联合国世界旅游组织关于在线客人评论和酒店分类系统的研究:一种综合方法外文翻译资料

 2023-03-27 06:03

联合国世界旅游组织关于在线客人评论和酒店分类系统的研究:一种综合方法

作者:United Nations World Tourism Organization (UNWTO),Anita Blomberg-Nygard,Chris K. Anderson

摘要 在线旅游相关内容的激增正在改变消费者预订和研究旅游的方式。在进行在线酒店预订之前,消费者平均会访问14个不同的旅游相关网站,每个网站大约访问3次,并在搜索引擎上进行9次旅游相关搜索。官方的酒店分类通常被消费者用作酒店研究和预订过程中的一种过滤机制,客人的评论被用来在一小群酒店中做出最终选择。随着在线评论越来越受欢迎,人们开始质疑传统的酒店分类系统是否变得不那么重要了。传统上,分类系统是关于设施的,而客人的评论是关于满足期望的;因此,客人的评论可以作为分类系统的一部分,提供对设施的质量检查。我们概述了一种将在线评论纳入酒店分类的综合方法,通过这种方法,客人的评论为酒店分类增加了一个质量维度,从而细化了分类。

关键词 在线声誉;产品分类;酒店

历史 2015年1月13日;2015年10月27日修订后收到;接受日期:2015年12月4日2016年5月10日在线发布。

引言

旅游业是我们这个时代最具活力的经济部门之一。该行业占全球国内生产总值的9%,服务出口的30%,每11个工作岗位中就有1个,已经从少数人的特权发展成为每年跨越数十亿人口的全球社会经济活动。在短短60年里,旅游业在广度和范围上都有了显著的提升。1950年,只有2500万人环游世界,主要往返于欧洲和北美的传统目的地。2013年,每年的国际游客数量达到10.87亿,新兴经济体越来越能抓住游客的想象力。除了这种指数级的增长之外,该部门已经发生了显著的转变,很少有领域像在线空间那样显示出如此大的动态变化和创新(世旅组织,2015年)。用户生成的内容评论的出现彻底改变了旅行决策过程,因为越来越多的“潜在旅行者”依赖在线游客评论来做出购买决定。这对住宿提供商的影响尤其明显。

客人评论和酒店分类系统都服务于重要且互补的目的;尽管酒店分类集中于客观的、基于舒适性的要素,但客人评论系统更侧重于服务相关要素的感知。我们的研究表明,这两者都是必要的,但消费者和行业都有兴趣看到两者之间更紧密的契合,以及嘉宾评论的共同框架。此外,随着旅游网站和社交媒体的增长以及移动技术的吸引力和可用性不断扩大,在线活动将会扩大,酒店产品的呈现方式必须符合消费者的需求。

在过去十年中,在线客人评论的出现对酒店分类系统的必要性提出了挑战,批评者认为,客人评论更擅长为酒店提供的服务质量和范围提供基准。相反,批评嘉宾点评系统的人指出,很难验证其真实性,也缺乏客观性。尽管存在这些问题,但酒店分类系统和客人评论在建立对住宿质量的共同理解方面仍有可能发挥重要作用,而不一定是相互排斥的,因为报价和期望的匹配对于成功至关重要。为了推进这一整合,我们强调了酒店分类系统的历史使用,并概述了用户评论的最新发展。通过使用与用户评论和酒店分类相关的二级数据以及通过调查和问卷收集的一级数据,我们概述了一个框架,用于将用户生成的内容纳入酒店分类的修改形式。

背景

在下一节中,我们概述了酒店分类和用户评论的性质,并介绍了与酒店分类和在线口碑相关的文献综述。

酒店分类系统

官方酒店分类起源于1905年英国汽车协会(AA)的出现。AA在其1908年的手册中首次列出酒店,并于1912年正式引入星级酒店排名制度,但直到1967年才推出第一份酒店指南,其在线目录于1996年上线,其移动应用于2011年推出。100多年来,除了信息的传播方式之外,没有什么变化。研究人员对酒店评级系统的关注有些有限。卡兰(1990)指出,越来越强调服务质量,因为评级应该努力确保消费者的期望(通过评级系统传达)得到满足。但是,虽然酒店评级系统已经开始强调服务质量,他们的衡量是非常主观的(卡兰1995)。苏和孙(2007)对几个酒店分类系统(英国、美国、中国和台湾)进行了全面的回顾,同时强调了台湾将服务质量量化为酒店评级系统的一部分的尝试。同样,Fernandez和韦迪亚(2004年)使用SERVQUAL仪器的一个变体调查了西班牙北部的酒店客人(Parasuraman等人,1985年),得出的结论是,尽管酒店等级(星级)内的服务质量各不相同,但不一定会随着星级的增加而增加。

传统的酒店分类依赖于专家的意见。酒店和许多其他商品是相似的消费者报告或Zagat等专业评级机构提供的服务根据各种性能指标给产品打分。第三方产品评论通常被认为更可信而不是由公司直接产生的信息(Zhu and Zhang 2010)。然而,专家评审可能不会(Reinstein和Snyder 2005),因为专家对体验型产品的意见可能不能反映普通消费者的品味或偏好(Eliashberg和Shugan 1997)。这种异质性评估者之间的沟通可能会导致买家之间的不确定性,从而导致进一步的信息搜索(Shapiro 1982)。Orsquo;connor(2010)将在线评论与专家反馈进行了比较,尽管他发现两者之间有很强的匹配专家提供的评级和在线评论中表达的意见,他确实发现了酒店之间的差异更高的星级或等级。

体验型商品的评论者也可能获得比一般人更好的服务体验消费者。例如,《纽约时报》的评论家或《Zagat》杂志的评价者经常被挑出来,给予更高的评价服务超出了普通消费者的接受范围(空白2007)。因此,专家对一种经历进行评审可能诊断性较差,因此对普通消费者的相关性较低。有了之前的经验,口口相传(口碑)已被证明是降低购买风险的最重要的外部信息来源(卢茨和莱利1974)。传统的口碑传播虽然比直接的个人体验具有更大的广度和深度仍然受到地理和社会边界的限制(Ellison和Fudenberg 1995)。另一方面,网络口碑韩德不仅拥有全球影响力,而且拥有持久的内容,因此在收购中扮演着越来越重要的角色消费者的决策。在线消费者评论如此有影响力的一个原因是,人们认为他们减少风险,提供更可信和值得信赖的信息(Bickart和Schindler 2001)。研究人员认为在线反馈机制比传统口碑对公司有更大的影响,因为以前所未有的规模和能力来衡量和控制客户的评价,并提供个性化服务反馈(Dellarocas 2003)。在线口碑提供了重要的深度,因为综合分数是更新的一个持续的基础。与贝叶斯假设一致,研究表明,评论的数量在总分中使用影响复习分数对绩效的影响(Zhu and Zhang 2010)。

酒店评论和在线消费者行为

在旅游领域,任何关于客人评论和酒店分类之间关系的讨论都需要进行基于对消费者如何在线研究酒店住宿的理解。根据comScore的数据,Anderson(2011)通过跟踪在线预订,研究了与旅游相关的在线行为在一家大型酒店品牌预订前的60天内,对近400名消费者进行了抽样调查的这些消费者在预订前60天内访问的独立旅游网站的平均数量为13.60,消费者平均访问每个网站2.92次,平均每个消费者访问旅游网站39.90次。此外,消费者在谷歌、雅虎,或者必应。图1显示了预订酒店房间前的旅游站点访问的分布情况。图2显示了旅游相关搜索和旅游相关网站访问的分布,同样是在做一个预订。

图1.旅游网站访问量的分布

在线行为的分布表明,大多数消费者表现出以下在线研究根据上述平均值,49%的消费者会访问10个或更少的独立旅游网站。然而,一个有相当数量的消费者确实花了相当多的时间在线研究旅游(酒店)的决定超过20%的消费者访问了30多个独立网站。

图3展示了TripAdvisor的“预定前几天”访问量的分布情况在线客人评论的来源。这种分布表明,研究集中在客人评论上(在TripAdvi-或者至少)集中在预订前的最后几天,因此支持了消费者的假设使用评论并不是为了过滤酒店,而是为了在之前已经被淘汰的一小部分选择中做出选择搜索和现场访问,并符合所需的酒店分类。这与发现是一致的。最近一项针对2500名消费者的调查显示,35%的受访者在一开始就使用在线评论来识别,而28%的人使用它们来缩小预先确定的选择范围(Carroll 2014)。

在确认酒店质量方面,很多创新都来自于在线以外的住宿空间中介机构希望提供服务,吸引消费者研究旅游需求并进行预订。在线旅游网站花了超过15年的时间开发这项技术,以促进在线口碑传播。不透明的10多年来,旅游网站一直在将用户评论整合到酒店分类中。

Hotwire.com和Priceline.com等不透明的旅游网站主要在美国运营。这些网站出售的房间不是特定酒店的房间,而是一般地区不同级别的酒店的房间,例如,位于纽约时报广场的一家四星级酒店纽约城市。

图2.旅游网站访问和分布

图3.预订TripAdvisor访问前的天数分配

图4显示了纽约市的这两个旅游网站的列表。这些列表联合显示星级还有查看信息,但不要查看酒店的名字。作为回报,消费者不知道具体的名称酒店可享受50%或以上的折扣,直到他们提前支付了全部不可退款的房间。因此,明星信息的准确性对于这些网站的成功至关重要——例如,如果消费者购买一家四星级酒店,但感觉它实际上是一家三星级酒店,因为质量或设施可能不会再访问旅游网站。因此,决定酒店应该被列为3.5星级还是4星级酒店,这些网站看有很多来源,包括在线客人评论。

审查真实性

关于客人评论的一个问题是它们的真实性。Mayzlin et al.(2014)建议酒店经营者是否有动机为自己的酒店撰写虚构的正面评论和负面评论竞争的性质。甚至还有一些企业尚未开业,但仍收到了订单评论(2012年奥尼尔)。

Quinby和Rauch(2012)指出,尽管大多数“作弊”似乎是专注于制造假货在积极的酒店评价中,98%的受访者认为TripAdvisor的酒店评价能够准确反映他们的实际情况95%的人会向其他人推荐TripAdvisor的酒店评论。在2739个随机87%的用户同意“在TripAdvisor上的用户评论对他们有帮助”的说法我对自己的决定更有信心了。”尽管旅行者的期望和要求越来越高,但该研究也发现10个用户中有8个同意TripAdvisor的酒店评论“帮助我有一个更好的旅行”。此外,研究显示,53%的受访者不会预订没有任何客人评论的酒店该网站。

图4.纽约不透明的酒店列表

表1.TripAdvisor平均评级

不真实的评论可以很容易地通过使用所谓的合格评论来克服。大多数在线旅行社(OTA)只接受通过其网站购买房间的客人的评论(OTA会在客人入住后发送电子邮件,询问消费者对其购买的反馈)。Booking.com,世界最大的在线旅行社,拥有超过3000万的这些合格的评论。Expedia,通过其合并的评论池它旗下的Expedia.com和Hotels.com品牌拥有超过2000万用户。在TripAdvisor的案例中,这已经结束了2亿的评论,评论者不需要住在酒店。而TripAdvisor则是持续的升级过滤器,剔除任何它怀疑可能是虚假的评论。此外,评论的绝对规模跨所有提供者可能会将不真实条目的影响最小化。

在线评论和酒店的分类

官方的酒店分类和在线客人评论可能具有不同但互补的目的。将用户评论与分类系统整合的问题之一是评论的程度与恒星级别相关。表1展示了TripAdvisor对其“顶级”酒店的用户评分总结8个城市按星级划分。表格的A面板显示了TripAdvisor对酒店星级的平均评级八个城市。TripAdvisor的评级会随着星级的增加而持续上升,但数字相当由于地理位置的不同。TripAdvisor的星级评分也因城市而异。例如,在纽约市,2星级和5星级酒店的平均差距只有0.35,而这在悉尼差不多是两倍。

TripAdvisor使用一种专有的模式,按目的地对酒店进行排名。表1的面板B显示了百分比在TripAdvisor的“前100名”酒店中,每一个星级的酒店。这些比例最青睐三星级和四星级酒店可能反映了客人评论的“价值”成分;也就是说,低星级的酒店可能会得到更好的评价更高星级的酒店,不是因为设施,而是因为对金钱的感知价值和超越对明星级的期望。

表2给出了TripAdvisor根据星级对酒店的平均评级和排名TripAdvisor对全球100个主要城市的酒店进行了排名。数据进一步表明,更高星级的酒店往往在TripAdvisor上有更高的排名和更好的评分,但低星级酒店仍然可以被认为是市场中的顶级酒店。

表2.TripAdvisor平均评级- 100全球市场

总体而言,研究结果表明,客人评论对酒店分类的潜在影响有所增加随着星星等级的下降。消费者似乎对提供强大价值或改善服务的3星级和4星级酒店做出了积极的反应,给予了更好的评价,而对于5星级酒店来说,可能更难超越消费者的期望。

调查的利益相关者

通过将用户评论广泛地整合到传统分类中,对酒店分类进行细化影响三组利益相关者:消费者、酒店经营者和第三方中介(ota)。这三个组对利益相关者进行了调查,以评估他们对评审整合的看法。对调查结果进行了总结在附录中。爱尔兰国家旅游发展局促成的一项消费者调查(NTDAI)得到了23702份来自爱尔兰游客的回复。另外还收到了26,000份回复爱尔兰旅游局对国际游客进行了一项较短的调查,共收到575份回复康奈尔大学酒店研究中心的酒店高管、经理

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