基于消费者满意度的酒店产品在线评论可信度研究
发布时间：2023-08-14 点击：
发布：《现代商业》杂志社
摘要:酒店在线预订市场的规模越来越大。在线商务平台作为主要渠道，积累了越来越多的酒店在线评论。作为酒店口碑新的重要来源，在线评价的可信度是一个新的研究领域，主要通过对评价内容、评价渠道以及评价者和信息接受者的分析来进行。酒店在线评价数据显示了酒店星级与酒店评级的一致性，中外消费者评价对评级影响的一致性，以及各星级酒店评级的小幅波动。消费者对在线预订平台的使用率和依赖度提高了在线评价的信任感知。评估发送方的利他动机和积极情绪以及接收方的高信任倾向，基于消费特征建立两者之间的高度信任。这些方面的分析说明了酒店在线评价的高可信度，也反映了随着互联网商务平台的发展，在线评价的高可信度。
关键词:酒店；在线评价；可信度；宾克；香港酒店
根据CNNIC发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2016年6月，我国网民规模达7.1亿，互联网普及率达51.7%，手机用户6.56亿。CNNIC《2014年中国在线旅游预订市场研究报告》估计，在网上预订机票、酒店、火车票或旅游度假产品的网民人数已达2.22亿。2014年，中国在线酒店预订市场交易规模达到844.4亿元，比2013年增长37.4%。随着互联网和旅游市场的发展，旅游产品的在线预订规模越来越大。旅游电子商务网站是在线预订的重要方式，在线评价已经成为这类商务网站的重要组成部分。根据携程发布的《中国酒店用户评论报告2013年终版》。从2006年开始，携程每年的酒店点评增长率都在40%左右。截至2013年底，该网站酒店点评累计数量已超过1000万条。在线评价正成为越来越重要的信息和口碑来源。信息的发送者来自普通用户和消费者，信息的接收者将面临越来越多的个性化评论。因此，信息的可信性成为一个亟待解决的重要问题。
一、文献综述
网络在线评价的研究主要从口碑的角度进行，并通过实证的方法进行验证和分析。一方面，从信息接受者的角度分析在线评价对购买决策的影响。学者们选择了不同的商品领域进行研究，获得了较为一致的研究结果[]。张梦(2011)等人研究了携程的在线评价，发现酒店的在线评价，尤其是某些方面的评价，对各种酒店的预订产生了显著的影响[]。魏(2016)通过分析大众点评网站的酒店评价数据[]得出结论:经济型酒店和四星、五星级酒店的消费者非常注重酒店评价的一致性。另一方面，它是一项关于在线评估发送者动机和意愿的研究[]。、王(2014)等研究发现，用体验式产品帮助其他消费者的利他快感与评价意愿[] []之间存在很强的正相关关系。有学者通过挖掘评价信息的内容[]，为酒店服务管理提出建议。兰(2013)、李(2015)和肖一楠(2016)通过挖掘高端酒店的在线评论[] []，发现了顾客对酒店满意度的维度。
在线评估的可信度在中国是一个相对较新的研究领域。徐琳(2007)提出网络口碑的可信度是研究其影响力的前提。李晓静等人(2012)比较了网络媒体和传统媒体的可信度，发现网络媒体在客观性方面得分较高，但准确性最低[]。丁学军(2012)验证了网络评价的可信度受网站声誉、信息发布者的专业性、基于属性的评价以及接受者产品的涉入程度的影响[]，与艾青(2009) []的结论基本一致。对于旅游酒店体验性强的产品，许氏(2011)在硕士论文中对在线酒店评价的信任度进行了研究。研究结论中信任的影响因素与其他学者基本一致，他提出评价发送者的相似性对信任的影响高于专业性，主观评价不影响评价质量[]。
二、研究对象和研究方法
酒店在线评价是指消费者出于非商业目的，主动在旅游电子商务网站上进行的关于产品或服务的评价信息。可信度是指接受者感受到的在线评价信息的可信度。维度和影响因素包括评价信息的客观一致性、信息平台的中立性和客观性、信息接受者和发送者的相似性以及两者之间的信任度。酒店在线评价的渠道主要有两个，一个是携程、宾客在线B2C网站，一个是蚂蜂窝在线旅游社交网站。本文研究在线旅游B2C网站中酒店评论的可信度。根据香港旅游发展局公布的数据，2015年香港共有253家酒店。近年来，香港游客数量保持在5000万左右，其中约四分之三来自内地游客，Binke.com合作的香港酒店有232家。香港的酒店客人主要来自香港以外的游客，所以选择香港的酒店是比较典型的。
通过数据抓取软件获取了香港232家酒店的星级、评级数量、中文评级数量、英文评级数量、综合评级等五类数据，共计1582条数据信息。通过计算分析评价得分和数量的数学模型，分析评价本身对可信度的影响，分析酒店在线预订的发展趋势，分析在线商务平台作为网络媒介对可信度的影响，分析在线评论发送者和接收者的特征对可信度的影响，结合以上内容完成酒店在线评价可信度的综合评价。
三、饭店评估的可信度分析。
(一)香港酒店评级对可信度的影响
1.香港酒店评级数据与星级的关系分析。
携程发布的《中国酒店用户点评报告2013》显示，酒店在线平均评价得分与酒店星级同向。宾客网站对香港酒店的评分也呈现出与酒店平均分相同的趋势，即星级越高，平均分越高(表1)。香港酒店的等级评定是由酒店协会根据一系列指标进行评定，并根据相应的评价和网站根据酒店的建筑、装修、设施、设备、管理、服务等情况对宾客网站上的酒店进行星级核定。因此，可以认为行业协会、酒店服务平台、酒店、用户的评价整体上是一致的。
表1:香港酒店的数量和评级
五星级、四星级和三星级
酒店数量43 110 73
评论平均分8.62 7.88 7.25
平均评论数1376 1542 858
评价数量与评价得分的相关系数为0.69。
注:相关计算使用excel中的correl模型。
从评价数量来看，四星级和五星级酒店较多，四星级酒店的平均评价数量是三星级酒店的两倍。评价量与三类酒店平均评价得分的相关性计算结果为0.69，即评价量与评价水平存在一定的相关性，但不是绝对的正相关。因为我们无法获得宾客网站上酒店预订量和评价量的数据，所以无法直接判断通过宾客平台预订酒店的客人的评价意愿。
2.不同星级酒店评级波动分析。
不同星级酒店的得分按照不同的得分区间统计，9+以上的五星级酒店评价比例明显，占全部得分的三分之一；三星四星级酒店的“伟大”9+评级几乎为零。大量对三星级酒店的评价集中在7-9这个区间，即“非常好”，其中四星级几乎都在这个区间，五星级和三星级酒店的比例接近。
方差是一个可以反映一组数据离散程度的指标。计算各星级所有酒店得分的标准差，结果(表2)的绝对值均较小，反映同一星级酒店得分波动较小。比较方差相对值发现，五星级酒店和四星级酒店评价得分的波动幅度接近且小于三星级酒店。因此，消费者对三星级酒店的评价差异较大，对五星级酒店的认可度较为一致。
表2:香港酒店评级区间和标准差计算
五星级、四星级和三星级
伟大(9+) 27.9% 0.9%-
非常好(8-9分)62.8% 47.7% 23.3%
非常好(7-8分)3.2% 45.9% 42.5%
能(6-7)-0.6% 33.8%
能(5-6)-6.9% 1.4%
标准偏差0.535 0.539 0.744
注意:标准差计算使用excel中的stdev.s模型。
3.中英文评论数量分析与酒店评级
灰色关联度是两个因素之间相关程度的度量，直接反映了系统中各因素对目标值的影响程度。梳理酒店中文评价量、英文评价量、酒店评级三个数据，分析中英文评价量对酒店评级的影响。计算过程包括对原始数据进行无量纲量化、差分序列、两级最大值和最小值，然后根据灰色关联度公式[]得出关联结果(表3)。虽然英文的平均评价数是中文的两倍，但中英文的评价数相关性非常接近，所以中英文评论者对酒店综合评分的影响是相同的，即不同文化的香港酒店的住客对酒店的评分具有相同的重要影响，不同文化背景的消费者对酒店的评价也基本相同。
表3:中英文点评数量与香港酒店评级的灰色关联
五星级、四星级和三星级
中文评论数与得分的灰色关联度为0.81 0.765 0.731。
中国评价的平均数151 211 148
英文评论的灰色关联度为0.830.7630.731。
英语评价的平均数399 451 226
结论对酒店评级的影响程度与对酒店评级的影响程度相似。
(二)网络评价媒体对可信度的影响
对信息媒体可靠性的认知是可信度的一个重要指标，通常通过媒体使用和媒体依赖来衡量[]。公众对某媒体的信任度评价与该媒体的使用频率正相关[]，媒体依赖起着更重要的作用[]。网络依赖程度取决于网络使用时间和网络使用体验。
首先，酒店在线预订的使用率越来越高。在蚂蜂窝网2015年酒店预订行为分析报告中，北京和上海每五个酒店预订者中就有一个在线预订，专业的酒店商务平台占据了在线预订市场的70%，成为酒店预订的重要渠道。其次，随着酒店预订的年轻化和预订向APP终端转移，消费者使用酒店在线平台的体验、频率和习惯都促成了对此类网站的高度依赖(表4)。
表4:各在线旅游网站报告的酒店在线预订分析。
蚂蜂窝网2015酒店预订行为分析报告携程中国酒店用户点评报告2013 End Edition途牛旅游网2015酒店用户消费行为分析报告鳄龙2014消费者住宿及点评行为分析报告
在线评估的重要性为39%—
20-35岁用户占比56% 50%，约87% 90%。
APP预订比例25% 25.4% 70% 50%
根据Binke.com的官方数据，其平台拥有70万家酒店和出租屋，平均每天预订的房间数量超过90万间。据Alexa统计，宾客的访问量是中国旅游商务网站排名第一的携程的8倍，而且宾客网在流量、转化率、预订量等方面都保持着较高的增长水平，即拥有良好的客户访问量和客户依赖度。一方面源于其业务拓展能力，另一方面源于其运营模式和客户关系管理。在在线评价管理方面，滨客网站坚持真实签到点评、多维度点评、点评者标签识别、主动客户关系管理，保证了其作为信息媒介的中立、真实、客观的态度，从而形成良好的网站口碑，这是消费者对其网站信息形成更好信任的重要条件[]。
表5:凡客和携程的排名对比。
Alexa排名流量排名日均IP[3月平均]日均PV[3月平均]
Booking.com宾克88 105 2478.9万19831.2万
Ctrip.com携程808 681 313.2万1879.2万
资料来源:http://www.alexa.cn。
(三)信息接收者和信息发送者的特征和关系对可信度的影响
信任是信息接受者的感受。传统的口碑信息传播发生在熟人之间，网络口碑的发送者和接收者是陌生人。所以信任是受双方影响的，在他们之间建立一些共同或相似的东西，包括气质、身材、地位，会增加信息传播的信任度[]。体验产品的评价，所以无论发送者还是接收者，他们的专业水平都是低的。当信息接收者看评论时，评论者的专业水平变得不重要[15]，而评论者的理由和身份更重要，评论者的主观感受对信息接收者更重要。
年轻的在线预订群体具有较高的网络参与度和网络依赖度，对网络评价的信任倾向较高。线上评价发送者的年轻化和手机APP对评价内容创作的简单性，一方面导致评价意愿的增强和评价量的增加，另一方面也导致评价情感的正向倾向。比如携程的酒店点评数量每年都在以40%以上的速度增长，分享已经成为年轻一代获得自我肯定和帮助他人的重要方式。“分享帮助他人的乐趣”是评论的重要动机[6]。在线声誉管理公司ReviewPro研究了2015年大量关于豪华酒店的在线评论，发现83%的评论都是经济性的。近几年评价者情绪以积极为主，稳步提升[]，对酒店[]这类享受型产品的可信度影响较大。消费者的满意度取决于消费者的真实感受和期望，消费者对酒店更积极的评价反映了消费者对酒店的理性预期。
四、结论
通过对宾客网站香港酒店在线点评数据的分析，评分与酒店星级的一致性，评价分数的小波动，中英文评价次数对评分影响的接近性，这些都说明宾客这个商务平台在线点评的可信度很高。随着线上商品平台运营的规范化、线上预订业务的增长、客户的年轻化和手机业务的增长，评论发送者和接收者的线上使用体验和网络依赖成为酒店口碑的重要来源。从消费者的角度来看，在线评价对决策具有重要的参考价值，从企业的角度来看，在线评价是重要的客户反馈渠道。
关键词:酒店；在线评价；可信度；宾克；香港酒店
根据CNNIC发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2016年6月，我国网民规模达7.1亿，互联网普及率达51.7%，手机用户6.56亿。CNNIC《2014年中国在线旅游预订市场研究报告》估计，在网上预订机票、酒店、火车票或旅游度假产品的网民人数已达2.22亿。2014年，中国在线酒店预订市场交易规模达到844.4亿元，比2013年增长37.4%。随着互联网和旅游市场的发展，旅游产品的在线预订规模越来越大。旅游电子商务网站是在线预订的重要方式，在线评价已经成为这类商务网站的重要组成部分。根据携程发布的《中国酒店用户评论报告2013年终版》。从2006年开始，携程每年的酒店点评增长率都在40%左右。截至2013年底，该网站酒店点评累计数量已超过1000万条。在线评价正成为越来越重要的信息和口碑来源。信息的发送者来自普通用户和消费者，信息的接收者将面临越来越多的个性化评论。因此，信息的可信性成为一个亟待解决的重要问题。
一、文献综述
网络在线评价的研究主要从口碑的角度进行，并通过实证的方法进行验证和分析。一方面，从信息接受者的角度分析在线评价对购买决策的影响。学者们选择了不同的商品领域进行研究，获得了较为一致的研究结果[]。张梦(2011)等人研究了携程的在线评价，发现酒店的在线评价，尤其是某些方面的评价，对各种酒店的预订产生了显著的影响[]。魏(2016)通过分析大众点评网站的酒店评价数据[]得出结论:经济型酒店和四星、五星级酒店的消费者非常注重酒店评价的一致性。另一方面，它是一项关于在线评估发送者动机和意愿的研究[]。、王(2014)等研究发现，用体验式产品帮助其他消费者的利他快感与评价意愿[] []之间存在很强的正相关关系。有学者通过挖掘评价信息的内容[]，为酒店服务管理提出建议。兰(2013)、李(2015)和肖一楠(2016)通过挖掘高端酒店的在线评论[] []，发现了顾客对酒店满意度的维度。
在线评估的可信度在中国是一个相对较新的研究领域。徐琳(2007)提出网络口碑的可信度是研究其影响力的前提。李晓静等人(2012)比较了网络媒体和传统媒体的可信度，发现网络媒体在客观性方面得分较高，但准确性最低[]。丁学军(2012)验证了网络评价的可信度受网站声誉、信息发布者的专业性、基于属性的评价以及接受者产品的涉入程度的影响[]，与艾青(2009) []的结论基本一致。对于旅游酒店体验性强的产品，许氏(2011)在硕士论文中对在线酒店评价的信任度进行了研究。研究结论中信任的影响因素与其他学者基本一致，他提出评价发送者的相似性对信任的影响高于专业性，主观评价不影响评价质量[]。
二、研究对象和研究方法
酒店在线评价是指消费者出于非商业目的，主动在旅游电子商务网站上进行的关于产品或服务的评价信息。可信度是指接受者感受到的在线评价信息的可信度。维度和影响因素包括评价信息的客观一致性、信息平台的中立性和客观性、信息接受者和发送者的相似性以及两者之间的信任度。酒店在线评价的渠道主要有两个，一个是携程、宾客在线B2C网站，一个是蚂蜂窝在线旅游社交网站。本文研究在线旅游B2C网站中酒店评论的可信度。根据香港旅游发展局公布的数据，2015年香港共有253家酒店。近年来，香港游客数量保持在5000万左右，其中约四分之三来自内地游客，Binke.com合作的香港酒店有232家。香港的酒店客人主要来自香港以外的游客，所以选择香港的酒店是比较典型的。
通过数据抓取软件获取了香港232家酒店的星级、评级数量、中文评级数量、英文评级数量、综合评级等五类数据，共计1582条数据信息。通过计算分析评价得分和数量的数学模型，分析评价本身对可信度的影响，分析酒店在线预订的发展趋势，分析在线商务平台作为网络媒介对可信度的影响，分析在线评论发送者和接收者的特征对可信度的影响，结合以上内容完成酒店在线评价可信度的综合评价。
三、饭店评估的可信度分析。
(一)香港酒店评级对可信度的影响
1.香港酒店评级数据与星级的关系分析。
携程发布的《中国酒店用户点评报告2013》显示，酒店在线平均评价得分与酒店星级同向。宾客网站对香港酒店的评分也呈现出与酒店平均分相同的趋势，即星级越高，平均分越高(表1)。香港酒店的等级评定是由酒店协会根据一系列指标进行评定，并根据相应的评价和网站根据酒店的建筑、装修、设施、设备、管理、服务等情况对宾客网站上的酒店进行星级核定。因此，可以认为行业协会、酒店服务平台、酒店、用户的评价整体上是一致的。
表1:香港酒店的数量和评级
五星级、四星级和三星级
酒店数量43 110 73
评论平均分8.62 7.88 7.25
平均评论数1376 1542 858
评价数量与评价得分的相关系数为0.69。
注:相关计算使用excel中的correl模型。
从评价数量来看，四星级和五星级酒店较多，四星级酒店的平均评价数量是三星级酒店的两倍。评价量与三类酒店平均评价得分的相关性计算结果为0.69，即评价量与评价水平存在一定的相关性，但不是绝对的正相关。因为我们无法获得宾客网站上酒店预订量和评价量的数据，所以无法直接判断通过宾客平台预订酒店的客人的评价意愿。
2.不同星级酒店评级波动分析。
不同星级酒店的得分按照不同的得分区间统计，9+以上的五星级酒店评价比例明显，占全部得分的三分之一；三星四星级酒店的“伟大”9+评级几乎为零。大量对三星级酒店的评价集中在7-9这个区间，即“非常好”，其中四星级几乎都在这个区间，五星级和三星级酒店的比例接近。
方差是一个可以反映一组数据离散程度的指标。计算各星级所有酒店得分的标准差，结果(表2)的绝对值均较小，反映同一星级酒店得分波动较小。比较方差相对值发现，五星级酒店和四星级酒店评价得分的波动幅度接近且小于三星级酒店。因此，消费者对三星级酒店的评价差异较大，对五星级酒店的认可度较为一致。
表2:香港酒店评级区间和标准差计算
五星级、四星级和三星级
伟大(9+) 27.9% 0.9%-
非常好(8-9分)62.8% 47.7% 23.3%
非常好(7-8分)3.2% 45.9% 42.5%
能(6-7)-0.6% 33.8%
能(5-6)-6.9% 1.4%
标准偏差0.535 0.539 0.744
注意:标准差计算使用excel中的stdev.s模型。
3.中英文评论数量分析与酒店评级
灰色关联度是两个因素之间相关程度的度量，直接反映了系统中各因素对目标值的影响程度。梳理酒店中文评价量、英文评价量、酒店评级三个数据，分析中英文评价量对酒店评级的影响。计算过程包括对原始数据进行无量纲量化、差分序列、两级最大值和最小值，然后根据灰色关联度公式[]得出关联结果(表3)。虽然英文的平均评价数是中文的两倍，但中英文的评价数相关性非常接近，所以中英文评论者对酒店综合评分的影响是相同的，即不同文化的香港酒店的住客对酒店的评分具有相同的重要影响，不同文化背景的消费者对酒店的评价也基本相同。
表3:中英文点评数量与香港酒店评级的灰色关联
五星级、四星级和三星级
中文评论数与得分的灰色关联度为0.81 0.765 0.731。
中国评价的平均数151 211 148
英文评论的灰色关联度为0.830.7630.731。
英语评价的平均数399 451 226
结论对酒店评级的影响程度与对酒店评级的影响程度相似。
(二)网络评价媒体对可信度的影响
对信息媒体可靠性的认知是可信度的一个重要指标，通常通过媒体使用和媒体依赖来衡量[]。公众对某媒体的信任度评价与该媒体的使用频率正相关[]，媒体依赖起着更重要的作用[]。网络依赖程度取决于网络使用时间和网络使用体验。
首先，酒店在线预订的使用率越来越高。在蚂蜂窝网2015年酒店预订行为分析报告中，北京和上海每五个酒店预订者中就有一个在线预订，专业的酒店商务平台占据了在线预订市场的70%，成为酒店预订的重要渠道。其次，随着酒店预订的年轻化和预订向APP终端转移，消费者使用酒店在线平台的体验、频率和习惯都促成了对此类网站的高度依赖(表4)。
表4:各在线旅游网站报告的酒店在线预订分析。
蚂蜂窝网2015酒店预订行为分析报告携程中国酒店用户点评报告2013 End Edition途牛旅游网2015酒店用户消费行为分析报告鳄龙2014消费者住宿及点评行为分析报告
在线评估的重要性为39%—
20-35岁用户占比56% 50%，约87% 90%。
APP预订比例25% 25.4% 70% 50%
根据Binke.com的官方数据，其平台拥有70万家酒店和出租屋，平均每天预订的房间数量超过90万间。据Alexa统计，宾客的访问量是中国旅游商务网站排名第一的携程的8倍，而且宾客网在流量、转化率、预订量等方面都保持着较高的增长水平，即拥有良好的客户访问量和客户依赖度。一方面源于其业务拓展能力，另一方面源于其运营模式和客户关系管理。在在线评价管理方面，滨客网站坚持真实签到点评、多维度点评、点评者标签识别、主动客户关系管理，保证了其作为信息媒介的中立、真实、客观的态度，从而形成良好的网站口碑，这是消费者对其网站信息形成更好信任的重要条件[]。
表5:凡客和携程的排名对比。
Alexa排名流量排名日均IP[3月平均]日均PV[3月平均]
Booking.com宾克88 105 2478.9万19831.2万
Ctrip.com携程808 681 313.2万1879.2万
资料来源:http://www.alexa.cn。
(三)信息接收者和信息发送者的特征和关系对可信度的影响
信任是信息接受者的感受。传统的口碑信息传播发生在熟人之间，网络口碑的发送者和接收者是陌生人。所以信任是受双方影响的，在他们之间建立一些共同或相似的东西，包括气质、身材、地位，会增加信息传播的信任度[]。体验产品的评价，所以无论发送者还是接收者，他们的专业水平都是低的。当信息接收者看评论时，评论者的专业水平变得不重要[15]，而评论者的理由和身份更重要，评论者的主观感受对信息接收者更重要。
年轻的在线预订群体具有较高的网络参与度和网络依赖度，对网络评价的信任倾向较高。线上评价发送者的年轻化和手机APP对评价内容创作的简单性，一方面导致评价意愿的增强和评价量的增加，另一方面也导致评价情感的正向倾向。比如携程的酒店点评数量每年都在以40%以上的速度增长，分享已经成为年轻一代获得自我肯定和帮助他人的重要方式。“分享帮助他人的乐趣”是评论的重要动机[6]。在线声誉管理公司ReviewPro研究了2015年大量关于豪华酒店的在线评论，发现83%的评论都是经济性的。近几年评价者情绪以积极为主，稳步提升[]，对酒店[]这类享受型产品的可信度影响较大。消费者的满意度取决于消费者的真实感受和期望，消费者对酒店更积极的评价反映了消费者对酒店的理性预期。
四、结论
通过对宾客网站香港酒店在线点评数据的分析，评分与酒店星级的一致性，评价分数的小波动，中英文评价次数对评分影响的接近性，这些都说明宾客这个商务平台在线点评的可信度很高。随着线上商品平台运营的规范化、线上预订业务的增长、客户的年轻化和手机业务的增长，评论发送者和接收者的线上使用体验和网络依赖成为酒店口碑的重要来源。从消费者的角度来看，在线评价对决策具有重要的参考价值，从企业的角度来看，在线评价是重要的客户反馈渠道。
