【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用正在不斷創(chuàng)新中演化,在線酒店預(yù)訂行業(yè)也在經(jīng)歷著創(chuàng)新性的變革。與傳統(tǒng)信息傳播媒介相比,互聯(lián)網(wǎng)的傳播能力更強(qiáng)、范圍更廣、受眾更多,在線評(píng)論依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行傳播,體現(xiàn)出傳統(tǒng)口碑形式所不具備的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)和影響力,有助于消費(fèi)者做出自己的判斷,進(jìn)而提高消費(fèi)者的決策效率。在消費(fèi)者通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)訂酒店的決策過(guò)程中,在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買前的意向形成、購(gòu)買中的購(gòu)買決策、購(gòu)買后的推薦行為等多個(gè)環(huán)節(jié)均有重要的影響。本文圍繞在線評(píng)論對(duì)酒店消費(fèi)者決策的影響這一核心問(wèn)題,對(duì)酒店消費(fèi)者決策過(guò)程中購(gòu)買意向、購(gòu)買決策和購(gòu)后推薦行為三個(gè)方面展開研究。首先,結(jié)合在線酒店產(chǎn)品的體驗(yàn)、地理位置特點(diǎn)和價(jià)格調(diào)節(jié)因素,構(gòu)建基于心理距離的酒店消費(fèi)者購(gòu)買意向影響模型,研究酒店消費(fèi)者在購(gòu)買前形成購(gòu)買意向的過(guò)程和影響因素,分析在不同心理距離和價(jià)格調(diào)節(jié)的消費(fèi)情景下,在線評(píng)論的不同類型特征對(duì)酒店消費(fèi)者購(gòu)買意向的影響。通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn),當(dāng)酒店消費(fèi)者處于近期消費(fèi)、與評(píng)論發(fā)布者的社會(huì)距離較近或酒店與目的地空間距離較近時(shí),理性型在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意向的影響更顯著,反之,則情感型在線評(píng)論的影響更顯著;當(dāng)酒店進(jìn)行降價(jià)促銷時(shí),理性型在線評(píng)論對(duì)心理距離較近的消費(fèi)者購(gòu)買意向的提升作用更加顯著。其次,結(jié)合消費(fèi)者在預(yù)訂酒店過(guò)程中與酒店企業(yè)之間形成的博弈過(guò)程特點(diǎn),從消費(fèi)者效用的角度構(gòu)建空間距離情境下在線評(píng)論特征對(duì)酒店消費(fèi)者購(gòu)買決策影響的模型,分析酒店消費(fèi)者在進(jìn)行酒店產(chǎn)品預(yù)訂中獲得的效用,并通過(guò)大數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),以此來(lái)分析當(dāng)酒店價(jià)格變化時(shí)在線評(píng)論特征對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響。研究表明,當(dāng)酒店降低價(jià)格時(shí),整體評(píng)分對(duì)酒店消費(fèi)者的購(gòu)買決策有積極影響,而且作用比較顯著,評(píng)論數(shù)量對(duì)酒店消費(fèi)者的購(gòu)買決策有一定的積極影響,但相較整體評(píng)分而言,作用不太顯著。第三,結(jié)合酒店產(chǎn)品的屬性體驗(yàn)和不同價(jià)格層次酒店的消費(fèi)者特點(diǎn),構(gòu)建基于屬性評(píng)分差異性的酒店消費(fèi)者推薦決策影響模型,研究酒店消費(fèi)者在入住體驗(yàn)結(jié)束后對(duì)酒店的質(zhì)量感知過(guò)程和推薦行為,分析在線評(píng)論中的各屬性評(píng)分、酒店整體評(píng)分以及評(píng)論數(shù)量與不同類型酒店消費(fèi)者推薦決策的關(guān)系,并通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)證分析。研究表明,經(jīng)濟(jì)型酒店的屬性差異性對(duì)用戶推薦率存在顯著的正向作用,整體評(píng)分正向調(diào)節(jié)兩者的關(guān)系,評(píng)論數(shù)量負(fù)向調(diào)節(jié)兩者的關(guān)系,并且經(jīng)濟(jì)型酒店的屬性評(píng)分中衛(wèi)生條件和服務(wù)質(zhì)量對(duì)用戶推薦率的影響比另兩種屬性的影響大;豪華型酒店的屬性差異性對(duì)用戶推薦率存在顯著的負(fù)向影響,整體評(píng)分正向調(diào)節(jié)兩者的關(guān)系,評(píng)論數(shù)量負(fù)向調(diào)節(jié)兩者的關(guān)系。最后,針對(duì)以上三個(gè)方面的研究形成本文的研究結(jié)論,并對(duì)提出對(duì)策建議,幫助酒店企業(yè)和酒店在線預(yù)訂平臺(tái)的管理者深入認(rèn)識(shí)并更好地利用在線評(píng)論,推動(dòng)酒店電子商務(wù)的更好發(fā)展。
【圖文】：

圖 1.1 CNNIC 發(fā)布的中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模與互聯(lián)網(wǎng)普及率Fig.1.1 The scale of Chinese netizens and the popularity of the Internet在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展浪潮下，中國(guó)在線規(guī)模呈現(xiàn)日益增長(zhǎng)壯大的態(tài)勢(shì)。國(guó)家旅游局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2017 年國(guó)內(nèi)旅50億人次，人均出游達(dá)3.7次，國(guó)內(nèi)旅游收入為4.57萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)1012 年增長(zhǎng) 101.15%（國(guó)家旅游局，2018）。截至 2017 年 12 月底，通預(yù)訂酒店、火車票、機(jī)票或門票等旅游度假產(chǎn)品的消費(fèi)者規(guī)模達(dá)到 3.76016 年底增長(zhǎng) 7657 萬(wàn)人，增長(zhǎng)率 25.6%，通過(guò)在線旅行平臺(tái)進(jìn)行預(yù)訂比例占到 48.7%，比上一年增加了約 7.8%。網(wǎng)民使用網(wǎng)上預(yù)訂火車票酒店和旅游度假產(chǎn)品的比例分別為 39.3%、23.0%、25.1%和 11.5%，手機(jī)預(yù)訂酒店、火車票、機(jī)票和其他旅游度假產(chǎn)品的消費(fèi)者規(guī)模達(dá)到比 2016 年底增長(zhǎng) 7782 萬(wàn)人，增長(zhǎng)率為 29.7%。我國(guó)網(wǎng)民通過(guò)使用手行平臺(tái)進(jìn)行預(yù)訂的比例由 37.7%提升至 45.1%（中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心，注意的是，網(wǎng)民在網(wǎng)上預(yù)訂酒店的比例由 2016 年的 17.2%增長(zhǎng)到 20

圖 1.2 2012-2016 年在線住宿市場(chǎng)交易規(guī)模Fig.1.2 2012-2016 year online accommodation market transaction scale國(guó)家旅游局發(fā)布的星級(jí)飯店統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截止到 2017 年第三季92 家星級(jí)飯店（國(guó)家旅游局，2017）。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國(guó)有計(jì)約 300 多萬(wàn)家。2016 年酒店的互聯(lián)網(wǎng)滲透率為 32.6%（易觀00 萬(wàn)家酒店可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行在線預(yù)訂，而且這個(gè)數(shù)字還。于線下直接預(yù)訂酒店，線上預(yù)訂酒店有明顯的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。，可以減少消費(fèi)者的信息收集成本，消費(fèi)者獲得更多的信息與消費(fèi)者之間的信息不對(duì)稱，在線消費(fèi)者預(yù)訂酒店具有高不。消費(fèi)者對(duì)于線上酒店的服務(wù)、環(huán)境、設(shè)施等各方面都不了在網(wǎng)上呈現(xiàn)的圖文描述來(lái)進(jìn)行選擇，信息不對(duì)稱帶來(lái)的高風(fēng)的信任程度較低，不利于線上酒店預(yù)訂市場(chǎng)的發(fā)展（Jarve此，線上酒店預(yù)訂平臺(tái)的評(píng)論機(jī)制應(yīng)運(yùn)而生。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F719.2;F724.6;F274

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本文編號(hào)：2596644