在线评论对酒店预订决策影响的实证研究

摘摘 要要 随着互联网的快速发展 以及在线旅游的日益兴盛 越来越多的人参与其中 在旅 游电子商务的发展中 飞机和酒店的预订业务发展最为典型 而在线评论在网络消费者 对酒店产品的预订过程中 发挥着相当重要的作用 尽管国内外学者已经看到了在线评 论对消费者决策的影响力 但从评论本身特质深入挖掘其影响力的却是寥寥无几 在这种背景下 本文以酒店消费者为研究对象 主要剖析在线评论的内在特质对酒 店消费者预订决策的影响程度 以及在线评论对酒店消费者预订决策的影响过程中受到 哪些因素的影响 具体来说 本文从在线评论的评论内容质量 评论的数量和评论的倾 向性三个方面来验证在线评论对酒店消费者预订决策的影响程度 设计测量量表 并通 过问卷发放获得统计数据 随后 利用统计软件对数据进行了描述性分析 信度分析 相关分析 方差分析和回归分析 通过统计分析基本验证了本文的研究模型和理论假设 评论内容质量 评论的数量 正面评论和负面评论对酒店消费者的预订决策有显著影响 最后 根据实证研究结果 针对酒店如何做好网络营销和改善服务质量 提出了相关建议 重视在线评论内容质量 评估体系的建立 鼓励网络消费者多发表评论 对在线评论建立有效的监控和处理机制 加强对恶意虚假评论的监管 关键词 关键词 在线评论 酒店预订 网络消费 购买行为在线评论 酒店预订 网络消费 购买行为 Abstract As rapid development of Internet technology as well as the growing prosperity of the online tourism the proportion of tourism consumption is increased In tourism electronic commerce development the plane and hotel booking is typical And to visitors in the process of online comments in the decision making process of tourists has played an important role Although domestic scholars have seen online commentary on the influence of the customer purchase decisions but from perspective to study the inner qualities comments online to hotel customer purchase decision influence is very few In this context the paper mainly analyzes the inner qualities comments online to hotel customer purchase decisions influence and online comments to the customer purchase decisions in the process of influence by what factors Specific said this study from online review quality online review quantity and online review orientation three aspects to verify characteristics of hotel customers to buy the influence degree of the decision Then the paper design measurement scales and questionnaires to obtain statistical data Then it adopts statistic software to handle the data with descriptive analysis reliability analysis validity analysis regression analysis and variance analysis Basic statistical analysis verified the research model and theoretical assumption the quality of online review the quantity of online review and tendency of online review have significant effects on hotel customer purchase decision Finally according to the results of empirical studies for the hotel this paper advises how hotel do network marketing and improve service quality through recommendations Key words Online review Hotel booking Internet consumer Purchase decision information 目目 录录 绪论绪论 1 一 研究背景 1 二 研究目的 1 三 研究框架 2 一 文献综述一 文献综述 3 一 基本概念界定 3 二 在线评论对消费者购买决策的影响 4 二 二 研究假设与模型构建研究假设与模型构建 5 一 研究对象 5 二 研究假设 5 三 研究模型 6 三 三 问卷调研与统计分析问卷调研与统计分析 6 一 问卷设计 6 二 调研样本概述 7 三 调研数据分析 9 四 四 研究结论与管理启示研究结论与管理启示 12 一 研究结论 12 二 管理启示 13 结结 语语 15 主要参考文主要参考文 献献 7 附附 录录 18 1 绪论绪论 一 一 研究背景研究背景 随着经济发展和网络技术的逐渐成熟 互联网也在不断的渗透人们的生活 据中国 互联网络信息中心 CNNIC 的报告显示 截止 2012 年 12 月底 我国网民规模达到 5 64 亿 互联网普及率为 42 1 而伴随着网络基础设施的不断完善和网民规模的加速扩 大 网络购物市场也已经走入跨越式的发展 我国网络购物用户规模达到 2 42 亿 网络 购物使用率提升至 42 9 与 2011 年相比 网购用户增长 4807 万人 增长率为 24 8 在网民增速逐步放缓的背景下 网络购物应用依然呈现快速的增长势头 网络购物的蓬勃发展 使得网民购买消费品变得便利和经济 当然旅游也不例外 全球知名咨询公司艾瑞咨询公司对 2012 年中国在线旅行市场调研时发现 2012 年中国在 线旅游市场交易规模为 1729 7 亿元 较 2011 年的 1313 9 亿元相比增长 31 6 交易规模 快速增长 主要源于机票 酒店 旅游度假等细分市场不同程度的增长 2012 年在线酒 店市场在价格战中不断创新开拓 核心企业以牺牲利润为代价换取在线预订的市场份额 携程 艺龙 同程等酒店预订率都有不同程度的提升 在竞争策略方面 除了价格战之 外 核心企业在库存扩展和渠道拓展等供应链打造方面均有持续的动作 在线评论指的是消费者根据自身使用体验而发布到网上关于产品的陈述信息 因在 线评论多是匿名出于非盈利目的发表的 所以具有很高的可信性和参考性 根据 2009 年中国网络购物市场研究报告 显示 大部分用户除了关注商品本身属性外 还会浏览 用户评论 调查显示有 41 1 的网民在购买每个商品前都会浏览在线评论 26 的表示购 买大多数商品前都会看 在买卖双方信息不对称的网购环境下 在线评论是影响消费者 进行购买决策的最关键因素 同理 消费者在预订酒店业务时 在线评论也扮演着举足 轻重的角色 正是由于在线评论的重要性 越来越多的酒店开始重视和改善其在线评论 像去哪儿网专门招聘大批 酒店试睡员 艺龙 携程先后推出五星级饭店免费体验活动 鼓励消费者进行酒店点评 二 二 研究目的研究目的 不论是消费者还是企业 都将在线评论视为一种重要的资源 对于消费者而言在线 评论是决策的重要参考 对酒店来说 在线评论集中体现着消费者对酒店发展的意见和 建议 在线评论的重要性决定着 我们唯有透彻的分析在线评论本身的特征 以及这些 特征与购买决策之间的关系 才能更好的把它运用到消费者的购买生活和酒店的经营管 理中 本文以酒店网上预订或潜在预订消费者为研究对象 基于问卷调查获取数据 通过 2 实证研究 剖析在线评论的内在本质以及在线评论与酒店预订决策的关系 具体解决以 下几个问题 1 酒店在线评论的信息源的某些特征会不会影响消费者的购买决策 2 影响在线评论对酒店预订决策的因素有哪些 各因素之间的关系和影响程度如何 三 三 研究框架研究框架 本文共分五章 第一章绪论 主要阐述论文的研究背景 研究目的及意义 第二章 文献综述部分 介绍在线评论和消费者行为的相关理论 国内外的研究现状 是本次研 究的理论基础和文献来源 第三章构建模型 提出假设 第四章说明论文的研究方法和 样本收集 对数据进行定性和定量分析 第五章对本次研究进行深入探讨 指出本文的 研究贡献和实践意义 具体研究框架见图 1 提出研究问题 文献综述 提出研究假设 构建研究模型 设计调查问卷 数据收集 研究结论 数据分析 图图 1 1 本文研究框架图本文研究框架图 3 一 文献综述一 文献综述 一 一 基本概念界定基本概念界定 1 在线评论的界定在线评论的界定 在线评论又称电子口碑 electronic word of mouth 该研究领域进入学者的视线时 对此并没有太大的区别 口碑的传播随着互联网技术的迅速发展而衍生到网络环境中 Bernd 1997 认为 网络口碑是指经互联网而能够被许多人获取的 有潜在的或现实的消 费者所作出的对于产品或公司的正面或负面的评论 Newman 2003 认为网络口碑就是 两个或者多个消费者之间以电脑为中介进行的文本交换 2008 年孙春华等人定义在线评 论为是消费者对网站的产品 服务和供应商的非正式在线交流 包括其他消费者的购买 经历 专家对目标产品的介绍和评价 企业本身发布的各种信息等 1 消费者通过网络形 式获得的这些信息 并作用于他们的购买决策 影响网站的产品销售 董大海在 2011 年 发表的 网络口碑研究述评 中指出 在线口碑与传统的线下口碑相比有着明显的特征 具体表现在 匿名性 包括信息传播者与接收者非面对面 相互隐匿真实身份 且角 色不断转换等 多样性 包括形式多样 可以是文本 声音 图像与视频 内容多样 正负口碑并存 接收者有更大的参考余地 广域性 网络口碑的人际联结是无边界的 不再局限于熟人圈子内 同时得益于虚拟社区的出现和发展 口碑传播的空间区域不再 受限制 可储存性 传统口碑信息多以口头传播为主 无法保留 而网络口碑形式多 为语言文字 或是数字评分 并且建立在计算机技术之上 更易于存储 2 从以上国内外学者对网络口碑的定义可以看出 网络口碑与传统口碑有其相似之处 主要强调了网络技术作为媒介 综上 论文将 在线评论 定义为 借助于互联网发布 传播关于产品或服务等体验 功能等特性和组织 品牌等信息的在线交流沟通 2 消费者购买决策的界定消费者购买决策的界定 消费者行为由两部分组成 一是消费者的行动 二是消费者的购买决策过程 恩格 尔等 1968 不同学者对消费行为的界定有着不同的理解 Demby 1973 认为消费者 购买决策是人们评估获取与使用经济性商品或者服务时的决策程序与实际行动 Kotler 1995 指出个人 群体组织如何选择 购买 使用及处置产品 服务构思以及经 验以满足需求 Kenneth A Coney 2000 认为购买决策是研究个体 群体和组织为满足 其需求如何选择 获取 使用 处置产品或服务或体验或想法等以及由此而产生对消费 者和社会的影响 综上所述 虽然学者们对消费者购买决策的表述各有不同 但是对其本质的描述都 有着一定的相似性 即满足消费者的需求 因此本文对消费者购买决策的定义为 消费 1孙春华 刘业政 网络书店电子口碑供需状况调查研究 J 江苏商论 2008 12 50 53 2 董大海 网络口碑研究评述 J 管理评论 2011 02 1 4 4 者为了满足自身的需求 从而进行的信息搜索 分析和评价 在可供选择的购买方案中 作最优选择并进行购后评价的活动过程 二 二 在线评论对消费者购买决策的影响在线评论对消费者购买决策的影响 在线评论与消费者购买决策之间的关系研究最早表现在在线评论对产品销售量促进 作用的领域 如 Golds Mayzlin 2006 以 Amazon 和 Bams 网站为研究平台 探究顾客 在网站中对该图书的评论与该图书的销售量之间的影响关系 结果显示 销售量与评价 得分呈正相关 并且消费者在关注评分的同时还会详细的浏览评论具体内容 Chose 等 2006 测试了在线评论对各种产品的销售影响后 认为顾客可通过在线评论降低网购 的感知风险 从而有助于提高销售量 因此 可以看出在线评论对消费者做出购买决策 的作用是巨大的 另外还有众多学者热衷于实证性的探求在线评论影响消费者购买决策的内在因素 如 Bansal 和 Voyer 2000 指出通常情况下产品的类别不同 发送者专业评论对顾客购买 决策的影响程度有所不同 1 当消费者选择实用性强产品时 则会更加注重专业性较强的 口碑信息 发送者的专业性 评论的方向性 顾客的感知风险 顾客网络的涉入程度 产品类别都会影响消费者的购买决策 Ahluwalla 等 2000 的研究表明负面评论信息较 正面评论更能够引起消费者的关注 2 学者们对在线评论与消费者购买决策的研究主要是两方面 一是通过实证证明在线 评论的影响力 二是研究在线评论中多种因素与消费者购买决策之间的关系 诸如口碑 接收者的涉入程度 自身的感知风险 评论自身的性质都影响着消费者购买决策 但是 我们也应该看到 学者们对信息源及口碑自身的特征的关注度不够 本文将在此给予补 充 对于酒店预订中在线评论与购买决策之间的关系研究有着自身的研究特色 Qiang Ye Rob Law 2008 等利用实证的方法证明酒店的在线评论与销售量之间存在着显著的 关系 3 Beverley 和 Victoria 2011 证明正面的在线评论能够促进酒店客户预订意愿的 提高 并且信任这一因素起到了很大的调节作用 李慧 2008 以经济型酒店为例 研 究负面口碑对酒店顾客购买决策的影响 结果证实负面口碑与消费者之间呈负相关 4 虽 然学者们尝试对酒店评论进行研究 但是由于此领域较新 至今没有形成系统性 而且 研究者们只是单纯的研究正面抑或负面评论对消费者购买决策的影响 而对于评论本身 的特质则关注较少 1 Bansal Harvir S Peter A Voyer Word of Mouth Process With in a Service Purchase Decision Context J Journal of Service Research 2000 3 2 166 177 2 Ahluwalia R Burnkrant RE Unnava HR 2000 Consumer Response to Negative Publicity The Moderating Role of commitment Journal of Marketing Research 37 2 203 214 3 Qiang Ye Rob Law 2010 12 The impact of online user reviews on hotel room sales Hotel management 4李慧 负面口碑对酒店顾客购买决策的影响研究 经济型酒店为例 浙江大学硕士论文 浙江大学 2008 5 二 二 研究假设与模型构建研究假设与模型构建 一 一 研究对象研究对象 本文研究对象主要是通过网络预订酒店的消费者或者有意向通过网络进行酒店预订 的消费者 此类消费者可以概括为通过在线评论获取酒店的相关信息和服务 从而达成 购买意向的个人或者团体 同时还包括有能力独立上网 虽然尚未网上预订酒店 在未 来有通过网络以及网络评论获得购买意向的群体 结合我国网民具体特征和职业结构 年龄集中在 20 39 岁 比重较高的是学生 根据 对携程网以及去哪儿网这两大有代表性的旅游网站的用户特征的研究以及艾瑞咨询的数 据报告来看 两大旅游电子商务网站的用户年龄为 19 30 岁的比例在整体中占绝对优势 文化程度较高的大学本科用户 48 大学专科用户 30 综上 论文研究的目标对象主要选取教育程度在大专以上 以学生和企业职员为主 其中尤以学生为最主要研究对象 首先因为学生比重占绝对优势地位 其次作为高学历 群体 他们有足够的时间和条件接触电脑 并进行一些查看酒店评论等行为的可能性 最后 Locke 1986 认为在组织研究中 学生和工作人士之间的相似性比差异性要大 这 两个组织之间的关键差异并不是决定性的 二 二 研究假设研究假设 根据论文在第二章对相关文献的回顾 从在线评论信息源本身的特质出发 提出了 本文的研究假设 分别假设酒店在线评论的内容质量 数量和倾向性对酒店消费者购买 决策具有显著性影响 H1 酒店在线评论内容的质量越高 对消费者购买决策的影响就越大 评论内容的质量指评论内容的真实性 可靠性和相关性等 在线评论的匿名性是一 把双刃剑 一方面有利于消费者发表真实的消费感受 但另一方面也有可能企业花钱请 水军发布虚假信息 误导消费者的预订决策 严重损坏消费者的利益 同时由于评论发 出者自身专业知识有限 对酒店服务的评价存在一定的主观性 发表的评论质量参差不 齐 正如 Chevalier Mazlin 2006 等人的研究结果所证实的那样 评论的质量对产品销量 有着重大影响 因此 本文提出假设 1 酒店在线评论内容的质量与消费者购买决策产生 正向影响 H2 酒店在线评论数量越多 对消费者购买决策影就响越大 评论数量是指关于酒店服务的在线总评论数 由于现在的网站一般要求真实消费者 发表相关评论 所以评论数量越多意味着选择该酒店的消费者就越多 该酒店的关注程 度也相应就越高 大量的在线评论有助于消费者获得有用信息 从而帮助其进行购买决 策 因此 本文提出假设 2 酒店评论的数量对消费者的购买决策有着正向的影响 H3a 正面的酒店在线评论对消费者购买决策有正向影响 6 H3b 负面的酒店在线评论对消费者购买决策有显著影响 评论的倾向性是指评论者所体现出来的态度 即正面评论 负面评论 正如 Mejer Kleinnijienhuis 2006 的研究表明 正面评论对消费者购买决策有积极的作用 但 是负面信息的作用并不明显 Lee Park 和 Han 2008 在对服务业进行实证研究中发现 负面评论对消费者有着显著的影响 1 结合以前学者的研究成果 本文提出假设 3 评论 的倾向性对酒店消费者的购买决策有显著影响 三 三 研究模型研究模型 根据上文提出的研究假设 论文研究模型构建如下 见图 2 这三个假设都对酒店预 订消费者的购买决策产生影响 本文主要是通过分析问卷的数据对假设进行验证 评论内容质量 评论的数量 评论的倾向性 正面评论 负面评论 酒 店 消 费 者 的 购 买 决 策 图图 2 2 研究模型研究模型 三 三 问卷调研与统计分析问卷调研与统计分析 一 一 问卷设计问卷设计 针对上文提出的 3 条假设 论文在文献研究的基础上 对每一个指标进行了题项设 置 论文的调查问卷主要分为两个部分 第一部分主要是调查消费者的个人信息 共 5 个问题 第二部分调查在线评论对酒店预订的影响 共 19 个问题 1 Lee J Park D H Han I The effect of negative online consumer reviews on product attitude An information processing view J Electronic Commerce Research and Applications 2008 7 341 352 7 在问卷的第二部分 采用国际通用的七点李克特尺度 Likert Scale 对问题进行评量 具体变量与问题对应关系见表 3 1 所示 表表 3 13 1 量表组成量表组成 测量变量指标体系参考源 A1 评论内容与产品密切相关 A2 评论语言真实不浮夸 A3 评论内容公正可靠 A4 评论内容中立 正负面评论都有 评论内容质量 A5 评论内容可以提供大量的有用信息 查特吉 2001 和查 勒特 2007 B1 酒店比较热门 B2 对评论较多的酒店比较关注 B3 很多人对酒店发表了评论 评论的数量 B4 对出现次数多的评论观点比较关注 舒伯特和塞尔 兹 1999 C1 比较关注正面评论 C2 比较关注正面评论比例较大的酒店 C3 正面评论更有参考价值 C4 负面评论的数量很重要 C5 大量的负面评论会让您产生反感 评论的倾向性 C6 负面评论会终止您的预订意愿 郭国庆等 2010 Cheung et al 2010 D1 在线评论是您获取信息的重要途径 D2 在预订酒店的过程中您将参考这些评论 D3 评论对您预订酒店的决策产生影响 酒店预订意愿 D4 评论热门推荐的酒店您会重点考虑 班赛尔和博耶 尔 2000 郑佳莲 2011 二 二 调研样本概述调研样本概述 1 数据收集数据收集 本文通过问卷星在线发放问卷进行测试 通过将其连接方式发送到 QQ 群 发动网友 进行填写 同时通过互填问卷功能扩大传播 本次调查工作共发放电子问卷 100 份 回 收电子问卷 100 份 回收率 100 其中去掉答案规律明显的问卷共 7 份 最终得到有效 问卷 93 份 有效率为 93 2 样本概述样本概述 本文分别从 性别 年龄 教育程度 职业和接触网络的时间五个维度进行统计 8 其中调查的消费人群中女性占 58 03 男性 41 94 女性多于男性 年龄分布主要集中 在 20 29 岁 占 92 47 这与中国互联网中心的调查报告中的网民特征以及携程和去哪 儿网研究得出的用户特征相符合 关于职业方面 以学生为主 占 78 47 其次是上班 族 为 18 28 调查对象的学历均在大专以上 其中大学本科以上的学历占总体的 88 以上 这是由于从事网上购物的消费者主要为中青年 这类人群大多数都能够完成大专 或者本科学业 另一方面 因为酒店预订消费者大多数为商旅客人 教育完成度也相对 较高 在对消费群体进行网络接触时间的调查中发现 受访群体中网龄在 3 年以上的达 到 93 以上 这说明调查群体有充分的时间和条件接触网络 对网络了解程度比较高 这是其查看或者点评酒店在线评论的重要前提条件之一 具体如下 见表 3 2 表表 3 23 2 样本描述样本描述 分类频次频率 男3941 94 性别 女5458 03 20 岁以下55 38 20 29 岁8692 47 30 39 岁22 15 年龄 40 岁以上00 大专1111 83 本科7580 65 硕士66 45 教育程度 博士及以上11 08 学生7378 49 上班族1718 28 自由职业者33 23 职业 其他00 1 年以下22 15 1 3 年44 3 3 6 年4952 69 接触网络时间 6 年以上3840 86 9 总计样本数93100 三 三 调研数据分析调研数据分析 1 信度分析信度分析 信度分析用于评价问卷的稳定性或可靠性 是影响问卷质量的重要指标 具体来说 就是用问卷对同一事物进行重复测量时 所得结果的一致性程度 信度用信度系数来表 示 系数越高 信度越高 本文采用目前最常用的信度系数 Cronbach 系数来测量 一般 认为 0 60 0 65 不可信 0 65 0 70 是最小可接受值 0 70 0 80 为相当好 0 80 0 90 为非 常好 根据 SPSS17 0 软件信度分析的结果 论文问卷的整体信度系数是 0 865 这说明问 卷和数据具有较高的信度水平 符合研究要求 具体见表 3 3 表表 3 33 3 测量项目的信度水平测量项目的信度水平 测量项目项目数 系数 评论内容质量50 854 评论的数量40 675 正面评论30 674 负面评论30 828 2 相关性分析相关性分析 相关性分析师判断变量之间是否存在相关关系 研究不同变量间密切程度的一种统 计方法 主要是利用相关系数对变量间的线性关系程度和方向进行表示 通过相关分析 可以从影响着某个变量的许多变量中判断哪些变量是显著的 哪些是不显著的 如果两 变量之间的相关系数为正值 则说明两变量之间存在正相关关系 如果两变量之间的相 关系数为负值 则说明两变量之间存在负相关关系 具体见表 3 4 表表 3 43 4 相关分析结果相关分析结果 注 注 在在 0 10 1 水平 双侧 上显著相关水平 双侧 上显著相关 在在 0 050 05 水平 双侧 上显著相关水平 双侧 上显著相关 评论内容质量评论的数量正面评论负面评论消费者购买决策 评论内容质量1 评论的数量 421 1 正面评论 391 318 1 负面评论 079 229 268 1 消费者购买决策 344 431 313 526 1 10 从表 4 4 中对各变量进行的双尾检验中可以看出 评论内容质量 评论的数量 正面评论 和 负面评论 这四个变量都与 消费者购买决策 存在显著的相关关系 3 方差分析方差分析 为了能够更准确的检验模型中的各变量对酒店消费者的预订决策的影响 本次研究 在回归分析之前 首先把人口统计因素性别 年龄 教育程度 职业和接触网络时间作 为控制变量 运用单变量方差分析检验人口统计因素对酒店消费者预订决策的直接影响 分析结果见表 3 5 表表 3 53 5 人口统计因素对消费者酒店预订购买决策的影响检验人口统计因素对消费者酒店预订购买决策的影响检验 人口统计因素对消费者购买决策的影响 FSigR2 性别3 0360 850 32 年龄0 1230 8840 003 教育程度1 0590 3710 034 职业2 0900 1300 44 接触网络的时间0 0940 9630 003 通过单变量方差分析发现人口统计因素不会对酒店消费者的预订决策产生直接影响 显示出样本的同一性 以后的研究可以将全部样本作为一个整体来分析 4 回归分析回归分析 回归分析用于分析事物之间的统计关系 侧重考量变量之间的数量变化规律 并通 过回归方程的形式描述和反映这种关系 帮助人们准确把握变量受一个或多个变量影响 的程度 回归方程的显著性检验是要检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系是 否显著 本文使用一元回归的方法进行验证 通过检验回归系数的显著性来确定评论内 容质量 评论的数量 正面评论和负面评论与消费者酒店预订决策之间的线性关系 论 证本文的研究假设和研究模型 1 评论内容质量对酒店消费者预订决策影响分析 利用一元回归对评论内容和酒店消费者预订决策的关系进行验证 结果如表 3 6 所示 显著性水平为 0 001 评论内容质量的非标准系数为 0 349 同时结果显著 说明在不考 虑其他影响因素的条件下 评论内容质量对消费者有正向的显著影响 评论内容质量与 酒店消费者预订决策的回归方程为 11 Y 0 349X 3 899 因此 在不考虑其他影响因素的条件下 一元回归分析的结果表明假设 H1 成立 表表 3 63 6 评论内容质量对酒店预订决策的影响分析结果评论内容质量对酒店预订决策的影响分析结果 酒店消费者预订决策 BStd E tSig 常数项3 8990 5297 3680 000 评论内容质量0 3490 1000 3443 4910 001 RR2AdjustedR2FSig判定系数 0 3440 1180 10812 1850 001 2 评论的数量对酒店消费者预订决策影响分析 利用一元回归对评论的数量和酒店消费者预订决策的关系进行验证 结果如表 3 7 所 示 显著性水平接近于 0 评论内容质量的非标准系数为 0 484 同时结果显著 说明评 论的数量对消费者有正向的显著影响 评论的数量与酒店消费者预订决策的回归方程为 Y 0 484X 3 152 因此 在不考虑其他影响因素的条件下 一元回归分析的结果表明假设 H2 成立 表表 3 73 7 评论数量对酒店预订决策的影响分析结果评论数量对酒店预订决策的影响分析结果 酒店消费者预订决策 BStd E tSig 常数项3 1520 5715 5200 000 评论的数量0 4840 1060 4314 5510 000 RR2AdjustedR2FSig判定系数 0 4310 1850 17620 7120 000 3 正面评论对酒店消费者预订决策影响分析 利用一元回归分析考察正面评论和酒店消费者预订决策的关系 结果如表 3 8 所示 显著性水平为 0 002 评论内容质量的非标准系数为 0 279 同时结果显著 说明正面评 论对消费者有正向的显著影响 正面评论与酒店消费者预订决策的回归方程为 Y 0 279X 4 354 12 因此 在不考虑其他影响因素的条件下 一元回归分析的结果表明假设 H3a 成立 表表 3 83 8 正面评论对酒店预订决策的影响分析结果正面评论对酒店预订决策的影响分析结果 酒店消费者预订决策 BStd E tSig 常数项4 3540 4449 8160 000 正面评论0 2790 0890 3133 1460 002 RR2AdjustedR2FSig判定系数 0 3130 0980 0889 9000 002 4 负面评论对酒店消费者预订决策影响分析 利用一元回归对负面评论和酒店消费者预订决策的关系进行验证 结果如表 3 9 所示 显著性水平接近于 0 评论内容质量的非标准系数为 0 437 同时结果显著 说明负面评 论对消费者有负向的显著影响 负面评论与酒店消费者预订决策的回归方程为 Y 0 437X 3 199 因此 在不考虑其他影响因素的条件下 一元回归分析的结果表明假设 H3b 成立 表表 3 93 9 评论数量对酒店预订决策的影响分析结果评论数量对酒店预订决策的影响分析结果 酒店消费者预订决策 BStd E tSig 常数项3 1990 4367 3420 000 负面评论0 4370 0740 5265 8950 000 RR2AdjustedR2FSig判定系数 0 5260 2760 26834 7490 000 四 四 研究结论与管理启示研究结论与管理启示 一 一 研究结论研究结论 论文以年龄在 20 39 岁之间的学生和上班族为主要研究对象 探索酒店在线评论对消 13 费者预订决策的影响 从而帮助酒店制定有效的酒店在线评论营销决策 论文基于大量国内外相关文献 对酒店在线评论的含义进行了探讨和界定 然后回 顾消费者购买行为理论以及在线评论对消费者购买决策的影响及影响力的研究 最后根 据研究对象 研究目的和相关文献 决定从酒店在线评论内容质量 数量和倾向性等维 度来研究酒店在线评论对消费者预订决策的影响 论文对模型关系的探究主要采用的方法是通过问卷调查获得数据进行实证分析 通 过 SPSS 统计分析软件进行信度 相关 方差 回归等分析 得出以下结论 1 评论内容质量越高 对酒店消费者预订决策的影响就越大 本次分析结果说明 如果评论的内容与产品或服务紧密相关 并且内容真实可靠 语言平实 观点比较中立 就会受到消费者的关注 评论中所包含的大量信息具有一定的参考价值 也会成为消费 者决策时的依据 2 评论的数量越多 对消费者预订决策的影响越大 以往的研究也显示 消费者 的决策受正面评论和负面评论的共同影响 而当消费者很难做出决策时 大量的在线评 论对消费者的决策具有重要的意义 消费者相信大多数的评论还都是由真实顾客发表的 对其购买行为具有借鉴作用 例如对于某酒店的评论越多 并且褒贬兼具 消费者对该 酒店的了解就会更深入和全面 为消费者的选择提供更多的理由和依据 当然就会对预 订决策影响越大 3 酒店在线正面评论对消费者的预订决策有显著影响 这与前人的大部分研究成 果相一致 正面评论有利于树立酒店的社会形象 建立良好的网络口碑 对消费者的预 订决策具有积极的正向影响 正面评论会对消费者形成一种心理暗示 其他许多人也在 此酒店消费过 因此它可能是一个受欢迎或者值得信赖的酒店 由此推断出该酒店越受 欢迎 未来预订的人也可能越多 4 负面评论对酒店消费者预订决策有着显著的影响 由于酒店的特殊性 消费者 在预订过程中的风险意识很强 决策行为谨慎 对酒店的负面信息也较为敏感 酒店以 享受服务为主 一旦出现服务过失 消费者的损失很难得到补偿 不可能像实物商品一 样可以退换 最重要的是一旦出现服务过失 消费者的不愉快心里很难消除 同时负面 评论比较容易引起消费者的共鸣 当一个酒店的整体负面评论较多时 或者某个过失是 消费者难以容忍的 消费者可以选择拒绝它 二 二 管理启示管理启示 酒店在线评论为消费者更好的了解酒店 产品和服务提供了一种简捷 有效 方便 的途径 通过阅读其他消费者的消费经历了解酒店的服务质量和酒店的信誉 有利于培 养消费者的信任和忠诚 同时在线评论也对酒店本身提供了很多信息 成为消费者的一 个重要反馈机制 在线评论作为一种新兴的信息共享平台和网络交流手段 酒店可以利 用它有效的传播企业信息 以较低的成本从网站收集 整理消费者信息 帮助管理者做 14 好客户关系管理 全面服务质量管理和品牌建设 1 重视在线评论内容质量评估体系的建立重视在线评论内容质量评估体系的建立 在线评论的内容质量是衡量在线评论的重要维度之一 是影响酒店消费者预订决策 的关键因素 对于酒店来说 光是吸引消费者登陆其企业网站 增加访问量还远远不够 必须将这些潜在的消费者变成实际的购买者 以最受欢迎的旅游类购物平台携程网为例 消费者由于对目标酒店不一定了解 而且对携程网上所发布的官方信息和酒店级别也不 一定有信心 但是很多消费者还是在携程网上进行酒店预订 因为消费者可以查看其它 消费者的相关评论 携程网针对提高评论内容质量的诉求 提出了只允许三个月内有实 际预订经历的消费者发表在线评论的规定 这意味着每一个评论的发出者都是三个月内 曾经在携程网进行实际酒店预订的客户 这就有力的保证了评论内容的真实性 而芒果 网 当当酒店网等网站则是只要注册为网站会员即可进行点评 这些酒店就可以能找人 冒充实际消费者发表一些正面评论 对消费者的预订决策进行误导 一旦消费者有过不 愉快的网上预订经历 会对其造成较大营销 不利于整个酒店电子商务的长远健康发展 虽然现在国内的旅游网站也开始重视在线评论的内容质量 但还是存在一些差强人 的地方 针对这些问题网站可以对在线评论进行管理 使后面的真实消费者可以对他所 看到的评论进行投票 如果觉得好可以 顶 一下表示支持 否则可以 踩 表示不赞 同 获得 顶 的次数越多在一定程度上意味着其质量也越高 同时消费者还可以对原 有评论进行 回应 和追加补充 这样可以有效的防治酒店进行后台操作 2 鼓励网络消费者多发表评论鼓励网络消费者多发表评论 论文研究结果表明 评论数量对酒店消费者的预订决策有正向影响 因此酒店应该 采取各种措施来吸引和鼓励消费者进行消费后的在线评论 以提高酒店的知名度和网站 的信任指数 在线评论数量代表着酒店的受欢迎度 对于那些潜在的酒店消费者来说 评论的数量代表着酒店服务的知名度和可信度 酒店可以对消费者的在线评论进行分类 划分 对于持正负不同观点的评论进行不同管理 对于负面评论 酒店可以将其作为一 种用户反馈的有效渠道 积极改善服务质量 对于正面评论 酒店可以利用其作为免费 的口碑营销 帮助吸引更多消费者 但是评论数量过大容易造成信息超载 也会在一定程度上造成消费者的阅读障碍 因此网站管理者应该使用一些技术工具 对众多的在线评论进行主题划分 如以时间 正负倾向性 带图片等为依据显示评论 以方便消费者查找信息 促使消费者能够尽快 的作出预订决策 3 对在线评论建立有效的监控和处理机制对在线评论建立有效的监控和处理机制 从论文研究数据可看出 负面评论对酒店消费者的预订决策有着比正面评论更显著 的影响 这对以提供服务为主的酒店来说是非常重要的 因为服务无法量化 具有很大 的不确定性 使得消费者在购买决策时需要承担一定的风险 这就导致了消费者对于负 15 面评论更加敏感 因此酒店应该对网络上关于企业的一切评论进行密切的监控 以便及 时了解市场状况 尤其应该对负面评论进行谨慎处理 对于那些不能轻易删除的负面评论 可以采用 管理员回复 功能进行弥补 如果该消费者重复预订应主动给予优惠 并对消费者的 建议和意见表示感谢 尽量降低和消除消极影响 即是不能跟踪的具体客户 也可以把 酒店的改进措施和结果反馈到网站 以此来挽回声誉 4 加强对恶意虚假评论的监管加强对恶意虚假评论的监管 由于网络社区存在很大的虚拟性 在线评论又采用匿名的形式发布 评论者的素质 也参差不齐 这样就使得在线评论中会出现一些恶意虚假评论 首先 酒店必须用道德 约束自己的行为 合理利用和引导在线评论的影响力 在公平竞争的机制下 提高自身 的竞争力 不应利用网络恶意攻击竞争对手 对于个人评论者来说 如果多次发表恶意 评论 也不会被其他成员所信任 他的评论也便失去了作用 其次 加强网络监管 加 强对在线评论的审查 对认为有害的评论 网站有权进行限制或者删除 对于后续评论 中多次出现 此信息不真实 或者多人选择 踩 的评论作出适当的处理 最后完善网 站法规 在保证消费者表达自由的同时 对网络暴民采取惩罚措施 结结 语语 本文以在线酒店预订消费者为研究对象 探索在线评论对于酒店预订决策的影响 在阅读大量相关文献的基础上 界定了在线评论和网络消费者购买行为的内涵 发现目 前国内外关于在线评论对酒店预订决策影响因素和影响程度的研究相对较少 同时没有 针对评论本身的特征进行深入探讨 因此在文献研究的基础上 本文从评论的内容质量 评论的数量 正面评论和负面评论四个维度来研究在线评论对酒店消费者预订决策的影 响 提出了研究假设和模型 通过在线发放问卷 并对回收数据进行了信度分析 相关 分析 方差分析和回归分析 研究表明 评论的内容质量对酒店预订决策有着显著正向 作用 同时评论数量越多 意味着酒店受欢迎度越高 消费者预订的可能性越大 另外 在本次研究中正面评论和负面评论对消费者预订决策共同发挥着显著作用 但负面评论 较正面评论影响程度更大 从研究结果出发 对研究的现实意义进行讨论 并提出了相 关的实践建议 希望酒店能够利用好在线评论这把双刃剑 以促进酒店电子商务行业长 远健康的发展 16 主要参考文献主要参考文献 1 中国互联网发展状况统计报告 北京 中国互联网信息中心 2013 2 2012 年中国电子商务核心数据发布 上海 艾瑞咨询集团 2012 3 2009 年中国网络购物市场研究报告 北京 中国互联网信息中心 2010 4 王希希 消费者网