基于大数据分析的酒店在线销量关键影响因素研究

来源 :华南理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:johnchen1001
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随着移动互联网的普及,旅游行业的在线化进程不断推进,电商环境下汇集了丰富的酒店信息,也带来了不同的消费者行为,如在线评分成为购物的重要参考。另一方面,消费者在购买过程中,往往会货比三家,除了产品自身表现,竞品信息同样会对消费者的选择造成影响。此外,无论是前期的选址还是后续的设施服务提供,酒店往往会考虑多方面的因素,但选择的位置特征与设施不一定都是有效的。因此,研究评分、折扣等关键信息如何影响酒店在线销量,并进一步识别不同维度评分的重要性,以及提高消费者满意度的位置与设施特征是有必要的。本文基于大数据分析方法,利用web爬虫程序收集了Agoda网站上的2392家酒店及其竞争者的数据,首先检验了评分、折扣、价格等关键因素对酒店在线销量的影响,以及各因素的重要程度。而由于虚假评分和折扣的兴起,过高的评分和折扣可能会引发消费者的质疑,因此本文也检验了在线评分和折扣对酒店在线销量的非线性影响,并分析了酒店星级带来的差异和竞争酒店的在线评分和折扣的调节作用。其次,本文进一步分析了清洁、位置等各方面评分对酒店在线销量的影响,并利用支持向量机、决策树等方法识别了影响消费者在设施及位置满意度的关键特征。研究发现,酒店星级、客房数量、所在城市经济水平均对酒店在线销量呈正面影响,价格则负向相关,而在线评分和折扣对在线销量均呈现倒u型的影响。也就是说,随着在线评分和折扣的增加,在线销量并不总是随之增长,当其超过某一阈值时,在线销量反而下降。其中高评分对经济型酒店的销售增长更有利,而豪华型酒店的折扣更能吸引消费者。而竞品的在线评分的增加,会缩短焦点酒店的评分与其销量的正相关区间,带来消极作用,同时也增强了焦点酒店评分过高对销量的负面影响;竞品的折扣仅对前期焦点酒店的折扣与在线销量的关系带来负面作用。进一步分析发现,位置对酒店销量增长十分重要,即使其它各方面评分较低,好的位置仍能促进销量增长,但位置不佳时,通过提高其它方面客户的满意度对酒店销量增长同样行之有效。最后,本文识别了提高消费者满意度的关键设施与位置特征。本文研究结果丰富了现有的在线评论和消费者行为方面的研究,同时对酒店管理者具备重要价值,不仅可以为竞争环境下的商家制定营销策略促进营业收入增长提供参考,也有利于帮助商家进行针对性的改进,节约成本。
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