5.5钻代表客户评价非常出色的五星/豪华酒店,5钻代表客户评价一般的五星/豪华酒店,4.5钻代表客户评价较差的五星/豪华酒店。因携程网是独立于酒店第三方平台,评级客观公正,不加入商业目的,不以此作为与合作酒店谈判条件,较高可信度,客人信赖度最高。其次F1“客房性价比”重要程度0.49,客人考虑“总体评价”“服务评价”“卫生评价”“设施评价”“推荐率”“位置评价”后,价格最低的最有优势。说明高端酒店消费者追求酒店经济价值,理性消费,考虑性价比,不追求最高价,更不盲从最低价。X14“国家旅游局评级”重要程度0.38,因权威性强,客人选择酒店时,偏好国家旅游局评定五星级酒店。然后F3“产品丰富度”重要程度0.02,最后F2“图文并茂点评”重要程度最低0.01,后两者数值低于0.05,重要程度忽略不计。

第一用探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis,EFA),提炼15个多元变量本质结构为少数几个关键因子,按信息量多寡排序。第二用系统聚类分析(Hierarchical Cluster Analysis),因分类依据是关键因子重要性,把广州92家五星/豪华酒店关键因子根据重要程度排序。第三步对比分析,把因子重要程度和信息量多寡比较。

2.3 研究过程及方法

该项目技术方案通过将焚烧炉、过热炉和余热炉组合为1套系统,同时在系统尾部设置脱硝装置,既能解决蒸汽过热后再利用的问题,又能解决废气废液焚烧处理的环保问题,优势显著,1套系统综合解决焚烧和过热2个问题,集中化处理,过热蒸汽需要的天然气量降低了,降低NOx生成,又提高了系统热效率,更经济节能。

3 实证分析

3.1 因子分析

本文用SPSS 20对“客房性价比”“图文并茂点评”“产品丰富度”3个连续变量,“国家旅游局评级”“携程用户评级”2个分类变量做二阶聚类分析。

如表2,“携程用户评级”重要程度最高1.00,是购买首要考虑因素。因此,酒店要加强与携程网平台沟通合作,积极采纳预订平台反馈意见,从国家旅游局评定星级、酒店设施设备、周边配套、服务质量、社会美誉度、品牌知名度、对客户诚信等提升管理水平,获得携程用户评级。同时平台要强调“携程用户评级”,在网页陈设时把该信息放在首页、页面上方等显眼位置,大号加粗彩色字体来强调。

 

表1 旋转成份矩阵a

  

变量 因子F1 F2 F3总体评价 0.961服务评价 0.952卫生评价 0.949设施评价 0.940推荐率 0.895位置评价 0.695客房最低价格 0.679 0.490带照片评价 0.940网友上传照片 0.814评论数量 0.808酒店照片 0.800客房最高价格0.821房型种类 0.404 0.504

聚类分析把广州92家五星/豪华酒店分成“偏高豪华酒店”和“偏低豪华酒店”两类。聚类质量平均轮廓0.5分,聚类效果好。两类别个案规模没有出现过大或过小情况,区分度尚可。第一类“偏高豪华酒店”有43家酒店,占46.74%。“国家旅游局评级”高,包含所有五星级酒店;“携程用户评级”高,全是5钻和5.5钻。第二类“偏低豪华酒店”有49家酒店,占53.26%。“国家旅游局评级”低,没有五星级酒店,全是豪华酒店;“携程用户评级”低,仅4.5钻。聚类分析分类结果与“国家旅游局评级”“携程用户评级”分类结果一致,证明聚类分类合理性。

3.2 聚类分析

本文用SPSS 20对广州92家五星/豪华酒店在线信息13个连续变量因子分析。采用KMO and Bartlett检验,KMO值0.840,极其适合因子分析。Bartlett球形检验值1231.062(自由度为78),概率值0.000<0.01,达到显著性水平,代表母群体相关矩阵间有共同因素存在,适合因子分析。采用主成份分析法提取因子,各变量被提取共同度0.50以上,表明所选取的指标对评价广州五星/豪华酒店在线信息分类非常重要。对于公因子数目,Kaiser(1960、1970)提出以特征值大于1,提取3个特征值大于1公因子,累计方差贡献率达77.049%,保留原始变量大部分信息。13项评价指标最终综合为3个公因子。

MS条件:EI源,电子能量70 eV;离子源温度200℃,四级杆温度150℃,质量数扫描范围35~350 amu。

表1通过正交旋转后矩阵得出,F1与“总体评价”“服务评价”“卫生评价”“设施评价”“推荐率”“位置评价”“客房最低价格”相关,命名“客房性价比”;F2与“带照片评价”“网友上传照片”“评论数量”“酒店照片”相关,命名“图文并茂点评”;F3与“客房最高价格”“房型种类”“客房最低价格”相关,命名“产品丰富度”。

4 结语

本文用因子分析把广州92家酒店15个在线信息提炼为3个关键因子,并根据信息量多寡依次排序,用聚类分析把关键因子根据重要程度依次排序,通过对比因子信息量多寡和因子重要程度排序,提出酒店经营建议。注意因子分析仅分析连续变量,无法分析分类变量“携程用户评级”“国家旅游局评级”。

4.1 强调重要程度高的因子

 

表2 因子重要程度和信息量多寡对比

  

携程用户评级客房性价比 国家旅游局评级产品丰富度 图文并茂点评重要程度 1 0.49 0.38 0.02 0.01信息量多寡 无 0.37 无 0.14 0.21

小学科学课程不仅是小学教育体系的重要组成部分,还是启迪学生心智、帮助学生活动相应生活技能的重要途径。长期的教学实际发现,在小学科学课程中融入相关的生活化元素既能有效激发学生的学习兴趣,还能借此机会提高学生的动手能力,促进教学的生活化。但是就目前来看,我国的小学科学课程生活化进程仍然有些阻碍,不利于小学科学课程开展质量的提高。因此,笔者将结合自身实际教学与思考,谈一谈推进小学科学教学生活化策略的看法。

“客房性价比”重要程度第二0.49,购买第二考虑因素,信息量居于首位。说明客人重视“客房性价比”信息,酒店和平台可投入更多资源满足顾客需求。酒店应更加重视“客房性价比”,提供优质产品和特色服务,加大优惠力度,如限时优惠、特价产品等,吸引消费。同时平台应突出“客房性价比”,提供客房价格和质量的信息,在网页等显眼位置放置“客房性价比”,大号加粗彩色字体来强调,凸显醒目促销活动和亮眼优惠回馈。

“国家旅游局评级”重要程度第三0.38,购买第三考虑因素。酒店应从设备设施、功能布局、整体效果、舒适性等提升星级酒店质量,已评上五星级酒店要保持五星级水平,豪华型酒店要努力评上五星级,获取客人信任与青睐。

接送零点上下班的通勤大客车经过办公楼门前时,她们带着一整天的劳累走下楼梯,准备回家,当她们经过那颗散发着清香的丁香树时,忘却了一整天的枯燥。猛然间,“室雅无需大,花香不在多。”由然而生。

4.2 淡化重要程度低的因子

表2,“产品丰富度”“图文并茂点评”重要程度为0.02和0.01,重要程度可忽略不计,但因子分析得出大量信息集中这两个因子。说明“酒店房型种类”“客房最高价格”“最低价格信息”“带照片评价”“网友上传照片”“评论数量”“酒店照片”等信息量大质优。因此酒店和平台要减少资源,在网页陈设时要把低优先级别信息放在页面下方等隐蔽位置,小号普通字体来淡化,避免干扰购买决策。

因此,平台要根据顾客在线购买决策因子的重要程度依次排序,创新重构一个更友好、有粘性、有价值的平台,即投入更多资源到重要程度高因子,如“携程用户评级”“客房性价比”“国家旅游局评级”;尽量减少资源到重要程度低因子,如“产品丰富度”“图文并茂点评”,契合顾客购买决策重要程度排序,帮助顾客决策,提升购买效率。

【参考文献】

[1] GTA H,CEZARA A.The Factors Affecting Writing Reviews in Hotel Websites[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2012,58(12): 980-986.

[2] 高宝俊,孙含琳,王寒凝.在线评论对酒店订满率的影响研究[J].旅游学刊,2016(4):109-117.

[3] Ye Q,Law R,Gu B.The impact of online user reviews on hotel room sales[J].International Journal of Hospitality Management,2009,28(2):180-82.

[4] 朱峰,吕镇.国内游客对饭店服务质量评论的文本分析— —以e龙网的网友评论为例[J].旅游学刊,2006(5):86-90.

[5] 庞兆玲,林美珍,郑向敏.基于在线点评的顾客感知服务质量对顾客重复购买意向的影响研究— —以福州、厦门、泉州星级酒店为例[J].旅游研究,2013(5):67-72.

[6] 肖轶楠.基于在线点评的中外高端度假酒店服务质量比较研究— —以三亚为例[J].海南大学学报人文社会科学版,2016(6):129-135.

[7] 熊伟,高阳,吴必虎.中外国际高星级连锁酒店服务质量对比研究— —基于网络评价的内容分析[J].经济地理 ,2012(2):160- 165.

[8] 丁于思,肖轶楠.基于网络点评的五星级酒店顾客满意度测评研究[J].经济地理,2014(5): 182-192.

[9] Haul M H,Kardes F R,John K.Effects of word-ofmouth and product attribute information on persuasion:An accessibility-diagnostic perspective[J].The Journal of Consumer Research,1991,28(4):454-462.

[10] Chen P Y,Wu S Y,J Yoon.The impact of online recommendations and consumer feedback on sales[A]//:Chris V,Steve P(Eds).Proceedings of the International Conference on Information Systems[C].AIS Electronic Library,Washington DC,2004.711-724.

 
吴南,黎翔,蓝蔚霞
《科技经济导刊》 2018年第15期
《科技经济导刊》2018年第15期文献

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