在线评论对酒店消费者预订决策影响的实证分析

圆园21年第03期

总第461期

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经济研究导刊

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在线评论对酒店消费者预订决策影响的实证分析

靳文学

（北京第二外国语学院中瑞酒店管理学院，北京102601）

摘要：网络的快速发展和新技术的应用，促进了在线旅游的飞速发展。在线旅游产品和酒店预定规模迅速扩大，而在线

评论对消费者在线预定决策发挥了重要的作用。在线评论各维度对消费者预定决策的影响不同，以麗枫酒店在线评论对消费

者预订决策的影响为例，运用一元线性回归的方法分别就在线评论数量和内容对预定量的影响进行实证分析，得出在线评论

数量和内容对消费者预订决策有显著正向影响，进而为酒店制定发展策略提出建议。

关键词：一元线性回归；在线评论；消费者预定决策；酒店

中图分类号：F719.2文献标志码：A文章编号：1673-291X（2021）03-0047-03

引言

随着移动互联网、大数据应用的快速发展和旅游

消费的高速增长，在线酒店预定尤其是“手机订酒店”已

成为常态。第三方移动互联网大数据监测平台Trustdata

发布的《2019年上半年中国在线酒店预订行业发展分

析报告》显示，仅2019年上半年，全国在线酒店预订间

夜量近4亿，同比增长20%。消费者在进行预订决策时

会参考在线评论，在线评论的内容一定程度上会影响

消费者的预订决策。

一、文献回顾

在线评论作为一种电子口碑传播及广告宣传的载

体，是消费者远距离获取产品及服务信息、做出预定决

策参考的重要来源。在线评论作为来自商品和服务体

验者的真实反馈，所蕴含的信息对于消费者预定决策

和商家运营决策都很重要。在线评论在一定程度上能

够刺激消费者的购买意愿，从而产生购买行为。因此，

在线评论逐渐受到消费者和酒店的重视，并成为许多

研究的热点。

研究发现，在线评论质量和评论数量对网络购物

不同消费意愿都有着积极影响

[1]

。当评论数量较多时，

者受评论数量的影响不同。低认知需求消费者受评论

数量影响更大，高认知需求消费者受评论质量影响更

大

[2]

。评论质量和评论数量对在线评论内容可信度有显

收稿日期：2020-05-28

著的正向影响

[3]

，评论的效价对消费者的购买意愿有正

向的影响

[4]

，数值型在线评论效价对于消费者购买行为

意愿影响力降低

[5]

，评论信息、时间、内容等评论属性及

评论者特征对在线评论内容的有用性均有影响

[6]

。同

时，相对于正面评论，消费者对于在线评论中的负面信

息内容会更加敏感，负面评论对消费者决策的影响程

度更强

[7]

。商家需要重视在线评论信息，尤其是负面评

论内容，及时反馈、补救，以获取消费者的信赖。

目前，学者主要是通过问卷调查法获得数据、构

建模型进行分析研究，很少对实际预定量进行实证

研究。本文以麗枫酒店为研究对象，通过一元线性回

归的方法对在线评论对消费者预定决策的影响进行

实证分析。

二、数据分析

1.数据来源。以麗枫酒店2019年1—9月携程平台

的评论内容和该平台的预定量为样本，将点评数量汇

将餐饮、服务、位置、环境、设施、价格、整体情况等评论

总为在线评论的数量，将点评分数均值作为评论分值，

内容数量化转为在线评论的内容。从在线评论的数量、

好评数量（逸4分）、评论分值、评论内容等四维度入手，

利用一元线性回归分析法分析各维度对酒店消费者预

订量的影响。为酒店增加在线预定量、提高总收益奠定

理论基础。

2.相关性分析。对预订量与在线评论数量、好评数

作者简介：靳文学（1983-），女，河北衡水人，讲师，从事酒店管理研究。

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量、评论分值和评论内容分别进行线性相关分析，并进结果如表1所示。由表1可知，评论数量、评论内容、酒

一步对预定量与评论内容各维度进行相关分析，分析店位置和酒店整体情况评论与预订量呈高度正线性

表1在线评论各因素与预定量相关分析结果

r

评论数量

好评数量

评论分值

评论内容

餐饮

服务

环境

价格

设施

位置

整体

0.821

0.567

-0.083

0.818

0.078

0.699

0.026

0.703

0.309

0.887

0.792

相关关系

高度正相关

中度正相关

弱相关

高度正相关

弱相关

中度正相关

弱相关

中度正相关

低度正相关

高度正相关

高度正相关

相关关系；好评数量、服务和价格评论与预定量呈中度

线性相关关系；评论分值和酒店环境评论内容与预订

决策呈弱相关关系。

度线性相关的各维度与预定量进行回归分析。将预订

量作为因变量，在线评论数量、好评数量、评论内容（包

括服务、价格、位置、整体情况相关评论）等作为自变

量，分别做一元线性回归分析，分析结果如表2所示。

3.线性回归分析。根据线性相关分析结果，对中高

价格、位置及整体情况评论与预定量的回归决定系数

R

2

值分别为0.674、0.669、0.489、0.495、0.788、0.628，对

应的统计量P值分别为0.0067、0.0071、0.036、0.035、

学意义。表明在线评论数量、评论内容、服务、价格、位

0.001、0.011，均小于0.05（取琢=0.05），具有显著的统计

置及整体情况相关评论对预定量的影响显著。在线评

论的好评数量与预定量回归决定系数R

2

为0.567，统

计量P值为0.111，大于0.05，表明在线评论好评数量

由表2可以看出，在线评论数量、评论内容总量、服务、对预定量的影响不显著。

表2在线评论各因素与预订量回归分析结果

RSquare

评论数量

好评数量

评论内容

服务

价格

位置

整体

0.674

0.321

0.669

0.489

0.495

0.788

0.628

F

14.44

3.314

14.13

6.689

6.852

25.965

11.804

TStat

3.8

3.551

3.76

2.586

2.618

5.096

3.436

SigF

0.0067

0.111

0.0071

0.036

0.035

0.001

0.011

显著情况

显著

不显著

显著

显著

显著

显著

显著

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三、结果与建议

1.结果。通过实证分析，得出以下结论。第一，在线

良好的整体情况是酒店品牌形象的代表。对这些方面

文字或图片的具体评价，给消费者带来直观的印象，并

以此准确判断酒店形象、产品和服务是否满足自身需

求，进而做出预定决策，所以评论内容对消费者预定决

策的影响显著。

策，酒店网评已经成为营销中的重要一环，酒店应该重

视在线评论尤其是评论内容。首先，酒店要积极运用大

数据技术，做好在线评论的跟踪和反馈，为消费者预定

搭建良好的沟通交流平台。其次，加强提升服务质量的

同时，在完成对客人线下服务后，通过奖励引导并鼓励

消费者及时在线评论反馈，以增加评论数量，为消费者

提供更多信息。再次，重视并积极回复评论信息，点评

回复也是酒店的再次营销。尤其是针对负面评论内容

进行恰当的个性化回复，及时补救以弥补客人对酒店

的消极印象，赢得消费者信赖，更能减少差评对其他顾

客的影响。进而以此优化服务、挖掘需求、改进不足，将

评论信息转化为管理价值来提升核心竞争力。最后，及

时优化评论模板，细化评论内容，提高评论质量。使消

费者获得更全面、真实的产品和服务信息。为消费者搭

建更便捷的预定平台，增加预定量，提高总收益。

总之，酒店消费者预定决策的影响因素很多，除了

受在线评论的影响，还受到客房价格和配套设施、餐饮

特色、消费者偏好、家庭收入水平以及季节等因素的

影响，故对消费者预定决策的影响因素分析，需要使用

更为复杂的分析工具，这也是下一步的工作。

2.建议。在线评论在较大程度上影响消费者预定决

评论数量对消费者预定决策具有显著的正向影响。酒店

在线评论作为在线预定决策的信息源，其基本功能是

向消费者提供酒店产品和服务的信息，评论数量的多

少决定提供信息的多少，评论数量越多，为消费者提供

的信息量越大、实用性越强，人们获得的有用信息就越

多，预定行为实现的可能性越大。而且消费者具有从众

购物心理，而评论数量代表酒店客房的销售量，所以

在线评论数量对预定决策的影响显著。第二，在线评论

的好评数量和评论分值对消费者预定决策的影响不显

著。好的在线评论能够降低购买风险，是消费者选择住

宿的一个重要因素。高评分为酒店赢得高口碑，好的口

碑是酒店客源的载体。但好评数量和酒店评分分值传

递的信息不够详细，不能直接显示产品信息和服务质

量。而且麗枫酒店在携程平台的综合分值在4.8分左

右，以显著优势获得消费者的认可，分值相对稳定，上

下波动幅度较小，所以好评数量和评论分值对酒店消

费者预定决策的影响较小。第三，在线评论内容对消费

者预定决策具有显著正向影响。丰富、具体、高质量评

论内容，促使消费者快速捕捉期望信息，对预定决策产

生积极影响。尤其是对酒店服务、价格、位置、整体情况

的评论内容对预定决策更为重要。优质的服务是酒店

保证客源的基础，优惠的价格是影响消费者需求的关

键因素，便捷的位置是消费者选取酒店的客观条件，

参考文献：

—以携程网在线评论为例[J].现代营销：信息版，2020，（4）：202-204.[3]沈玉婵.基于酒店顾客角度在线评论内容可信度影响因素——

[6]李昂，赵志杰.在线评论有用性研究综述[J].商业经济研究，2019，（6）：77-80.

[5]吴卿毅，黄斐.在线评论对消费者行为意愿的影响———基于数值型在线评论的效价[J].技术经济与管理研究，2019，（11）：60-65.

[4]杜学美，丁碌好，谢志鸿，等.在线评论对消费者购买意愿的影响研究[J].管理评论，2016，（3）：173-183.

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[责任编辑文峰]

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