基于ＳＥＭ的飯店顧客滿意度測評模型研究

[摘要]運用結構方程模型(sEM)，通過對現有國際主流顧客滿意度指數模型的改進，從多學科角度構建了飯店顧客滿意度測評模型(Hcs)，并進行實證研究。飯店顧客滿意度測評模型是一個具有因果關系的結構方程模型，運用LISREL及SPSS統計軟件進行檢驗，結果表明測量模型中的觀測變量對顧客滿意度的影響顯著，結構模型中各潛變量之間的路徑系數與假定基本符合。在研究分析基礎上給出相應結論及建議。

[關鍵詞]顧客滿意度；飯店；SEM；測評模型

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002—5006(2006)11—0054—07

國外對于顧客滿意度(Customer Satisfaction，CS)研究較早并取得了豐碩成果，我國相對起步較晚，但是隨著質量觀的轉變，如何提高顧客滿意水平已日益為越來越多的學者和經營者所關注。旅游業中顧客滿意度的量化研究，多是基于不同滿意程度的顧客所占比重的簡單統計分析，所包含的信息量往往難以滿足市場需求。顧客滿意度作為一個經濟心理學的概念，一般需要通過其他外在變量進行測量，結構方程模型(Structure Equation Models，SEM)是一種通用的線性統計建模技術，沒有嚴格的假設限定條件，并允許自變量和因變量存在測量誤差，為這類問題的定量化分析提供了很好的工具。因此，由計量經濟學、旅游學、心理學和統計學等多學科角度出發，從飯店顧客行為的角度，以SEM為基礎構建飯店顧客滿意度測評模型，以期為飯店顧客滿意度研究提供可以借鑒的思路與方法。

1 HCS(飯店顧客滿意度)理論模型

在國外顧客滿意程度研究文獻中，美國學者奧立佛提出“期望一實績模型”，伍德洛夫、卡杜塔和簡金思提出“顧客消費經歷比較模型”，韋斯卜洛克和雷利提出“顧客需要滿意程度模型”。對顧客滿意度進行測度的宏觀主流模型主要有：瑞典顧客滿意度晴雨表SCCB(sweden Customer SatisfactionBarometer，1989)、美國顧客滿意度指數模型ACSI(American Customer Satisfaction Index，1994)、瑞士顧客滿意指數SICS(Swiss Index 0f Customer Satisfaction，1998)、歐洲顧客滿意度指數模型ECSI(European Customer Satisfaction Index，1999)，其中，以ACSI模型運用最為廣泛。但是上述模型在某些具體概念和路徑的解釋上存在一些偏差，給微觀企業提供的具體指導信息不夠。本文在繼承ACSI的核心概念和架構的基礎上，結合飯店的特點在一些變量上對其進行了調整和更新，構建了HCS模型，如圖l所示。

飯店顧客滿意程度是飯店服務的最終體現，其質量高低依賴于顧客的檢驗與評價。廣義而言，飯店最終的服務質量不僅取決于飯店的技術質量與功能質量，同時，取決于顧客對飯店產品的期望質量與經驗質量。因此，模型的構建必須考慮到飯店的實際特點，如其產品具有生產和消費的同時性、空間的不可轉移性、有形性與無形性相結合等，以及飯店的形象影響顧客的期望及體驗，飯店顧客在飯店的感知和體驗將直接影響其滿意度、重復入住率和向他人做出的“口碑”宣傳等。本文所構建的HCS模型相對于ACSI模型作了如下改進：

(1)增加外生潛變量——飯店形象。飯店形象是指公眾基于直接或間接的自身利益、經過對飯店各種信息的選擇和加工而形成的對飯店實態的整體性認識和評價，也就是飯店的整個經營、管理、服務過程的具體實踐在社會公眾的輿論中的投影。飯店形象同顧客預期、感知價值和顧客忠誠之間存在相關關系，本研究通過顧客對飯店已有的總體印象與飯店口碑或品牌兩個觀測變量對其進行測度。

(2)增加內生潛變量的觀測因子。①飯店顧客感知質量通常包括對有形產品和無形產品兩大部分的感知，在構建飯店感知質量的觀測因子時，參照國家旅游局頒布的《旅游飯店星級的劃分與評定》(GB／T 14308—2003)，設置5個觀測變量進行測量，分別是飯店整體環境、安全性、舒適性、服務主動快捷性、服務個性化；②飯店顧客抱怨或投訴潛變量考慮到顧客抱怨并不一定導致顧客投訴，且顧客投訴對于飯店顧客滿意度以及顧客忠誠度的提高所具有的意義，將顧客投訴和顧客抱怨一起作為結果變量來進行測評；③顧客忠誠潛變量的觀測因子的改進。一般商品的顧客忠誠度主要體現在對該商品的重復購買上，ACSI模型中此項設置有3個測度因子，但鑒于飯店產品的特殊性及旅游動機等因素，顧客對所住飯店滿意也可能因不再到該旅游目的地旅游而無機會再次入住該飯店，這一情況對于非連鎖飯店的單體飯店更加突出，因此在設置觀測變量時從兩方面進行測度，即重復入住、正面口碑宣傳。

2 HCS結構方程數學模型

HCS結構方程模型中，潛在變量列于橢圓形中，觀測變量列于長方形中，如圖1所示。ζ表示外生潛變量或隱變量(exogenous latent variable)，即其影響因素處于模型之外；η表示內生潛變量或隱變量(endogenous latent variable)，即由模型內變量作用所影響的變量(除飯店形象外，其余6個隱變量，故η為6 × 1矩陣)；B表示一些內生潛變量對其他內生潛變量的效應系數矩陣(6×6)；Γ表示外生潛變量飯店形象對內生潛變量的效應系數矩陣(6×1)；ζ表示結構方程誤差項(error or residual term)，是(6×1)矩陣。HCS結構方程內部模型表示為：

并可對應表示為(2)，其中，β與y為通徑系數(path coefficients)。β_ij是η_j，對η_i的通徑系數，表示作為起因變量的η_i對作為效應變量的η_i的直接影響程度；γ_i表示外生隱變量飯店形象對η_i的通徑系數，即作為起因變量的飯店形象ζ對作為效應變量的叩η_i的直接影響程度。

其中，X為外生觀測變量構成的向量矩陣(2×1)；A_x為X對ζ的測度系數或負荷矩陣(2×1)；δ為Ｘ的測量誤差構成的向量矩陣(2×1)；Y，為內生觀測變量構成的向量矩陣(16×1)；Λ_y，為Y對η的測度系數(regression weight)或因子負荷(factorloadings)矩陣(16×6)；ε為Y的測量誤差構成的向量矩陣(16×1)。

HCS結構方程模型中一共有8個基礎參數矩陣需要在線性結構關系模型中估計，Λx，Λy、Γ、B、Φ、

時的理論協方差矩陣，若用s表示由樣本得到的協方差矩陣，通過用s去擬合Ε，即可估計出模型中的自由參數，計算出相應系數值，同時可對模型的擬合性進行假設檢驗。上述分析可借助統計分析軟件(sPSSll．5)和結構方程建模軟件(LISREL8．70)實現。

3 HCS實證研究

3．1研究對象與研究方法

2006年3月1日-15日，在海南三亞市與廣西桂林市的多家高星級飯店進行問卷調查。問卷經由飯店前廳部征詢、客房部征詢或調查員親自詢問3種方式完成，在客人人住后有了具體體驗后進行問卷調查。同時在正式開展調查之前進行了50份的試調查，以保證調查結構的嚴謹性和完備性。本次調查共發出問卷250份，回收有效問卷220份，問卷回收有效率為88％。表1是調研問卷人口統計分布情況。

問卷包括兩部分內容：第一部分是飯店顧客的人口統計特征以及社會屬性，如年齡、客源地、文化程度、個人年收入等。第二部分是問卷主體部分，根據HCS模型中的18個觀測變量進行調研問題的設計，本次調查問卷采用10點量表(按滿意程度或可能性由低至高分別賦1—10分)，這可使消費者在評價有關問題時做出更為精細的判斷。

運用SPSSll．5統計軟件對調查數據進行整理，對于異常數據進行了必要的校正和剔除，對缺省的數據采用樣本均值替代法進行處理，經過計算得到全部調查樣本對于HCS模型中的觀測變量的評價平均值，見表2。

3．2數據質量分析

3．2．1問卷信度檢驗

信度反映了調研問卷飯店顧客滿意度評價的可靠程度。研究采用克倫巴赫(L．J．Cronbach)Alpha(a)信度系數法，利用SPSS統計軟件對收集的數據進行計算，由表3所示。表3中各潛變量的Alpha(a)系數均高于0．7，總量表Alpha(a)系數達到O．84，說明本次調查問卷數據具有較高的內在信度。

3．2．2數據配對樣本t檢驗分析

使用SPSS統計軟件對問卷信息進行配對樣本t檢驗(paired-samples t-tests)，主要分析顧客預期與顧客感知質量差異，在95％置信度下的檢驗結果如表4所示。表中反映飯店顧客對飯店各屬性的感知實績與總體期望、特色預期、可靠性預期的差值。總體上，飯店的硬件服務(整體環境、安全性、舒適性)給予顧客的感知明顯低于期望(t值為負數)；而軟件服務相對較好，服務主動快捷性、服務個性化的感知實績均高于預期。數據配對樣本t檢驗分析表明所獲取到的觀測數據基本具備可供分析的差異性特點。

3．3模型檢驗

3．3．1測量模型檢驗

運用極大似然法(Maximum Likelihood)經迭代21次對調研數據進行參數估計，分析觀測變量對飯店顧客滿意度的影響程度，見表5。對t值的檢驗與對統計顯著性指標的載荷(路徑的t值)的審視相關聯。如果與路徑系數相關聯的每一個載荷的t值大于2，那么參數就是顯著的，并且變量也與其特定的結構顯著相關。可以看出，所有觀測變量因子負荷及t值均顯著，說明測量模型中的觀測變量對顧客滿意度的影響是顯著的，無需剔除任何觀測變量。

研究顯示，飯店各項軟硬件服務指標的因子載荷均較高。硬件服務中飯店舒適性因子載荷最高、對顧客的滿意程度直接影響較大。雖然軟件服務的重要性日益受到重視，但飯店基本的住宿功能——便捷舒適的居住環境仍起著舉足輕重的作用，并且極大地影響顧客對飯店產品的感知。當然，舒適的居住環境同時也包含了為人們提供精神享受，提升飯店的文化品位是不可忽略的要素。軟件服務同樣成為飯店顧客關注的焦點。主題化、個性化產品能夠構建飯店的異質性，也就成為構建飯店核心競爭力的關鍵。調研發現，客人對入住飯店期待中3個觀測變量的特色期待載荷最高，也即對飯店異質性的期待。而飯店硬件服務給予顧客的感知與對其期望有著不小差異也說明這一點。由于傳統飯店千店一面的情況令越來越多的顧客心生倦意，求新求奇求變的心理影響到顧客對飯店的滿意度的形成。飯店異質性成為市場競爭的關鍵，預示大規模定制設計(Design for Mass Customization)將是飯店未來發展方向之一。這就要求飯店必須能夠提供適應目標客源市場需求的產品，并通過優質服務、個性化服務讓顧客感受重視及尊重，增加飯店產品的附加值，贏得顧客的信賴、建立良好形象。

3．3．2結構模型檢驗

運用HSREL及SPSS統計軟件對HCS結構方程模型進行分析，對模型中的潛變量的路徑系數進行標準化估計，結果見方程(5)：

路徑系數矩陣代表了結構變量之間的因果關系強弱程度，將其直觀地表示在模型上，見圖2。圖中用路徑的粗細與否表示變量間的影響程度大小，粗線標注的箭頭表示路徑影響程度非常顯著。檢驗表明HCS模型中各潛變量之間的關系與模型假定基本符合，表明HCS模型具有較強的現實解釋能力：飯店形象影響顧客預期；顧客預期影響顧客感知質量與感知價值；顧客感知價值還受到飯店總體形象、顧客感知質量的影響；顧客感知質量與顧客感知價值影響顧客滿意度；顧客滿意度與顧客抱怨與投訴存在負相關關系；顧客忠誠度受到飯店總體形象、顧客滿意度、顧客抱怨與投訴的影響

SEM模型擬合度檢驗的常用指標有：卡方與自由度的似然比、近似誤差的均方根RMSEA(root mean square error ofapproximation)、擬合優度指數GFI(goodness-of-fit index)、調整擬合優度指數AGFI(adjusted goodness．of-fit index)、非范擬合指數NNFI(non-normed fit index)等。一般認為 ，并且RMSEA的90％置信區間上限≤0．08、NNFI越接近1，則模型的擬合程度較好。HCS模型的擬合指數中， 各項指標結果表明HCS模型具有較好的擬合度。

飯店顧客滿意度實為顧客接受飯店產品和服務時的實際感受與其期望程度的比較值，即感知質量和認知質量(期望值)之間差異的表示。如果實際感知超過人住飯店前的預期，即差距為正值時，飯店客人就會感到滿意，差距越大客人就越滿意；反之，負向差距越大表明客人滿意度越低。也就是說，“滿意”不僅僅是顧客對服務、服務態度、產品質量、價格等方面直觀的滿意，更深層的含義是飯店所提供的產品和服務與顧客期望、要求等吻合的程度如何，加之受到飯店形象與口碑宣傳的影響，飯店顧客必然抱有一種期望，這種“事先期望”直接影響到顧客在住店期間的體驗價值及最終的滿意度。研究表明顧客預期對顧客感知質量與價值路徑系數分別是，說明所調查的飯店的良好口碑及由此產生的預期與住店客人實際體驗相吻合。

圖2中，飯店形象與顧客預期、感知價值、顧客忠誠的路徑系數分別為0．43、0．11、0．17，說明增加飯店形象這一外生潛變量的設計且有一定合理性，但后兩者的影響度因調查范圍的局限性仍有待考證。數據顯示飯店形象對于顧客的預期影響較大，r₁為0．43。但對顧客忠誠度影響程度不及預期，r₆為0．17。本次研究結果與既定的認識有差距，反映了不同類型的飯店、不同出游動機的客人入住及購后行為存在差別，本次研究對象集中在風景旅游城市，被訪者以觀光客居多，相應地表現出他們未來重復游覽同一地點的可能性相對較小，因而入住同一飯店的可能性相應較低。由于重復入住間接地與旅游動機相關聯，因此飯店顧客滿意不一定導致重復入住假設是成立的。但是將重復入住與正面口碑宣傳分開研究，結果表明顧客可能因種種原因不會再次入住飯店，但滿意的顧客所傳播的良好口碑仍將使飯店受益。

4結論與討論

(1)飯店顧客滿意度模型(HCS)是結合飯店特點，在對現有國際主流顧客滿意度模型(ACSI)進行改進的基礎上構建的一個具有因果關系的結構方程模型。模型由測量模型和結構模型組成，包括1個外生潛變量、6個內生潛變量和18個觀測變量，所提出的7個潛變量分別是飯店形象、顧客預期、感知質量、感知價值、顧客滿意度、顧客抱怨或者投訴、顧客忠誠度，各潛變量間存在11種關聯。研究提出的假設均基本得到數據支持。

(2)研究表明飯店形象對于顧客的預期影響較大(r₁：0．43)，但對顧客忠誠度影響程度不及預期。本次研究結果與既定的認識有差距，這反映出不同類型的飯店、不同出游動機的客人入住及購后行為存在差別。

(3)飯店顧客滿意度指顧客接受飯店產品和服務時的實際感受與其期望程度的比較值。飯店顧客的“事先期望”直接影響到顧客在住店期間的體驗價值及最終的滿意度。研究表明所調查的飯店的良好口碑及由此產生的預期與住店客人實際體驗相吻合。

(4)飯店各項軟硬件服務指標的因子載荷均較高。硬件服務中飯店舒適性因子對顧客的滿意程度直接影響較大，住宿這一基本功能仍起著重要的作用。飯店的異質性是構建飯店核心競爭力的關鍵。通過優質服務、個性化服務創造令人難以忘懷的愉快經歷，增加飯店產品的附加值，建立良好形象同樣不容忽視。

(5)在現有文獻中，國內對于旅游企業顧客滿意度、忠誠度的研究大多仍延用傳統的量化方法，簡單的比重統計方法已經難以滿足市場要求。本研究成果將有助于學術界及旅游業界更全面地認識顧客滿意度及忠誠度的形成過程。圖2中清晰顯示(路徑用粗線標注的為影響顯著變量)顧客感知質量極大地影響感知價值；顧客感知質量與感知價值均顯著影響顧客滿意度，顧客滿意度決定顧客的正面口碑宣傳與重復入住。

由于飯店顧客滿意度的結構關系模型是一個動態模型，模型的構建和完善，僅基于一次抽樣調查數據進行模擬是不夠的，未來研究的重點將是評估模型的改進和評價值準確度的提高。今后將選擇不同等級、不同類型的飯店進行更加廣泛深入的研究。但本文的研究為飯店顧客滿意度測評的科學化和規范化提供了有益的思路，將促進飯店滿意度理論的進一步發展和完善。

致謝：感謝海南三亞亞龍灣開發股份有限公司、三亞仙人掌度假酒店、廣西桂林觀光酒店、桂林賓館等單位的大力支持；感謝南京師范大學05級旅游管理研究生顧秋實、陳曉艷、桂林工學院旅游管理本科生02級陸強等同學對問卷的回收及數據的錄入。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。