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1、 基于第三方评论网站的在线评论对酒店市场销售的影响研究 魏晓健 朱阁 赵建欣Summary： 随着互联网技术的逐渐普及，在线预订成为酒店预订的主要方式，最近几年研究网络在线评论的文献也越来越多。本文首先梳理了已有在线消费者评论相关文献。通过采集北京地区大众点评平台上的经济型酒店和四五星级高档型酒店数据，并建立多元回归模型，分析了消费者评分、评分方差和价格等因素对酒店在线预订数量的影响。研究结果表明，选择经济型酒店的消费者更加注重酒店的性价比和评论分数的一致性；而选择高档型酒店的消费者，则更加注重酒店的档次和评论分数的一致性。Abstract： With the growing populari
2、ty of Internet technology， online reservation has become the main way of hotel reservation， and researches on online comment have been increasing in recent years. This paper firstly sorts the existing online consumer comment related literature. Through collecting the data on Public Comments platform
3、 on budget hotels and four five-star luxury hotels in Beijing， and establishing multiple regression model， this article analyzes the influence of consumer score， score variance and price factors on the number of the hotel online reservation. Research results show that the customers choosing budget h
4、otels pay more attention to the consistency of hotels cost performance and comment scores； and those who choose high-grade hotels pay more attention to the consistency of the grade of the hotel and comment scores.關键词： 酒店预订；在线评论；市场销售Key words： hotel reservation；online comments；marketing：F719；F49 ：A ：
5、1006-4311（2016）05-0070-030 引言在线预订也称为网上预订，是指消费者通过网络向产品或服务提供商预订所需产品或服务并通过线上或线下的方式进行支付。随着网络的普及，越来越多的消费者根据需求选择了在线预订。据CNNIC发布的最新消息显示，截至到2015年6月，我国网民规模达6.68亿，互联网普及率为48.8%，给在线预订提供了广阔的发展基础1。酒店的异地性和体验性特征更加适合在线预订。酒店的预订形式主要有三种：一种是第三方平台预订，第二种是酒店官方直销模式，第三种是代理模式2。目前酒店预订模式最常用的是第三方平台预订。本文的研究主要基于这种第三方平台的在线预订来研究酒店市场销
6、售的在线信息影响因素。酒店的体验性特征使得顾客无法在消费之前获知消费过程的全面信息，因此，为了降低感知风险，顾客往往倾向网络口碑获取参考信息（Wirtz和Chew，2002）3。本文在梳理已有文献的基础上，对第三方评论网站上影响消费者在线预订酒店的评论相关信息进行了建模分析。并为酒店管理者提高酒店的市场销售提出新思路。1 文献综述酒店是典型的体验服务，其各方面质量在消费之前往往是未知的。因此，为了降低感知风险，消费者从各方面搜索信息为其决策提供参考4。而所有在线信息中在线评论又是消费者最为关注的。Gretzel和Yoo（2008）指出有四分之三的旅游者在做决定之前会将在线评论作为一个信息来源来
7、支持选择5。同样，Hankin L（2007）基于在BizRate上的调查，发现大约有近一半的人购物前会查询在线评论，有一半以上的人认为消费者评论比专家评论更有价值6。消费者在预定酒店之前也必定搜寻在线评论（Kim等，2011）7。Karen（2014）根据TripAdvisor，2013指出53%的游客直到读了在线评论之后才会预订酒店，而77%的游客“常常”在预订前查看酒店评论8。在线评论与消费者预订紧密相连的同时，自然与相关产品的销售密切相关。已有研究充分论证了在线评论对销售的重要影响。Ghose和Ipeirotis （2006）指出在线评论可以降低消费者缺乏产品信息而产生的忧虑，从而有利
8、于促进销售9。同样，已有研究发现，在线评论在酒店行业销售方面也起着关键的作用（Cheng和Loi，2014）10。？魻gut？觺和Tas（2012）指出消费者评分增加1%，在巴黎酒店销售量会增加2.68%，伦敦酒店销量会增加2.62%11。同样Ye等（2011）研究了在线评论对酒店经营绩效的影响，并通过实证研究发现在线评论的数量增加10%，在线预订就会增加5%12。Torres等（2015）指出公司的财务状况能通过酒店的顾客在线评级来反映。研究收集了TripAdvisor上178家酒店信息对酒店排名和在线评论数量对酒店交易产生的影响进行了研究。结果表明，评分和评论的数量与酒店在线预订交易的平均
9、规模正相关13。已有文献对在线评论的研究主要集中于以下几个方面：评论极性（Chintagunta等，201014；Sun，201215；Tirunillai和Tellis，201216）、评论数量（Chintagunta等，201014；Dellarocas等，200717）和评分方差（Chintagunta等，201014；Sun，201215；Markopoulos和Clemons，201318）。通过以上文献可以看出，关于在线评论的理论研究已经比较丰富，而实证研究却十分有限，根据第三方平台的预订信息来分析评论信息对销售影响的文献更是寥寥无几。在此方面具有开创性的Qiang Ye等（200
10、9）从携程网上搜集数据，建立了一个对数线性回归模型，分析了评分均值、评分方差、最低价格、城市等级、酒店星级对酒店预订数量的影响。研究结果表明，评分与评论数量正相关，评分方差与评论数量负相关，城市等级对酒店的预订也有一定的影响7。Xie等（2014）从TripAdvisor上收集数据，分析了消费者评论和商家反馈对企业绩效的影响。结果显示总体评级，购买价值、位置、清洁度的属性评级，消费者评论的变化和数量，管理者回应的数量与酒店表现强烈相关。此外，消费者评论的变化和数量对总体评分和酒店表现之间的关系有调节作用20。无论任何交易，价格都是最为重要的因素，Cezar等（2012）通过研究国内酒店预订得出
11、价格和在线评论数量显著负相关21。在以上研究的基础上，本文对影响消费者在线预订和酒店销售的评分、评论数量、评分方差、价格等几个关键因素进行建模分析，以期丰富该领域的研究成果并为酒店经营人员提供更恰当的在线管理策略。2 实证分析2.1 构建模型本文使用多元线性回归模型研究评论分数、评分一致性以及价格对酒店预订数量的影响。由于酒店的预订数量与酒店的评论数量存在线性关系19，因此在本模型中我们使用评论数量来代替酒店实际销售数量。模型构建如下：ln（Volume）=？茁0+？茁1Rating+？茁2VarRating+？茁3ln（Price）+？着（1）以上模型中的变量说明如表1。2.2 收集数据大众
12、点评是国内领先的生活信息及交易平台。截止到2015年第一季度，大众点评月活跃用户数超过2亿，收录商户数量超过1400万家，覆盖全国2500多个城市及美国、日本、法国等近百个热门旅游国家和地区。除上海总部之外，大众点评已经在北京、广州、天津、杭州、南京等160多座城市设立分支机构。目前大众点评月综合浏览量（网站及移动设备）超过150亿，其中移动客户端的浏览量超过85%，移动客户端累计独立用户数超过2亿22。考虑到不同档次的酒店对影响其销售的信息可能不同，因此，我们从大众点评网上搜集了北京地区经济型酒店、四星级酒店和五星级酒店数据，用于此模型的对比分析。在分析中，经济型酒店自成一类，四星级和五星级
13、酒店分为一类，属于高档型酒店。在搜集数据过程中，我们根据各类型酒店的标准和2014年中国酒店的平均入住率（56%）来筛选酒店数据。经济型酒店中，我们将“青年旅社”等一类的酒店排除在外，由于很多青年旅社只为背包客提供床位，服务质量和價格均远远低于一般经济型酒店，因此，在本文研究的经济型酒店中只包含品牌经济型酒店，诸如7天、如家、汉庭、锦江之星、速8等各种品牌酒店。经过数据的搜集与整理，最终整理出808家酒店作为研究样本。其中经济型酒店348家，所占比例43.07%；高档型酒店460家，所占比例56.93%，其中四星级酒店285家，所占比例35.27%，五星级酒店175家，所占比例21.66%。在
14、此数据信息中，评分采用各酒店的平均评分计算得来。平均分相对于15刻度的评分更利于准确的分析。2.3 结果分析本文使用spss20.0进行数据分析，为避免多重共线性因素影响分析结果，首先进行了多重共线性诊断。诊断结果如表3所示。从表3中可以看出，方差膨胀因子VIF远小于10，因此，此模型不存在多重共线性问题。通过数据分析，最终得出两种类型酒店的模型结果，如表4。从模型1中可以看出，价格和评分均十分显著，价格系数？茁3为负（-0.347），评分系数？茁1为正（0.723），说明选择经济型酒店的消费者比较注重价格方面的实惠，同时关注评分较高的酒店。而在模型2中，价格的系数？茁3为正（0.331），评
15、分系数？茁1也为正，说明选择高档酒店的消费者不会刻意回避高价格，可能是因为选择高档型酒店的消费者大多为商务出行或有公款报销的人群，因此，他们更加注重评分的高低与评分的一致性。3 结论与对策本文在梳理已有文献的基础之上，根据影响酒店在线预订的关键因素进行了多元回归分析。数据来源于大众点评北京地区经济型酒店和四星、五星级酒店，为对比不同等级酒店之间的差别，根据酒店档次将以上酒店数据分为经济型和高档型两类，在此基础上分析了消费者评分、评分方差和价格对两种类型酒店预订的影响。结果表明消费者评分、评论方差和价格对酒店的在线预订数量影响均为显著。选择经济型酒店的消费者更加倾向于价格较低而评分较高的酒店，即
16、注重酒店的性价比；而选择高档型酒店的消费者则更加注重酒店的档次。两种消费者在选择酒店时均会选择评分一致的酒店，以减小住宿所带来的感知风险。通过以上分析，酒店经营者对于不同的消费者应该采取不同的销售策略。而反应在酒店页面信息上则为关键信息的精心设计和消费者心理的准确预测。对于经济型酒店，酒店管理人员应当提供与所属档次一致的设施与服务，保证评论的一致性；另外，可以定期推出特价房，以优惠的价格吸引更多的消费者预订。而对于高档型酒店，管理人员在酒店各方面更应精益求精以求与其档次相符；在价格方面不能盲目追求低廉，要与酒店的真实设施服务相匹配。參考文献：1http：/3_52626.htm.2陈海鹏.旅游在线预订
