刘润萍，徐晓菲

（哈尔滨商业大学 旅游烹饪学院， 黑龙江 哈尔滨 150076）

网络信息化的发展催生了电子口碑的出现，现如今，电子口碑已经成为消费者获取需求信息的必要渠道，并影响着购买决策行为。酒店的电子口碑信息更能直接反映酒店顾客的关注点，反映顾客的实际需求及满意度。因此本文爬取哈尔滨市23家五星级酒店的在线评论，运用内容分析法对在线评论进行高频词统计，利用pyltp包以关键词为依据对评论分句并进行情感分析计算出满意度，分析得出哈尔滨市五星级酒店顾客满意度的影响因素，以期酒店能够提升服务质量带给顾客更好的居住体验。

一、文献综述

电子口碑(Electronic Word of Mouth)是由口碑发展而来，信息化的高速普及使得电子口碑在旅游业大放异彩。朱翠兰等(2013)在eWOM概念研究的基础上，提出旅游电子口碑是指通过相关技术媒介，旅游者对已消费的产品或服务就食住行游购娱等旅游要素进行的描述和评价。近年来eWOM被广泛应用到旅游业中，Milan(2014)发现，在网上预订酒店时，有84%的潜在消费者会被eWOM影响购买行为。Nathalia等(2015)认为eWOM涉及到的是体验型产品，其对顾客感知评论的有用性具有更强的影响力。沈涵等(2020)研究发现负面点评的酒店网络口碑传播效果大于正面点评。

顾客满意度一直都是酒店行业研究的重点内容，而所针对的研究对象大多为高星级酒店和经济型酒店。顾客满意度所涉及的研究方法也非常丰富，近年来，随着网络技术的飞跃发展，众多学者对于酒店顾客满意度的研究，逐渐转移到文本挖掘方法上来，大数据环境下各大旅游网站的酒店eWOM信息实时更新，而且数据量大可靠性高。Zhou等(2014)对高星级酒店的网上评论进行分析，将顾客满意度影响因素概括为房间、设施、价格、位置、食物和员工六方面。刘岩等(2020)结合TF-IDF、K-means算法对特征词进行分类获取满意度影响因素，构建基于情感分析的酒店顾客满意度评估模型进行客观分析。现如今，酒店顾客满意度的研究路径愈加交叉化、多样化。

二、研究设计

(一)数据获取及预处理

本文以携程网上哈尔滨市23家五星级酒店截至2021年3月所有的在线评论为研究对象，通过八爪鱼采集器采集评论数据，共获取57368条评论。首先进行数据筛选，去除无效及重复评论，得到52798条有效评论。再次，进行机械压缩去重，对重复词语进行删除处理。之后，利用jieba包，并构建自定义词典，对评论文本进行分词、去除停用词，最终得到全部为中文候选词语集合的数据文件。具体详情内容见表1。

表1 哈尔滨市五星级酒店及其eWOM数据详情

(二)影响因素划分及满意度计算

1.顾客满意度影响因素归类

为了全面体现五星级酒店的特征，本文借鉴了学者类似的文献，综合本文获取的关键词，删除无关意义的关键词，将关键词进行调整列入七大特征类别，各类别的关键词都能反映对应的影响因素，具体内容见表2。

表2 酒店顾客满意度影响因素分类

从上述内容中可以得出，顾客对服务的关注度最高，其次是酒店设施和交通位置，这是五星级酒店最受关注的三部分，之后是餐饮、环境和卫生，对于价格的关注度最低。酒店本身属于服务型企业，而五星级酒店的服务和软硬件设施在各星级酒店中具有绝对的竞争力，因此不难得出服务和设施位于五星级酒店顾客关注度排名的前列。交通位置是酒店选址和用户出行首先考虑的因素，从“位置”、“出门”、“距离”、“停车场”等能够体现顾客选择酒店的方便因素。其次是餐饮，从高频词“早餐”、“下午茶”、“水果”可以看出顾客在酒店饮食的一般选择及其喜好，而“好吃”、“丰盛”也体现出顾客对餐饮方面的评价。环境和卫生是顾客次要考虑的因素，五星级酒店本身就能够具备舒适、干净、整洁等顾客需求，这也是疫情防控常态化以来五星级酒店预订数量占比极具增长的原因之一。价格的关注度最低，原因在于顾客在网上预订酒店时已经对价格知晓，并能够接受价格的合理区间。从“免费”、“赠送”等高频词可以看出顾客对五星级酒店提供的免费项目、赠送礼品等服务非常满意。

2.顾客满意度分析

本文以上述关键词为基础，利用python中的pyltp包对各酒店的评论数据进行分句归类，之后借助百度AI平台的情感分析功能，对酒店各影响因素的特征句进行情感分析，以积极类别概率的平均值为依据，以李克特五级量表法为标准赋值，将二者相乘分别得到各影响因素的满意度值。

总体满意度值的计算，将表2顾客满意度影响因素的词频占比为权重，将其与各酒店对应的影响因素满意度值相乘，并将结果相加得到总体满意度。公式如下所示：

其中：HCSI为顾客总体满意度；w为第i个影响因素的权重；U为第j家酒店第i个影响因素的满意度。

将23家酒店的各影响因素满意度和总体满意度进行描述统计分析，具体结果见表3。从表3中得出顾客总体满意度的均值为4.35，说明哈尔滨市五星级酒店总体水平较好，大多数的五星级酒店满意度分值都在4分以上。但其标准差较大，数据离散程度强，仅有11家五星级酒店高于全市平均水平，该数据说明五星级酒店总体满意度水平分布不均，总体满意度值高的酒店与总体满意度值低的酒店有明显差距。

表3 酒店顾客满意度描述统计量

各影响因素的满意度均值均在4分以上，排序为环境、位置、卫生、价格、服务、餐饮及设施。环境满意度均值最高为4.77且标准差最小，几乎全部酒店满意度分值均在4.5分以上，说明顾客对哈尔滨市各家五星级酒店的环境非常满意。位置和卫生的满意度均值为4.59和4.57，说明酒店的选址临近顾客目的地，交通便利，且酒店的卫生状况达到顾客要求。价格满意度均值为4.44，满意度在4分之上的有21家，说明顾客认为酒店的房间定价性价比较高。服务满意度的均值为4.32，但是标准差最大为0.44，说明顾客对酒店的服务水平要求较高，部分酒店的服务水平较好，但是个别酒店的服务水平远未达到顾客的期望值。餐饮满意度的均值为4.16，标准差为0.38，说明哈尔滨市五星级酒店的餐饮水平有明显差距。设施满意度均值最低为4.08，且标准差最大，3.5分以下的有3家，4分以下的有6家，设施的分值相对其他影响因素有明显下降趋势，说明绝大部分酒店的基础设施是减分项，原因主要为设施配套不全，或者硬件设施无法正常使用，软件设施未投入使用或运行体系不够成熟。

三、结论

本文以内容分析法获取顾客满意度影响因素及具体关键词，借助百度AI平台的情感分析功能接口计算出满意度值，其结果具有客观性和可验证性。本文通过分析得出哈尔滨五星级酒店的总体满意度均值为4.35，说明哈尔滨市五星级酒店总体水平较好，但标准差较大，酒店之间的经营水平存在一定差距。五星级酒店顾客满意度的影响因素包括七个方面，且各影响因素的满意度均值均在4分以上，排序为环境、位置、卫生、价格、服务、餐饮及设施。该研究过程可以有效反映哈尔滨市五星级酒店的目前经营水平及差距，能够有针对性的解决不足。