马遵平, 谢泽氡,2, 王 洪
(1.绵阳师范学院 旅游发展与规划研究中心,四川 绵阳 621000;2.西南财经大学 工商管理学院,成都 611130)
酒店业是一个地区旅游经济容量的关键指征,它决定地区的旅游接待能力,是地方旅游经济发展水平的直接反映[1]。经济型酒店是提供有限服务的中低档酒店[2],是住宿市场的主要供给方[3-4]。快捷酒店属于低端的经济型酒店,与更高端的经济型酒店相比,虽然顾客群体、经营模式没有本质区别[5],但其住宿功能更突出,投资和运营成本更低,更依赖集团化的连锁经营管理模式。
近年来,随着国民经济水平的提高,人们外出旅游日趋频繁,住宿要求随之提高,以连锁快捷酒店为主的经济型酒店发展陷入瓶颈[6]。为此,除行业整体需要调整外,从企业管理的角度,提高顾客满意度仍是摆脱困境的根本途径。让顾客满意是服务型企业获取顾客忠诚度,进而使企业获得长期盈利能力的基础[7]。相比复杂的顾客满意度评价量表和模型[8-9],在旅游电商平台或社交网络的顾客评论、评分,既是顾客消费体验的直接反馈,也是衡量顾客满意度的可靠指标[10-12],在解释或预测酒店绩效指标时,后者更有效[13-15]。此外,网络的传播范围广、速度快,有住宿体验的顾客在网络发表的正面评价,对激励潜在顾客的购买决策具有积极作用,其效果甚至优于酒店广告[16]。同样,负面评价也会极大地抑制潜在顾客的决策[17]。
从运营管理模式来看,酒店可分为连锁酒店(Chain Hotels)和单体酒店(Independent Hotels)。相比单体酒店,连锁酒店可以共享酒店集团的品牌、营销网络和预订系统,有助于降低运营成本,获得竞争优势[18]。互联网技术如“云计算”的运用,进一步提升连锁酒店的经营管理效率,增强品牌竞争力[19]。同时,消费者购买产品或服务后,在网络发表的相关评论即是他们对产品或服务消费体验的反馈,是形成网络口碑的基础[20]。Banerjee和Chua分析近4000条顾客网络评论,发现不论是连锁酒店还是单体酒店,酒店的区位和顾客类型对网络评价模式都有显著影响,酒店要想减少顾客的负面评价,需要进行更有针对性的回应和改进[21]。熊伟等分析6个国际知名品牌连锁酒店的顾客网络评论,发现与国内顾客相比,国外顾客对酒店基础设施的关注度更高,同时对酒店的整体满意度更低,且评价意见分散程度大[22]。Ren等分析如家连锁酒店近3000条顾客网络评论,发现顾客最关心的是酒店的客房、位置和服务质量,满意度还受特定情境因素的影响[23]50-59。Prud’ homme和Raymond研究加拿大魁北克省酒店,发现连锁酒店的顾客满意度总体上低于单体酒店,主要表现在餐饮服务、前台与客房服务和节能—回收—再利用方面,并且单体酒店的顾客更看重独处空间和可持续发展方面的指标,而连锁酒店的顾客更看重便捷方面的指标[24]。
经济型连锁酒店有相对统一的设施与服务标准,并共享营销渠道和由规模化带来的品牌效应[25]。利用网络大样本数据研究顾客的满意度,相比传统的顾客满意度研究,前者更能有效解释和预测酒店业绩的变化[13]791-799,具有更广的普适性和应用性。顾客好评率作为顾客整体满意度的指征,不仅能有效反映酒店产品的质量、服务水平和网络上的商业信誉[26-29],还会影响企业对产品战略的选择[30]70。目前,关于顾客好评率影响因素的研究未见报道。据此,本文在提出研究假设的基础上,通过分析我国5个大型品牌连锁快捷酒店的网络数据来验证假设,并深入讨论结果,以期为改进我国连锁快捷酒店的整体质量、增强行业竞争力提供科学的决策依据。
酒店作为一种服务产品,本质是向顾客提供住宿服务体验,体验质量即表现为顾客满意度。从供给方看,影响顾客满意度的内部因素主要是指酒店自身的软件产品(服务)和硬件产品(设施)质量。Gundersen等的研究表明,酒店客房部(housekeeping department)的硬件设施和前台接待部(reception)的服务质量对顾客满意度有着显著的正向影响[31]。Gu和Ryan的研究表明,酒店卫生间及卧室的卫生状况、床的舒适度均对顾客满意度有显著的正向影响[32]。从外部环境因素看,酒店的位置(location)是影响顾客满意度的首要因素。这里的位置指的是顾客主观感受到的便利性、可达性,如邻近市中心、商业区、主要交通枢纽和站点、景区等。绝大多数的研究表明,酒店所处位置的交通便利性越高,顾客的满意度就越高[23]51-53[33]17-19[34]。因此,提出假设。假设1:顾客对连锁快捷酒店的设施、服务以及卫生评价越高,其好评率越高。假设2:连锁快捷酒店的位置距离市中心越近,顾客好评率越高。
酒店的住宿价格也是影响顾客满意度的重要因素。一般情况下,更高的住宿价格意味着酒店能提供更多、更好的设施与服务,由此带来更高的顾客满意度。David和Bojanic分析间接数据,发现从奢侈酒店、高价位酒店、中等价位酒店到经济型酒店,顾客满意度依次降低,且差异显著[35]17-19;Martin-Fuentes研究全球100个大城市的酒店,指出酒店房价是顾客满意度的重要调节变量,房价更高的酒店,获得的顾客满意度更高[36];Radojevic等研究欧洲47个首都城市近7000家酒店,指出酒店的住宿价格对顾客满意度有正向影响[33]15-17。因此,提出假设3:连锁快捷酒店的住宿价格越高,顾客好评率越高。
网络评论数量是产品销量的直接体现,反映了产品受顾客欢迎的程度[37]。具体到酒店产品,Xie 等收集“猫途鹰网”(TripAdvisor.com)843家酒店的时间序列数据,建立多元回归模型,结果表明顾客的网络评论数量对酒店的整体评分以及绩效之间的关系有调节作用[38];Ye等利用携程网数据建立对数线性回归模型,拟合结果表明顾客对酒店总体评分与其评论数量呈正相关[39];Torres和Singh利用“猫途鹰网”评论数据建立关系模型,表明顾客评论数量与其对酒店的满意度评分呈正相关关系[40]。因此,提出假设4:连锁快捷酒店的顾客网络评论数量越多,顾客好评率越高。
品牌是顾客选择产品或服务的重要考虑因素[41]。Dubé和Renaghan的研究表明,酒店的品牌名称和声誉是促使消费者做出购买决策,并在逗留期间创造价值的影响因素之一[42];Lahap等研究马来西亚的酒店,发现酒店的品牌形象就像其他软硬件服务质量一样,会影响顾客的满意度[43];Al-Maslam调查大马士革不同类型酒店的578名顾客,发现顾客对酒店品牌形象的感知增强了满意度,进而影响其忠诚度[44];Nam等调查英国东南部378名消费者,指出消费者对酒店和餐饮企业的品牌认同(brand identification)对顾客满意度与忠诚度有正向的影响[45];Lee等调查中国10个特大城市29家国内外品牌酒店的1341名顾客,发现酒店的品牌形象会影响顾客对酒店设施与服务的感知质量和整体满意度[46]。因此,提出假设5:不同品牌的连锁快捷酒店,顾客好评率存在显著差异。
本研究选取我国5个大型经济型酒店7天、如家、汉庭、速8和锦江之星作为研究对象,通过在线旅游代理商“携程网”(https://www.ctrip.com)获取上述品牌在北京、天津、上海、广州、深圳、西安、成都、重庆、南京和武汉10个特大城市共2582家快捷酒店的样本数据,包括酒店的标间价格,顾客网络评论数量,酒店距市中心车程时间,顾客对酒店设施、服务及卫生的评分,顾客好评率(“携程网”将顾客对酒店环境、服务、设施、卫生的平均评分≥3.0分视为“好评”,<3.0分则视为“差评”,满分为5.0分。顾客好评率=“好评”人次/总评价人次×100%)。数据收集时间为2018年12月16日—2019年1月7日。样本数据汇总及描述性统计见表1和表2。
表2 样本变量数据描述统计
分析表2,发现数据分布存在高度相似性。计算3个评分的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值=0.790,Bartlett检验x2=13 398.70(df=3,P<0.001),表明各评分有较强的相关性,适合用主成分分析(Primary Component Analysis,PCA)降维。主成分分析结果表明,第一成分能解释累积方差的97.02%,并知只有第一成分特征值大于1,故提取第一成分值代表酒店设施、服务和卫生的综合评分。
为验证前文研究假设,建立顾客好评率影响因素的多元回归模型
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Bj+ε,
式中,Y为顾客好评率;X1为酒店设施、服务和卫生的综合评分(主成分第一成分值);X2为酒店距离市中心的车程;X3为酒店标间价格;X4为酒店网络评论数量;Bj为酒店品牌,是虚拟变量,以7天为比较基准,j=1,2,3,4分别表示如家、速8、汉庭、锦江之星;β0为截距;βi(i=1,2,3,4)为各解释变量的回归系数;ε为误差项。
为使各解释变量对被解释变量(顾客好评率)的贡献具有可比性,标准化处理解释变量,获得标准化回归系数。利用VIF(Variance Inflation Factor 方差膨胀因子)检查模型解释变量的多重共线性问题。一般原则下,VIF值>4,表明存在较明显的多重共线性问题[47]。模型中5个解释变量的VIF值分别为:综合评分1.360、距市中心车程1.061、标间价格1.116、点评数量1.205、品牌1.711,表明解释变量的共线性问题较小。上述运算利用R 3.6.1软件relevel()、lm()、vif()等函数完成。
绘制模型的Q-Q图,发现存在较多的离群点,说明模型不满足正态性假设。采用非参数的方法置换检验(permutation test)来检验模型系数估计值(1)置换方法和参数方法都是计算t统计量,但置换方法不是统计量与理论t分布比较,而是将其与置换观测数据后获得的经验t分布比较,根据统计量值的极端性判断是否有足够的理由拒绝原假设。。为保证置换检验结果的准确性,把估计精度设为0.01,把最大迭代次数设为109。迭代条件是,当估计比例p的估计标准误差小于p乘以估计精度时,终止迭代,否则,继续迭代,直到所有系数都满足这个标准,或者直到达到最大迭代次数为止。上述运算利用R 3.6.1软件qqPlot()、lmp()等函数完成,模型拟合检验结果见表3。
表3 模型拟合与检验结果
利用交叉验证(cross-validation)的方法来评估模型的预测能力。在k折交叉验证(k-fold cross-validation)中,样本被随机分为k个子样本,轮流每次用一个子样本做测试集,其余k-1个子样本做训练集来训练模型(估计参数),然后用测试集做预测,得到平均R2,将其与模型调整R2比较,两者越接近,说明模型预测越精确,即模型的适应性越强。由于交叉验证选择数据划分具有随机性,故采用500次随机划分样本的10折交叉验证。上述运算利用R 3.6.1软件crossval()函数完成,得到平均R2=0.603。
酒店作为一种主要满足消费者住宿需求的服务产品,没有互联网之前,很难形成广泛的人际口碑。电商网络兴起后,顾客不仅可以网上预订酒店,还可以匿名发表住宿体验,形成大规模、可信任的网络口碑(electronic word-of-mouth),对酒店产品供需双方的管理与消费都产生深远影响[48-49]。顾客好评率是随着电商网络兴起后顾客对企业及其产品网络口碑的整体反映。相对于企业和营销人员传递的意见,消费者更愿意相信、采纳其他顾客给出的评价,顾客好评率为企业拓展市场和挖掘潜在消费者创造了条件,因此成为企业重要的无形资产。相对于其他企业,已积累较高顾客好评率的企业更具竞争优势,他们可以专注提高产品的质量来赢得市场[30]69。总之,获得更高的顾客好评率已成为企业管理与营销的重要目标,需要进一步明确是哪些因素影响着顾客好评率,尤其是对于提供基本住宿服务、产品同质化较高且市场竞争激烈的连锁快捷酒店。
本研究通过综述关于酒店顾客满意度方面的文献,提出研究假设,确定解释变量,并通过多元回归模型来进行验证。结果表明,回归模型通过显著性检验(F=713.5,P<0.001),调整R2=0.688,即被解释变量顾客好评率的总变差中,研究的5个解释变量可解释的部分占 68.8%;模型10折交叉验证的R2=0.603,仅损失0.085。这说明在既定的解释水平下,模型的预测准确性高、适应性强。
从各解释变量对顾客好评率的影响关系看,顾客对酒店设施、卫生及服务的综合评分与顾客好评率呈正相关,其估计系数明显高于其他5个解释变量(见表3)。这说明连锁快捷酒店要获得较高的顾客好评率,关键仍在于提高住宿产品的质量。实际上,多年来我国快捷连锁酒店的规模高速扩张,再加上其他类似产品如民宿供给的增加,客房数量整体上供大于求。在这种竞争环境下,David和Bojanic认为酒店在市场上实现可持续竞争优势的基本手段有低价和高质量两种[35]20。但本研究的结果表明,价格(标间房价)对顾客好评率的影响并不显著(P=0.249),即降低住宿价格对提高顾客好评率的作用很小。这意味着快捷酒店可以在保持房价稳定的基础上提高服务质量。Kandampully和Suhartanto的研究表明,相对于接待、餐饮、环境等方面,连锁酒店顾客最关注的是客房部的服务质量[50]。这说明为提高顾客好评率,连锁酒店应把有限的资源和预算尽量投入到提高客房的软硬件质量上。
连锁快捷酒店的价格对顾客好评率影响不显著(假设3不成立),这与相关研究得到的酒店价格对顾客满意度有正向影响的结论不尽相同。主要是因为以往研究的调查样本未区分不同类型的酒店。由于不同类型酒店的功能属性和目标市场存在着显著差异(价格水平即是这种差异的反映)[51],得出的结论必然存在差异。连锁快捷酒店提供的是标准化的住宿服务,房型空间较小、设施装修简单,定位于中低端的商务人士和普通的工薪阶层游客,整体上属于低价酒店产品,其价格定位及波动主要受酒店所处区位的土地价格和季节性供求关系的影响。因此,除非是房价偏离合理的价格区间,顾客一般不会关注住宿体验质量与支付价格之间的关系。
连锁快捷酒店距离市中心的车程时间越短,顾客好评率越高(假设2成立)。这与Radojevic等的研究结果类似,即酒店位置距离市中心越近,顾客满意度越高[33]18。这一方面是相对于酒店的其他特征,位置作为酒店最明显的外部特征,顾客更容易做出满意度的相关评价;另一方面则是经济型酒店的消费群体主要是以城市及邻近区域为出游目的地的商务和观光游客[52],越是毗邻市中心,交通越便捷,各种商业、娱乐设施愈加完备,从而有助于顾客对酒店做出正面评价。
连锁快捷酒店的网络评论数量越多,顾客好评率越高(假设4成立)。电商平台只允许有实际入住酒店消费过的顾客才能评价,加之电商会通过积分或返点等优惠措施鼓励顾客评价,因此电商平台的评论数量很大程度上代表了酒店客房的实际销量[53]。这表明入住酒店的顾客数量越多,相应的顾客好评率就越高,即能吸引更多顾客入住的酒店,能获得更多的顾客好评。这一定程度证明酒店网络口碑的正向反馈作用。值得注意的是,Shergill和Sun的研究表明,相对于其他类型的酒店,经济型酒店的顾客更在意房间内的设施、卫生、睡眠质量等基本功能的体验[54],只要保证顾客的住宿体验质量,即能激发顾客对酒店的积极情感[55]30。这也意味着酒店在保证客房服务质量的基础上,采取适当措施激励顾客进行网络评价,有可能获得更多的正面评价,提高顾客好评率。
5个品牌酒店的顾客好评率存在显著差异,即品牌对酒店的顾客好评率有显著影响(假设5成立)。从排序来看,顾客好评率从高到低的品牌依次是速8、锦江之星、7天、如家、汉庭。虽然经济型酒店都执行标准化的设施与服务,但各个品牌在酒店的服务流程、会员权利、装潢陈设、预订折扣、客户关系管理等方面仍存在一定的差异,必然会对顾客好评率产生影响。已有研究证明,即使是功能相似的连锁经济型酒店,若能向顾客提供更优质的服务,也可建立或增强顾客对酒店的品牌忠诚[56]和品牌依恋[55]38,使得酒店在服务过程中即使出现一些问题或过失也能获得顾客的谅解。这意味着,连锁快捷酒店顾客好评率的差异一定程度上反映了顾客对不同酒店品牌的忠诚度与依恋水平的差异。顾客网络评论的满意状况成为酒店顾客品牌资产的重要组成部分[57]。
目前,以快捷连锁酒店为主的经济型酒店仍是我国住宿市场的主要供给者。相比单体酒店,连锁酒店在统一的品牌支持下,可使酒店以较小的代价进入住宿市场,并共享品牌的营销与采购渠道以及管理质量的保证。电商平台是酒店产品主要的营销渠道,顾客好评率是可以通过电商平台获取的能反映顾客整体满意状况的网络口碑指标,对促进酒店产品销售、增强酒店市场竞争力有积极作用,但目前缺少酒店顾客好评率方面的研究。据此,本文提出影响顾客好评率的5个研究假设,通过“携程网”获取5个品牌共2582家快捷酒店样本的数据,建立多元回归模型,验证假设。结果表明,除假设3连锁快捷酒店的住宿价格对顾客好评率没有影响不成立外,其余4个假设均成立。即:顾客对酒店的设施、服务以及卫生评价越高,好评率越高;酒店的位置越靠近市中心,顾客好评率越高;酒店的顾客网络评论数量越多,好评率越高;酒店的品牌对顾客好评率有显著影响。
综上,从提升顾客好评率的角度,连锁快捷酒店应注意以下问题:其一,在保证服务质量的前提下,尽量保持酒店房价稳定,不轻易改变酒店的产品价格体系;其二,在成本可控的前提下,提高酒店客房的服务质量,尤其是清洁卫生,适当升级客房设施;其三,酒店应尽量布局在距离市中心较近或能较快到达市中心的地段;其四,酒店在老顾客权益、服务管理、设施装修等方面应突出个性和特色,促进形成品牌忠诚。
本研究表明,回归模型的调整R2=0.688和交叉验证平均R2=0.603数值很接近,说明模型适应性较强。但值得注意的是R2值并不是很高,说明仍有其他因素影响着连锁快捷酒店的顾客好评率,这些因素可能包括增值服务、设施实用性、顾客类型、评价奖励机制等。这意味着为提高模型的解释水平和预测精度,需要假设验证更多的解释变量。