基于主成分分析法的酒店顾客满意度实证研究——以北京新大都饭店为例

史晓滨，黄解宇

(运城学院 经济管理系，山西 运城 044000)

基于主成分分析法的酒店顾客满意度实证研究
——以北京新大都饭店为例

史晓滨，黄解宇

(运城学院 经济管理系，山西 运城 044000)

顾客满意度作为联系酒店和顾客关系的重要纽带，直接决定了酒店本身竞争力的高低。因此顾客满意度的研究，对提高酒店核心竞争力至关重要。该研究基于酒店顾客满意度影响因素的调查问卷，以随机调查北京新大都饭店200名顾客数据为研究对象，采用SPSS17.0统计软件，运用主成分分析法将其归类。研究结果表明，影响酒店顾客满意度的17个指标可萃取5个公因子，分别是酒店环境、硬件设施、员工素质、酒店品牌形象、系统支持；通过均值分析，发现使顾客对酒店满意度高，酒店要下足功夫去解决硬件设施、员工素质、酒店品牌形象问题及系统支持。

主成分分析法；顾客满意度；酒店竞争力

近年来，随着越来越多的外资酒店进军国内市场，酒店业之间的竞争日趋激烈。在这种情况下，提高顾客满意度，培养忠诚顾客，成为酒店的核心竞争力。顾客关系管理是围绕顾客群体进行组织、强化让顾客满意的行为以及实施以顾客为中心的流程，从而创造出优化利润和顾客满意度结果的商务战略。[1]因此，通过提供令客人满意的高质量酒店服务，才能促进酒店业的良性发展，增强竞争优势。该研究以新大都饭店的顾客为研究对象，运用主成分分析法，利用SPSS17.0对回收的问卷数据进行统计分析，以期得出影响顾客满意度的主要因素，从而构建酒店顾客满意度的综合评价模型，重点探讨提高酒店顾客满意度的对策和建议。

一、主成分分析法

该研究数据分析使用统计学工具SPSS17.0软件，对影响酒店顾客满意度的各个因素运用因子分析中的主成分分析方法，利用降维的思想，把多个指标转化为少数几个综合指标。[2]主成分分析的原理是设法将原来的变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量，尽可能多的反映原来变量的信息的统计方法。通过提取公因子，使用方差最大化正交旋转法对提取的公因子进行旋转，以确定影响酒店顾客满意度的主要成分因子。[3]

主成分分析的计算步骤：

(1)计算相关系数矩阵

(2)计算特征值与特征向量：首先解特征方程

|λI-R|=0求出特征值λi(i=1,2,3，…,p),并使其按大小排列；其次分别求出对应特征值λi的特征向量ei=(i=1,2,3,…,p)。[4]

(4)计算主成分载荷

由此可以计算主成分得分：

二、数据来源与设计

(一)问卷设计

该研究以北京新大都饭店的顾客为研究对象，根据新大都饭店自身的特点设计“北京新大都饭店顾客满意度调查问卷”，主要由两个部分组成：第一部分是样本的基本信息，包括顾客的性别、年龄、学历、职业和月均收入等；第二部分是对本酒店满意程度的测试，主要包括四大方面内容：酒店环境、硬件设施、员工素质、酒店品牌形象，由17个指标组成。结合文献资料，采用李克特量表(LikertScale)5级尺度设计，对顾客的满意度进行测量，满意程度的选项为“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别给予5分、4分、3分、2分和1分。[6]

(二)样本确定

研究调查主要采取的是问卷调查法，以北京新大都饭店的顾客为研究对象。作者在2014年4月1日至4月16日，对北京新大都的顾客采用了随机发放的方法展开调查，共发放问卷200份，收回200份；其中有效问卷179份，有效回收率89.5%，有效问卷是测量项目的10.53倍，符合测量要求。

(三)人口统计学特征分析

北京新大都饭店顾客的人口统计学特征见表1。由表1可知，游客中男性比例为48.6%，女性比例为54.4%,女性游客相对较多，这与新大都的价位面对顾客对象有关；在年龄结构方面，18-25岁占17.9%，26-35岁占26.8%，36-45岁占25.7%，46岁以上的占29.6，从年龄构成来看，酒店客源以中青年为主，这与酒店的价格区间有一定关系。同样从客源月收入的结构发现同样的结论，收入5000元以下的占总人数的85.5%。通过上述的分析，我们不难发现，新大都饭店主要服务群体以中青年为主，这对更深入的研究新大都顾客满意度方面有重要的意义。

三、研究结果与分析

(一)对数据进行信度和效度检验

进行因子分析需要对样本数据的信度和效度进行检验，该研究采用KMO检验和Bartlett球度检验方法。KMO取样适度检验使用比较观测变量间的相关系数平方和和偏相关系数平方和的指标分析。偏相关系数绝对值越小，相关系数绝对值越大，说明变量间的高相关性就可能与第三变量有关，存在公因子的可能性就越大,KMO就是这两指标的综合表现。[7]KMO的评价标准为：KMO在0.9以上，非常适合做因子分析；0.8-0.9，很适合；0.7-0.8，适合；0.6-0.7，不太适合；0.5-0.6，很勉强；0.5以下，不适合。[8]通过数据分析，结果见表2。由表2分析结果可知，KMO=0.783>0.7,说明研究所取样本的信度基本符合要求，可以进行分析。

表1 顾客基本情况问卷调查结果分析

对于样本的效度检验，一般采用Bartlett的球度检验法。它是以原变量的相关系数矩阵为出发点，检验实际相关系数矩阵与假设单位矩阵之间的差异性，如果差异显著，则认为原变量间的相关性显著，适合做因子分析。[9]由表2中近似卡方值为1010.187，相对应的概率P值是0.000，明显小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，也就是说样本各个变量指标间相关性显著的，样本适合做因子分析。

表2 KMO检验和球形Bartlett检验

(二)特征值与贡献率

为了更好地了解新大都酒店顾客满意度的影响因子，该研究运用主成分分析法，利用最大方差旋转法，使得因子载荷矩阵中的因子载荷的平方向1和0之间方向分化，使大的更大，小的更小，从而公因子的解释性更高。[10]公因子的确定准则：一是特征值大于1；二是累积贡献率尽量大于70%；三是提取公因子越少越好。该研究对影响顾客满意度的影响因子进行统计分析，结果见表3。

表3 相关系数矩阵的特征值与贡献率

由表3可知，各变量的相关系数矩阵的特征值前5个分别5.696、1.381、1.319、1.228、1.001，都大于1，方差累积贡献率为62.495，小于一般要求的标准70%。对数据采用最大方差旋转法，表中显示旋转后的方差累积贡献为65.615，虽小于70%，但贡献率有所提高。根据统计分析，当样本量不是足够大时，往往会出现方差累积贡献率达不到标准要求，但基本接近时可进行分析。因为方差特征值有5个大于1，因此提出5个公因子。

(三)因子命名及结果分析

按照提取公因子必须大于1的原则，提取上表中前5个因子，然后对其旋转，得到因子载荷矩阵见表4。由旋转后的因子载荷矩阵可以看出每个因子所包含的项及每项的载荷，然后将提取的5个因子进行分组命名。

1. 酒店品牌形象因子

第一个因子在酒店知名程度、酒店广告宣传、酒店背景音乐、酒店安全防卫、酒店文化建设、餐厅装修风格上有较高的载荷，即第一个因子主要解释了这6个变量，主要体现在酒店的形象宣传等方面，因此可命名为酒店品牌形象，其方差贡献率为19.085%。良好的品牌形象对任何企业都至关重要，它代表着可靠的产品和服务，是取得顾客满意的前提。[3]随着社会经济的发展，人们在满足物质水平的前提下，越来越注重对精神享受的追求，酒店的对外宣传、品牌效应和信誉度对人们的影响也越来越大，因此在现代社会，酒店的品牌形象成为影响顾客满意度的最重要因子。

表4 旋转后的因子载荷矩阵

2. 酒店员工素质因子

第二个因子在员工工作效率，员工服务技能，个性化服务的提供，员工服务态度这4个变量上有较高的载荷，即第二个因子主要体现在员工服务方面，可命名为酒店员工素质，其方差贡献率为13.144%。现在已进入服务经济时代，顾客更注重的是员工的服务，真诚的服务态度、专业的服务技能和快捷的服务响应等都影响着酒店顾客的满意程度。[4]虽然星级酒店可以提供较高的专业化服务，但是并不会降低顾客对得到关爱和尊重的心理需求，而多样的个性化的服务，体现了酒店以人为本的经营理念，正是与每一位顾客建立良好关系，提高酒店核心竞争力的重要途径。因此，为了更好地激发顾客对酒店的满足、信任和忠诚度，酒店需要在员工的服务态度，服务技能，工作效率和个性化服务提供方面改进和提升。

3. 酒店环境因子

第三个因子在客房整洁程度，前台接待状况，餐厅环境卫生这3个变量上有较高的载荷，即第三个因子主要反映了酒店的整体状况，可命名为酒店环境，其方差贡献率为11.945%。前厅、客房、餐厅是一个酒店最基本的三个组成部分，其中前厅作为酒店最重要的组成部分，是酒店的神经中枢，是酒店与顾客之间的桥梁，直接关系到客人对酒店的印象和满意程度；客房是酒店的主体部分，客房服务质量直接影响顾客对酒店产品的满意程度，同时也会对酒店的声誉和经济效益产生重大影响；餐饮是酒店服务设施的重要组成部分，也是酒店经济收入的重要来源之一，还是塑造酒店形象和声誉、促进地区经济和文化交流的重要业务部门。由此可见，酒店前台、客房、餐厅可代表酒店最主要的组成部分，因此可作为酒店整体环境来研究其顾客满意度。酒店的整体状况需要顾客通过亲身感受而得知，顾客入住酒店，无论在餐饮还是住宿方面都希望得到干净、舒适、卫生的环境，相对于四星级酒店来说，这一点基本可以保证，但是对顾客满意度仍然有很大的影响。

4. 酒店的硬件设施因子

第四个因子在大堂装潢设计，酒店外观设计，客房装修布置这3个变量上有较高的载荷，即第四个因子主要体现了酒店的装修和设施，可命名为酒店的硬件设施，其方差贡献率为10.046%。随着酒店行业的日益发展，酒店档次和规模的不断提高，为了满足顾客的各方面消费需求，给客人提供一个美观、优雅、温馨的良好环境，酒店的投资商投入了大量的资金，来筹建酒店的设施设备，使酒店装饰的豪华美观、富丽堂皇，以提升酒店效益，为打造酒店品牌做贡献。设施设备是酒店赖以生存的条件，反映酒店的接待能力，因此，作者把最具代表的酒店外观、大堂、客房三部分的装修设计作为硬件设施进行研究，并对其包含的其他设施设备加大投入力度，以提升酒店的服务接待能力来提高顾客满意度。

5. 酒店的系统支持因子

第五个因子在酒店地理位置上有很高的载荷，即第五个因子反映的是酒店的便利系统，共包括1个变量指标，因此可命名为酒店的系统支持，其方差贡献率为8.275%。酒店的经营成败在很大程度上取决于它的位置与交通干线、工业区、城市中心或旅游区的关系，酒店地理位置与交通的便利性及其周边环境是否能够满足顾客生活和工作的需要，是影响顾客满意度的重要因素。但是地理位置对顾客满意度的影响不属于酒店本身，只是酒店系统管理中的一部分，因此作者把地理位置作为酒店的系统支持，来研究其对顾客满意度的影响。

四、结论与对策

研究结果表明，当前新大都饭店顾客满意度所考察的17个影响因子中，经主成分析萃取5个公因子，分别是：酒店品牌形象因子、酒店员工素质因子、酒店环境因子、酒店的硬件设施因子和酒店的系统支持因子。

在酒店品牌形象这一主成分中，6个指标的评价均值都在3.60以下，处于3.10-3.60之间，表明顾客对新大都饭店的品牌形象评价基本满意，其中在酒店广告宣传方面，顾客满意度较低，有很大的提升空间。在酒店员工素质这一主成分中，员工服务态度的满意度评价均值为3.77，高于3.6，反映出顾客对新大都饭店的员工服务态度满意度很高；员工服务技能的满意度均值略低于3.6，表明顾客对员工的服务技能比较满意；其中在员工工作效率和个性化服务的提供方面满意度相对较低，酒店应在此方面多加改进。在酒店环境这一主成分中，3个变量指标均低于3.60，处于3.35-3.60之间，表明顾客对新大都饭店的整体环境评价比较满意，其中餐厅环境卫生的满意度相对较低，酒店要重点改善餐饮方面的环境卫生，以提高酒店整体环境的顾客满意度。在酒店硬件设施这一主成分中，3个变量指标的满意度均值都比较低，反映了新大都饭店在硬件设施方面有所不足，同时也影响到了顾客的满意程度，因此酒店在提升顾客满意度方面，应注意加快酒店硬件设施建设。对于酒店系统支持因子，由于只包括酒店地理位置一个变量指标，所以没有作图说明。其满意度的评价均值为3.75，高于3.60，反映出顾客对于新大都饭店的地理位置满意度较高。

因此，新大都酒店的长远发展来说，酒店品牌形象、酒店员工素质、酒店环境和硬件设施这四方面下足功夫是重中之重，酒店一定要给予足够的重视。

[1] 沈博.承德星级酒店顾客满意度研究——以承德盛华大酒店为例[J].河北师范大学学报，2010(4).

[2] 方世敏，邓丽娟.基于主成分分析法的游客满意度评价研究[J].湘潭大学旅游管理学报，2012(3).

[3] 杨永恒.顾客关系管理[M].哈尔滨：东北财经出版社，2007.

[4] 吴中祥.现代酒店管理技术学[M].上海：上海人民出版社，2007.

[5] 杨云.酒店员工性别、薪酬差异对离职行为影响研究[J].旅游学刊，2014(4).

[6] 康芬，马玉倩.酒店服务质量问题研究——以杭州第一世界大酒店为例[J].生产力研究，2012(10).

[7] 李瑛.旅游目的地游客满意度及影响因子分析——以西安地区国内市场为例[J].旅游学刊，2008(4).

[8] 徐昌贵.旅游管理专业学生酒店实习满意度研究[D].辽宁师范大学，2011.

[9] 陈劲.创意产业中企业创意扩散的影响因素分析[J]．技术经济，2008(3).

[10] 张勉，李树茁.人口变量、工作满意度和流失意图的关系实证研究[J]．统计研究，2001(10).

[11]HanH，HsuLT，LeeJS．EmpiricalInvestigationoftheRolesofAttitudesTowardGreenBehaviors，OverallImage，Gender，andAgeinHotelCustomers,Eco-FriendlyDecision—MakingProcess[J]．InternationalJournalofHospitalityManagement，2009，28(4).

【责任编辑 杨 强】

An Empirical Study of Hotel Customer Satisfaction by Principal Component Analysis Method——A Case Study of Beijing Xindadu Hotel

SHI Xiao-bin， HUANG Jie-yu

(DepartmentofEconomicManagement,YunchengUniversity,YunchengShanxi044000,China)

As an important link between hotels and customers, customer satisfaction directly determines the competitiveness of hotel itself. Therefore, the research into customer satisfaction is very important to improve the core competitive power of the hotel. This study is based on questionnaire of hotel customer satisfaction factors, and takes 200 customers of Beijing Xindadu Hotel as subjectives, and classifies the 17 indicators into five factors by using statistical software SPSS17.0, and by adopting principal component analysis. The results show that these five factors are hotel environment, the hardware facilities, staff quality, hotel brand image, and system support. The findings suggest that hotels should invest to solve the hardware facilities, improve staff quality, polish hotel brand image, and strengthen system support.

Principal Component Analysis Method; Customer Satisfaction; Hotel Competitiveness

2014-12-21

运城学院院级科研项目(XK-2014017)

史晓滨(1981-)，男，山西平遥人，运城学院经济管理系助教，研究方向为旅游经济。

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