非品牌酒店的机会？预订渠道转换下的消费者品牌敏感研究

吕兴洋++谭慧敏++李惠璠

[摘 要]近年来，酒店预订渠道发生了深刻变革，以OTA为代表的网络预订渠道的发展能否为非品牌酒店创造更多的销售机会？文章基于消费者信息处理理论，采用情景模拟实验的方法，通过三组随机实验模拟了OTA相对于传统渠道在信息总量（多、少）、信息类别（感官属性、非感官属性）和可选酒店数量（多、少）三个正交维度上的演化历程，探索品牌要素在消费者酒店预订决策过程中的作用，关注决策环境变化导致的品牌重要性的改变，解析使得消费者从品牌敏感到品牌脱敏再到品牌敏感的因素及其影响机制。实验结果表明，在酒店预订中提供更为详细的酒店信息，尤其是提供酒店的感官属性信息能够有效地降低消费者的品牌敏感程度，但仅增加非感官属性信息则不会产生显著影响；当酒店属性信息过载时，增加备选酒店的数量将会使消费者对品牌的敏感程度再次提高，而若属性信息较少，无论酒店数量多寡，消费者均表现为高度的品牌敏感。该研究为当前非品牌酒店的销售工作、酒店的品牌营销策略与OTA的渠道政策提供了全新的评价视角和改进建议。

[关键词]品牌敏感；品牌脱敏；酒店预订；OTA；分销渠道

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006（2017）06-0096-13

Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2017.06.014

引言

酒店产品是典型的服务型产品，不仅产品间差别较大，而且需要前往陌生的异地进行消费，所以酒店预订是典型的复杂型购买决策，具有较高的决策风险[1]。消费者若想准确地估计产品质量、降低决策风险，就需要在预订时获取大量的相关信息。但是，在互联网普及与在线旅行销售商（online travel agency，OTA）出现以前，受渠道信息承载力的限制，消费者通过电话等传统手段进行酒店预订时所能获取到的酒店信息往往十分有限。在这样的情况下，酒店品牌就成为识别酒店质量、保障消费体验的重要标识[2]，继而成为消费者决策所依赖的重要因素[3]。这种决策中看重品牌的现象则被称作品牌敏感（brand sensitivity）[4]。消费者品牌敏感的存在迫使酒店企业必须重视自身品牌建设，每年投入巨额的品牌营销经费，着力塑造品牌形象、传递品牌价值、提高品牌知名度。同样地，为迎合消费者的偏好，传统酒店分销渠道也会将有限的渠道资源向知名品牌酒店倾斜。这就导致非知名甚至没有品牌的酒店（下文简称为“非品牌酒店”）在销售中要面临高渠道费用与低销售价格的双重困境：一方面，渠道的陈列资源非常稀缺，為获得展示机会必须付出高昂的费用；另一方面，即使有机会与品牌酒店一同陈列，也会由于品牌差距而难以得到消费者的认可，最终为弥补这种品牌劣势，被迫只能借助价格手段。

然而，近年来旅游电子商务发展迅速，促使酒店预订渠道发生了深刻变革。当前正有越来越多的消费者由传统渠道转向以OTA为主的网络渠道进行酒店预订。据艾瑞咨询集团调查显示，来自OTA的预订量占到酒店总销量的30%以上[5]，已超越传统协议客户、旅行社团客、前台散客等成为最主要的销售渠道，且这一比例还在持续上升。由于陈列成本极低，网络渠道能够容纳的酒店数量远远高过传统渠道，给予非品牌酒店宝贵的展示机会。以国内最大的OTA企业携程网为例，其提供了近400个城市超过20万家签约酒店。其中，既包含有大量品牌连锁酒店，也同时容纳了数量庞大的非品牌酒店。不但如此，相比于传统渠道，网络渠道所包含的酒店产品信息也更加丰富。通过文字和图片，产品的属性信息被更为细致客观地展现出来，并且有众多用户的真实消费体验和主观感受也被一同予以呈现。利用这些信息，消费者在预订过程中可以非常充分地了解每一家酒店。

那么，伴随着预订渠道的转变，面对丰富的酒店选择和详细的酒店信息，消费者在决策中是会依旧看重品牌，坚持选择品牌酒店，还是会弱化对于品牌因素的考量，从而更容易选择非品牌酒店？消费者品牌敏感程度与偏好的变化将直接影响到酒店的品牌策略与OTA的渠道政策。特别是对于非品牌酒店，由于自有资金有限等缘故难以完成品牌建设，亟须寻找弥补品牌劣势的手段。可是，以携程网为代表的OTA已经在国内发展超过15年之久，对于网络预订渠道的发展是否为非品牌酒店创造了更多销售机会的问题，酒店分销渠道的研究者却始终缺少明确回答和可靠验证。在行业竞争日趋激烈、渠道冲突不断的今天，消费者的态度与行为无疑是关键，无论营销实践还是理论研究都亟须对此问题的解答。故本文期望通过一系列实验探索品牌要素在消费者酒店预订决策中的作用，关注预订渠道转换下决策信息环境改变导致的品牌敏感程度变化，解析其内在机理，以此丰富网络环境下旅游消费者决策行为研究，并最终为酒店品牌营销者提供参考。

1 理论综述

1.1 品牌敏感的概念提出与发展

品牌最初只是产品的名称，在市场竞争中才逐渐具备了质量承诺和象征意义[6]，继而被消费者所看重。与价格敏感、促销敏感、产地国敏感等一样，消费者也会对产品品牌产生敏感[7]。品牌敏感的概念则最早由法国学者Kapférer和Laurent提出，指消费者在购买决策过程中重视品牌[8]。其反映了品牌因素在消费者决策中的作用，这是品牌形象、品牌忠诚、品牌资产等其他传统的品牌相关概念所无法衡量的。因为从行为上，真正的品牌忠诚与惰性的重复购买很容易发生混淆，而品牌敏感则能将两者有效地区分开来[9]。只有当消费者对品牌敏感时才会形成真正的品牌忠诚并降低对价格的敏感程度[10]，从而带来溢价收益、提升品牌权益（brand equity）[11]，故品牌敏感是品牌权益的基础。与之相反，一旦消费者在决策时不再关注品牌，企业品牌的建设就将变得毫无意义[12]。

实际上，消费者的敏感程度经常随着决策环境的不同而产生变化[13-15]。一个典型案例是在大型超市等处购物时，消费者同样会考虑选择零售商自有品牌（private brand）而非仅是制造商品牌（manufacturer brand）[16-17]，尽管前者在品牌方面远不及后者。从消费者行为角度来看，其背后的真正原因是在特定条件下消费者对品牌敏感程度显著下降，这个过程类似于医学中的脱敏过程，因而对应地可以形象地称之为品牌脱敏（brand desensitivity）。品牌脱敏极大地促进了中间商自有品牌的发展[18]，同时也引起了制造商的担忧[19-20]。但大量的研究结果表明，消费者并不会对所有品类的商品都发生品牌脱敏，诸如家电等高卷入度产品市场及奢侈品等象征性消费市场，自有品牌就很难渗入[21]。

随后，网络购物的兴起使问题愈加复杂，原有超市等线下购物环境下得出的研究结论变得不再适用[22]——消费者的品牌敏感程度随着决策环境的改变而再次发生变化。理论上，网购平台进一步摆脱了实体店铺货架空间的限制，给予非品牌商品更多的展示机会和更详尽的展示内容，应该更容易发生品牌脱敏。实际研究结果却是消费者对不同类别产品品牌敏感程度的变化存在着较大差异[4， 15， 18]，商品类别显现出非常明显的调节作用[23]。综上，从传统的杂货店向大型超市再向网购平台的发展 过程中，消费者品牌敏感既随购物环境的变化而变化，又因产品类别的不同而不同。如今，预订渠 道的演化使酒店行业也面临了相同的问题，OTA以平台的信誉为酒店产品质量提供了一定水平的保障，却未如大型超市一样拥有自有品牌商品，酒店产品也非实物产品，因此不能简单地照搬其他行业的结论与经验，需要结合行业特点的解析与独立 验证。

1.2 品牌敏感的研究现状

品牌敏感概念提出后，在对概念内涵与外沿的探讨中，Allenby和Lenk[24]、Dawar和Parker[25]以及国内最先介绍品牌敏感概念的郭晓凌[18]等研究者逐步将其限定在产品类别层次上，与个别品牌层次上的品牌忠诚和品牌权益等传统概念形成区分，并侧重于对消费者决策过程的影响。在这一概念框架下，Kapférer和Laurent最早开发的8题项品牌敏感量表中针对个别品牌的问题被精简和优化[26-27]。而后，作为品牌权益的基础，品牌敏感的研究多与价格形成关联，用于解释品牌价格权衡模型（brand price trade off）中消费者在品牌和价格之间的取舍过程[18]。比如Erdem等检验了4种不同类别的商品选择决策过程中品牌对消费者价格敏感的弱化作用[10]、Grewal等则验证了品牌和价格折扣对购买意愿的影响[28]。研究者期望利用品牌敏感与价格敏感之间的负向关系，通过对品牌敏感影响因素的探索从根本上寻找到维护品牌权益的手段，抵御竞争对手的价格竞争[29]。此阶段大量实证研究表明品牌质量差异[12]、购买的重要性和复杂性[30]、消费者卷入度[31]等多种因素都可能影响消费者的品牌敏感。

近期，电子商务的兴起使消费者决策的信息环境出现了重大变化，期间网络口碑[32]、图片[33]等信息一再被证实对消费者决策具有强烈影响。在此背景下，品牌敏感的研究焦点也由“价格-品牌”兑换关系重新回到“信息-品牌”关系，关注信息对消费者品牌敏感的影响。以往研究对此问题的解析主要依据信息经济学理论，从信息不对称的角度探讨消费者决策时的品牌敏感，认为决策时产品信息不足是产生品牌敏感的重要根源[34]。研究长期以来停留在较为宏观的市场层面，缺乏突破性成果，尤其缺少对消费者决策时权衡机制及微观心理过程的深入、系统化解释。事实上，消费者决策研究中的信息加工理论[38]、启发-系统信息处理模型[35]等理论都为这一问题的解析提供了更加微观的视角。品牌敏感研究需要在同一理论框架下更为细化地解构当前信息环境变化对于消费者决策时品牌敏感的影响。

2 渠道演化的分解与研究设计和假设

酒店行业非常庞大，包含多种类型的酒店和众多的细分市场。以往研究普遍发现消费者对不同等级酒店的消费行为存在明显差别，即酒店等级具有调节作用[36]。对于中低档酒店，消费者主要追求功能价值，信息能够起到功能价值的标示作用。但对于高档酒店，往往象征价值更为重要，信息不具备象征价值的指示功能，而品牌却具有这种象征意义，所以信息对品牌的影响更可能出现在中低端酒店中。为了避免酒店类型产生调节作用，本文需要对研究范围进行限定。考虑到当前经济型酒店市场最为活跃，在此细分市场中不仅诞生了如家、7天、汉庭等众多全国性连锁品牌，而且充斥着数量繁多的地方单体酒店。产品的分销中，经济型酒店与OTA的渠道冲突问题也最为突出[37]。因而，本研究以消费者对经济型酒店的预订过程为例，研究结论适用于功能价值为主导的中低档酒店。

以消费者决策环境视角看来，从传统的线下预订方式到当今的OTA，酒店预订渠道的发展历程即是每家酒店的可获得信息总量、信息类型与酒店数量三个维度分别由少到多的过程。故本研究依据这三个维度进行正交分解，对应地设计三个子研究：研究1分析信息总量增加对消费者品牌敏感的影响；研究2解析不同类型的信息对品牌敏感影响机制与影响效用的差别；研究3测量随着酒店选择增多消费者品牌敏感的变化情况，并综合分析选择过载与属性过载产生的交互作用。

2.1 研究1：信息供给增加引起的品牌脱敏

信息处理一直在是消费者行为研究的重点领域。其中汇聚了大量的研究成果，形成了消費者信息处理理论（consumer information processing theory）。本研究借助该理论中对信息处理过程、不同类型信息处理方式及信息加工方式的论述，对酒店预订中的消费者信息处理过程进行分析。

消费者信息处理理论认为，消费者在评价挑选产品时通常会对获得的信息进行处理，并依此对产品的一系列属性进行评估[38]。按照与产品本身的可分离与否，这些属性被分为内在属性（intrinsic attribute）与外在属性（extrinsic attribute）1两种类 别[39]。内在属性是产品固有的属性，相较于附属于产品而又相对独立的外在属性，其对产品质量的指向作用更为明显，是更可靠的质量评估依据[40-42]。可是如果内在属性信息匮乏，消费者就会凭借品牌、价格、原产地等直观、易获取的外在属性对产品质量等方面进行推断[43-44]，即光环效应（halo effect）原理。消费者在传统酒店预订渠道中所面临的决策情境与此非常相似。以电话预订渠道为例，消费者一般只能了解到酒店的品牌名称、价格、星级等少量外在属性信息，酒店的设计、外观、舒适度等内在属性几乎无法准确获知，此时最能够起到降低决策风险作用的品牌就成为了重要的信息线索，并进一步影响消费者的信念、态度和行为[38，45-46]。故消费者在使用传统渠道进行酒店预订时，会由于信息的不足而对品牌敏感。依照信息处理理论的这种解释，倘若增加内在属性信息将能够有效地降低消费者的品牌敏感程度。

从信息整合的角度，上述假设具有公式化、数学性的支撑：在整合产品信息、制定消费决策的过程中，消费者会为获取到的各项产品属性信息赋值与赋权，最终形成一个整体评价函数[47]。当可获得信息相对较少时，因其他产品属性信息的缺失，函数中品牌的权重会变得特别大，进而表现为消费者的品牌敏感[48-49]。随着可获得信息的增多，更多的属性进入函数，品牌的权重逐渐下降，直至出现品牌脱敏。

基于互联网的OTA平台理论上具有无限的展示空间，其在单一酒店信息提供量上远远超出任何一种传统渠道。凭借此，酒店的装修情况、客房实景、设施设备等内在属性得以充分地展现，消费者决策时可获得的信息量极大增加，信息匮乏的困境随之得到极大的改善。基于上述分析，本研究认为在由传统渠道向OTA转换的过程中，消费者预订时所能获取的酒店属性信息的增加将致使其品牌敏感程度显著下降（H1），即发生品牌脱敏现象。

H1：酒店属性信息的增加能够使消费者品牌敏感程度显著降低

2.2 研究2：不同类型信息的品牌脱敏效用差异

OTA不只增加了信息的总量，而且还丰富了信息的类型。现今，OTA平台普遍采用结构化的方式展示每一家酒店，与以往相比信息源与信息形式都更为多样化。那么，不同类型信息对于消费者品牌敏感的影响是否存在着差异？

经典的消费者信息处理文献就曾指出消费者在评价不同类型产品时会倾向使用不同类型的产品属性信息[50]。此前，Degeratu等学者在购物网站与传统超市的对比研究中也发现，仅擅长非感官属性（non-sensory attributes）1的展现将造成消费者在网购中对偏重于感官属性（sensory attributes）的产品难以准确评估，以至于更加明显地表现出品牌敏感[15]；不过对于侧重非感官属性的产品，品牌敏感程度则会显著地降低[51]——信息类别与品牌敏感间的关系还与产品自身的属性特征有关。酒店产品虽然也包含非感官属性，如设施情况、房间面积等，但以体验为核心的服务产品特征决定了舒适度、服务水平等感官属性才最为重要[52]。故只有能够有效传递酒店感官属性的信息，才能显著地降低消费者的品牌敏感。

因此，在信息类型的划分上，本文没有选用传统的客观信息与主观信息的分类方式，而是根据最终传递出的酒店产品属性差别，将酒店产品信息分为非感官属性信息与感官属性信息。具体来看，OTA平台中官方提供的文字信息能够较为精确简洁地说明酒店基础设施情况等偏向于标准化的属性，属于非感官属性信息。图片（无论是官方还是消费者提供）是典型的视觉化信息传播工具，可以直观地呈现出酒店的装修风格等，属于感官属性信息。此外，消费者提供的点评等文字信息源自其真实入住体验，既表达了对酒店的舒适程度、服务水平等感官属性的评估，也对酒店的非感官属性进行了描述。比较而言，其点评中非感官属性信息数量相对较少、不够系统、量化程度不高，个人体验型的感官属性信息较多。

从信息类别的维度上看，从传统渠道到OTA的发展过程亦可以描绘为在非感官属性信息的基础之上不断地增加感官属性信息的过程2。在这一过程中，酒店偏重于感官属性的产品特征决定了非感官属性信息的增加并不会影响消费者的品牌敏感（H2a），只有感官属性信息供给量的增加才能够显著地影响消费者的品牌敏感程度（H2b）。

H2a：酒店非感官属性信息的增加并不会显著地影响消费者的品牌敏感程度

H2b：酒店感官属性信息的增加能够显著地降低消费者的品牌敏感程度

2.3 研究3：信息过载下的品牌再敏感

消費者信息处理理论指出，消费者对于产品态度的形成及最终的决策不仅取决于其摄取的信息数量和类别，还与其对信息处理的方式密切相关[40，53]。在信息缺乏与选择有限的情况下，信息数量与类别的增加确实能促使消费者进行认真考虑和综合分析，即沿精细加工可能性模型（elaboration likelihood mode）所提到的中枢路径（central route）进行决策[54]。如2.1中的分析，品牌在此情况下的重要性将随属性信息的增加而降低（H1）。但相对而言这种系统的信息处理模式需要消耗消费者大量的认知资源和时间成本[55]。当每一家酒店的信息都已经十分充分（属性过载，attribute overload）且有众多的酒店可供选择（选择过载，choice overload）时，消费者会陷入一种完全信息过载（information overload）的决策情境[56]。信息的边际效用开始下降，消费者的认知资源变得相对稀缺，逐渐难以支撑对每一家酒店信息进行精细化处理的需要，于是转而倾向于依赖一些关键性因素简化信息处理流程，决策路径也由中枢路径向边缘路径（peripheral route）转移[57]。此时，由于品牌能够有效地提升信息处理的效率、降低搜索成本[58-60]，进而减轻信息处理压力和认知负担[61]，因而将重新为消费者所倚重。但若属性信息较少，即使选择数量出现过载，同2.1中所述消费者在挑选酒店时依然只能依靠品牌，其品牌敏感程度不会比属性信息和选择数量都较少时有明显变化。基于此，考虑酒店数量维度上的变化，本研究提出假设：

H3a：当属性信息过载时，选择过载使消费者品牌敏感程度上升

H3b：当属性信息较少时，选择数量的增加不会使消费者品牌敏感程度发生显著改变

3 实验过程与分析

3.1 研究方法与样本选取

本文采用情景实验的方法模拟渠道变迁中上述3个维度上发生的变化。实验任务设定为“假期来临，你要去某市旅游，现要预订旅游期间的酒店，请你查看以下备选酒店的信息并做出选择”。实验要求被试在一个模拟的酒店预订网站上查看备选酒店的相关信息。根据研究需要，为不同的实验组提供的酒店信息数量、信息类型和备选酒店数量会有所变化，但实验对酒店地理位置、房型和价格进行了控制，避免非研究变量对被试决策产生影响。地点信息统一为“紧邻市中心广场地铁站（步行5分钟内）”，价格和房型统一为“大床房199元/夜间”。

本研究采取有偿方式征集实验参与者，并随机分配至各实验组。要求所有实验参与者之前有通过网络进行酒店预订的经验，熟悉实验所模拟的场景。为防止品牌转换成本影响实验结果，还要求其未实质性地参与任何一家酒店的会员计划。对应上述3个子研究，共设计有3组实验6个样本组，每组40个样本，样本总量为240，其中，男女比例分为为57.1%与42.9%，男性略多；年龄集中在22岁至55岁，占总样本量的80.1%；月收入水平多为3500元以上至10 000元以下人群，占比为74.6%；职业背景上在职企事业单位工作人员占到94.6%。对照上海盈蝶咨询2009年发布的《经济型酒店客户未来发展报告》中经济型酒店的顾客结构特征[62]，实验样本属于经济型酒店的主要消费群体。

3.2 实验1

3.2.1 实验准备

实验1按照每家酒店信息量的多少分为两组（A1与A2）：A1组模仿传统的预订渠道，只提供酒店地理位置、类型、价格等基本信息；A2组则模仿现今的OTA预订平台，除上述信息外还增加了酒店的文字介绍、图片、点评等信息，信息总量大幅增加。实验1在备选酒店的总数量上控制为两家，一家为品牌经济型酒店，另一家为非品牌经济型酒店。根据2014年的经济型连锁酒店品牌规模排名情况[63]，品牌酒店笔者选择了第一名的“如家”，非品牌酒店采用虚拟酒店名称“晚安”1。实验中所展示的酒店信息全部采集自国内某OTA酒店预订平台，编为α1与α2两组。实验1的目的是检验信息供给的增加对消费者品牌敏感的影响，故要避免α1与α2所传递出的酒店质量存在差异导致被试决策存在明显的倾向性。实际操作中α1与α2的信息分别提取自北京市的两家如家酒店，包含了酒店页面中提供的所有相关信息。在实验前，笔者还先针对信息本身进行一次测试。测试中隐去酒店品牌名称，只展示两组酒店信息，通过街头调研的方式随机访谈了50名消费者，请其评估哪家酒店更好。根据测试结果，笔者调整α1与α2中的酒店图片等信息内容，之后重复测试，直至测试结果中85%以上的消费者认为“两家酒店相当，没有明显差异”。此外，在实验中还将信息组与酒店名称的匹配进行对称性调换，以进一步抵消α1与α2的差异对实验结果可能产生的影响。同理，两家酒店的展示顺序也将进行一次对调，以避免顺序效应问题。

3.2.2 实验过程

每一位被试在实验室中独立地浏览模拟预订网站中提供的酒店信息，并最终选定一家酒店提交订单。实验不对决策时间进行限制，以避免时间压力。实验中通过后台程序进行屏幕录制，记录下被试的浏览行为和决策时间等信息。在完成实验任务后，被试还需要填写一份品牌敏感问卷。全部4个品牌敏感测项均来自已有成熟量表[4， 18， 27]，只略作修改使其更符合酒店预订决策情境，品牌敏感度以4个题项的均值计算。

另在实验后测中再次对品牌知名度进行校验。所有被试在实验结束后需要对酒店品牌知名度进行评分，评分采取5级李克特量表。对品牌酒店评分低于4分或对非品牌酒店评分高于2分，说明被试对品牌的熟悉度与实验的要求不符，凡是此类样本全部应予剔除。每组实验最后只保留前40个有效样本。

3.2.3 实验数据分析与结果

首先，检验问卷的信度水平。4个品牌敏感题项的内部一致性较好，Cronbachs α为0.87，单独剔除任一个题项不会使α系数明显提升，说明信度达到要求。其次，依据酒店信息组（α1与α2）将样本分为两组，进行独立样本t检验，A2组结果显示两组被试的决策（t=0.72，Sig.=0.48）与品牌敏感度（t=0.26，Sig.=0.80）上都没有显著差异，说明酒店信息组的差异得到了有效控制。最后，根据酒店的展示顺序将样本分为两组，进行独立样本t检验，A1组与A2组结果（表1）显示其决策与品牌敏感度上都没有显著差异，说明实验有效地避免了顺序效应。综上可以得出被试的决策结果是受到实验变量的影响。

之后，检验A1组与A2组的组间差异，实验结果如图1所示。系统后台计时器显示A1组平均决策时间分别为67秒，A2组为204秒，信息供给的增加延长了决策的时间（△mean=137，t=8.23，Sig.=0.00）。从最终的决策来看，在信息匮乏且价格与位置被控制的情况下A1组被试全部选择了品牌酒店，品牌敏感度达到了4.18，表现出非常明显的品牌敏感特征。相比之下，A2组被试品牌酒店的选择机率降为0.75（△mean=-0.25，t=-3.61，Sig.=0.00），品牌敏感度也出现了显著地下降（△mean=-0.76，t=-4.14，Sig.=0.00），H1得到验证。对比两个组数据，决策时间的延长说明，信息供给量的增加使被试进行了更为长时间的思考与比较，决策时对品牌敏感程度显著降低，并在最终的决策结果中体现为对非品牌酒店选择概率的显著增加。

3.3 实验2

3.3.1 实验分组与实验过程

实验2按照为每家酒店提供的信息类别分为两组（B1与B2）：参照携程网酒店介绍界面，B1组提供其中所有类型的非感官属性信息，包括房型信息、酒店介绍、酒店设施和酒店政策信息，相当于在A1组的基础上增加了非感官属性信息的种类；B2组则在A1组的基础上添加图片、用户点评①等感官属性信息。只提供类别非常少的非感官属性信息的情景即为实验1中的A1组，同时提供两类信息的情况即为实验1中的A2组。A1、A2与B1、B2共同构成一个非感官属性信息种类（少，多）×感官属性信息（无，有）的2×2实验（图2），将酒店预订渠道在信息类型维度上的发展过程及各类情景全部模拟出来。其他实验要素和实验过程与实验1相同。

3.3.2 实验结果

实验控制检验结果显示信息组差别与顺序效应（如表1所示）都得到了有效控制。实验结果如图2所示。B1组与B2组被试平均决策时间分别为131秒与172秒，B2组中被试思考时间更长，但都介于A1组与A2组之间。从最终决策结果来看，B1组与A1组差异并不显著（△mean=-0.02，t=-1.00，Sig.=0.32），仅一人选择了非品牌酒店，品牌敏感度变化同样不显著（△mean=-0.03，t=-0.26，Sig.=0.80），这说明即使提供了非感官属性信息，消费者在酒店预订决策 中依然会保持品牌敏感，假设H2a得到验证。相反，B2组决策情况則与A1组差别明显（△mean=-0.22，t=-3.37，Sig.=0.00），不仅22%的被试选择了非品牌酒店，且品牌敏感度下降也十分明显（△mean=-0.72，t=-4.46，Sig.=0.00），感官属性信息的增加降低了品牌在决策中的重要性，致使消费者品牌脱敏，假设H2b得到验证。

从图2还可以看出，B1组分别与B2组、A2组在各项指标上差异明显，这进一步说明对于酒店这种偏重于体验的产品只有感官属性信息才能起到品牌脱敏的作用；B2组与A2组除实验时间外差异并不明显，说明非感官属性信息与感官属性信息联合并不会产生额外的叠加效应。

3.4 实验3

3.4.1 实验过程

实验3增加两个选择过载情况下的实验组（C1与C2）。参照以往选择过载的研究[64]及携程网酒店搜索结果的单页展示数量（25个/页），将备选酒店数量设置为26家，所含品牌酒店与非品牌酒店数量各半。与实验1一样，为控制信息组差别产生的影响，从携程网采集信息时每个品牌的经济型酒店都采集两组信息，全部26组酒店信息编号为γ1～γ26，并按奇偶分为两组，同一品牌的两组信息则被分别编入奇数组与偶数组。首先，令奇数组信息与品牌酒店名称、偶数组信息与非品牌酒店名称分别匹配；之后，奇偶两组再对调后重新匹配一次，以确保酒店信息与酒店名称间的随机性和对称性①。而在展示顺序上，采取品牌酒店与非品牌酒店逐一间隔展示的方式，并对调一次展示的先后顺序，以抵消顺序效应。在每家酒店的信息总量和类别上，C1组与A1组相同，C2与A2组保持一致。4个实验组共同组成另一个选择数量（少，多）×信息总量（少，多）的2×2实验（如图3）。具体实验过程与上同。

3.4.2 实验结果

实验结果显示，两组平均决策时间分别为85秒与409秒，C2决策时间明显较长。分析实验录像发现，实验中C1组与C2组被试分别平均浏览了8.3个与6.7个酒店，均远小于所给备选酒店的总数量，说明确实存在选择过载情况。实验中的顺序效应及信息组差别都得到了有效控制（表1）。

如图3所示，相较于A1组，C1组虽然决策时间有所延长，但是两者决策结果中品牌酒店的选择比例差别不显著，品牌敏感度依然处于较高水平、变化也同样不明显（△mean=0.03，t=0.32，Sig.=0.75），即属性信息较少时，单纯地增加选择数量不会显著影响消费者的品牌敏感程度，H3b得到验证。相比之下，C2组不仅品牌酒店选择比例显著高于A2组（△mean=0.20，t=2.58，Sig.=0.01），而且品牌敏感度发生显著上升（△mean=0.57，t=2.83，Sig.=0.01），但与A1组和C1组的差异均不显著。也就是说，在属性信息过载时，随着备选酒店数量趋于过载，消费者出现了品牌再敏感，H3a得到验证。

进一步采用SPSS中一般线性模型（单变量）以品牌敏感度为因变量、选择数量和属性信息量为固定因子进行分析。结果中，模型整体达到显著性要求（F=10.60，Sig.=0.00）。选择数量（F=7.19，Sig.=0.01）与属性信息量（F=18.82，Sig.=0.00）的主效应均显著，两者的交互项亦显著（F=5.78，Sig.=0.02），因此选择过载与属性过载产生的交互作用得以验证。

需要注意的是，从品牌敏感度来看，C2组的值处于较高水平，却略低于A1组和C1组。为更为深入地了解C2组中品牌和信息所起的作用，在实验后我们对被试的实验录像进行分析，期望以此更为清楚地了解被试决策的黑箱过程。录像显示，实验开始后被试是有选择地浏览列表中的部分酒店，即实验所提供的酒店列表页面相当于被试决策的可选域，但只有少数酒店进入到了被试的考虑域中。根据实验录像统计，被试平均点击浏览的酒店总数量为6.7家，其中，品牌酒店4.6家，占据绝对多数（68.7%），非品牌酒店只有2.1家，被试呈现出明显的品牌敏感特征，由此推断考虑域的形成过程中品牌起到了非常重要的作用。而在考虑域内进行进一步筛选时，大部分被试都更为细致地浏览了酒店图片、点评等信息，并反复点开部分酒店的页面进行浏览，多次横向比较，才最终选定。说明备选酒店在由消费者的考虑域进入其最终决策的过程中，属性信息也发挥了一定的作用，而此阶段品牌的重要性则被削弱。综上，在C2组所模拟的情境下，品牌与信息在被试决策的不同阶段起到了不同的作用。

4 研究结论与营销启示

4.1 结论与讨论

当今，越来越多的消费者正在从传统渠道转向OTA。在全新的预订环境下，其行为的变化是渠道各方关注的重点。本文通过实验模拟了酒店预订由线下向线上转换过程中在信息数量、信息类别与选择数量三个维度上的发展，分析了由此引起的消费者品牌敏感度与选择决策的变化。综合实验结果得出以下结论：

（1）在使用传统渠道进行酒店预订时，消费者对酒店品牌表现出高度的敏感，品牌在消费者决策中起到了至关重要的作用。消费者是在与酒店产品处于时空隔离的状态下进行预订。异地与滞后的消费特征，加之传统酒店预订渠道信息匮乏，使其面临着极大的决策风险。品牌作为一种质量承诺，非常有效地解决了这一问题，进而为消费者所依赖。反映在实验1的A1组中，所有样本都表现出了极高的品牌敏感水平并在决策时全部选择了品牌酒店。故在传统渠道中，品牌能够为酒店带来非常明显的竞争优势，是非常重要的竞争手段和核心营销要素。

（2）相比之下，通过OTA渠道消费者可以获取到更为丰富的酒店信息，这会使其对酒店品牌的敏感程度显著降低。品牌只是一种抽象的象征和承诺，而信息则更为具象化地展现出酒店的实际情况，是酒店产品质量更加直观的反映。因而当信息足够充足时，消费者可以以信息线索替代品牌线索作为决策的依据，从而减轻对品牌的依赖。实验1的结果证明由传统的线下渠道到现今的OTA渠道，更多、更详尽的酒店信息确实会使得消费者在预订时弱化对品牌因素的考虑（H1）。实验2进一步说明，不仅是信息总量，信息类型与产品属性特征相匹配也很重要。对于以服务为核心的酒店产品，消费者更重视其感官属性，这就决定了感官属性信息具有更好的品牌脱敏效果（H2a、H2b）。

（3）倘若OTA所提供的备选酒店数量过多，当面对过大的信息处理压力时，消费者会再次偏向使用品牌线索进行决策。消费者是“吝啬”的，在决策时只愿意付出有限的努力[65]。对大量酒店差异化信息的处理过程无疑需要耗费非常多的认知资源，这迫使消费者转向依靠更为简单的品牌线索。实验3指出，信息供给量对品牌脱敏的作用不是那么简单和单向的，若消费者决策时的信息处理负担过重，将再次表现出品牌敏感（H3a）。但需要注意的是，虽然此时消费者在决策行为上同样地表现为品牌敏感并倾向于选择品牌酒店，但其内在的机理已经发生了深刻改變。在传统渠道的那种信息匮乏环境下，消费者是由于缺少其他可以评估酒店产品内在质量的手段而只能依靠外在品牌线索，从而表现出对品牌的敏感；而在OTA等网络渠道中，面对信息过载的决策情境，消费者所展示出的品牌敏感则是由于其自身的信息处理能力有限，借助品牌则可以达到简化决策过程并节省认知资源的目的。

4.2 营销启示与建议

预订渠道转换引起消费者酒店预订决策的信息环境发生改变，进而引起了消费者品牌敏感程度和选择的变化，这种变化对品牌酒店是新的挑战，对非品牌酒店是宝贵的机遇，对OTA来说则是其渠道价值的体现。

网络时代，在以OTA为代表的新型渠道中，品牌酒店不但要面临数量更为众多的竞争者，还有可能面对消费者品牌脱敏导致的品牌优势被减弱的问题。故为应对这一新情况，其营销策略就需要做出针对性的调整，适当地给予品牌之外的其他营销要素以更多的关注。除此之外，还应加强直销渠道建设，尽量避开在OTA平台上的不利竞争局面。

反观非品牌酒店，在传统渠道中面临的高渠道费用与低销售价格的双重困境，如今在OTA渠道中得以明显改善。利用OTA平台，非品牌酒店能够将自身的产品质量有效地传递出来，并以此赢得消费者。在同等价格下，非品牌酒店也可以获取到销售机会，改变了只有依靠更低的价格才能吸引到消费者的被动处境，避免陷入价格竞争的泥潭。所以非品牌酒店应该把握机遇，积极地与OTA展开合作，利用OTA提供的平台充分地展示产品，并要善于通过图片与用户评论向潜在消费者传递产品质量信息。

从另一个角度来看，对于非品牌酒店的机会体现出了OTA独特的渠道价值。这将成为OTA向酒店收取佣金费用的消费者行为证据与理论基础。在营销实践中，OTA应当调整佣金收取的政策，通过测算信息对品牌脱敏的效果，差别化地向品牌影响力不同的酒店收取数额或比例不等的佣金，这样既可以最大化佣金收入，也可以缓解与品牌酒店集团间的佣金矛盾。

OTA为非品牌酒店带来机会，也带来新的问题。通过增加信息供给量和供给类型促进了消费者的品牌脱敏，却又因为选择数量的增加被部分地抵消掉了。传统渠道中因信息导致的消费者品牌敏感在OTA渠道中转变为了选择过载导致的品牌敏感。这是当前OTA平台上非品牌酒店所面临的最大挑战。消费者者决策时的认知吝啬与酒店选择过载之间的矛盾，会促使消费者依赖品牌来简化决策过程，非品牌酒店有可能因此丧失进入消费者考虑域的机会。为解决这一问题，非品牌酒店可以购买OTA平台的导流服务，并应该积极地利用OTA平台提供的简化信息线索，如携程网的金海豚战略合作酒店标识以平台信誉为酒店进行了背书，同样可以达到节约消费者认知，减弱消费者决策时对于品牌的依赖的作用，这将有助于非品牌酒店避开品牌上的劣势，亦或是利用关键词标签缩小搜索结果中备选酒店的数量，避免选择过载的决策情境。

总体上，渠道的转换对消费者的行为确实有所影响，然而，无论何种情况之下，品牌酒店始终牢牢地占据着优势。品牌间的差距并不容易弥补，对于酒店来说品牌建设的投入才是最为有效和长效的。

5 研究局限及未来进一步研究

品牌敏感是消费者品牌态度与行为研究中一个较新的课题。本文只进行了有限的探索，仍有许多未尽之处需要今后继续补充研究。首先，需要特别说明的是，OTA平台的信誉也会对平台上的酒店起到了一定的背书作用，相当于平台提供了基础的质量保证，这是传统渠道难以做到的。消费者对平台的信任增进了对酒店的信任[64]，这在一定程度上促进了消费者品牌脱敏。囿于实验研究操控变量数量和研究阶段性的限制，本文并没有操纵平台因素，在实验中只使用了一个虚拟的平台，而如何测算平台的这种效用值得未来进一步探究。其次，经济型酒店偏向于功能型产品，相对而言，高星级酒店同时还具有象征价值。在包含象征性意义的消费中，信息是否依然能够起到品牌脱敏作用，仍有待检验。且以往关于酒店的众多研究中显示，酒店星级通常会对消费者的行为起到调节作用[36]。因而，今后有必要进一步在高星级酒店预订中再次进行验证，以检验研究结论的外部效度。再次，本文只考虑了品牌与信息间的关系，但消费者酒店预订决策还会受到其他因素的影响，尤其是价格因素。将品牌、信息与价格三种因素共同考虑更接近真实决策情境，故分析三者间的混合效应则将是下一阶段研究的重点方向。最后，消费者品牌脱敏使得非品牌酒店在营销过程中无需做出价格上的让步，这对非品牌酒店及OTA来说都具有十分重要的营销意义，未来可以比较价格和信息的脱敏效果，进而精确测算出信息的价值，以此确定更为合理的渠道佣金收取比例。

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