在線評論對酒店消費者預訂決策影響的實證分析

靳文學

摘 要：網絡的快速發展和新技術的應用，促進了在線旅游的飛速發展。在線旅游產品和酒店預定規模迅速擴大，而在線評論對消費者在線預定決策發揮了重要的作用。在線評論各維度對消費者預定決策的影響不同，以麗楓酒店在線評論對消費者預訂決策的影響為例，運用一元線性回歸的方法分別就在線評論數量和內容對預定量的影響進行實證分析，得出在線評論數量和內容對消費者預訂決策有顯著正向影響，進而為酒店制定發展策略提出建議。

關鍵詞：一元線性回歸;在線評論;消費者預定決策;酒店

中圖分類號：F719.2? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2021）03-0047-03

引言

隨著移動互聯網、大數據應用的快速發展和旅游消費的高速增長，在線酒店預定尤其是“手機訂酒店”已成為常態。第三方移動互聯網大數據監測平臺Trustdata發布的《2019年上半年中國在線酒店預訂行業發展分析報告》顯示，僅2019年上半年，全國在線酒店預訂間夜量近4億，同比增長20%。消費者在進行預訂決策時會參考在線評論，在線評論的內容一定程度上會影響消費者的預訂決策。

一、文獻回顧

在線評論作為一種電子口碑傳播及廣告宣傳的載體，是消費者遠距離獲取產品及服務信息、做出預定決策參考的重要來源。在線評論作為來自商品和服務體驗者的真實反饋，所蘊含的信息對于消費者預定決策和商家運營決策都很重要。在線評論在一定程度上能夠刺激消費者的購買意愿，從而產生購買行為。因此，在線評論逐漸受到消費者和酒店的重視，并成為許多研究的熱點。

研究發現，在線評論質量和評論數量對網絡購物意愿都有著積極影響[1]。當評論數量較多時，不同消費者受評論數量的影響不同。低認知需求消費者受評論數量影響更大，高認知需求消費者受評論質量影響更大[2]。評論質量和評論數量對在線評論內容可信度有顯著的正向影響[3]，評論的效價對消費者的購買意愿有正向的影響[4]，數值型在線評論效價對于消費者購買行為意愿影響力降低[5]，評論信息、時間、內容等評論屬性及評論者特征對在線評論內容的有用性均有影響[6]。同時，相對于正面評論，消費者對于在線評論中的負面信息內容會更加敏感，負面評論對消費者決策的影響程度更強[7]。商家需要重視在線評論信息，尤其是負面評論內容，及時反饋、補救，以獲取消費者的信賴。

目前，學者主要是通過問卷調查法獲得數據、構建模型進行分析研究，很少對實際預定量進行實證研究。本文以麗楓酒店為研究對象，通過一元線性回歸的方法對在線評論對消費者預定決策的影響進行實證分析。

二、數據分析

1.數據來源。以麗楓酒店2019年1—9月攜程平臺的評論內容和該平臺的預定量為樣本，將點評數量匯總為在線評論的數量，將點評分數均值作為評論分值，將餐飲、服務、位置、環境、設施、價格、整體情況等評論內容數量化轉為在線評論的內容。從在線評論的數量、好評數量（≥4分）、評論分值、評論內容等四維度入手，利用一元線性回歸分析法分析各維度對酒店消費者預訂量的影響。為酒店增加在線預定量、提高總收益奠定理論基礎。

2.相關性分析。對預訂量與在線評論數量、好評數量、評論分值和評論內容分別進行線性相關分析，并進一步對預定量與評論內容各維度進行相關分析，分析結果如表1所示。由表1可知，評論數量、評論內容、酒店位置和酒店整體情況評論與預訂量呈高度正線性相關關系;好評數量、服務和價格評論與預定量呈中度線性相關關系;評論分值和酒店環境評論內容與預訂決策呈弱相關關系。

3.線性回歸分析。根據線性相關分析結果，對中高度線性相關的各維度與預定量進行回歸分析。將預訂量作為因變量，在線評論數量、好評數量、評論內容（包括服務、價格、位置、整體情況相關評論）等作為自變量，分別做一元線性回歸分析，分析結果如表2所示。由表2可以看出，在線評論數量、評論內容總量、服務、價格、位置及整體情況評論與預定量的回歸決定系數R2值分別為0.674、0.669、0.489、0.495、0.788、0.628，對應的統計量P值分別為0.0067、0.0071、0.036、0.035、0.001、0.011，均小于0.05（取α=0.05），具有顯著的統計學意義。表明在線評論數量、評論內容、服務、價格、位置及整體情況相關評論對預定量的影響顯著。在線評論的好評數量與預定量回歸決定系數 R2為0.567，統計量 P值為0.111，大于 0.05，表明在線評論好評數量對預定量的影響不顯著。

三、結果與建議

1.結果。通過實證分析，得出以下結論。第一，在線評論數量對消費者預定決策具有顯著的正向影響。酒店在線評論作為在線預定決策的信息源，其基本功能是向消費者提供酒店產品和服務的信息，評論數量的多少決定提供信息的多少，評論數量越多，為消費者提供的信息量越大、實用性越強，人們獲得的有用信息就越多，預定行為實現的可能性越大。而且消費者具有從眾購物心理，而評論數量代表酒店客房的銷售量，所以在線評論數量對預定決策的影響顯著。第二，在線評論的好評數量和評論分值對消費者預定決策的影響不顯著。好的在線評論能夠降低購買風險，是消費者選擇住宿的一個重要因素。高評分為酒店贏得高口碑，好的口碑是酒店客源的載體。但好評數量和酒店評分分值傳遞的信息不夠詳細，不能直接顯示產品信息和服務質量。而且麗楓酒店在攜程平臺的綜合分值在4.8分左右，以顯著優勢獲得消費者的認可，分值相對穩定，上下波動幅度較小，所以好評數量和評論分值對酒店消費者預定決策的影響較小。第三，在線評論內容對消費者預定決策具有顯著正向影響。豐富、具體、高質量評論內容，促使消費者快速捕捉期望信息，對預定決策產生積極影響。尤其是對酒店服務、價格、位置、整體情況的評論內容對預定決策更為重要。優質的服務是酒店保證客源的基礎，優惠的價格是影響消費者需求的關鍵因素，便捷的位置是消費者選取酒店的客觀條件，良好的整體情況是酒店品牌形象的代表。對這些方面文字或圖片的具體評價，給消費者帶來直觀的印象，并以此準確判斷酒店形象、產品和服務是否滿足自身需求，進而做出預定決策，所以評論內容對消費者預定決策的影響顯著。

2.建議。在線評論在較大程度上影響消費者預定決策，酒店網評已經成為營銷中的重要一環，酒店應該重視在線評論尤其是評論內容。首先，酒店要積極運用大數據技術，做好在線評論的跟蹤和反饋，為消費者預定搭建良好的溝通交流平臺。其次，加強提升服務質量的同時，在完成對客人線下服務后，通過獎勵引導并鼓勵消費者及時在線評論反饋，以增加評論數量，為消費者提供更多信息。再次，重視并積極回復評論信息，點評回復也是酒店的再次營銷。尤其是針對負面評論內容進行恰當的個性化回復，及時補救以彌補客人對酒店的消極印象，贏得消費者信賴，更能減少差評對其他顧客的影響。進而以此優化服務、挖掘需求、改進不足，將評論信息轉化為管理價值來提升核心競爭力。最后，及時優化評論模板，細化評論內容，提高評論質量。使消費者獲得更全面、真實的產品和服務信息。為消費者搭建更便捷的預定平臺，增加預定量，提高總收益。

總之，酒店消費者預定決策的影響因素很多，除了受在線評論的影響，還受到客房價格和配套設施、餐飲特色、消費者偏好、家庭收入水平以及季節等因素的影響，故對消費者預定決策的影響因素分析，需要使用更為復雜的分析工具，這也是下一步的工作。

參考文獻：

[1]? 魏華，黃金紅.在線評論對消費者購買決策的影響[J].中國流通經濟，2017，（11）：78-84.

[2]? 陳曉紅，曾平.移動購物評價對消費者購買意愿影響的實驗研究[J].經濟與管理研究，2016，（6）：122-129.

[3]? 沈玉嬋.基于酒店顧客角度在線評論內容可信度影響因素——以攜程網在線評論為例[J].現代營銷：信息版，2020，（4）：202-204.

[4]? 杜學美，丁碌好，謝志鴻，等.在線評論對消費者購買意愿的影響研究[J].管理評論，2016，（3）：173-183.

[5]? 吳卿毅，黃斐.在線評論對消費者行為意愿的影響——基于數值型在線評論的效價[J].技術經濟與管理研究，2019，（11）：60-65.

[6]? 李昂，趙志杰.在線評論有用性研究綜述[J].商業經濟研究，2019，（6）：77-80.

[7]? 姜雪梅.在線評論對五星級酒店消費意愿的影響研究——基于大眾點評信息[J].生產力研究，2020，（4）：103-106.

[責任編輯 文 峰]