餐饮业服务质量在线评论的聚焦维度：基于网络爬虫技术的实证研究

卢长宝，庄晓燕

（福州大学经济与管理学院，福州350108）

餐饮业服务质量在线评论的聚焦维度：基于网络爬虫技术的实证研究

卢长宝，庄晓燕

（福州大学经济与管理学院，福州350108）

在线评论的影响越来越大，对提升大众餐饮业服务质量有着不可忽视的重要作用。借助网络爬虫技术，抓取与大众餐饮服务有关的1 036条在线评论，并根据其内容对SERVQUAL模型相关指标在大众餐饮业服务质量上的聚焦维度进行了分析。研究发现，在SERV QUAL模型的一级指标上，大众餐饮消费者最关注的是有形性，其次是保证性、反应性和可靠性，而关注较低的是移情性；在二级指标上，最受关注的5项指标分别是服务材料、服务设施、礼貌的员工、提供承诺服务和让顾客知道服务时间。在此基础上，根据SERVQUAL模型的一二级指标的聚焦情况，构建了适合评价大众餐饮业服务质量的SERVQUAL模型。

在线评论；SERVQUAL模型；网络爬虫技术；大众餐饮业

引言

餐饮业是一种与大众生活密不可分的、服务人群最多的生活性服务业，在推动地方经济发展、解决就业上有极其重要的地位。国家统计局数据显示，截至2014年，我国餐饮业从业人数达1 445.2万，2015年营业收入达32 310亿元。近几年来，随着人们对生活品质要求的不断提升，我国餐饮业也进入了聚焦品牌运营和优化服务体验的关键阶段。在此趋势下，受“互联网+”思维的渗透和影响，O2O经营模式不仅加剧了餐饮业不同业态间的竞争，而且凸显了网络口碑对消费者餐饮决策和企业餐饮收入的重要影响。［1-2］一方面，高端餐饮消费逐渐为小而美的团购及大众消费所取代，餐饮业的格局正发生裂变；［3］另一方面，转型的O2O餐饮企业为消费者提供了分享和传播消费体验与服务质量评论的重要平台。网络口碑的作用被不断放大，点评信息成为多数消费者决策的依据。［4-5］在很大程度上，各类公开的在线评论不仅影响了餐饮品牌的选择，而且也成为企业开展品牌运营和优化服务体验的参照对象，成为衡量餐饮企业服务竞争优势及质量的关键。［6］

值得注意的是，目前已有的服务质量模型如SERVQUAL模型，尽管能在很大程度上说明一般服务业管理的关键，但并不能完全贴合现代餐饮业的管理需要。鉴于此，本文期望借助网络爬虫技术（Web Crawler Technology），采集团购网站上的评论内容，并结合SERVQUAL模型中的一二级服务质量指标，根据文本内容提炼出餐饮业在线评论聚焦的服务质量维度。在此基础上，结合餐饮业特点，本文力求对上述一二级服务质量指标的重要性展开新的排序，从而得到能够测量餐饮业服务质量的行业模型。总体来看，本研究不仅有助于拓宽服务质量测量模型的使用范围，对完善餐饮业服务营销理论有益，而且为餐饮企业准确评估和提升服务质量、赢得正面的网络口碑奠定了坚实的理论基础。

1 文献回顾

1.1 餐饮业的定义及特点

1.1.1 餐饮业的定义

餐饮业外延丰富，无法从单一的角度对其内涵加以界定。一方面，从卖方构成行业的角度来看，餐饮业是由一系列盈利机构组成的。例如，在欧美，餐饮业被看作是以商业盈利为目的的餐饮服务机构；而在我国，《国民经济行业分类注释》将餐饮业定义为：“餐饮业是指通过即时制作加工、商业销售和服务性劳动等，向消费者提供食品和消费场所及设施的服务性行业。”［7］另一方面，从行业分类来看，餐饮业隶属于第三产业。例如，颜醒华（2013）认为：“餐饮业是指有目的、有组织地向社会提供餐饮产品及相关服务，并以此来获取经济和社会效益的第三产业。”［8］结合行业实践来看，餐饮业既属于传统服务业，又属于劳动密集型行业，是与日常生活息息相关的生活性服务业与重要的基础产业。不仅如此，餐饮业还与种植、养殖等行业高度关联，其变革也势必会影响上述行业的走向。综合来看，可采用《国民经济行业分类注释》中的定义并结合餐饮业的服务属性，来探讨相关话题。

1.1.2 餐饮业的特点

与纯粹的服务行业不一样，餐饮业是有形产品和无形服务的混合体。一方面，有形菜品的色香味以及食品安全和卫生管理是这一行业经营的关键。另一方面，无形服务体验的品质又决定了消费意愿，是提升有形产品附加价值的关键。总体而言，该行业因上述经营特点而存在以下一些共性。

第一，餐饮业是与顾客高度接触的行业。［9］即便是O2O餐饮业采取了“线上引流、线下消费”等新型经营模式，由于顾客仍需亲临餐馆体验，并未改变餐饮服务人员与顾客互动和接触的事实，因此需结合服务业的“7P”理论来制定其营销策略，而这需要结合人员、过程和环境来考量其营销架构。

第二，餐饮消费能满足多种需要。Kivela（1997）认为，外出就餐有快速就餐、社交、商业需要和庆典四个目的。［10］在很大程度上，餐馆除了要提供美味佳肴和良好服务及环境之外，还应能满足消费者情感、身份和象征上的利益。［9］其中，情感利益与顾—企互动过程中产生的情绪或情感有关。事实上，顾客在就餐中获取的情感体验，不仅是企业实现差异化和获取核心竞争力的关键因素，［11］而且会影响消费者对餐馆的评价，是形成口碑的基础。［9］而社会利益则强调就餐的社交功能，与人们希望获得社会认同和归属感有关。

第三，餐饮业具有明显的区域性，行业集中度较低，属于典型的“零散”行业，行业内部竞争非常激烈。相关报告显示，截止到2014年，餐饮百强企业营业收入仅占全国餐饮收入的6.9%。此外，2015年统计数据表明，我国限额以上单位餐饮收入为8 667亿元，占当年餐饮总收入的26.8%。

第四，个性化餐饮与餐饮业信息化是两大发展趋势。［12］一方面，互联网与餐饮业的深度结合使消费者得以快速找到与自身需求相匹配的服务，个性化愈发明显。另一方面，信息化促进了餐饮业与消费者的联系和沟通，极大地扩展了餐饮企业的营销空间。而享受信息化服务的消费群体，更将在线评论作为餐饮信息获取的重要渠道。

1.2 在线评论的特点及作用

1.2.1 在线评论的特点

尽管在线评论（Online Reviews）还有“在线消费者评论”（Online Consumer Reviews，OCRs）或“用户生成内容”（User-generated Content）等多种称谓，但是这并不妨碍人们已就该概念达成了一些重要的共识。在此将有代表性的定义整理如表1所示。

表1 在线评论的定义

从表1可知，在线评论及其形成的过程有以下特点。第一，在主体上，发布者包括了企业先前的、实际的甚至是潜在的消费者；第二，在媒介上，仅与网络渠道有关，涉及电子商务网站、第三方网站和各种论坛等网络平台；第三，在内容上，是与产品或服务有关的观点，有文本、视频或图片等信息形式；第四，在行为表达上，包括正面和负面两种倾向，包含了赞美和抱怨等鲜明的态度或情绪；第五，在归类上，是电子口碑的一种形式；第六，在未来消费上，由于其易获得性，因此会对消费者决策产生重要的影响。

1.2.2 在线评论的作用

由上文不难看到，在线评论与在线口碑、在线抱怨存在紧密的关系。一方面，线上评论系统是表达对产品和服务意见的载体，是产生网络口碑的有效渠道，［18］因此是在线口碑的重要形式之一。［13］结合网络口碑来看，在线评论的传播有以下鲜明的特性。第一，互联网双向传播和不受限制的特性使得在线信息可以一对多地扩散，其影响范围和规模得以成倍地扩大。［19，4］第二，评论的发布者和接收者之间的社会关联更弱，二者之间经常是陌生人而非熟人关系。［20］第三，在线评论作为一种完全公开的信息，更易被收集和保存。由于在线口碑有正负面之分，因此在线评论也有正面和负面评论两种形式。另一方面，在卢长宝和邹婷（2014）看来，由于消费者抱怨涵盖了公开的、直接向商家呼吁的行为，［21］因此在线评论中也必然包含了在线抱怨。而相比正面评论，消费者对负面评论更为关注。

鉴于网络口碑和在线抱怨都可影响消费者行为，因此在线评论也必然会有相似的作用。Jupiter（1999）发现，超过75%的消费者在线购买前，会参考互联网上的评论信息。在很大程度上，线上评论系统的发展已改变了人们的消费行为和模式，［22］来自大众的各种正面、负面或中立的评论通过作用于大众的判断，进而影响产品和服务的销售。［5］事实上，在线评论会通过传递商品信息和改变消费者态度，进而影响其决策认知和行为。［23-24］综合来看，在线评论对消费者行为起到关键的引导作用，收集、分析和利用在线评论，洞察产品和服务“痛点”，知悉消费者的抱怨，将有利于企业制定更合理的营销策略。

1.3 SERVQUAL服务质量模型

服务作为无形、易变的综合体验，很难对其质量展开准确评估。1982年，Gronroos首次将“差异理论”引入到服务质量测评之中并指出，服务质量是消费者所期望与亲身体验到的服务水平之间的比较结果。［25］在此基础上，Parasuraman等（1988）创立了SERVQUAL模型（以下简称SQ模型）。［26］该模型作为测量服务质量的经典，共包含5个一级指标和22个二级指标，具体可参见表2的指标体系内容。在一级指标中，有“可靠性、保证性、反应性、移情性、有形性”5个维度。其中，可靠性是指企业能否准确提供约定的服务；保证性是测量员工素质的维度；反应性体现了员工帮助消费者的意愿及提供服务的及时性；移情性是指员工对消费者的关怀，强调消费者与员工的交互；有形性是实际设施设备、服务材料、人员等给消费者留下的印象。综合来看，SQ模型并不是一个针对某个特定服务行业的模型。目前，SQ模型的应用主要集中在如下两个方面：一是以SQ模型中的指标为标准测量各行业和各领域的服务质量；二是通过专家访谈或消费者问卷调查对SQ模型进行修正。［27-30］综合来看，目前尚未有研究结合互联网的背景，依据在线评论来修正SQ模型，进而形成适用于特定行业的服务质量测量模型。

1.4 文献回顾的启示

从上述回顾可以发现，第一，餐饮业的服务属性使消费者情感体验和接触点管理变得非常重要。一方面，只有这样才能获得消费者的青睐和正面口碑，并赢得更多的消费者。另一方面，如果要达到消费者的期望，就必须结合服务管理的内在规律提升服务质量。第二，应高度重视在线评论对消费者行为的影响深度，明确其对餐饮业管理的重要价值，并将在线口碑和抱怨纳入到企业的营销管理体系之中。第三，由于SQ模型是一个一般的模型，因此需结合餐饮业的消费者体验，对该模型中各个维度的重要性进行排序，从而得到属于餐饮业的特殊模型。第四，鉴于在线评论的广泛性和用户生成型的优点及餐饮业发展信息化的特点，因此可通过收集上述数据，更为客观地服务餐饮业SQ模型的构建，并藉此改进餐饮业的服务质量，实现餐饮业的品牌运营。第五，尽管餐饮业业态繁杂，有豪华餐馆、主题/情境餐馆、家庭/大众餐馆、便利/快餐之分，且四者之间存在着销量依次递增但售价依次递减的规律，［10，31］但是综合行业实践来看，在上述业态中，又以大众餐饮业数量居多。由商务部出台的《关于加快发展大众化餐饮的指导意见》指出，截至2014年5月，大众化餐饮已占我国餐饮市场80%的份额，未来还有可能扩大到85%以上。此外，由于大众餐饮业也是点评网评论的对象，因此本文将选择大众餐饮业作为研究对象。

2 研究方法与数据收集

2.1 网络爬虫

本研究使用的数据采集工具是当前网络大数据挖掘的典型工具——“网络爬虫”。该工具是一种按照一定的规则，自动抓取网络信息的程序或脚本。具体的抓取流程包括7个步骤：（1）“初始化URL队列；（2）从队列中提取URL；（3）读取URL页面；（4）判断是否超时；（5）若超时，过滤掉无效URL，否则解析此页面，继续进行下一步；（6）保存数据；（7）若数据中仍有URL，回到第三步”。［32］其中，URL是指统一的资源定位符，即网页网址，是互联网上资源的地址。事实上，网络爬虫软件在面对数量庞大的在线评论时，不仅比人工收集更有效率，可以在短短几个小时内挖掘数千条信息，而且还能保证数据的客观与真实性，并避免不必要的遗漏。

2.2 数据来源及分析过程

第一，数据来源。考虑到数据采集需要保持一致性以及数量上的充足性，因此在2015年5月，本研究使用“八爪鱼采集器”以美团网（知名的团购网）为URL，采集其中与大众餐饮业有关的在线评论，一次性随机抓取了1 036条作为后续的研究对象。

第二，分析过程。（1）剔除42条与研究无关及重复的信息，最终获得有效样本994条。（2）将采集到的信息导入EXCEL表格，并按照文本内容进行严格的筛选。（3）根据每一条信息的内涵，理清其性质。研究发现，除了纯粹的正、负面评论外，还有混合评论。具体而言，纯粹正面评论意味着单条评论为纯粹的、正面的内容，表达的是消费者的满意；纯粹负面评论则相反，传递的是消费者的抱怨与不满；而混合评论则兼具正面评论和负面评论。事实上，可以根据上述评论的性质将消费者分为两大类。一类是极端评价者，倾向于给出单一的正面或负面评论，即纯粹在线评论。另一类是矛盾评价者，倾向于在评论中表达复杂的、摇摆的、双面的情感或体验，即混合评论。（4）整合两类评价者的观点，对照SQ模型的具体维度，人工提取有效样本中各项指标出现的频次，计算相应的频率，藉此整理归纳出餐饮业在线评论服务质量的聚焦维度，明确餐饮业中消费者较为关注的服务要素。

3 数据分析结果及讨论

3.1 分析结果

数据分析显示，在994条评论中，纯粹正面评论有450条，占45.27%；纯粹负面评论有99条，占9.96%；混合评论有445条，占44.78%。如果不计混合评论，正负面评论的比例大致为9∶2，如果将混合评论中的正、负面评论分别计入纯粹评论中，则正、负面评论的比例为9∶5.5。综上可看出，混合评论明显提高了负面评论的占比。以下将从纯粹评论和混合评论两个角度对其内容加以分析。其中，一个角度是通过对比纯粹正负面评论涉及的SQ模型中的服务质量指标，展现餐饮业服务质量的聚焦维度。另一个角度是通过整理混合评论涉及的SQ模型中的服务质量指标，以此了解消费者对服务质量的混合感知。

3.1.1 纯粹在线评论的分析结果

在此结合SQ模型的具体维度将纯粹在线评论的关注焦点总结如表2所示。

由表2可知，在正面评论中，一级指标出现的频次由高到低分别为“有形性、保证性、反应性、可靠性和移情性”。其中，有形性占比高达67.76%，远远高于其他几个指标的占比。在二级指标方面，提及最多的5个指标分别是“可视化的、吸引人的、与服务有关的材料”（第22项）、“吸引人的设施”（第20项）、“始终保持礼貌的员工”（第12项）、“提供所承诺的服务”（第1项）、“随时让顾客知道自己将会在何时得到服务”（第6项）。值得指出的是，指标22的出现频率远远高出上述另外4项指标。此外，有3个二级指标未被提及，分别是“初次提供服务的正确性”（第3项）、“保持无差错的记录”（第5项）和“具备回答顾客专业问题的员工”（第13项）。

在负面评论方面，一级指标出现频率由高到低分别为“有形性、保证性、可靠性、反应性和移情性”，且与正面在线评论相似的是，有形性占比仍是最高的，达61.15%，而移情性仍是最低的。在二级指标上，占比最高的指标分别是“可视化的、吸引人的、与服务有关的材料”（第22项）、“吸引人的设施”（第20项）、“提供所承诺的服务”（第1项）、“始终保持礼貌的员工”（第12项）、“随时准备响应顾客的要求”（第9项），未提及的为“在承诺的时间提供服务”（第4项）。

对比正负面评论的分析结果可以发现以下重要相似之处。第一，在一级指标中，尽管存在排序不尽相同的问题，但正负面在线评论都体现出：极端消费者最在意的服务质量维度为有形性，最不关心的是移情性，且有形性占比远超过其他4项指标。第二，在二级指标中，无论是正面还是负面评论，极端消费者最在意的4项指标是相似的，分别为“可视化的、吸引人的、与服务有关的材料”（第22项）、“吸引人的设施”（第20项）、“提供所承诺的服务”（第1项）、“始终保持礼貌的员工”（第12项）。第三，在二级指标中，正面在线评论未提及的有3个，而负面在线评论仅有1个。

表2 餐饮业纯粹在线评论的聚焦维度

3.1.2 混合在线评论的分析结果

在此结合SQ模型的具体维度将混合在线评论的关注焦点总结如表3所示。

由表3可知，在一级指标上，在正负面评论方面，有形性均高居第一，反应性排在第二位，移情性仍是最低的。在二级指标方面，“可视化的、吸引人的、与服务有关的材料”（第22项）、“吸引人的设施”（第20项）、“始终保持礼貌的员工”（第12项）是混合评论中在正面评论上被提及频次最高的。而“可视化的、吸引人的、与服务有关的材料”（第22项）、“吸引人的设施”（第20项）、“随时让顾客知道自己将会在何时得到服务”（第6项）和“向顾客提供快速而及时的服务”（第7项）则是混合评论中在负面评论上被提及最多的。上述结果与纯粹评论中（包括正面和负面）频次最高的2个二级服务质量指标相同。

为了进一步挖掘其价值，在此将混合评论关注的二级指标组合排序总结如表4所示。

由表4可以看出，在混合评论中，矛盾评价者提及最多的5个二级指标组合从高到低分别是“第22项与第22项的组合、第20项与第22项的组合、第22项与第20项的组合、第12项与第22项的组合、第6项与第22项”的组合。其中，出现频率最高的组合为“第22项与第22项的组合”，即单项评论中，消费者同时对第22项指标给出正、负面评论的情况是最多的。这也表明，矛盾评价者对服务质量二级维度的关注呈现出较高的一致性，且这种一致性与纯粹评价的内容也高度相似。

表3 餐饮业混合在线评论的聚焦维度

表4 餐饮业混合在线评论聚焦的二级指标组合排序

3.2 分析结果讨论

综合表2、表3和表4的分析结果来看，在大众餐饮业中，消费者对SQ模型的一级指标和二级指标的关注有其特殊性，更看重服务环境、服务流程和人员形象。

第一，在一级指标上，大众餐饮业SQ模型一级指标的关注程度排序从高到低分别是“有形性、保证性、反应性、可靠性和移情性”。其中：（1）有形性占比最大。这也说明，在大众餐饮业中，人们最关注的是“服务材料、服务设施以及员工的外在形象”，也即，服务环境在这类消费决策中处于绝对重要的地位。对照三种形式的评论内容来看，环境好能带来更高的正面评论，反之则易导致较高的负面评论，且从总体上来看，因服务环境引起的正面评论（含混合评论中的正面评论）占比要明显高于负面评论（含混合评论中的负面评论）的占比。（2）保证性、反应性、可靠性三个维度占比不相上下。在负面评论与混合评论方面，消费者更关注反应性。这也说明，大众餐饮需要的是速度。在现实生活中，由于人手不足等原因，服务速度尤其是在就餐高峰期很慢，已成为人们抱怨的重要因素之一。在正面评论方面，保证性最受关注。这也说明，服务人员的素质（礼貌及专业性，与有形性的员工职业形象不一样）更能激发消费者的正面评价。（3）无论是哪种评论形式，人们对移情性的关注都比较低。这也说明，对消费者的关怀，强调消费者与员工的交互，尽管会起到关键的作用，但是鉴于大众餐饮业无法做到精致的服务，因此大众对这方面的要求并不高。

第二，在二级指标上，22个服务属性指标的重要性由高到低分别是第22、20、12、1、6、8、9、7、16、10、17、2、19、11、21、18、15、5、14、4、13和第 3项。该重要性是根据表2和表3中每项二级指标被提及（包括正面和负面）的频率加总后，从高到低排序得出的。具体来说，消费者聚焦维度在二级指标上有其独特性，他们最关注和最不关注的几项二级指标均不在同一级指标下，也即人们对大众餐饮业服务质量的关注虽是点状的，但又需企业综合加以对待：（1）最受关注的5项指标依次是第22、20、12、1和第6项。其中，前两项隶属于有形性，其他分别隶属于保证性、可靠性和反应性。这不仅说明了服务材料、服务设施、员工素质、服务承诺和服务时间对大众餐饮服务质量管控的重要性，而且也证实了上述指标更能引起正面评价的事实。（2）处于次要地位的6到10位的二级指标分别是第8、9、7、16、10和第17项。其中，前三项分属反应性，后两项分属保证性和移情性。这也说明帮助顾客、关心顾客、快速响应、员工自信程度与对顾客的关注，对提升大众餐饮业服务质量感知有着极其重要的地位。（3）关注较少的5项指标分别是第2、19、11、18和第14项。虽然消费者在正面评论上很少提及“员工处理服务问题的可信度、设备现代化、让顾客放心交易、营业时间和给顾客特别关注”等维度，但值得注意的是，疏于对此类指标的管理，极易造成负面评论。（4）基本上不受关注的指标在不同评论形式中呈现出差异性。其中，纯粹正面和混合正面评论中不被关注的二级维度是相同的，分别是第3、5和第13项；纯粹负面评论中是第4项；混合负面评论中则是第15和第21项。在负面评论中，极端评价者对企业是否按时提供服务较不敏感，而矛盾评价者对员工关心和外在形象均不怎么挑剔。

4 研究启示及未来研究方向

4.1 理论启示

第一，根据在线评论聚焦维度得出了大众餐饮业的SQ模型指标排序。尽管SQ模型也得到了一定的关注，但这些研究更多是应用该模型，或采用事先拟定的调查框架收集数据，来修正SQ模型的。此外还应看到，由于上述研究更多是从企业角度来思考的，极可能忽视消费者的想法，并由此忽略了在线评论文本内容的重要价值。鉴于此，本文借助在线评论，从消费者的视角对大众餐饮业SQ模型的指标体系进行重新排序，进而提出了适用于大众餐饮业的服务质量测量模型，为改进SQ模型提供了新的视角和方法。

第二，综合考虑混合评论并比较了极端评价者和矛盾评价者关注点的异同，从而使研究成果更接近真实。文献回顾显示，目前有关研究倾向于不区分在线评论的情感倾向或重点关注负面评论，对混合评论的关注较少，因此无法更好地还原部分消费者的矛盾心态。而本文区别了纯粹（正面和负面）评论和混合评论，分析两类评论内容的异同，并据此为大众餐饮业提供更准确的服务质量管理建议。这种做法拓展了在线评论文本内容分析的理念。

4.2 管理启示

第一，根据SQ模型一级指标排序，明确大众餐饮服务质量改善的关键。

（1）应重点关注“有形性”指标，营造更好的服务环境。结合在线评论的具体内容来看，消费者在意的服务环境主要包括“餐厅搜寻与停车的便捷性、网络及空调等设施的完善性、就餐空间大小以及是否便于聊天等”。据此而论，大众餐饮业的环境发展与人们的生活方式变化密切相关，在当前阶段，环境更多地与“互联网+”（信息展示及搜索）、互联网接入（WiFi）、停车、内部装修、设备以及社交便利性等需求有关。综合来看，上述需求也必然会成为大众餐饮企业的标配，因此需要企业在这方面继续加大投入力度。

（2）应积极关注“保证性、反应性和可靠性”等指标，不断提升服务人员素质、服务速度和服务准确性。首先，应理解服务人员的重要性，不断提升其与顾客的互动性、专业水准和个人素质，并系统开展必要的礼仪培训。其次，应不断提升服务速度，减少等待时间，实现对服务需求的快速响应。为此，应明确服务人员的工作范围，并重点优化等待、点餐、上菜等关键服务的流程，强化点餐与加工的有效连接，减少消费者的公开抱怨。最后，提升服务的准确性，合理规划服务承诺的内容，避免因过高期望导致负面口碑。

（3）适度关注移情性，尽可能提高员工与消费者的交互及对消费者的关怀，并以此作为获取差异化经营优势的有效途径。在很大程度上，尤其对于那些就餐中需要等待的特殊时刻，当企业无法快速实现服务环境和服务速度的改善时，这一点对赢得正面口碑很重要。

第二，根据SQ模型二级指标排序，明确大众餐饮服务细节优化的关键。

（1）综合“服务材料、设施、员工礼仪和服务一致性”以及在线评论的内容来看，需要结合消费者对具体服务的敏感程度，并做好以下事项。首先，菜品设计上，既要做到味道可口、种类丰富，又要做到连锁经营各个门店菜品的统一性。其次，在门店设计上，既要保证易于找到门店，又要为其提供必要的社交空间，保证就餐空间的相对私密性。再次，在员工礼仪上，既要通过培训保证服务人员的态度热情、举止谦逊与言行素质，又要以薪酬待遇、员工关怀等激励手段，保证这种高素质的可持续性。最后，在服务一致性上，应充分利用广告和消费者各类口碑，保证服务承诺与消费者内在期望的一致性。在具体服务过程中，要让消费者知道自己何时会获得服务，科学预测就餐时间，严格控制等待时长。

（2）尽管积极关注“员工对服务问题的处理、设备配备现代化及营业时间设置”等问题，但也需要避免过度追求“员工回答问题的能力以及员工的外在形象”。在实际管理中，应将有限资源放在服务材料、反应速度和员工礼仪等关键服务细节之上。

4.3 未来研究方向

尽管本文结合在线评论就大众餐饮业SQ模型的聚焦维度进行了较为详细的探讨，并给出了一二级指标的排序，从而得出了新的特殊模型，但仍存在以下不足之处，值得未来加以改进或探索。第一，由于样本只有一千多条，因此还不足以管窥大众餐饮业的全貌。未来需搜集更多的来自不同网络平台的数据，进一步分析各层级指标的排序及关联程度，从而给出大众餐饮经营与服务细节的优化方向。第二，由于混合评论占样本近50%，说明矛盾评价者是举足轻重的群体，因此需对此类评论开展更科学的分析，并据此理清“不同服务维度是如何实现均衡的”以及“矛盾评价者又是如何影响其他消费者的”等问题。第三，鉴于现实生活中许多企业为创建正面评价而采取的一系列不当举措，如删除负面帖子，或通过“好评返现”规避负面评价，甚至是给予同行恶意评价等，因此也削弱了在线评论的客观性，未来需要将恶意评价与刻意吹捧等剔除，从而获取更真实的在线评论样本，以提升研究的客观性。第四，尽管有形性非常重要，但是这并不能说明保证性、反应性、可靠性和移情性并不重要，未来大众餐饮业究竟凭什么来形成自身的特色，仍需要进一步加以探讨。

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Focus Dimension of Online Reviews on Service Quality of Catering Industry:An Empirical Study Based on Web Crawler Technology

LU Chang-bao，ZHUANG Xiao-yan
（School of Economics&Management，Fuzhou University，Fuzhou 350108，China）

Online reviews are becoming more and more influential，and are critically helpful for improving service quality of popular catering industry.1036 online reviews are collected with web crawler technology in the article.Then，based on the analysis of review content，the index of SERVQUAL model is used to identify the order of focus dimensions about service quality of popular catering industry.Results show that the index of the SERVQUAL model has its regularity in popular catering industry.For one thing，on the first-grade indexes，the index of tangibility is the most important，and the indexes of assurance，responsiveness and reliability are less critical while the index of empathy is the least significant.For another，on the second-grade indexes，indexes including service material，service facility，polite employees，promised service and service time are the top five priorities for consumers.Based on these findings，a particular SERVQUAL model，which is appropriate for evaluating service quality of popular catering industry，is proposed.

online reviews；SERVQUAL model；web crawler technology；popular catering industry

F713.56

A

1674-2362（2016）04-0014-09

（责任编辑 朱慧娟）

2016-05-20

国家自然科学基金项目面上项目“促销决策前瞻性情绪的构成及作用机制：基于电商限时限量型聚集促销的实证研究”（71572039）；国家自然科学基金项目面上项目“促销决策的情绪-认知交互作用机制：基于后悔、时间压力和认知闭合需要的实证研究”（71172085）

卢长宝（1971—），男，江苏高邮人，教授，博士生导师，管理学博士，主要从事促销和消费者情绪心理学研究；庄晓燕（1992—），女，福建泉州人，硕士研究生，主要从事促销和消费者情绪心理学研究。