酒店网评对消费决策影响-提高酒店好评率方案酒店如何提高好评率提升网评好评的
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提高酒店好评率方案酒店如何提高好评率提升网评好评的
1、 细节服务
细节做不好，就是“100-1=0”，酒店的接待服务过程更是如此。酒店必须注意树立和强化员工细微服务的理念，使其做好每一件小事，将细微服务延伸到酒店的每一个角落，传递给每一位客人。员工提供的服务越细越周到，客人就越满意。
2、惊喜服务
客人的忠诚是通过提供超出客人期望的价值来实现的。
让客人满意，服务人员除了为其提供最基本的服务，例如干净舒适的住宿环境、安静的休息场所、服务人员的良好态度和职业素养等，惊喜服务（个性化服务）将会带来意想不到的效果。
真正的惊喜服务，并不是“锦上添花”，而是“雪中送炭”。让客人感受到用心，在意和重视，哪怕只是小小的惊喜，都足以在客人的内心掀起波澜。
3、反馈服务
通过收集不同客人的反馈信息，才能发现酒店存在的问题，提高酒店服务质量，从而提高客人的满意度。
扩展资料：
有效提升酒店服务质量的好评率的办法：
1、礼貌礼节
要求酒店服务人员具有端庄的仪表仪容，文雅的语言谈吐，得体的行为举止等。它体现了一家酒店的精神风貌，反映了酒店员工对宾客的基本态度。
2、职业道德
是人们在一定的职业活动范围内所遵守的行为规范的总称。酒店服务人员应遵循“热情友好，宾客至上：真诚公道，信誉第一；文明礼貌，优质服务；不卑不亢，一视同仁；团结协作，顾全大局；遵纪守法，廉洁奉公；钻研业务，提高技能”的旅游职业道德规范，敬业、勤业和乐业。
3、服务态度
指酒店服务人员在对宾客服务过程中体现出来的主观意向和心理状态，其好坏是由员工的主动性、创造性、积极性、责任感和素质高低决定的。具体要求是主动、热情、耐心、周到和具有“宾客至上”的服务意识。
4、服务技能
是指酒店服务人员在提供服务时显现的技巧和能力，其高低取决于服务人员的专业知识和操作技术。具体要求是掌握丰富的专业知识，具备娴熟的操作技术，并能根据具体情况灵活地运用，从而达到具有艺术性、给客人以富有美感的服务效果。
5、服务效率
指员工在其服务过程中对时间概念和工作节奏的把握。它应根据宾客的实际需要灵活掌握，要求员工在宾客最需要某项服务时即时提供。因此服务效率并非仅指快速，而是强调适时服务。
6、安全卫生
酒店安全是宾客外出旅游时考虑的首要问题，因此酒店必须保障宾客、员工及酒店本身的安全。酒店清洁卫生直接影响宾客身心健康，是优质服务的基本要求，所以也必须加强管理。
服务质量管理除上述内容外，还包括员工的劳动纪律、服务的方式方法、服务的规范化和程序化等内容。
网络评论对酒店的影响
酒店生意好坏取决于顾客进店消费酒店网评对消费决策影响的流量酒店网评对消费决策影响，而酒店的口碑好坏直接影响顾客进店消费的意愿酒店网评对消费决策影响，所以网络评论对酒店的影响是很大的酒店网评对消费决策影响，现在大部分消费者都是“网民”，进店前会关注网络上对酒店的评论。
消费者认为怎样的在线评论更有用
(一)在线评论有用性相关研究述评
在线评论对于消费者决策影响是一个极微妙的复杂过程(Chen et al.，2009；Lee Lee，2009)，有用性理论概念捕获在线评论对于购买决策的劝说效果与潜在价值，也有一些文献使用有效性(effectiveness)(Cheung Thadani，2012)、劝说能力(persuasion)(Schlosser，2011)等类似表述，在实证研究中既有采用二手客观数据(Cao et al.，2011)，也有收集实验或问卷数据(Connor Mudambi，2011)。在线评论有用性研究注重从微观层面探讨“消费者认为怎样的在线评论更有用？”这一核心问题(Korfiatis et al.，2012；Pan Zhang，2011)，研究成果会有助于理解在线评论与消费者决策之间影响关系的理论机制(Ghose Ipeirotis，2011；Zheng et al.，2011)。
在文献综述与深度分析基础上，本文认为现有的在线评论有用性研究主要从以下两个方面展开探讨。
首先，与已有在线评论与销售情况聚合影响研究类似，在线评论有用性研究大多集中在评论的内容特征，包括星级评分②/极端性(Korfiatis et al.，2011；Mudambi Schuff，2010；邱凌云，2008)、评论长度(Zhang et al.，2010；Mudambi Schuff，2010)、正向/负向陈述(Cheung et al.，2009；Connors Mudambi，2011；Schlosser，2011)，上述特征相对客观且较易测量。Mudambi和Schuff(2010)发表于MISQ研究论文明确界定在线评论有用性概念，借鉴信息经济学与决策不确定性理论框架，基于Amazon数据的计量模型分析表明评论极端性(星级衡量)、评论长度对在线评论有用性具有直接影响，并且考察搜索型与经验型产品的调节效应。Zhang等(2010)运用计量模型分析，在控制消费目的情况下，表明正向/负向陈述(以星级评分衡量)、评论长度对于在线评论劝说能力(以亚马逊有用性投票衡量)有着显著性影响。郝媛媛、叶强等(2010)在扩展Ghose等学者的研究基础上，从文本特征出发探索影响在线评论有用性的因素，并以影评数据进行实证分析。
另一方面，较少文献发现在研究评论的内容特征之外，需要进一步考察“谁发表的在线评论更有用”的问题(Connors Mudambi，2011；Forman et al.，2008；Hu，2008；Pan Zhang，2011；孙春华、刘业政，2009)。Forman等(2008)、Ghose和Ipeirotis(2011)基于在线数据实证研究表明：评论者特征—身份信息、评论者排名、已发表评论数量等，会积极地影响消费者对于在线评论的有用性评价，并更加显著地影响产品销售情况。Hu(2008)以交易成本经济学理论研究在线评论有效性问题，发现消费者不仅关注在线评论的星级，还会受到评论者在网络中表现的专家身份、活跃程度等因素影响。Connors和Mudambi(2011)通过实验研究得到类似结论，评论者在网络中表现的专家身份会影响其发表评论的有用性评价。上述初步的实证结果与社会心理学的说服理论是较为一致的，亦即表明信息源会影响信息接受者对传播信息的感知价值与接受程度(Bhattacherjee Sanford，2006；Stephen Lehmann，2012；Forman et al.，2008)。
表1梳理并分析上述在线评论有用性的重要文献，进而清晰地了解影响消费者对于在线评论的有用性评价的关键因素。
综上所述，已有研究集中在评论的内容特征，评论者视角因素关注不够，特别是几乎没有考虑评论者社会性因素的影响效应。然而，电子商务、第三方评论网站在不断丰富社会化功能，更加凸显现有研究忽略社会性机制在评论有用性影响中的重要角色，这既是现有研究空白点，也是本研究的理论贡献所在；另一方面，现有文献在评论有用性影响因素选择大多是启发式分析方法(Wang et al.，2011；Connors Mudambi，2011；Pan Zhang，2011)，缺乏具有共识性的参考理论。针对这一局限，本文选择社会心理学领域的信息传播与说服理论为模型构建的理论分析框架，下述(二)将会简述说服的双过程模式及相关研究。
(二)说服的双过程模式
说服是信息传播与处理的最基本形式之一，被定义为个体接收别人发出的信息而产生态度或行为的改变，一直是社会心理学研究的热点领域(Bhattacherjee Sanford，2006；郭镇之、徐培喜，2006)。在众多说服过程模式中，启发—系统式模型(Heuristic-Systematic Model，HSM)、精细加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model，ELM)是两个最具代表性的双过程模式(Chaiken，1980；Petty Cacioppo，1986)，被广泛用于广告营销、消费者行为、知识管理等领域研究。HSM、ELM在信息处理及态度改变方面给出类似解释机制(Angst Agarwal，2009；Cheung et al.，2009)：HSM的系统式处理、ELM的中心路径表明个体会对接收的信息仔细地、系统化分析，精心考虑是否接受信息所包括观点，进而导致态度改变；HSM的启发式处理、ELM的边缘路径表明个体根据信息的某些情境线索，运用简单决策规则来形成判断，进而决定是否接受说服。
在信息系统研究领域，Sussman和Siegal(2003)较早地将ELM模型应用于在线信息沟通情境，提出了信息接受模型(Information Adoption Model)。该模型首次定义了“信息有用性”理论概念，并且认为信息内容质量、信息源可靠性是影响接收者感知信息有用性的直接因素。
之后，不少文献开始运用说服的双过程模式分析、理解互联网环境下用户处理信息进而影响决策的过程(Cheung et al.，2012；ChuKamal，2008；Zhang et al.，2010；张子坤，2010)，从而表明说服的双过程模式能够为探讨在线评论有用性问题提供具有适用性的参考理论框架。
三、理论模型与假设
根据文献综述，已有研究较多集中于在线评论的内容特征，包括客观定量特征、定性文本因素等，也缺乏较为一致的理论分析框架。以说服的双过程模式为分析框架，消费者对于在线评论的有用性评价可以视为信息处理与态度改变过程，本文从评论内容特征、以及评论者特征两方面考察评论有用性的影响因素，并注重分析其中社会性因素的影响效应。因此，本文在考虑评论的内容特征之外，借鉴从众效应、社会网络等理论视角，着重研究与平均星级差异、评论者因素影响在线评论有用性的社会性机制(图2所示)，从而弥补已有研究的不足之处，期望做出较大的理论贡献。
(一)评论长度
ELM及相关研究表明，消费者在进行购买决策时，所能获得的产品质量、商家信誉等信息往往是不完全的，需要通过信息的搜寻来降低消费的不确定性(Petty Cacioppo，1986；Sussman Siegal，2003)。Chevalier和Mayzlin(2006)实证研究表明，评论长度暗示消费者会阅读具体评论内容，而不仅依赖于查看评论星级的汇总数据。评论长度可能会刺激评论阅读者仔细浏览，加深或改变原有的态度，提高对产品或服务的认知度，抵消用户的不确定性(Mudambi Schuff，2010)。若是信息获取不需要额外的搜寻成本，评论长度带来的信息诊断力增加会更加有益于大众消费者(Johnson Payne，1985)，进而提升消费者对该条评论的有用性评价。因此，本文提出如下研究假设。
假设1a(H1a)：在线评论长度与消费者对其有用性评价之间是正向相关关系。
另一方面，认知负荷理论(Cognitive Load)假设人类的认知结构由工作记忆和长时记忆构成，工作记忆容量是有限的，一次只能存储、处理较少的信息(Sweller，1988)。为了使加工得以顺利进行，当前进入工作记忆的信息量不能超过工作记忆容量。否则，就会引起认知资源的分配不足，从而影响个体学习或问题解决的能力，此种情况就成为认知超载(cognitive overload)。当消费者阅读在线评论时，他们在工作记忆之中处理信息，评论长度是表征认知负荷的关键指标之一(Gan et al.，2012)。由于工作记忆的有限容量，尽管在一定范围内，丰富的评论信息会有助于消费者购物决策。但是，一旦评论信息的处理需求达到工作记忆的上限，那么就会造成消费者的认知超载，并且使得人们难以较好地进行决策制定。因此，我们可以得出如下研究假设。
假设1b(H1b)：在线评论长度超过一定范围时，与消费者对其有用性评价之间是负向相关关系。
(二)与平均星级差异——从众效应
从文献综述来看，评论星级(包括极端性)几乎是所有研究均会探讨的客观特征，众多学者从信息诊断力(diagnosticity)、信息源可信度等理论视角进行了相当多理论与实证探讨(Wu et al.，2011；Zheng et al.，2011)，并且考虑了产品类型的调节作用(Mudambi Schuff，2010)。从信息诊断力视角出发，不少研究大多认为相比较极端正向或负向用户评论而言，中间态度、观点表达不明晰的在线评论会被认为缺乏信息增加值，对于购物决策的影响价值有限，进而会被消费者给出较低的有用性评价(Forman et al.，2008；Pavlou Dimoka，2006)。因此，本文可以提出如下研究假设。
假设2a(H2a)：与平均星级差异(正向、负向)和消费者对在线评论的有用性评价之间是正向相关关系。
另一方面，有用性评价实际是通过社会化投票机制来组织、应用在线评论。因此，本文与已有研究最大差异在于：基于社会心理学的从众效应(Conformity)视角，探讨单一评论星级与该产品平均星级差异将会如何影响在线评论的有用性评价。从众效应是社会心理学中社会影响研究的成果，指人们自觉不自觉地以大多数人的意见为准则，做出判断、改变自身态度与行为的心理过程(郭镇之、徐培喜，2006)。针对在线评论的社会化投票机制，消费者对于评论有用性进行评价时不仅会考虑评论内容、信息源等因素，也同时会受到其他消费者意见的影响(Cheung et al.，2009)。所以，当单条评论星级与产品平均星级之间一致性程度越高的话，消费者就有可能对于该条评论给出更高的有用性评价。综上所述，与平均星级差异(正向、负向)较大的单条评论，由于并非代表评论者的共识性意见，在从众效应下消费者会选择给出较低的有用性评价。因此，本文提出如下研究假设。
假设2b(H2b)：与平均星级差异(正向、负向)和消费者对在线评论的有用性评价之间是负向相关关系。
(三)评论者特征——社会网络效应
文献综述与分析表明，评论者因素在已有研究中关注不够，并且主要考察评论者身份信息的影响效应(Forman et al.，2008)，几乎未曾涉及评论者的在线社会网络，但是在互联网的社会化发展趋势下理应加以关注(Smith，2007)。说服的双过程模式表明，当信息接收者沿着边缘路径处理信息时，信息源的可靠性(Credibility)往往是最重要的线索，直接影响信息接收者的基本判断(Chu Kamal，2008；Cheung，2009；金立印、王如意，2008)。在概念化层面，信息源的可靠性可以从两个维度表征(Bhattacherjee Sanford，2006；Zhang et al.，2010)：可信任度(trustworthiness)、专业能力(expertise)。
相应地，在线评论的情境下，评论者专业能力、可信任度是影响其发表评论的有用性评价高低的关键因素(Wang et al.，2011；于春玲等，2011)，也是消费者进行评价判断时会采用的重要启发式规则(Cheung et al.，2012；Cheung Thadani，2012)。从社会网络视角分析，中心度(Centrality)是分析网络中节点特性分析的关键步骤，是衡量个体在社会网络中影响力的重要指标(Smith et al.，2007)，并且在一定程度上反映个体的社会资本(Ellison et al.，2007；殷国鹏等，2006)。譬如，基于Web2.0视频网站(YouTube)在线数据的实证研究表明，社会网络在用户创作内容扩散与影响过程起到重要作用，视频内容创作者所链接的订阅者越多，那么该视频易于得到正向评价，并进一步加速视频内容的传播与扩散(Susarla et al.，2012)。此外，相关研究表明，个体节点的网络中心度与其可信任感之间具有相当强的正向相关性，亦是高中心度节点社会资本的一种体现(Prell，2003；Wang et al.，2011)。综上所述，在消费者对用户评论的有用性评价过程中，评论者的网络中心度将会起到积极的正向影响。因此，本文提出如下研究假设：
假设3a(H3a)：评论者的内向网络中心度与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。
假设3b(H3b)：评论者的外向网络中心度与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。
信息接收者采用ELM模式的边缘路径时，会更多地依据社会线索来处理信息，进而形成判断(Bhattacherjee Sanford，2006)。网络曝光度是反映评论者社会线索的关键指标，是引导信息接收者做出决策的启发式规则，会对其所发表评论的有用性评价产生积极影响(Ghose Ipeirotis，2011；Hu et al.，2008)。群组是在线社区的重要功能，每一群组均有自己的主题及兴趣爱好。类似于豆瓣网的在线社区之中，用户可能会加入不同的兴趣小组，进而形成了许多的各自不同、有所重叠的社会网络(Smith et al.，2007)。依据社会网络中“弱连接”理论，群组内用户间在线关系即为“弱连接”，他们同时保持多样化的关系链接，并在各个社会网络中具有一定的影响力(Ellison et al.，2007)。综上所述，有理由相信评论者参加群组数量越多，其发表的在线评论会被更多的消费者关注与积极评价。因此，本文提出如下研究假设。
假设4(H4)：评论者的关系多样性与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。
(四)控制变量
为了更好地验证研究假设，本文还将评论发表时机、评论者经验能力等相关因素作为控制变量引入模型，电影层面的影响会在计量模型中加以考虑。
在线评论有用性会显著地依赖于评论发表时机，亦即可否为正在搜集产品信息的消费者提供及时、最新的评论内容(Cheung et al.，2012)。从信息质量视角出发，不少文献均认为及时性(timeliness)是评论内容质量的关键维度，进而影响消费者对于该评论的消费者有用性评价(Otterbacher，2009；Chen Tseng，2011)。
评论者的另一重要线索是历史评论数量，它会影响消费者对于评论者经验能力以及声誉的判断(Ghose Ipeirotis，2011；Wang et al.，2011)。从说服的双过程模式分析，评论者经验能力会提升其发表评论的可信度，该评论者发表评论易于被消费者接受，并给出较高的有用性评价(Cheung et al.，2009；Forman et al.，2008)。
为什么饭店要重视网络评价
因为一家餐厅的过往评论影响着跃跃欲试的潜在消费者的决策，这些经验对后来者的参考价值是非常大的。
评价是影响消费者选择的第一要素，人们对评价的需求来源于严重的信息不对称。为了降低决策风险，渴望节约时间、精力和金钱，尤其是餐饮这类需求频次高的消费品，很容易从中诞生点评机构，更何况餐厅是去中心化的、分散的，只能覆盖几公里的顾客，口碑至关重要。
之前在勺子课堂的一篇文章里看到了一个小范围调查的数据，酒店网评对消费决策影响他们随机选择了北京某 shopping mall 中的 23 位消费者，得到以下调查数据酒店网评对消费决策影响：23 位被调查者一致认为，评价的好坏是选择是否前去就餐的决定性因素。
除此之外，距离也是消费者考虑的重要因素，至于有没有价格上的优惠、是不是品牌餐厅，因人而异。
酒店要做网络口碑营销原因
1、消费者习惯
购买产品首先要了解产品。在网络没出现之前，我想大多数人了解一样东西的途径无非是家人、朋友、电视媒体、广播、平面媒体、户外广告。当然还有其它但更重要的无非是以上那几种。网络综合了以上所有的优点于一身。
互联网的出现综合了以上所有的种种，还有很重要两点是以上各种载体都没有的就是信息量和可选择性。总结一下：互联网=诚实(观察大量的用户评论)+视觉+听觉+海量信息+可选择。
2、社会化媒体的飞速发展
门户时代我们把大量的钱投向banner广告也就是那些硬广告。但我们应该知道社会化媒体大有追赶门户网站之势，我们看看全球流量前三位的网站就知道，它们分别是：google.com、facebook.com、youtube.com，准确来说这三个网站都是web2.0的代表。
3、推动搜索引擎中的自然排名
搜索引擎是进入互联网的窗口，从以上排名我们可以看到，排名的是百度，这充分表明互联网时代搜索引擎的重要性。而且我们知道搜索引擎显示结果分为两块：一块是自然排名;一块是广告投放排名(百度和谷歌又有点不同)，而口碑的效应能够产生数量可观的外链。
4、趋众心理
其实这一点应该不用我介绍，在广告泛滥，资讯爆炸的时代，自己说自己的产品怎样怎样，只会给人家一种王婆卖瓜自卖夸的感觉。但如果网上别人都夸你的产品好的话，因为这个“别人”与你没有任何的利益关系，消费者会更愿意相信这个“别人”。
5、三网结合的实施
三网结合将带来的是一场移动互联网的革命，那时候的互联网将不仅仅保存在电脑上，而是扩展到所有可能联网的设备上。可以想象这时候的互联网真是无孔不入、无处不在。那时候是我们真正离不开网络的时候。
6、网络在中国是主流信息源
中国与西方国家在媒体上有一点很明显的不同，可能因为言论方面的原因，西方一般热点新闻、爆炸性新闻都是由传统强势媒体发表的，例如cnn，nytimes等，而在中国，网络的媒体的影响力力甚至引领传统媒体。
7、使你的产品更有个性
网络口碑营销在实施在于创新，在于搞怪，在于个性，当消费者，特别是年轻商务的消费者在网络上搜索出你的产品后，当他看到的是你经过精心策划的一系列口碑营销带来的愉悦体验时，相信消费者会作出他的次尝试。
网络点评的重要性
先搞清楚一点：点评来自哪里？点评来自消费者。传统时代，信息的获取并不是那么便利，一件商品好不好，很多时候消费者只能通过电视广告、广播广告、甚至是路边的广告知晓。在互联网科技还没那么普及的时候，那是属于电视广告的黄金时代。广告是谁打的？是商家。商家说这个好，那消费者只能勉强信服，因为消费者很难找到另一个购买了此产品的人，听听他的意见。
但是移动互联网时代就不一样了，无论我们是购买实体产品，还是购买虚拟产品，所有的APP上都必定有一栏——“用户点评” 。理由很简单，比起商家的广告，消费者更愿意听已消费用户的意见，无论好坏。
今天我们就从3个方面来看看：点评的重要性。
1、好评一直在影响你的业绩
大数据表明，点评分4.5分以上的酒店吃掉了OTA平台72%的流量，评分越高的酒店吃掉了越多的流量和订单，客人在犹豫后，往往选择了比你评分更高的酒店。
点评分的背后代表着消费者的口碑。普遍情况下，点评分越高表示获得的口碑越多。口碑来自哪里?来自千千万万的消费者。
很多酒店人非常在意自家的酒店有没有上“特牌”或“金牌”。诚然，根据携程的规则，挂牌的酒店意味着排名就比较靠前，但是随着特牌和金牌酒店越来越多，特牌和金牌的含金量在降低。那么如何让自家的特牌和金牌在流量池中更有含金量呢？这就需要点评分来为您的特牌和金牌来加持一下了。
要记住，消费者选择的时候并不是真的在乎您的点评分到底有多高，而是您的点评分背后的口碑。因此，一个好评第一，起码抵掉1个特牌，10个金牌。
2、差评正在“劝退”你的客人！
现在的消费者逐渐养成了先看差评的习惯，一条差评会让即将下单的客人无情的放弃你家酒店，选择其它酒店。背后的原因有二：一是酒店的产品越来越多，您家酒店提供的服务对于客人来说并不是必选项；其二，经济的发展促使消费者的消费能力的提升，消费者在选择酒店的时候更看重是否住得好，住得舒心。
您的一条差评，可能反应出的是隔音问题、设施问题、服务问题、环境问题、交通问题等等，但是对于一些消费者，但凡这其中的一个点他们无法接受，那么他们就会转向其他的酒店，毕竟，酒店这么多，还愁找不到自己称心如意的酒店吗？
