经济型连锁酒店网站内容交付性评价研究——基于Group AHP和Extended TOPSIS方法

(1.中山大学地理科学与规划学院,广东广州 510275;2.暨南大学深圳旅游学院,广东深圳 518053)

经济型连锁酒店网站内容交付性评价研究
——基于Group AHP和Extended TOPSIS方法

吴蓉1易小力2郑天翔2

(1.中山大学地理科学与规划学院,广东广州 510275;2.暨南大学深圳旅游学院,广东深圳 518053)

旅游电子商务网站评价一直是国内外学术界关注的问题。本文在整理前人相关研究的基础上,将支持群决策的Group AHP(Analytic Hierarchy Process)和改进的TOPSIS(Extended Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)方法引入酒店网站评价中。为此,本文遴选可供客观测量的指标用以表征经济型酒店网站的内容交付性,形成基于信息层和功能层的三级评价指标体系,并借助改进的TOPSIS方法构建评价模型。为了检验模型的有效性,选取国内7个知名的经济型连锁酒店品牌进行实证分析,对其官方网站进行指标的实际观察、测量和采集,并借助Group AHP方法确定指标体系的权重,然后根据评价模型对各样本网站进行排序分析。本文的研究成果能帮助网站运营者或从业者客观地评价自身网站的优劣,为网站建设者提供理论参考和决策依据,同时也可拓展和丰富旅游电子商务网站评价的研究视角和理论内涵。

网站评价; 内容交付性; 经济型连锁酒店; AHP; TOPSIS

0 引言

目前,在酒店网站评价领域,国内外研究者做了大量的研究和探讨。国外文献中,Law及其合作者的成果颇为丰富(Qi,et al.,2009;Rong,et al.,2009;Law,Chen,2012;Leung,et al.,2016)。近年来也有其他研究者展开研究(Panagopoulos,et al.,2011;Ting,et al.,2012;Díaz,Koutra,2013;Escobar-Rodríguez,Carvajal-Trujillo,2013;Ting,et al.,2013;Akincilar,Dagdeviren,2014;Herrero,et al.,2015;Cai,et al.,2004),从不同角度对网站的功能性评价方面做了有益的探索。例如,Ting等(2013)对分布在四大洲的排名前100的酒店网站展开分析发现,不同洲的酒店网站具有明显不同的特征;Díaz和Koutra (2013)从六大维度评价229个不同星级酒店的网站,并把它们划分为4个类别;Akincilar和Dagdeviren (2014)对土耳其首都的五星级酒店网站进行评价,识别出哪些要素是关键的,哪些要素是不重要的;Herrero等(2015)对酒店网站的用户生成内容进行研究后发现,信息质量和信息来源的可靠性是影响用户在线搜索行为的重要因素;Leung等(2016)通过3类利益相关者对香港各大酒店的网站功能进行评估发现,高星级酒店的网站建设质量比低星级的要好。在内容交付性方面,Cai等(2004)借助改进的Rachman and Buchanan’s指标,研究了以中国为目的地的美国旅游经营者网站的内容交付水平。可见,国外对酒店网站的研究经过20多年的发展,研究体系正逐渐形成,研究切入点多样化,研究方法也较为丰富(Morrison,et al.,2004;Law,et al.,2010;Ip,et al.,2011;Sun,et al.,2017)。

相比之下,国内关于酒店网站评价的研究较少,专门针对酒店网站内容交付性的研究近乎空白,仅有吴思和凌宏鸿(2005)、周春林等(2010)、胡家镜等(2013)以及王成慧和朱妍(2014)等借助用户期望-交付矩阵分别对国内若干个著名在线旅行商网站的内容交付性进行了研究。总的来看,这些文献从不同侧面推动了酒店网站评价领域研究的发展,为完善酒店网站建设、提升旅游信息化水平提供了有力的理论支撑和实践参照,丰富了研究者和旅游从业者对酒店网站的认识。

从文献内容来看,在网站评价问题上,传统的研究方法是构造评价指标体系并判断指标重要程度,或借助一些统计分析方法进行求解,但这些方法不同程度地存在一定的局限性。例如,在评价指标体系上,前人研究对属性层(最后一级指标)的构造不够清晰具体。一方面,不少研究在因子层的描述上缺乏具体说明,容易造成专家在赋分过程中对指标的理解偏差;另一方面,已有文献大多借助二值法(周春林,等,2010)(“1”表示该指标内容在网站上出现,“0”表示该指标内容未出现或网站未提供)来获得指标观察值(表现值),取值比较单一。又如,在统计分析方法上,大多是基于专家的主观推理或简单计算,表现为直接通过对指标的人为打分取平均值来获得期望值,或简单计算表现值 (张俊霞,2001;万绪才,2007;胡涛,等,2008;熊伟,等,2009;李君轶,2010;周春林,等,2010;钟栎娜,等,2012;胡家镜,等,2013;王成慧,朱妍,2014),因此较难从多指标中对网站作出客观的评价。

鉴于此,本文试图整合两种研究方法来解决上述难题。考虑到酒店网站的受关注度比其他类型旅游网站要高(胡宇娜,等,2016),但在电子商务的建设使用上却不如在线旅行商网站(Cao,Yang,2016),因而本文拟选取经济型连锁酒店为研究对象,构造能反映内容交付性、且评分较为客观的网站评价理论模型,并选取几个代表性的酒店品牌进行实证分析,以获得各品牌网站的评价结果,弥补相关研究的不足。

1 理论依据

为评价酒店网站的建设效果,Akincilar和Dagdeviren (2014)提出了AHP(Analytic Hierarchy Process)和PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations)相结合的方法。本文采用类似思路,尝试整合在多准则决策分析(MCDM,Multi-criteria Decision Making)中常用的两种方法,即Group AHP和改进的TOPSIS(Extended Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,Extended TOPSIS)方法来构造酒店网站的评价模型。整合两种方法的目的在于,获得影响酒店网站质量的因素及影响程度(权重),并对这些网站质量进行排序,以取得更可靠的研究结果。为此,我们通过文献整理并结合研究者的经验,确定网站评价的指标准则(评价指标体系);然后利用Group AHP方法为这个指标体系求得能代表这些准则(和子准则)重要性水平的权重系数;最后,通过这些权重系数,借助Extended TOPSIS方法对各网站进行排序和比较。

1.1 支持群决策的层次分析法(Group AHP)

目前,不少研究者采用AHP (Saaty,1980)方法来获得旅游网站评价体系指标准则重要性水平的权重系数(万绪才,2007;李君轶,2010;唐秀媛,2014;胡宇娜,等,2016),通常由某位专家对指标体系各准则进行两两比较打分。然而,现实中很多重要决策往往不是由一个专家单独完成,而是由多位相关研究领域专家组成的群体共同完成;各个专家的评判结果需要调整再形成专家群体的统一评分。虽然个别研究者采用的AHP方法中有多位专家(汪会玲,梁明珠,2009),但没有说明如何综合这些专家的意见并产生最终的判断矩阵。

此外,由于客观事物的复杂性和专家主观判断的多样性,专家往往难以对同一准则下多个元素的相对重要程度做出十分准确的判断,因而立足粗糙原则(一致性比例CR 应小于0.1)的传统AHP方法难以保证判断的一致性(华中生,等,2003),只能粗略排查“A>B,B>C但A

1.2 改进的TOPSIS法(Extended TOPSIS)

2 研究设计

2.1 指标体系构造

2.1.1 指标遴选

为了表征经济型连锁酒店网站的内容交付水平,根据吴思和凌宏鸿(2005)、周春林等(2010)和Cai等(2004)的相关研究,并参考其他研究者的成果,本文遴选2个一级指标、7个二级指标和18个三级指标来构建评价指标体系,每个指标的出处详见“指标来源”(见表1)。指标的遴选规则主要有两个,一是该指标能把页面内容有效地、便捷地向用户呈现和传达,能真实反映网站有意义的信息;二是在下一步的交付性测量项目的构造中,必须是支持可客观测量而无需通过用户主观打分。选取的指标具有如下特征。

(1) 基本反映了消费者在一次酒店预订过程中涉及的前、中、后3个阶段,同时也涵盖了酒店网站最受客户欢迎的属性,包括预订、联系方式、促销、产品与服务(Hashim,et al.,2007)。

(2) 能体现亚洲酒店网站测量项目较多的特征(Ting,et al.,2013),与前人研究保持一致。

(3) 借鉴吕洋洋和白凯(2014)的研究,本文中信息层指标的主体维度包括酒店网站评价及网站交易产品评价。考虑用户使用行为习惯是不可忽视的一环(Escobar-Rodríguez,Carvajal-Trujillo,2013;Sun,et al.,2016),是用户和网站交互的真实体现(Herrero,et al.,2015),因此,在功能层指标上,考虑到经济型酒店网站与客户的沟通不是十分通畅(Díaz,Koutra,2013),我们在交易功能上突出了便于用户检索的交付性指标(见表1)。

2.1.2 指标测量

由于指标体系中存在不系统、定性的符号性内容,因此本文把在网站评价中常用的内容分析法(熊伟,等,2012)将这些符号性内容转换为可供客观测量的项目来完成指标交付性的测量。对此,已有文献大多借助二值法来获得指标的交付性。为了得到更细致的分析,本文采用多值法来计算,每个指标包含一个或多个测量项目(见表1),这样可以确保每个样本网站在该指标下的取值不是简单的“0”或者“1”,明显区分于其他样本网站的指标取值。这些定量数据能为下文指标权重的确定和模型评估的客观性和明确性奠定基础。

表1 经济型连锁酒店网站内容交付性的评价指标体系

注:(1)Cai,et al.,2004;(2)刘绍华,路紫,2004;(3)吴思,凌宏鸿,2005;(4)Zafiropoulos,Vrana,2006;(5)Qi,et al.,2007;(6)万绪才,2007;(7)Qi,et al.,2009;(8)熊伟,等,2009;(9)周春林,等,2010;(10)刘加凤,施伟伟,2012;(11)熊伟,等,2012;(12)邱宇彤,邴振华,2015;(13) Leung,et al.,2016。

2.2 评价模型建立

这个步骤采用改进的TOPSI方法建立评价模型。其中,原始数据是样本网站在指标体系下各三级指标的实际观察值,归一化方法采用离差标准化(又称为0-1标准化)方法,即对原始数据的线性变换,使结果值为映射到[0-1]之间的无量纲数据。而“加权规范矩阵”中的权值则是Group AHP求出来的指标权重结果(合成权重)。

3 实证分析

3.1 样本网站选取

本文选取国内有代表性的7个经济型连锁酒店官方网站作为评价对象,分别是:如家快捷 (www.homeinns.com/homeinn)、7天 (www.7daysinn.cn)、汉庭(www.huazhu.com/hanting)、格林豪泰 (http://www.998.com/shtml/99/zh/index.html)、锦江之星 (www.jinjianginns.com)、尚客优 (www.thankyou99.com)、速8(http://www.super8.com.cn/default.aspx)。这7个酒店品牌在全国范围内开业的门店均超过400家*数据来源:7家经济型连锁酒店的官方网站。,市场占有率位居全国经济型连锁酒店的前列*见盈蝶网关于2017年度全国经济型连锁酒店集团市场占有率(http://www.inntie.com/page120?article_id=277&article_category=23)。,具有一定的代表性。

3.2 指标权重计算

我们于2016 年5月～6月在“问卷星”发放电子打分表,并邀请35名行业专家或高校教师(下简称专家)进行在线填写,通过两两比较指标之间的关系和差异来判断和确定各指标的重要程度。电子打分表详细列明了每个指标的测量项目,某些指标还附上了示意图,用以辅助专家理解指标的内涵。为了确保研究数据的信度,要求问卷填写者在过去1年中至少有1次网上预订酒店的经历。

根据AHP方法的原理,每位专家评分后将得到8个矩阵,对这8个矩阵,分别采用Group AHP方法进行分类、合并和完全一致性调整(华中生,等,2003),最终得到这8个矩阵的权重向量(如表1中第二、第三列的括号内数字所示)。各指标的合成权重由该指标的权重与上一级指标的权重相乘得到(见表1)。

3.3 网站交付性观察值采集

7个样本网站的实际表现通过2016 年4月至6 月对官方网站进行数据采集,然后分别计算18个指标在这7个样本网站中的交付情况,获得相应的观察值。其中酒店介绍、到店交通、客房设施、客房服务、周边商户介绍和周边距离指引这6个指标的计算方法为:针对不同品牌,先确定该品牌市场占有率前5位的代表性城市,然后在其官方网站上作为入住城市搜索,并从搜索记录中随机选取3家门店,逐一根据表1所列的测量项目在页面内容中查找并记录,符合的、有出现的记为“1”,最后求出这15家门店网站的平均值,作为该品牌在指标下的观察值;其余12个指标的计算方法为:若该测量项目在网页上出现,则相应的指标分值增加1分,否则不得分。最终求得的数据如下表(见表2)。

表2 7个样本网站在指标体系下的原始观察值

3.4 网站交付性评估

限于篇幅,在此省略实验的计算过程,仅列出归一化数据(见表3)。计算过程涉及正负理想解的取值和指标的正反向问题,在本文例子中(根据表1各指标的含义),18个三级指标的正理想解是1,负理想解是0,且各指标都是正向的(韩中庚,等,2007)(值越大越好)。换言之,归一化数据取值愈接近1,表示相应的评价目标越接近指标的最优水平;反之,该值愈接近0,表示评价目标越接近指标的最劣水平。

4 结果分析

从表4和图1来看,本文选取的7个样例中,7天品牌的官方网站在内容交付水平上表现最优(与理想参照点A距离最近),其次是如家、汉庭、锦江之星和格林豪泰这4个品牌,最后是速8和尚客优。这些品牌的排名与目前国内经济型连锁酒店的现实情形基本吻合。

值得注意的是,表4所揭示的只是各品牌官方网站的总体评价,事实上,可以根据表3的数据作进一步分析,这将在下文中叙述。

表3 7个样本网站在指标体系下的归一化数据

表4 7个样本网站在指标体系下的评价结果

图1 7个评价对象在平面上的分布

4.1 总体分析

4.1.1 二级指标

从表1可知,对于经济型连锁酒店的内容交付性,专家最看重的二级指标为交易功能、互动功能和产品信息。这与前人的研究结论比较一致:亚洲酒店很注重客人与网站界面的交互性(Ting,et al.,2013),很注重酒店预订信息和酒店设施信息(Leung,et al.,2016)。可见,交易的便捷性、其他消费者的点评和客房的信息是网站内容交付性的关键要素。对此,各个样本网站的具体表现如下表所示(见表3)。根据TOPSIS方法的原理,7天在交易功能和互动功能这两个二级指标上表现最为突出,如家和格林豪泰也不分伯仲。在产品信息上,汉庭独树一帜,3项三级指标数值较高且平均,7天也表现优异,有两项三级指标排名第一。这也解释了7天、如家、汉庭和格林豪泰四大品牌的最终得分位列前茅的原因:在权重较大的3个二级指标上表现优异。

4.1.2 三级指标

专家普遍认为,客户点评对于内容交付性来说最为重要,其次是客房价格、会员权益和快捷交易(见表1)。可见,在互联网时代,良好的“声誉机制”对消费者购买意愿和购买决策产生直接的影响(王绮,郑晓涛,2016),也是各大网站竭尽全力交付给用户的首要内容,这与前人的研究非常相似(Litvin,et al.,2008;Herrero,et al.,2015)。在这方面,如家、7天、汉庭和格林豪泰这4个品牌都很出色,能支持包括睡眠、设施、环境和服务等在内的具体评价,还有该门店的总体评价。

在客房价格、会员权益和快捷交易上,前者属于产品信息,后两者则是客户服务的重要内容,这是经济型连锁酒店网站(相比高星级酒店而言)需要极力提供的(Guillet,et al.,2016)。在这些指标上,7天的表现是最优异的,能够提供多种客房价格差异和兑换,也把会员的众多特权在网站上充分展现出来,并交付给用户。如家、汉庭、锦江和格林豪泰在这3个三级指标上也各有千秋。

4.2 具体评价

4.2.1 指标横向比较

限于篇幅,本文仅对权重较大的指标进行分析。

(1) 营销平台。如家、汉庭、锦江和尚客优4个品牌都表现优秀,除了传统的官方网站外,还包含了各种设备的移动客户端。在移动互联网快速发展的今天,在线旅游市场已不再局限于传统的浏览器,移动平台逐渐成为各大品牌的必争之地。

(2) 到店交通。锦江之星表现优异,能提供包括公交、地铁、火车、飞机、自驾车和出租车等到店的详细交通信息,满足不同消费者的实际要求。如家次之,有部分门店未能提供公交、地铁等到店指南。

(3) 客房设施。网站内容和写实图片是顾客评价酒店网站的重要因子(Jeong,Choi,2005),7天、速8和汉庭具有明显的领先优势,能够清楚地描述客房洗漱用品、沐浴设备、无线上网、吹风机、电视的配备情况。

(4) 客房价格。除了速8外,其余6个品牌的网站都提供了积分免费兑换房间的优惠,7天还有返现优惠。在客房价格上,7个品牌基本上都能明确地显示会员和非会员在预订费用上的区别。

(5) 周边距离指引。7天领先,锦江和汉庭次之。网站上能列明该门店到著名景点、公交站、火车站、机场、地铁站的距离,能为客人的日常交通提供便利。

(6) 会员权益。7天提供的会员特权最为丰富,包含了优惠券、会员折扣、延迟退房、预订保留延长、免押金、免查房等众多服务;相比之下,其他品牌服务参差不齐。

(7) 支付方式。锦江之星、尚客优、速8均没有在线支付功能,只能到店支付,这对企业来说是一大缺陷。相反,其他品牌可以通过在线支付和到店支付来制定不同房间的保留时间,更利于房间流通,从而带来更多成交量。

(8) 快捷交易。仅7天能够支持房间状态图的查询和直接预订,让消费者便捷地在时间、房型和房态3个层面上自由切换。7天还提供同一房型月内各天价格对比,如家、格林豪泰、锦江之星和速8也有类似功能。这些内容都是消费者在预订房间过程中需要频繁使用的功能。

(9) 预订反馈。除了汉庭和尚客优外,其他品牌均能提供店面地址、联系电话、到店方案和保留时间中的3项。

(10) 客户点评。7天、如家、格林豪泰、汉庭都能提供总体评价、睡眠舒适度、设施完整性、环境卫生、服务质量中的4项指标。然而,没有一个品牌能提供全部5项指标。

4.2.2 样本纵向比较

为了更清晰地展示样本网站的表现值,便于比较分析,我们把表3的数据进行筛选和归类(见表5)。

表5 7个样本网站在指标体系下的优劣表现

注:√:数值>=0.75,表示优秀;×:数值<=0.25,表示不足;留空:0.25<数值<0.75,表示中规中矩。

(1) 如家。功能层比较优秀,互动平台是如家的特色。但信息层存在一定不足,尤其是关于产品信息的介绍不全,如客房的基本设施和附加服务只字未提,给客人预订造成诸多不便。另外,在酒店的联系方式上仍有加强的空间。总的来看,如家在网站内容交付性的服务功能方面做得较好,但信息层方面仍需改善。

(2) 7天。在选取的18个三级指标中,7天有11个高居榜首(见表3),说明其酒店网站内容交付性整体水平最高,交易和互动功能强大。不足的地方在于,客房服务仅提及早餐和市内电话服务,周边商户介绍则缺少休闲娱乐、购物、运动健身等介绍。从本文选取的指标范围上来看,7天酒店在网站内容交付性方面已经达到国内领先水平。

(3) 汉庭。除了周边商户介绍比较缺乏外,汉庭在信息层上做得较为完善,尤其是酒店信息介绍很全面。相比之下,功能层却远不够,特别是交易功能上,例如没有提供标志性建筑物搜索和地图测距的搜索功能,快捷交易上也仅有不同房型的简单切换,预订反馈更是缺少到店方案和房间保留时间,互动平台也缺少论坛和在线客服。可见,汉庭要与7天、如家展开竞争,还需要在内容交付性的功能层上下工夫,提高搜索质量,为用户提供更多方便。

(4) 格林豪泰。网站功能层做得较成熟,预订反馈、客户点评、互动平台做得比较出色,支付方式、产品搜索和快捷交易则表现中规中矩。网站信息层存在改善空间,例如到店交通方式只有自驾车一种,客房服务几近空白,会员信息与其他竞争对手相比也是处于明显的劣势。另外,客房设施只有无线上网和沐浴的描述,应该给予补充。

(5) 锦江之星。锦江之星的特色在于周边商户介绍非常丰富,美食、购物、娱乐、健身、银行、医疗、景点等介绍很齐全。然而,从整体来说,网站信息层和功能层比较平均,均存在优化空间。例如,客户设施仅有电视和无线上网的描述、客房服务不够齐全、支付方式比较单一、客户点评只有总体评分等。

(6) 尚客优。功能层几乎没有,信息层也做得非常不足,尤其是酒店信息、辅助信息、交易功能和互动功能。例如,在到店交通上,不同城市的门店、同一城市不同地区的介绍不统一;在客房设施上,只标注了电视和沐浴;在周边商户介绍上,不少门店没有提及、或者只有景点介绍;网站没有提供客户点评的地方,也缺少论坛或者微博这些互动平台。尚客优亟须加强信息和功能的内容交付性。

(7) 速8。速8对客户设施和客户服务的描述非常完善。但信息层和功能层均存在较大的改进空间。例如,到店交通方式仅有自驾车,客房价格缺少积分兑换的免费房间,支付方式也不够多样化,客户点评功能也只有整体评分,缺少分项评分等。此外,网站虽然提供了“在线支付”“担保支付”和“前台支付”,但前两者都不可选,客人实际上只能选择“前台支付”。

整体来看,各大品牌网站在描述性信息的关注上不够仔细(信息层84个观察值,其中有32个表现不足,不足比例超过38%),而在象征用户之间的互动和用户与网站之间的交互上(搜索、交易和点评等)也并不是太出色(不足比例接近36%),这与之前的研究结论略有不同(Díaz,Koutra,2013),或许是本文所选取的指标与该文不同所导致。此外,从纵向比较的结果来看,各大品牌虽然各有侧重,但网站建设应该围绕评价体系中专家权重较大的指标进行。例如,虽然速8酒店的客房服务能通过网站很好地传递给用户(服务内容因门店而异),但是显然这并非经济型连锁酒店的服务核心,专家赋予的较低权重也证明了这一事实,因此未来各酒店品牌应该加强核心内容建设。

5 结论与讨论

5.1 结论

(1) 本文构建了一个适用于经济型连锁酒店网站的评价指标体系,将内容交付水平分为2个层次(信息层和功能层),7大模块(界面信息、酒店信息、产品信息、辅助信息、会员信息、交易功能和互动功能),共18个指标,并给出了可量化和可操作的指标项目测量方法。

(2) 本文提出了一个基于Group AHP和改进的TOPSIS方法的网站评价模型,是一种新的研究思路。利用Group AHP分析法确立指标体系的权重,并借助改进的TOPSIS方法获得评价目标在指标体系和权重数值下的排序结果,并清晰反映出各个目标的优势和劣势。

(3) 本文选取了国内有代表性的7家经济型连锁酒店品牌为样本,对其官方网站进行评价比较。总的来说,7天是国内同类网站中的佼佼者,在本文选取的指标评分上高居榜首,其次是如家、汉庭、锦江之星和格林豪泰这4个品牌,最后是速8和尚客优。经过多年的发展,经济型连锁酒店网站虽然趋于成熟、各有千秋,但仍然有巨大的发展和改进空间。

(4) 本文以可操作的定量化分析模型为基础,在充分考虑网站用户的使用习惯的基础上,提出一个适用于内容交付性测量的网站评价模型,为旅游电子商务网站评价提供了有益参考,也为旅游网站数据的量化分析提供了技术框架,对旅游电子商务网站的建设和发展具有一定的借鉴意义,同时也可拓展和丰富旅游电子商务网站评价的研究视角和理论内涵。

(5) 从所选7个经济型连锁酒店样本的实证结果来看,本文构建的评价模型借助客观的测量项目和专家群打分,能识别出网站建设的关键因素,并获得样本网站在指标体系下的表现,最终为各网站的建设和发展提供具有针对性的建议与对策。研究成果能帮助网站运营者或从业者客观地评价自身网站的优劣,为网站建设者提供理论参考和决策依据。

5.2 讨论

(1) 在研究对象上,针对目前学术界关注度偏少的旅游电商网站内容交付性问题,本文对酒店网站构建了易于操作和实践的评价指标体系,通过加入产品搜索、快捷交易和预订反馈等元素,让内容交付性凸显用户和网站内容的动态交互特征,而不仅仅是以往研究关注的静态描述特征。值得一提的是,虽然本文的指标体系是针对经济型酒店网站的内容交付性而构建的,但是这种具有动态交互特征的指标和属性完全可以经修改后推广到其他类型的网站评价中。

(2) 在研究思路上,AHP和TOPSIS方法的结合在以前的旅游和接待行业研究中并不多见。鉴于以往研究在指标选择上有点粗糙,对网站评价因子不够清晰,难以对旅游电子商务运营中的关键因素加以控制,在一定程度上将削弱理论对于实践的指导能力。本文在指标的重要性上借助Group AHP方法加以区分,然后通过多值法的内容分析法观察网站在内容交付性上的表现,最后借助改进的TOPSIS方法进行计算求解。这样处理的好处是,识别出网站建设和实施的关键因素,理论研究紧扣实践指导,是对过往研究的一个补充。

(3) 在研究方法上,首先,本文对评价指标体系的属性层进行了细致的分解,能减少这种主观臆测的发生,使得赋分更为客观。指标体系经过测量项目的细化后,也有助于网站表层功能向深层次功能发展(万绪才,2007),识别出网站运营的关键因素。而指标测量包含了一个或若干个项目,使得大部分指标的观察值不是简单的“0”或者“1”,而是存在多种可能取值,因此评价更为合理。其次,本文整合的Group AHP和改进的TOPSIS方法在网站评价问题上相得益彰。从上文来看,专家的赋分只在指标权重的中间计算过程出现,最终的权重是根据专家本身和评分矩阵的可信度获得的(吴云燕,等,2003),故能尽可能地去除在指标评分过程中的主观成分。再加上样本网站在指标体系下的评分则是通过客观的数据搜集和一系列计算后获得的,因此评估结果较以往研究客观。再者,本文的研究方法能够将期望值和表现值有机地联系在一起,Group AHP的评分结果(期望值)作为TOPSIS评价时的权重,与样本网站的观察值(表现值)直接挂钩,不但能刻画各个样本网站在不同指标下的具体表现,也能获知这些网站在指标体系下的整体排序。值得一提的是,TOPSIS方法还能求出目标与最优解的距离,从本文结果来看,即便是表现最优异的如家和7天两个品牌,也只是处于中等偏上水平,离最优理想解(参见图1中的A点)还存在不少的提升空间,这与前人的研究具有很高的相似性:高星级的酒店网站,其功能性表现比低星级的要好(熊伟,等,2009;Leung,et al.,2016)。

(4) 在实践应用上,本文提出的评价模型,对网站经营者或者使用者(消费者或潜在消费者)都有一定的指导意义。作为经营者,在坚持自身特色的基础上,借助本文评价模型能尽早对网站现状进行评估,并准确获知哪些因素是专家看重但自身做得不够的,哪些因素是无关紧要的,有利于经营者有针对性地做出调整。同时了解自身网站与行业领先者之间的差异,借鉴其成功之处,建设高效优质网站。作为消费者,可以了解不同网站的特点,在预订酒店时能快速判断出适合自己的品牌。例如,如果时间紧迫,希望尽快找到目的地附近的经济型连锁酒店,则可以在如家、7天、锦江之星和速8中挑选,依靠这些品牌提供的较为强大的地图预订功能快速锁定目标;如果希望房型方面多一些选择,可以跳过其他品牌,直接在如家网站上搜索;如果重视酒店房间的免费服务,则可以优先考虑锦江之星;如果更看重的是网站预订价格优惠幅度,则可以考虑速8或者格林豪泰;如果比较在乎会员信息和会员权益,则毫无疑问选择7天或者汉庭;如果做决策时比较依赖他人的评价,则可以挑选如家、7天和锦江之星这3个品牌。

本文还有进一步完善的地方。首先,在调查人群的代表性和广泛性上,邀请评分的专家并没有包含常年通过网站预订酒店并入住的客人。未来的研究可以考虑把这类消费者、网站设计者、酒店经理等群体邀请进来。其次,在网站选择的典型性与可比性上,受低星级酒店网站建设的局限性影响,本文在进行样本选取时只对7个酒店网站进行了分析,后续研究可以扩大样本酒店范围,如加入布丁酒店、桔子酒店、宜必思酒店等,使研究结果更具普适性。再者,评价指标的针对性与系统性可能不够全面,未必能覆盖经济型连锁酒店网站的所有细节或功能,这也将成为未来研究的要点。最后,本文对低星级酒店网站评价问题从理论指导和实践探索的角度尝试加以解决,然而,高星级酒店的网站功能建设与客户服务平台较为齐全,如何与其进行对比分析并借鉴其成功之处也是值得深入探讨的问题。

(致谢 感谢暨南大学深圳旅游学院吴金润、李淑芸、梁肖梅所做的数据收集与整理工作;感谢“旅游信息化观察”QQ群的群友参与填写问卷。)

[1] 韩中庚,郭晓丽,杜剑平.实用运筹学——模型、方法与计算[M].北京:清华大学出版社,2007.

[2] 胡家镜,吕兴洋,刘祥艳.旅游移动电子商务网站内容交付性比较[J].企业经济,2013(4):91-95.

[3] 胡涛,Cheung C,Law R.我国内地旅游网站的可用性研究——基于对海口市网民的调查[J].旅游科学,2008(4):47-52.

[4] 胡宇娜,梅林,陈妍.中国5A级旅游景区网站质量测度及空间特征研究[J].地理科学,2016(4):548-554.

[5] 华中生,吴云燕,徐晓燕.一种AHP判断矩阵一致性调整的新方法[J].系统工程与电子技术,2003(1):38-41.

[6] 李君轶.基于游客需求的旅游目的地网络营销系统评价——以我国省级旅游官网为例[J].旅游学刊,2010(8):45-51.

[7] 刘加凤,施伟伟.基于信息化服务的酒店网站功能调查——以常州市区高星级酒店为例[J].乐山师范学院学报,2012(10):62-65.

[8] 刘绍华,路紫.我国酒店网站服务功能探讨[J].情报杂志,2004(3):7-9.

[9] 吕洋洋,白凯.旅游交易网站消费者评价维度研究——以携程网为例[J].旅游科学,2014(2):49-60.

[10] 邱宇彤,邴振华.基于顾客需求的经济型酒店网站功能版块评价研究[J].旅游研究,2015(1):84-88.

[11] 任力锋,王一任,张彦琼,孙振球.TOPSIS法的改进与比较研究[J].中国卫生统计,2008(1):64-66.

[12] 唐秀媛.基于游客需求的湖南省旅游目的地评价[J].统计与决策,2014(15):63-65.

[13] 万绪才.基于旅游服务功能的饭店网站评价初步研究——以南京市星级饭店为例[J].旅游学刊,2007(7):64-67.

[14] 王成慧,朱妍.旅游电子商务网站内容交付性测评分析[J].北京第二外国语学院学报,2014(7):1-9.

[15] 汪会玲,梁明珠.我国高档商务型饭店网站绩效评估[J].经济地理,2009(6):960-964.

[16] 王绮,郑晓涛.在线评论的生动效应和商户再反馈对消费者购买意愿的影响——以经济型酒店为调查样本[J].湖南师范大学社会科学学报,2016(1):105-113.

[17] 吴思,凌宏鸿.携程旅行网春秋国旅网e龙旅行网内容交付性研究[J].旅游学刊,2005(5):66-69.

[18] 吴云燕,华中生,查勇.AHP中群决策权重的确定与判断矩阵的合并[J].运筹与管理,2003(4):16-21.

[19] 熊伟,高阳,吴必虎.中外国际高星级连锁酒店服务质量对比研究——基于网络评价的内容分析[J].经济地理,2012(2):160-165.

[20] 熊伟,黄思芹,吴必虎.基于顾客需求的星级酒店网站功能评价——以广州市60家星级酒店为例[J].旅游学刊,2009(9):61-66.

[21] 张俊霞.旅游网站有效性的定量评价方法[J].中国地质大学学报(社会科学版),2001(4):30-33.

[22] 钟栎娜,董晓莉,邵隽.基于 IPA 分析的中国旅游景区网站发展研究[J].旅游学刊,2012(3):60-68.

[23] 周春林,杨洁,俞肇元.旅游电子商务网站内容交付性测量与评价研究[J].旅游学刊,2010(12):37-43.

[24] Akincilar A,Dagdeviren M(2014).A hybrid multi-criteria decision making model to evaluate hotel websites[J].International Journal of Hospitality Management,36(1):263-271.

[25] Cai L,Card J A,Cole S T(2004).Content delivery performance of world wide web sites of US tour operators focusing on destinations in China[J].Tourism Management,25(2):219-227.

[26] Cao K,Yang Z(2016).A study of e-commerce adoption by tourism websites in China[J].Journal of Destination Marketing & Management,5(3):283-289.

[27] Díaz E,Koutra C(2013).Evaluation of the persuasive features of hotel chains websites:A latent class segmentation analysis[J].International Journal of Hospitality Management,34(6):338-347.

[28] Escobar-Rodríguez T,Carvajal-Trujillo E(2013).An evaluation of Spanish hotel websites:Informational vs.relational strategies[J].International Journal of Hospitality Management,33:228-239.

[29] Guillet B D,Kucukusta D,Liu L(2016).An examination of social media marketing in China:How do the top 133 hotel brands perform on the top four Chinese social media sites?[J].Journal of Travel & Tourism Marketing,33(6):783-805.

[30] Hashim N H,Murphy J,Law R(2007).A Review of Hospitality Website Design Frameworks[M]//Sigala M,Mich L,Murphy J.Information and Communication Technologies in Tourism.New York:Springer Vienna:219-230.

[32] Hwang C L,Yoon K(1981).Multiple Attribute Decision Making:Methods and Applications:A State-of-the-art Survey[M].New York:Springer-Verlag.

[33] Ip C,Law R,Lee H A(2011).A review of website evaluation studies in the tourism and hospitality fields from 1996 to 2009[J].International Journal of Tourism Research,13(3):234-265.

[34] Jeong M,Choi J(2005).Effects of picture presentations on customers’ behavioral intentions on the web[J].Journal of Travel & Tourism Marketing,17(2-3):193-204.

[35] Law R,Chen S Z(2012).Representation of destination cultural factors on hotel websites:Content analysis of Beijing hotel websites[J].Asia Pacific Journal of Tourism Research,17(2):210-229.

[36] Law R,Qi S,Buhalis D(2010).Progress in tourism management:A review of website evaluation in tourism research[J].Tourism Management,31(3):297-313.

[37] Leung D,Law R,Lee H A(2016).A modified model for hotel website functionality evaluation[J].Journal of Travel & Tourism Marketing,33(9):1268-1285.

[38] Litvin S W,Goldsmith R E,Pan B(2008).Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management[J].Tourism Management,29(3):458-468.

[39] Morrison A M,Taylor J S,Douglas A(2004).Website evaluation in Tourism and hospitality[J].Journal of Travel & Tourism Marketing,17(2-3):233-251.

[40] Panagopoulos A,Kanellopoulos D,Karachanidis I,Konstantinidis S(2011).A comprehensive evaluation framework for hotel websites:The case of chain hotel websites operating in Greece[J].Journal of Hospitality Marketing & Management,20(7):695-717.

[41] Qi S S,Buhalis D,Law R(2007).Usability of Chinese destination management organisation websites[J].Journal of Travel &Tourism Marketing,25(2):182-198.

[42] Qi S S,Law R,Buhalis D(2009).A Study of Chinese and International Online User Perceptions of Hotel Websites’ Usefulness:Information and Communication Technologies in Tourism,Amsterdam,The Netherlands[C].Springer-Verlag:New York.

[43] Rong J,Li G,Law R(2009).A contrast analysis of online hotel web service purchasers and browsers[J].International Journal of Hospitality Management,28(3):466-478.

[44] Saaty T L(1980).Analytic Hierarchy Process[M].New York:McGraw-Hill.

[45] Sun P,Cárdenas D A,Harrill R (2016).Chinese customers’ evaluation of travel website quality:A decision-tree analysis[J].Journal of Hospitality Marketing & Management,25(4):476-497.

[46] Sun S,Fong D K C,Law R,He S(2017).An updated comprehensive review of website evaluation studies in hospitality and tourism[J].International Journal of Contemporary Hospitality Management,29(1):355-373.

[47] Ting P,Wang S,Bau D,Chiang M(2013).Website evaluation of the top 100 hotels using advanced content analysis and eMICA model[J].Cornell Hospitality Quarterly,54(3):284-293.

[48] Ting P H,Kuo C F,Li C M(2012).What does hotel website content say about a property—An evaluation of upscale hotels in Taiwan and China[J].Journal of Travel & Tourism Marketing,29(4):369-384.

[49] Zafiropoulos C,Vrana V(2006).A framework for the evaluation of hotel websites:The case of Greece[J].Information Technology & Tourism,8(3-4):239-254.

AnEvaluationStudyofContentDeliveryPerformanceofEconomyChainHotelWebsitesinChina:AModelBasedonGroupAHPandExtendedTOPSISMethod

WURong1,YIXiaoli2,ZHENGTianxiang2

(1.GeographyandPlanningSchool,SunYat-SenUniversity,Guangzhou510275,China;2.ShenzhenTourismCollege,JinanUniversity,Shenzhen518053,China)

Evaluations of tourism e-commerce websites has been the focus of the worldwide academia. This study presents an evaluation model of economy chain hotel websites based on Group AHP (Analytic Hierarchy Process) and Extended TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) method. To this end, the indicators that can be objectively measured to identify content delivery performance of the website were first elaborated, which constitutes an analytic hierarchy system with informational and functional attributes. Extended TOPSIS was then applied to the theoretical model, where the weight level was determined by using Group AHP on the system indicators. To illustrate the effectiveness of the model, an empirical performance on seven famous hotel websites was assessed. The results indicate that: (1)7Daysinn, the leading brand, perfectly delivers content performance to users, followed by Homeinn, Hanting, GreenTree Inn and Jinjianginn, and each of these websites has its own advantages. (2) Super8and Thankyou99are at the bottom of the ranking, and there is much room to improve. The authors believe that this study can not only help the hoteliers to understand the website quality easily, but also give new insights into the problem of tourism e-commerce website evaluation and better serve for applications theoretically, methodologically and practically.

website evaluation; content delivery performance; economy chain hotel; AHP; TOPSIS

F 590

A

1006-575(2017)-04-0032-17

(责任编辑:车婷婷)

2016-07-11;

2017-01-15

国家自然科学基金项目“基于时空分流导航理论的景区智能化客流引导仿真系统的原型设计与实证研究”(41201145);广东省高水平大学建设统筹项目专项资金项目“旅游电子商务交易网站的质量测度和评价模型研究”(88016401);暨南大学2017年科研培育与创新基金项目跃升计划项目“游乐型景区游客时空行为的决策分析模型与路线选择算法研究”(21617416)。

吴蓉(1993-),女,中山大学地理科学与规划学院博士生,研究方向为城市规划和人文地理,E-mail:1563760395@qq.com。易小力(1975-),男,博士,暨南大学深圳旅游学院副教授,研究方向为区域旅游规划与管理、会展策划与管理。郑天翔(1979-),男,博士,暨南大学深圳旅游学院副教授,研究方向为信息科学的旅游应用、智慧旅游。