本文選題：在線評論　切入點：客戶知識　出處：《華東師范大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：在激烈的市場競爭以及自身產(chǎn)品和服務(wù)特點的要求下,酒店需要不斷的加深對客戶的了解,以發(fā)現(xiàn)有潛力的客戶、留住有價值的客戶,形成核心競爭力。客戶知識管理替代客戶關(guān)系管理和客戶信息收集成為現(xiàn)今最適用于這一問題的方法。科學的客戶知識管理始于高效的客戶知識獲取,本文正是針對客戶知識管理的第一步——客戶知識的獲取來展開相關(guān)研究。 本文探索從在線評論信息中獲取客戶知識的方法,為酒店的經(jīng)營管理決策提供幫助和支持。首先以文獻研究為理論基礎(chǔ),結(jié)合在線評論的實際特點,構(gòu)建利用在線評論獲取客戶知識的模型。然后以攜程網(wǎng)上兩千余條在線評論為數(shù)據(jù)來源驗證模型。研究結(jié)果表明模型基本成立,并針對酒店利用互聯(lián)網(wǎng)獲取客戶知識的活動提出了相關(guān)對策。 利用在線評論獲取客戶知識帶來了兩個問題：如何將數(shù)量大且分散的在線評論集中起來?如何從數(shù)千個沒有規(guī)律的句子里找到有用的信息?本文利用了網(wǎng)絡(luò)信息自動采集技術(shù)來收集信息,引入中文文本挖掘的部分思想來尋找評論語句中隱藏的客戶知識,以解決上述兩個難題。 文章在第一、二章實踐和理論背景分析的基礎(chǔ)上,在第三章結(jié)合客戶知識類型和在線評論的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)特點,提出了利用在線評論獲取客戶知識的模型。將客戶知識分為有關(guān)于客戶的知識和來自于客戶的知識兩類,將在線評論分為客戶信息和客戶點評兩個部分。然后介紹了利用網(wǎng)絡(luò)采集器自動收集網(wǎng)頁信息,利用漢語詞法分析系統(tǒng)對評論信息進行批量處理的方法。第四章以攜程網(wǎng)上五家上海喜來登酒店的在線評論為例,對利用在評論獲取客戶知識的模型和方法進行了進一步的驗證和探索。明確了每個小類的客戶知識的具體獲取辦法,初步展示了利用這一方法獲得的客戶知識,證明模型基本成立。最后,把獲得的客戶知識與具體的酒店經(jīng)營實踐結(jié)合起來,構(gòu)建了獲取客戶知識的補充模型,提出酒店利用在線評論獲取客戶知識對策和建議。在文章的末尾對本文的創(chuàng)新和未來研究方向進行了總結(jié)。
[Abstract]:In the fierce market competition and the demand of its own products and service characteristics, the hotel needs to continuously deepen the understanding of customers, in order to find potential customers, retain valuable customers, Customer knowledge management instead of customer relationship management and customer information collection has become the most suitable method for this problem. Scientific customer knowledge management begins with efficient customer knowledge acquisition. In this paper, the first step of customer knowledge management-customer knowledge acquisition to carry out relevant research. This paper explores the method of obtaining customer knowledge from online review information, and provides help and support for hotel management and decision making. Firstly, based on the theoretical basis of literature research, combined with the actual characteristics of online reviews, The model of acquiring customer knowledge by online reviews is constructed. Then, more than 2,000 online reviews on Ctrip are used as data source verification models. The results show that the model is basically true. And put forward the related countermeasure to the hotel using the Internet to obtain the customer knowledge activity. Using online reviews to capture customer knowledge raises two questions: how to centralize a large number of scattered online reviews? How to find useful information from thousands of irregular sentences? This paper uses the technology of automatic collection of network information to collect information, and introduces part of the idea of Chinese text mining to find the hidden customer knowledge in comments to solve the two problems mentioned above. Based on the practical and theoretical background analysis in the first and second chapters, the article combines the customer knowledge types and the content and structural characteristics of online reviews in the third chapter. In this paper, a model of using online reviews to acquire customer knowledge is proposed. Customer knowledge is divided into two categories: knowledge about customers and knowledge from customers. The online comment is divided into two parts: customer information and customer comment. The method of batch processing of comment information using Chinese lexical analysis system. Chapter 4th takes online reviews of five Sheraton hotels in Shanghai on Ctrip as an example. This paper further verifies and explores the models and methods of acquiring customer knowledge by means of commentary. It clarifies the specific methods for acquiring customer knowledge in each sub-category, and preliminarily demonstrates the customer knowledge acquired by this method. Finally, combining the acquired customer knowledge with specific hotel management practices, a supplementary model for acquiring customer knowledge is constructed. At the end of the article, the innovation and future research direction of this paper are summarized.
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F719

【參考文獻】

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本文編號：1574866