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由于在线评论对旅行者的决定有着重大的影响,如今的酒店积极地对在线评论做出反馈。然而,如何更有效地对评论进行反馈这一问题一直在困扰着酒店经理。为了使服务更好针对未来的消费者,我们提出了更好表示酒店关心客户和服务质量的信号指标,同时为了减少信息不对称方面的有效性,我们分别假设了管理反馈的频数、速度和长度对客户参与的影响。然而,现有的关于在线评论以及管理反馈研究大多采用的是单一的数据源,所以其数据质量在很大程度上是值得怀疑的。这在很大程度上造成了社交媒体分析结果存在一定的偏差,限制相关领域的研究,并且之前很少有针对存在虚假评论的情况下管理反馈对客户参与的影响。本文主要针对先前研究中存在的不足,对比两种不同类型平台上数据,并结合平台本身设计的特点,针对性为平台中酒店的运营提出可行建议。本文的主要做的研究以及结论如下:(1)本研究以TripAdvisor和Expedia为背景,分别代表了两种不同类型的网站,针对这两个网站中酒店的评论信息和管理反馈信息进行研究分析。将获取的数据处理成面板数据进行了多元回归,对比分析了不同平台中酒店在线管理反馈的属性对客户参与的影响。本文主要结合之前相关的研究基础和理论,分析两个平台上酒店的类别、酒店的平均评分和酒店的隶属关系作为调节变量,对未来客户参与的影响。在对模型检验时,解决了模型中的固定效应、序列相关等问题。(2)将两个平台中的酒店按照是否受虚假评论影响划分为独立酒店、与独立酒店相邻的连锁酒店、不受虚假评论影响的酒店,结合每类酒店不同的属性,分别分析每一类酒店中管理反馈属性对未来客户参与的影响,为以后的研究提供了新的思路,具有非常重要的理论和实践意义。(3)研究发现,在TripAdvisor中管理反馈的频数和速度对客户参与的影响较Expedia中管理反馈属性对客户参与的影响大,对于独立酒店以及与独立酒店相邻的连锁酒店,TripAdvisor中的管理反馈频数和速度对客户参与的影响比Expedia中管理反馈对客户参与的影响更大;在不受虚假评论影响的酒店中,在TripAdvisor中管理反馈对客户参与有显著影响而Expedia中管理反馈对客户参与没有显著影响,相关的研究结论可以为酒店更好地管理在线评论信息提供了很好的依据,吸引更多的客户,以获得更大的经济效益,同时在理论方面为相关的研究提供了新的研究思路。