Факторы, влияющие на удовлетворенность и неудовлетворенность клиентов гостиниц г. Владивостока

ИССЛЕДОВАНИЯ ОТРАСЛИ, РЫНКА, ФИРМЫ

Факторы, влияющие на удовлетворенность и неудовлетворенность клиентов гостиниц г. Владивостока

Мохамад Алаа Ктет, Елена Кметь*

Дальневосточный федеральный университет, г. Владивосток, Россия

Информация о статье

Поступила в редакцию: 08.11.20 18 Принята к опубликованию: 21.07.20 19

УДК 339.138 JEL М31

Ключевые слова:

удовлетворенность, неудовлетворенность, гостиничная услуга, онлайн-отзывы, пользовательский отзыв, текстовая аналитика, атрибуты, исследовательский факторный анализ

Keywords:

satisfaction and dissatisfaction, hotel service, online reviews, user-generated content, text analytics, attributes, ex-plorator y factor analysis

Аннотация

Исследование посвящено анализу отзывов гостей отелей с целью выделения факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на удовлетворенность и неудовлетворенность потребителей гостиничных услуг. В качестве региона исследования был выбран г. Владивосток - развивающееся туристическое направление в России. Результаты факторного анализа позволили выделить по 3 критерия воздействия на степень удовлетворенности гостя. Регрессионные модели демонстрируют значительное влияние выделенных факторов на удовлетворенность и неудовлетворенность гостей отелей. Результаты исследования свидетельствуют, что анализ отзывов гостей позволит руководству гостиниц не только распознать достоинства и недостатки своих отелей, но и минимизировать влияние факторов, вызывающие неудовлетворенность гостей.

Factors Influencing Guests' Satisfaction and Dissatisfaction in Hotel Industry in Vladivostok-Russia. A Study Based on Guest-Generated Reviews

Mohamad Alaa Ktait, Elena Kmet Abstract

This study examines the guest generated contents in online hotel reviews to provide benchmarking of factors leading to guests' satisfaction and dissatisfaction. Vladivostok, an emerging tourism destination in Russia, was selected for the study. 8476 guests' reviews (12700 positive and negative reviews) about the city hotels that were posted on Booking.com were collected, pre-processed and analyzed. The results of exploratory factor analysis reveal three factors or components influencing guest's satisfaction, and three factors influencing guest's dissatisfaction. Variables influencing guest's satisfaction included core products quality, accessibility of the hotel, and room view. While variables influencing guests' dissatisfaction included core product characters, food quality, staff, bathroom condition and outside inconvenience. Results of Multiple linear regression analysis shows that each of the three factors were significantly influence guest's

* Автор для связи: kmet.eb@dvfu.ru

DOI: https://dx.doi .org/10.24866/2311 -2271/2019-2/58-71

satisfaction and dissatisfaction in a positive manner. Also, the top factors influencing the satisfaction and dissatisfaction for business and leisure trip guests were revealed. The findings of this study suggest that the using of guest-generated reviews shall assist the hotels management to recognize their strength and/or flaws and maximize/ minimize the factors causing satisfaction/ dissatisfaction among their guests. And consequently, to make sure that the hotel limited resources will be allotment accurately to the factors and attributes that mostly will highly affect the consumer experience (satisfaction and dissatisfaction) with the hotel. This study has several limitations; the results should be interpreted with caution. When users post online reviews, there is a bias towards the choice of hotel. For example, guests are often inclined to overestimate certain attributes of a hotel in accordance with their feelings and mood when they write reviews. Another limitation is the small volume of observations. Nevertheless, the authors intend to use several data sources in the future to verify the semantic structure of the guest experience in order to comprehensively develop knowledge about the satisfaction of hotel guests.

Введение

Отрасль гостеприимства и туризма является одной из основных составляющих экономики многих стран [1]. Агрессивный характер гостиничной индустрии в стремлении достигнуть совершенства обслуживания побуждает гостиничных операторов постоянно находиться в поиске новых подходов к построению положительного опыта своих клиентов, и, следовательно, к снижению влияния факторов, формирующих отрицательное мнение [2]. Гостиничный бизнес осознал, что его будущее выживание и развитие зависят от создания и формирования уникальных и запоминающихся положительных впечатлений своих клиентов [3]. В этом контексте удовлетворенность гостей стала одной из ключевых метрик эффективности деятельности гостиниц по удовлетворению потребностей гостей [4].

Удовлетворенность клиентов - это философия бизнеса, которая подчеркивает важность создания ценности для гостей, прогнозирования их ожиданий и управления ими, а также значимость демонстрации способности и ответственности к удовлетворению потребностей. Поэтому, чтобы расширить и улучшить свой бизнес, гостиничные менеджеры должны иметь четкое представление о том, какие факторы составляют для клиентов наиболее высокую ценность [2]. Обнаружено, что высокий уровень удовлетворенности клиентов не только вызывает позитивное восприятие имиджа гостиницы, но и мотивирует готовность давать рекомендации, платить больше и снова останавливаться в этой гостинице [5]. Анализ степени удовлетворенности клиентов помогает операторам гостиниц оценивать их слабые стороны и недостатки, тем самым решая реальные потребности и желания клиентов [1].

В настоящее время одним из наиболее распространенных методов, используемых для выражения удовлетворенности и неудовлетворенности предоставляемыми услугами, является оценка гостиницы на одном из известных вебсайтов бронирования [2]. Письменные отзывы носят информативный характер и предоставляют потенциальным клиентам информацию о характеристиках гостиниц, начиная с общих аспектов, таких как цены и местоположение, и заканчивая более конкретной информацией, описывающей виды деятельности, удобства и даже подробности, касающиеся политики в отношении домашних животных или языков, на которых говорят сотрудники. Вся эта информация становится все более всеобъемлющей и доступной для общественности [2].

Определение типа и важности факторов удовлетворенности является первым шагом для отельеров, использующих отзывы для создания большего спроса и улучшения своих финансовых показателей [6]. Наряду с личными рекомендациями друзей, онлайн-отзывы являются наиболее важным источником

информации, влияющим на бронирование жилья [2]. Более того, надежная идентификация ключевых факторов является сложной задачей из-за присущей неоднородности спроса на жилье среди различных групп путешественников. Гости гостиницы могут говорить на любом из многочисленных языков и различаться по своей культурной принадлежности и ожиданиям [5]. Поэтому атрибуты гостиниц, предпочитаемые определенной группой клиентов, могут не понравиться другой группе.

В данном исследовании использовались отзывы пользователей о гостиницах г. Владивостока на сайте Booking.com. Анализ 12 700 положительных и отрицательных откликов от 8476 уникальных гостей позволил сформировать представление о детерминантах и факторах, влияющих на мнение гостей об отелях.

Целью исследования является определение факторов влияния на степень удовлетворенности клиентов гостиниц г. Владивостока. Одним из ключевых аспектов конкурентной среды гостиничного сектора является стремление многих компаний выделиться, создавая уникальные впечатления гостей. Задача создания запоминающегося потребительского опыта заключается в правильном определении конкретных характеристик или факторов, которые влияют на этот опыт, а также в получении лучшего понимания характера влияния на воспринимаемую потребителем ценность. Следовательно, построенные регрессионные модели позволят грамотно планировать и вкладывать ограниченные ресурсы отеля в те факторы и атрибуты, которые в большей степени влияют на удовлетворенность потребителей услуг отелей.

Теоретический обзор

Успех и прибыль любого отеля тесно связаны с удовлетворением их гостей. Удовлетворенность гостей может быть определена как оценка, основанная на сравнении опыта клиентов и их первоначальных ожиданий [6]. Удовлетворенность гостей считается одним из ведущих показателей успешной деятельности в гостиничном секторе [2] и играет важную роль в качестве показателя будущих доходов компании [7], а также в повышении спроса на гостиничные услуги, что положительно сказывается на прибыльности и стоимости отелей [8].

Менеджеры должны сосредоточиться на сохранении существующих клиентов путем улучшения политики и процедур управления удовлетворенностью клиентов и их лояльности [1]. Довольный гость распространяет позитивное мнение о гостинице посредством «сарафанного радио», эффективность и достоверность которого, как известно, выше, чем у традиционной рекламы [2].

В исследованиях, посвященных неудовлетворенности, обсуждается отсутствие некоторых аспектов в гостинице [9].

Д.М. Шиманский (D.M. Szymanski) и Д.Н. Хенард (D.N. Henard), утверждают, что недовольные посетители, как правило, способствуют переключению клиентов на другие гостиницы, используя свои негативное отзывы как механизм для снятия напряжения и информирования других о своем печальном опыте, восстановления контроля над тревожной ситуацией, получения симпатий от других потребителей [10]. Удержание клиентов и побуждение их к возвращению имеет важное значение для работы гостиницы, потому что стоимость привлечения новых клиентов выше, чем стоимость удержания суще-

ствующих [11]. Таким образом, выявление источника неудовлетворенности клиентов является первым шагом к его устранению [6].

Отзывы, сгенерированные пользователями, могут быть определены как «экспертные оценки, размещенные на веб-сайтах компании или третьих сторон» [12]. Такие мнения считаются «более объективными, огромными и без смещения выборки, потому что они публикуются спонтанно без лабораторных эффектов в отличие от традиционных вопросников» [10].

Использование отзывов в качестве источника данных стало свидетелем быстрого роста количества исследований туризма и гостеприимства в последние годы.

Например, Х. Ху (Х. Xu) и Ю. Ли (Y. Li) изучали детерминанты, которые создают удовлетворенность или неудовлетворенность гостиницами, используя отзывы, собранные на Booking.com.

Х.Т. Рхи (H.T. Rhee) и С.Б. Янг (S.B. Yang) оценили важность различных атрибутов для 2-звездочных и 4-звездочных гостиниц, используя отзывы TripAdvisor [13].

С. Банерджи (S. Baneijee) и А.К. Чуа (A.Y.K. Chua) исследовали различия в рейтингах путешественников в TripAdvisor между независимыми и сетевыми гостиницами [14].

Ряд авторов подтвердили значительное влияние пользовательских отзывов на продажи гостиничных услуг [15, 16]. З. Сян (Z. Xiang) и др. применили аналитику больших данных, основываясь на мнениях, собранных на Expedia.com для 100 крупнейших гостиниц США, чтобы понять взаимосвязь между впечатлениями гостей и их удовлетворенностью [4].

У. Лю (Y. Liu) и др. использовали 412 784 пользовательских отзывов на TripAdvisor, чтобы определить степень удовлетворенности клиентов гостиницы, различая клиентов по языковым группам [5].

В табл. 1 представлены исследования с различными классификациями факторов, влияющих на качество обслуживания клиентов в гостиницах, различающихся в зависимости от контекста, места, дизайна и методов исследования.

Таблица 1

Классификация факторов, влияющих на опыт клиентов гостиниц_

Авторы Классификация факторов

В.С. Хунг (V.C.S. Heung) [17] Исследует удовлетворенность китайских путешественников гостиничными услугами в Гонконге. Восемь значимых предикторов: качество и ценность услуг, качество продуктов питания и напитков, повышенное качество продуктов, надежность, качество основных продуктов, доступность дополнительных услуг, услуги с добавленной стоимостью, удобство.

Р. Дж. Каллан (R. J. Callan), Л. Бауман (L. Bowman) [18] Исследует определяющие качественные признаки среди зрелых британских путешественников. 38 гостиничных факторов включают такие атрибуты, как соотношение цены и качества, чистота, вежливость персонала, удобство спальни, эффективность обслуживания и другие.

Х. Кью (Н. Qu), Б. Рян (в. Ryan), Р. Чу (R. Chu) [19] Рассматривается важность атрибутов отелей в удовлетворении путешественников в гостиничной индустрии Гонконга. 28 факторов, сгруппированных в шесть категорий атрибутов: качество работы персонала, качество помещений, соотношение цены и качества, разнообразные и эффективные услуги, услуги, связанные с бизнесом, а также безопасность и защита.

Т. Чой (Т. Choi), Р. Чу (R. Chu) [20] Рассматривается относительная важность гостиничных факторов в отношении общего уровня удовлетворенности путешественников пребыванием в отелях в Гонконге и вероятности возвращения в те же отели во время их последующих поездок. Идентифицированы: качество обслуживания персонала, характе-

ристики помещения и стоимость как три ключевых фактора.

Т. Шанка (Т. Shanka), Р. Тэйлор (R. Taylor) [211 Изучает осознанную важность атрибутов обслуживания и удобств, предоставляемых 3-звездочным отелем в Западной Австралии. Разделил 18 факторов обслуживания и обслуживания на три категории: физические средства, удобства в номере и опыт приема.

К. Матзлер (К. Matzler), Б. Рейнзл (В. Renzl), С. Ротенбергер S.Rothenberger) [221 Исследует движущие силы обслуживания и удовлетворение ценами, а также влияние обслуживания и удовлетворение цен на лояльность в Австралии: номер, оздоровительный центр, дружелюбие и обслуживание, стойка регистрации, а также завтрак и ресторан являются ключевыми факторами удовлетворенности путешественников услугами проживания.

Х. Гу (Н. Gu), Ц. Рян (С. Ryan) [9] Исследует уровень удовлетворенности отелями материкового Китая. Факторы, которые, как представляется, влияют на общую удовлетворенность потребителя: комфорт кровати, чистота ванных комнат, размер комнаты и состояние помещений, расположение и доступность, качество еды и напитков, вспомогательное обслуживание и производительность персонала.

Д. Ким (D. Kim) [23] Рассматривается различие эффектов когнитивных, аффективных, сенсорных признаков на удовлетворенность в южной части США. Когнитивные (например, цена, качество обслуживания и качества продуктов питания и национальный бренд), аффективные (например, комфортные ощущения и развлечения) и сенсорные (например, качество комнаты, общая атмосфера) атрибуты.

Л. Жу (L. Zhou), С. Е (S. Ye,), П. Л. Пирс (P. L. Pearce), М. Ву (M-Y. Wu) [241 Предоставляет сравнительные и сравнительные оценки удовлетворенности клиентов в Ханчжоу, Китай. Классифицированы 23 специфических гостиничных атрибута, которые подразделяются на шесть основных категорий: комната, гостиница (общественные объекты), еда, соотношение цены и качества, местоположение и персонал.

Сян (Z. Xiang) и др. [41 Рассматривает ассоциацию опыта гостей отеля с оценками удовлетворенности, используя отзывы потребителей о 100 крупнейших городов США. 34 фактора сгруппированы в 6 компонентов: гибрид, предложения, удобства, дружелюбие семьи, основной продукт, персонал.

Л. Рен (L. Ren) и др. [25] Исследует размерность обслуживания клиентов бюджетных отелей в Китае, чтобы изучить факторы, влияющие на удовлетворенность клиентов. Результаты сведены в 4 группы: материальный и чувственный опыт, производительность персонала, эстетическое восприятие и местоположение.

Ю. Лью (Y. Liu) и др. [51 Позволяет по-новому взглянуть на определяющие факторы удовлетворенности клиентов отеля, различая клиентов по языковым группам среди различных атрибутов отеля: чистота, расположение, номер, обслуживание номеров, сервис, стоимость, сервис с высокой ценностью.

Источник: составлено авторами

Атрибуты гостиницы можно разделить на подкатегории, чтобы охватить каждый аспект достопримечательностей или отвлекающих гостей факторов [18].

Таким образом, на основе анализа научных публикаций сформулированы следующие вопросы исследования:

1. Какие факторы приводят к удовлетворенности и неудовлетворенности гостей отелей г. Владивостока?

2. Какова структура факторов, влияющих на восприятие гостями гостиницы, представленных в отзывах гостей?

3. Могут ли использоваться отзывы гостей для объяснения их удовлетворенности и неудовлетворенности?

Дизайн исследования представлен на рисунке.

Подготовка данные предварительная обработка Настройка кафа Создание

имврфожлтнеагий анализ и сбор информации документа, маприцы

1 Г

Система управлении информацией Отшисинескии Анализ текста иизе лечение

ищкдостаЕлкння знаний анализ данных информации

Рис. Дизайн исследования Источник: составлено авторами на основе [26]

Методология исследования

В качестве инструмента достижения цели исследования мы использовали онлайн-отзывы клиентов, размещенные на Booking.com. Портал занимает значительную долю рынка, работает на основе комиссионной модели и позволяет зарегистрированным пользователям быстро и безопасно выполнять полную процедуру бронирования онлайн [2]. В отличие от других веб-сайтов, на которых размещаются обзоры, Booking.com позволяет написать и опубликовать отзыв только тем гостям, которые совершили фактическую транзакцию. Это существенно мешает поставщикам услуг или маркетологам публиковать недостоверные и предвзятые отзывы [27]. После того, как потребители завершат период проживания в гостинице, они будут приглашены по электронной почте для заполнения формы отзыва гостей. Первая часть формы позволяет пользователям оценивать характеристики гостиницы (от 1 до 10), используя стандартизированный набор критериев (чистота, комфорт, расположение, удобства, персонал и соотношение цены и качества. Во второй части у пользователя есть возможность написать дополнительный положительный и/или отрицательный отзыв. Полученная информация анонимно обрабатывается и обобщается на веб-сайте, а затем публикуется в открытом доступе в разделе отзывов гостей на странице, посвященной гостинице [2]. Форма для заполнения содержит такие графы, как национальность и возраст рецензента, заголовок, цель визита, тип номера и количество ночей. Основной текст сопровождается знаком (отрицательный отзыв имеет знак «—»), а положительный - «+»). Основная цель анализа состояла в том, чтобы понять содержание отзывов клиентов (факторы, приводящие к удовлетворенности и неудовлетворенности), а также их связь со степенью удовлетворенности.

Данные собирались вручную в период с 1 по 10 декабря 2018 г. В выборку вошли гостиницы, работающие в г. Владивостоке (13 отелей по категориям звезд, перечисленные российским управлением культуры, и 45 гостиниц, не относящихся к данной категории). Период исследования — 2 года (с 01.01.2017 г. по 31.11.2018 г.). Финальная выборка включала 58 отелей с общим количеством отзывов 8476 клиентов (12 700 отзывов). По данным Booking.com, в г. Владивостоке 82 гостиницы, это означает, что выборка составляет более 71%.

В ходе исследования данных авторы руководствовались методами «добычи текста» и контент-анализом, рекомендованным Xiang и др. [4]. Текстовая аналитика относится к процессу извлечения полезной, значимой и нетривиальной информации из неструктурированного текста для преодоления информационной перегрузки [28]. Работа включала в себя несколько этапов

Предварительная обработка и классификация данных имеют решающее значение для установления достоверности контента с упором на извлечение концептуально значимых лингвистических сущностей (слов). Статистический анализ направлен на изучение связей между идентифицированными связанными словами (факторами) и зависимой переменной (то есть общей оценкой отеля гостем). Типичная предварительная обработка текстовых данных включает в себя ряд операций, таких как определение и исправление ошибок в написании, а также идентификация и удаление стоп-слов (определенные местоимения, наречия и союзы).

В исследовании авторы придерживались общепринятой точки зрения, включив в анализ цель пребывания, словесную оценку опыта гостей и выражение возможных будущих действий, таких как рекомендация или намерение пересмотреть гостиницу. Считается, что перспектива будет иметь больше шансов отразить сложную, уникальную природу личного опыта и увеличит вероятность того, что опыт будет связан с общим удовлетворением клиента гостиничной услугой [4].

В процессе предварительной обработки данных все возможные варианты конкретного слова были вручную найдены и исправлены. Все слова, которые отражали опыт гостей, были включены методом подсчета частот слов с некоторыми исключениями: (1) стоп-слова; (2) родовые существительные и глаголы, такие как «люди», «нравится», «хорошо» и «отлично» и т.д., из-за отсутствия конкретизации; (3) слова с высокой неопределенностью, такие как «очень», «каждый» и «линия» и т. д .; и (4) слова, относящиеся к гостиничным брендам, таким как «Azimut», «Lotte» или другое название гостиницы и слово «гостиница/отель», поскольку наша классификация включает в себя только фразы, отражающие опыт гостей. На последнем этапе предварительной обработки данных авторы включили некоторые слова с одинаковым значением или относящиеся к одному и тому же контексту в одно и то же слово. Например, «обед», «завтрак» и «еда» все включены в слово «еда».

В итоге, окончательно обработанные отзывы включали 157 уникальных слов, частоты которых были рассчитаны для каждого из 58 отелей, чтобы создать матрицу данных. Затем эти частоты с общим рейтингом для каждого отеля были объединены в один набор данных и импортированы в SPSS для статистического анализа ассоциаций.

При работе с большими объемами данных в центре внимания статистического анализа должны быть объяснены величины эффекта и дисперсия, а не общепринятая величина статистической значимости показателя P [4].

Для ответа на первый вопрос был проведен описательный анализ частот, который позволил представить рейтинг основных групп факторов влияния на потребителей гостиничных услуг.

Факторный анализ был проведен для определения структуры факторов, влияющих на восприятие гостей гостиницы. При помощи этого метода удалось выявить общность между переменными, которые в данном случае представляли связность слов в определенном факторе, поскольку дисперсия основана на совместном появлении этих слов в одних и тех же гостевых отзывах. Таким образом, извлеченные факторы фактически представляют общее семантическое пространство, то есть контексты, в которых встречаются слова [29]. По условию исследования выборка содержала 58 отелей. Согласно Hair и др., для проведения факторного анализа «выборка должна иметь, как минимум в пять раз

больше наблюдений, чем количество анализируемых переменных» [29]. Поэтому, чтобы свести к минимуму шансы перебора данных и получить достоверные результаты, метод был применен к 12 лучшим словам / переменным каждой группы.

Чтобы ответить на заключительный вопрос был применен линейный регрессионный анализ для изучения взаимосвязи между опытом гостей и удовлетворенностью / неудовлетворенностью с использованием показателей факторов

[29].

Обсуждение результатов исследования

Средняя оценка удовлетворенности составила 7,98 / 10 со стандартным отклонением 0,62. Распределение собранных отзывов и среднее удовлетворение для обеих категорий отелей показано в табл. 2. Примечательно, что в отелях, не имеющих звезд, было меньше отзывов по сравнению с категориями, отмеченными звездами, однако уровень удовлетворенности категориями, не относящимися к звездам, выше. То есть у гостей присутствуют меньшие ожидания в отношении этих отелей, и гости могут быть легко удовлетворены, если уровень обслуживания их превысит.

Таблица 2

Распределение^ отзывов клиентов гостиниц г. Владивостока_

Категория Кол-во Средняя Кол-во Положительные Отрицательные

гостиниц гостиниц оценка отзывов отзывы отзывы

«Со звездами» 13 7,55 3079 2377 2426

«Без звезд» 45 8,11 5397 4161 3736

Итого 58 7,98 8476 6538 6162

Источник: составлено авторами по результатам исследования

В табл. 3 представлен список из 40 слов, использованных гостями для объяснения своего удовлетворения / неудовлетворения отелями, а также общая частота употребления этих слов. Они представляют широкий спектр аспектов, связанных с гостиничным опытом, включая основные продукты, атрибуты отеля, атрибуты комнаты, дескрипторы, связанные с амнистией комнаты, атрибуты персонала отеля, атрибуты, связанные с едой и напитками, оценку сервиса и пр. Важно отметить, что все слова в «отрицательном списке» относятся к неудовлетворенности. Например, слова «окно» и «вид» в отрицательных отзывах относятся либо к тому, что в комнате нет окна, либо к плохому виду из него.

Таблица 3

Топ-40 слов в положительных и отрицательных отзывах _клиентов гостиниц г. Владивостока_

Положительные отзывы Отрицательные отзывы

Слово N Слово N Слово N Слово N

номер 1701 окно 243 номер 2337 ресторан 187

месторасположение 1423 кофе / чай 220 еда 906 стоимость 186

еда 1117 вежливый 166 ванная 772 кондиционер 164

чисто 1106 тихо 159 кровать 490 полотенца 159

персонал 1051 полотенца 152 размер 444 заселение 150

кровать 578 ресепшн 147 шум 399 WI-FI 150

близость 536 кафе 144 звукоизоляция 396 коридор 132

центр 498 отзывчивый 137 запах 311 тапочки 128

вид 466 WI-FI 108 соседи и гости 310 принадлежности 123

наличие 459 рекомендую 106 отсутствие 307 горячая вода 117

уют 404 услуги 103 окно 302 лифт 107

море 399 шведский стол 94 грязный 296 таракан 103

размер 374 заезд заселили 94 персонал 285 вид 98

ресторан 362 стоимость 94 цена/качество 282 чайник 86

ванная 327 чайник 93 ремонт 235 месторасположение 83

цена/качество 299 тепло 91 дверь 208 услуг 85

вкусные 291 доступность 90 холодно 204 ТВ 81

ж/д вокзал 268 холодильник 88 кофе чай 203 шампунь 85

приветливый 265 уборка 85 старый 194 зубная паста 83

дружелюбный 245 ремонт 87 ресепшн 190 парковка 73

Источник: составлено авторами по результатам исследования

Факторный анализ сократил количество слов из матрицы данных путем укрупнения их в значимые группы, которые легче интерпретировать [29]. Исследовательский факторный анализ (EFA) проводился на базе 12 переменных с использованием метода выделения факторов (метод главных компонент) и ортогональным вращением варимакса. В табл. 4 приведены результаты факторного анализа для положительных и отрицательных отзывов. Для каждой группы отзывов было отобрано по 3 фактора (компонента), в которые вошли все переменные с факторными нагрузками выше 0,8, что позволило объяснить дисперсию исходных переменных [25].

Левая часть таблицы показывает результаты факторного анализа слов, использованных гостями в положительных отзывах. В результате получено 3 фактора (гибридные атрибуты, доступность и вид из номера) с 11 переменными (слово «еда» имело низкую оценку по факторной нагрузке и общности). Вместе они объясняют примерно 87% общей дисперсии.

В правой части таблицы отражены результаты факторного анализа слов, использованных в отрицательных отзывах. Всего выделено 3 фактора (гибридные атрибуты, внешнее неудобство, состояние ванной комнаты) и 12 переменных, которые объяснили примерно 94% общей дисперсии.

Таблица 4

Результаты факторного анализа слов в положительных и отрицательных отзывах клиентов гостиниц г. Владивостока

Положительные отзывы Отрицательные отзывы

Переменные (N=11) Компоненты Переменные (N=12) Компоненты

F1 F2 F3 F1 F2 F3

Гибрид Гибрид

кровать 0.920 кровать 0.977

чисто 0.915 номер 0.975

уют 0.891 отсутствие 0.954

номер 0.880 размер 0.947

наличие 0.837 питание 0.828

персонал 0.825 окно 0.710

Доступность гостиниц Внешнее неудобство

центр 0.905 звукоизоляция 0.949

близости 0.846 шум 0.887

месторасположение 0.761 соседи и гости 0.876

Вид из номера Состояние ванной

вид 0.971 запах 0.928

море 0.971 грязный 0.880

ванная 0.928

Собственное значение 5.24 3.01 2.15 Собственное значение 5.32 3.21 2.78

Дисперсии (%) 43.68 25.1 17.95 Дисперсии (%) 44.37 26.82 23.16

КМО=0.769, 81%. 0.000. КМ0=0. 735, 81%. 0.000.

Примечание: метод выделения факторов - метод главных компонент. Метод вращения - варимакс с нормализацией Кайзера

Источник: составлено авторами по результатам исследования

Чтобы изучить связь между факторами, сгенерированными с использованием факторного анализа, и удовлетворенностью потребителей, был применен метод линейного регрессионного анализа. Его результаты представлены в табл. 5. Значение коэффициента детерминации Я2 составило 0,917, а значение скорректированного Я2 - 0,912, что позволило предположить, что три переменные могут составлять более 91% дисперсии зависимой переменной (удовлетворенность гостя). Все три фактора были значимыми в прогнозировании зависимой переменной на уровне р = 0,01. Существовала положительная связь между тремя независимыми переменными и уровнем удовлетворенности клиентов. Стандартизованные коэффициенты 3-х независимых переменных составили 0,742, 0,492 и 0,351 соответственно. Это говорит о том, что фактор «гибрид» является наиболее важным, связанным с удовлетворенностью гостей.

Таблица 5

Результаты линейного регрессионного анализа для факторов удовлетворенности

Модель Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты 1 Значимость

В Стандартная ошибка Бета

Константа .138 .005 26.373 .000

гибрид .100 .005 .742 18.886 .000

доступность отеля .066 .005 .492 12.512 .000

вид из номера .047 .005 .351 8.941 .000

К2 0.917

Скорректированный К2 0.912

Значимость 0.000

Примечание: зависимая переменная - взвешенная положительная оценка Источник: составлено авторами по результатам исследования

Взаимосвязи между факторами, созданными с использованием факторного анализа, и неудовлетворенностью потребителей, представлены в табл. 6. Здесь отображены результаты линейного регрессионного анализа с использованием отрицательного взвешенного рейтинга в качестве зависимой и 3-х факторов (гибрид, состояние ванной комнаты и внешние неудобства) в качестве независимых переменных. Для этой модели значение коэффициента детерминации Я2 составило 0,961, а скорректированного Я2 - 0,951, что позволило предположить, что 3 переменные могут составлять более 94% дисперсии зависимой переменной (неудовлетворенность гостя). Более того, все критерии были

важны при прогнозировании зависимой переменной на уровне р = 0,01. Существует положительная связь между тремя независимыми переменными и уровнем неудовлетворенности клиентов. Стандартизованные коэффициенты трех независимых переменных составили 0,621, 0,619 и 0,418 соответственно. Это также говорит о том, что фактор «гибрид» является наиболее важным фактором, связанным с неудовлетворенностью гостей.

Таблица 6

Результаты линейного регрессионного анализа

для факторов неудовлетворенности_

Модель Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты t Значимость

В Стандартная ошибка Бета

Константа .137 .004 30.915 .000

гибрид .086 .004 .621 19.284 .000

внешние неудобства .086 .004 .619 19.245 .000

состояние ванной .058 .004 .418 12.994 .000

R2 0.961

Скорректированный R2 0.951

Значимость 0.000

Примечание: зависимая переменная - взвешенная отрицательная оценка Источник: составлено авторами по результатам исследования

Результаты регрессионного анализа (табл. 5 и 6) подтвердили, что все компоненты, полученные на основе факторного анализа, отражают клиентскую оценку опыта потребления гостиничных услуг отелей г. Владивостока. Эти 6 компонентов (в качестве независимых переменных выступают три факторных нагрузки по 3 положительным и 3 отрицательным факторам влияния) в основном оказывают воздействие на удовлетворенность и неудовлетворенность клиентов гостиничными услугами города.

В целом, исследование охватило 23 фактора влияния на степень удовлетворенности гостей отелей. Исследовательский факторный анализ выявил 3 компонента, объясняющих удовлетворенность гостей: гибрид (качество основного продукта, наличие удобств и персонала), доступность отеля и вид из номера. Также было обнаружено 3 фактора, объясняющих недовольство: гибрид (основные характеристики продукта, качество еды, отсутствие удобств и окон), внешние неудобства и состояние ванной комнаты. Влияние каждого фактора на степень удовлетворенности и неудовлетворенности потребителей было дополнительно проверено с помощью линейного регрессионного анализа. Результат говорит о том, что все факторы имели положительную связь с зависимой переменной - рейтингом гостиницы.

Исследовательский факторный анализ (ББЛ) и линейный регрессионный анализ показали, что самым сильным фактором влияния на впечатления гостей и их удовлетворенность является гибрид. Таким образом, можно утверждать, что такие атрибуты гостиничных номеров, как чистота, уют, комфорт комнаты и кровати, а также отношение персонала должны быть обеспечены. Расположение и доступность, а также вид номера являются важными факторами для гостей городских отелей.

Исследование степени неудовлетворенности также определило гибридный фактор как ключевой при оставлении отрицательных отзывов. Таким образом, основные признаки, такие как размер комнаты и кровати, отсутствие удобств и окна, а также качество пищи должны рассматриваться как показатель неудовлетворенности. «Грязное» и «вонючее» состояние ванной комнаты оказалось вторым влияющим фактором. Далее следовали внешние неудобства и «шумы» из-за плохой шумоизоляции помещения и других соседей.

Ограничения исследования

Данное исследование имеет несколько ограничений, результаты следует интерпретировать с осторожностью. В частности, общеизвестно, что при размещении пользователями онлайн-обзоров наблюдается предвзятость к самому выбору отеля [4]. Например, гости часто склонны переоценивать определенные атрибуты гостиницы в соответствии со своими чувствами и настроением, когда пишут отзывы. Другим ограничением является небольшой объем наблюдений (гостиниц). Например, по словам Р.Е. Андерсон (R.E. Anderson) и др. «для небольших выборок сложность многомерного метода анализа может легко привести либо к (1) слишком малой статистической мощности для теста, позволяющего реально идентифицировать значимые результаты, либо (2) к слишком легкому переоснащению данных таким образом, что результаты станут искусственно хорошими, поскольку они соответствуют выборке, но не обеспечивают возможности обобщения» [29]. Тем не менее, авторы намерены в будущем использовать несколько источников данных для проверки семантической структуры опыта гостей, чтобы всесторонне развить знание об удовлетворенности гостей отелей.

Список источников /References

1. Lahap J., Ramlib N.S., Said N. M., Radzid S.M., Zaine R.A. A Study of Brand Image towards Customer's Satisfaction in the Malaysian Hotel Industry. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2016, vol. 224, pp. 149-157.

2. Radojevic T., Stanisic N., Stanic N., Sarac M. Measuring customer satisfaction in the hospitality industry: an empirical study of the hotels in the capital cities of Europe. EBusiness in tourism and hospitality industry, 2014, pp. 788-795.

3. Chathoth P., Altinay L., Harrington R.J., Okumus F., Chan E.S. Co-production versus co-creation: a process-based continuum in the hotel service context. International Journal of Hospitality Management, 2013, vol. 32, pp. 11-20.

4. Xiang Z., Schwartz Z., Gerdes Jr. J.H., Uysal M. What can big data and text analytics tell us about hotel guest experience and satisfaction?. International Journal of Hospitality Management, 2015, vol. 44, pp. 120-130.

5. Liu Y., Teichert T., Rossi M., Li H., Hu F. Big data for big insights: Investigating language-specific drivers of hotel satisfaction with 412,784 user-generated reviews. Tourism Management, 2017, vol. 59, pp. 554-563.

6. Xu X., Li Y. The antecedents of customer satisfaction and dissatisfaction toward various types of hotels: A text mining approach. International Journal of Hospitality Management, 2016, vol. 55, pp. 57-69.

7. Forozia A., Zadeh M.S., Gilani M.H. Customer satisfaction in hospitality industry: Middle East tourists at 3-star hotels in Malaysia. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 2013, vol. 5, no. 17, pp. 4329-4335.

8. Sun K.A., Kim D.Y. Does customer satisfaction increase firm performance? an application of American customer satisfaction index (ACSI). International Journal of Hospitality Management, 2013, vol. 35, pp. 68-77.

9. Gu H., Ryan C. Chinese clientele at Chinese hotels: preferences and satisfactions. International Journal of Hospitality Management, 2008, vol. 27, pp. 337-345.

10. Schuckert M., Liu X., Law R. A segmentation of online reviews by language groups: How English and non-English speakers rate hotels differently. International Journal of Hospitality Management, 2015, vol. 48, pp. 143-149.

11. Dominici G., Guzzo R. Customer satisfaction in the hotel industry: A case study from Sicily. International Journal of Marketing Studies, 2010, vol. 2, no. 2, pp. 3-12.

12. Mudambi S.M., Schuff D. What makes a helpful online review? A study of customer reviews on Amazon.com. MIS Quarterly, 2010, vol. 34, no. 1, pp. 185-200.

13. Rhee H.T., Yang S.B. Does hotel attribute importance differ by hotel? Focusing on hotel star-classifications and customers' overall ratings. Computers in Human Behavior, 2015, vol. 50, pp. 576-587.

14. Banerjee S., Chua A.Y.K. In search of patterns among travellers' hotel ratings in TripAd-visor. Tourism Management, 2016, vol. 53, pp. 125-131.

15. Ye Q., Law R., Gu B. The impact of online user reviews on hotel room sales. International Journal of Hospitality Management. 2009, vol. 28, pp. 180-182.

16. Lu Q., Ye Q., Law R. Moderating effects of product heterogeneity between online word-of-mouth and hotel sales. Journal of Electronic Commerce Research, 2014, vol. 15, no. 1, pp. 1-12.

17. Heung V.C.S. Satisfaction levels of mainland Chinese travelers with Hong Kong hotel services", International Journal of Contemporary Hospitality Management, 2015, vol. 12, no. 5, pp. 308-315.

18. Callan R.J., Bowman L. Selecting a Hotel and Determining Salient Quality Attributes: A Preliminary Study of Mature British Travelers. International journal of tourism research, 2000, vol. 2, pp. 97-118.

19. Qu H., Ryan B., Chu R. The Importance of Hotel Attributes in Contributing to Travelers' Satisfaction in the Hong Kong Hotel Industry. Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, 2000, vol. 1, no. 3, pp. 65-83.

20. Choi T.Y., Chu R. Determinants of hotel guests' satisfaction and repeat patronage in the Hong Kong hotel industry. International Journal of Hospitality Management, 2001, vol. 20, pp. 277-297.

21. Shanka T., Taylor R. An Investigation into the Perceived Importance of Service and Facility Attributes to Hotel Satisfaction. Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, 2004, vol. 4, no. 3, pp. 119-134.

22. Matzler K., Renzl B., Rothenberger S. Measuring the Relative Importance of Service Dimensions in the Formation of Price Satisfaction and Service Satisfaction: A Case Study in the Hotel Industry. Scandinavian Journal of Hospitality and Tourism, 2006, vol. 6, no. 3, pp. 179-196.

23. Kim D., Perdue R. R. The effects of cognitive, affective, and sensory attributes on hotel choice. International Journal of Hospitality Management, 2013, vol. 35, pp. 246-257.

24. Zhou L., Ye S., Pearce P.L., Wu M-Y. Refreshing hotel satisfaction studies by reconfiguring customer review data. International Journal of Hospitality Management, 2014, vol. 38, pp. 1-10.

25. Ren L., Qiu H., Wang P., Lin P.M.C. Exploring customer experience with budget hotels: Dimensionality and satisfaction. International Journal of Hospitality Management, 2016, vol. 52, pp. 13-23. dx.doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.09.009

26. Fan W., Wallace L., Rich S., Zhang Z. Tapping the power of text mining. Communications of the ACM, 2006, vol. 49, no. 9, pp. 76-82.

27. Mayzlin D., Dover Y., Chevalier J.A. Promotional Reviews: An Empirical Investigation of Online Review Manipulation. American Economic Review, 2014, vol. 104, no. 8, pp. 2421-2455.

28. Netzer O., Feldman R., Goldenberg J., Fresko M. Mine Your Own Business: Market-Structure Surveillance Through Text Mining. Marketing Science, 2012, vol. 31, no. 3, pp. 521-543.

29. Hair J.F., Black W.C., Barry J., Babin B.J., Anderson R.E. Multivariate Data Analysis, 7th ed. [Prentice Hall]. Upper Saddle River, NJ., 2009. 734 p.

Сведения об авторах / About authors

Ктет Мохамад Алаа, аспирант, Школа экономики и менеджмента, Дальневосточный федеральный университет. 69QQ22 Россия, г. Владивосток, о-в Русский, кампус ДВФУ, корпус G. E-mail: ktet.m@students.dvfu.ru

Mohamad A. Ktait, Postgraduate Student, School of Economics and Management, Far Eastern Federal University. Building G, FEFU campus, Russky Island, Vladivostok, Russia 690922. E-mail: ktet.m@students.dvfu.ru

Кметь Елена Борисовна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры маркетинга, коммерции и логистики, Школа экономики и менеджмента, Дальневосточный федеральный университет. 69QQ22 Россия, г. Владивосток, о-в Русский, кампус ДВФУ, корпус G. E-mail: kmet.eb@dvfu.ru

Elena B. Kmet, Candidate of Economics Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Marketing, Commerce and Logistics, School of Economics and Management, Far Eastern Federal University. Building G, FEFU campus, Russky Island, Vladivostok, Russia 690922. E-mail: kmet.eb@dvfu.ru

© Ктет M.A., Кметь Е.Б. © Ktet M.A., Kmet E.B. Адрес сайта в сети интернет: http://jem.dvfu.ru