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        以SEM為基礎的智慧飯店滿意度模型分析
        發布時間:2016-01-09
        摘要

          0 引言。

          隨著云計算、物聯網、移動通信、互聯網的高速發展,受“智慧城市”的理念及其在我國建設與發展的啟發,“智慧旅游”應運而生[1].各地政府積極投入智慧旅游的建設,旅游業開始尋求以信息技術為紐帶的旅游產業體系與服務管理模式重構方式,以實現旅游業成為現代服務業的質的跨越。

          智慧飯店是智慧旅游中不可缺少的一部分,目前對智慧飯店的研究還處于起步階段,主要停留在一些操作層面的探討。

          華美酒店顧問趙煥焱指出無論是新建酒店還是酒店改造,智慧酒店都是吸引眼球的主題之一[2].王文佳對智慧飯店中相關技術層面的運用做了一定的探討[3].李臻則指出在當前包括信息通訊技術在內的智能技術廣泛應用的背景之下,酒店管理和服務的系統或者局部的智能化將是今后酒店產品升級換代的必由之路,是酒店業發展的趨勢之一,因此智慧酒店的建設發展是酒店和酒店業管理者們必須面對的新課題[4].事實上智慧飯店的概念還較為模糊。本文將智慧飯店定義為利用物聯網、云計算、移動互聯網、信息智能終端等新一代信息技術,通過飯店內各類旅游信息的自動感知、及時傳送和數據挖掘分析,從而最終為旅客提供舒適便捷的體驗和服務。

          目前無論是理論還是實踐,對智慧飯店滿意度的探索均較為欠缺。而智慧飯店中顧客的感受及其滿意度,將是推動智慧飯店發展的根本動力。本研究旨在通過對智慧飯店顧客滿意度的研究,探索智慧飯店中顧客感知維度及其對總體滿意度的影響,從一定程度上了解當前智慧飯店發展中存在的問題及需求變化,構建以 SEM 為基礎的智慧飯店滿意度模型,以供未來智慧飯店發展加以借鑒。

          1 研究方法。

          1.1 模型構建。

          目前對顧客滿意度進行分析的宏觀主流模型主要包括:瑞典顧客滿意度晴雨 SCCB、美國顧客滿意度指數模型 ACSI、瑞士顧客滿意指數 SICS、歐洲顧客滿意度指數模型 ECSI,其中以美國顧客滿意度指數模型(ACSI)運用最為廣泛[5].在繼承ACSI 的基礎上,結合影響智慧飯店滿意度的因素,且對潛變量和觀測變量做出一定的調整和更新,本文構建的智慧飯店滿意度模型 IHSI(Intelligent Hotel Satisfaction Index)如圖 1 所示。其中長方形中的變量為觀測變量,橢圓形中的為潛變量。其中加號表示正相關,減號表示負相關。

          與 ACSI 相比,本文的 IHSI 模型做了如下改進:

          ①鑒于現有學者對智慧飯店的基本概念與理論體系的研究,增加外生潛變量,智慧旅游發展水平。智慧飯店是智慧旅游的子系統,智慧飯店發展水平與其所在地區智慧旅游發展水平息息相關。實現智慧飯店的某些功能有賴于借助或共享智慧旅游的已有成果。基于國內外對“智慧旅游”相關研究文獻,本文選取了這一潛變量中緊密影響智慧飯店的 4 個觀測變量來進行測量,包括物聯網、基礎網絡、智慧交通和智慧治理。

          ②智慧飯店感知質量中觀測變量的遴選。由于目前智慧飯店的評價體系尚不健全,本文結合北京市旅游發展委員會出臺的《北京智慧飯店建設規范(試行)》以及顧客滿意度現有理論研究基礎,設置 8 個觀測變量進行測量,包括智慧客房、智慧飯店管理、智能會議設施、智能廣播電視系統、智能電梯停車監控、飯店網站服務、智能信息終端、智能支付,來評定顧客在智慧飯店中的真實感知。

          ③智慧飯店預期中觀測變量的改進,增加 2 個變量:智慧飯店特色預期及智慧飯店可靠性預期。以便將智慧飯店與傳統旅游飯店的預期加以區別。傳統旅游飯店與智慧飯店所帶給游客的感受是截然不同的,如飯店的線上預訂系統,讓顧客足不出戶即可對飯店各客房有足夠深入的了解。又如飯店內的各類智能信息終端,將徹底顛覆傳統入住體驗。這些將大大提高顧客的消費預期。但由于智慧飯店尚處在初級階段,還存在一些不可控因素,因此顧客對其可靠性預期也將隨之產生。增加這兩個觀測變量將增強模型的合理性。

          ④智慧飯店感知價值中增加節約成本這一觀測變量。智慧飯店從一定程度上將幫助顧客節約更多的入住成本,如通過預定系統減少中間環節費用;通過智慧飯店管理系統降低管理成本,從而間接降低客房價格等。

          1.2 問卷設計。

          問卷第一部分為人口統計學方面的信息,第二部分圍繞模型中觀測變量的問題,基于國內外對智慧旅游以及顧客滿意度的相關研究文獻,設計了共 25 個問題。量表問題設計采用Liker(t李克特)五級量表進行測量。1 表示“非常不好”,2 代表“不好”,3 表示“一般”,4 代表“好”,5 表示“非常好”.

          1.3 數據采集。

          2014 年 1 月 15 日,“中國智慧酒店聯盟成立大會暨中國智慧酒店聯盟第一次會議”在福州隆重召開[6]眾多業內人士及企事業單位參加了大會并加入了中國智慧酒店聯盟,諸如南京金陵酒店管理公司、格林豪泰酒店管理集團、開元酒店管理集團、錦江國際酒店(集團)股份有限公司等。其中很多聯盟成員更是早已開啟了智慧飯店的建設。2014 年 7 月,調查者聯系途牛,攜程等主流旅游電商,向曾經入住智慧飯店聯盟旗下飯店的顧客發放電子調查問卷共 550 份,回收 465 份,其中有效問卷 432 份。樣本數量達到結構方程模型統計分析需要。運用SPSS17.0 統計軟件對調查數據進行整理,對于異常數據進行了必要的校正和剔除。對缺省的數據采用樣本均值替代法進行處理。使用 AMOS18.0 進行后期模型分析。其中調查對象的社會統計分析見表 2.

          2 模型分析。

          2.1 信度效度分析。

          信度分析結果(見表 3),各層面的克朗巴哈系數(CronbachAlpha)在 0.71 至 0.88 之間,總克朗巴哈系數(Cronbach Alpha)為 0.87 值超過 0.8,說明問卷具有較好的可靠性和穩定性。效果方面通過了 KMO 和巴特勒球形( Bartlett)檢驗(見表 4),KMO 統計量值為 0.882,大于 0.7 的標準;且巴特勒球形檢驗(Bartlett)的 P 值為 0.000,說明問卷測試的可靠性較強,內部一致性可以接受,適合進行因子分析。

          采用主成分分析法進行探索性因子分析,使用 spss17.0 對數據進行斜交旋轉,以指標特征值大于等于 1 加以提取,且因子載荷超過 0.5 的加以保留,結果見表 5.分析結果顯示,約有7 個公共因子對問卷解釋率達 75.84%,與模型假設基本一致。

          再此基礎之上,對模型的組合信度(composite reliability,CR)進行檢驗,結果見表 6.潛變量組合信度在介于 0.63~0.93之間,大于 0.50 的參考標準;平均方差提取值(average varianceextracted,AVE)介于 0.51~0.72 之間,均大于 0.5 的臨界值;同時,各因子載荷均通過了顯著性檢驗。由此可見模型和量表的設計較為合理,觀測變量較好地解釋了潛變量。

          2.2 模型檢驗。

          結合因子分析的結果,將智慧飯店滿意度模型 IHSI 進行調整,采用極大似然法,使用 AMOS18.0 對模型進行參數估計,得到如圖 2.接著檢驗模型結果中的參數是否具有統計意義,通過借助 t 檢驗法對各路徑系數進行顯著性檢驗,結果如表7.可以看出,各路徑均通過檢驗。其中,智慧飯店預期對智慧飯店感知質量以及智慧飯店感知價值有負向影響,且顧客滿意對顧客抱怨有負向影響。其余路徑均為正向影響。

          模型的整體擬合度主要依據擬合指數來評價和修正,本模型的結果見表 8.通常來說,擬合指數一般分為絕對擬合指數和相對擬合指數。絕對擬合指數常有擬合優度(x2/ d. f.)、擬合優度指數(GFI)、調整擬合優度指數(AGFI)、近似誤差的均方根(RMSEA)等;相對擬合指數常有規范擬合指數(NFI)、非規范擬合指數(NNFI)、比較擬合指標(CFI)等[31].一般情況下,RMSEA 小于 0.1,GFI、CFI、IFI、NNFI 大于 0.9,AGFI、NFI 大于0.8 說明模型擬合程度較好。從分析的結果來看,指標均達標,整體擬合度較好。

          2.3 結果分析。

          本文模型是結合智慧飯店發展現狀,對 ACSI 加以改進而建立的。從最后的模型檢驗結果來看,所增設的智慧旅游發展水平這一潛變量與智慧飯店預期、智慧飯店感知價值、智慧飯店感知質量以及智慧飯店滿意度,這 4 個潛變量的路徑系數分別為 0.78,0.67,0.81 和 0.75,且都通過了 t 值檢驗,載荷系數均較高,說明模型中這一改進是合理的。而智慧飯店預期變量中,智慧飯店可靠性預期和特色性預期這兩個觀測變量的載荷分別高達 0.89 和 0.85,說明這兩個觀測變量對智慧旅游預期的總體影響是非常明顯的。而在感知價值中,智慧飯店所發揮的節約成本的作用,在所增設的觀測變量中也得以體現,節約成本這一觀測變量的載荷為 0.83.

          在影響智慧飯店滿意度的因素中,智慧飯店感知質量的載荷為 0.88.由此可見,智慧飯店感知質量對智慧飯店滿意度的影響最大。且智慧飯店感知質量這一潛變量中有 4 個觀測變量的載荷均超過了 0.8,分別為智慧客房、智慧營銷、智能信息終端、智能支付。說明這 4個因素對智慧飯店滿意度的影響明顯。智慧旅游發展水平作為影響智慧飯店滿意度的另一重要因素,其中網聯網和智慧交通的載荷分別為 0.84 和 0.82.說明以上 2 個因子對智慧飯店滿意度的影響較之其他更大。

          3 結論與建議。

          (1)發展智慧交通,提高智慧飯店可進入性。

          諸多理論對于飯店的選址進行了探討,如需求決定論、絕對區位和相對區位決定論、經濟潛力決定論等。但無論哪種理論,交通都被列為是影響飯店可進入性不容忽視的因素之一。近年來由于私家車數量劇增,我國各大城市交通擁堵狀況加劇。提高智慧飯店的可進入性,需要大力發展智慧交通。在操作層面上,需要實現技術與飯店行業運用的對接,如通過利用 GPS 等技術與智慧飯店的智慧停車引導系統相關聯;升級智能定位系統,實現自駕游導視系統,方便顧客選擇最快捷的路徑到達飯店。

          (2)加強智慧客房建設,完善智能信息終端。

          隨著酒店裝潢、客房數量、房間設施等質量競爭和價格競爭將退居二線,未來酒店的競爭將主要在智能化、個性化、信息化方面展開。要想在競爭中脫穎而出,智慧客房的建設是關鍵環節。智慧客房使住客能在客房內實現飯店信息查詢、互動服務、房內設施控制等功能。除此之外,與之緊密相連的還有分散于酒店各處的各類智能信息終端,它是智慧飯店客房建設的核心。通過各類便捷的信息終端,入住客人可以隨時了解酒店相關信息以及入住消費等情況。

          (3)利用物聯網實現智能支付。

          物聯網利用局部網絡或互聯網等通信技術把傳感器、控制器、機器、人員等通過新的方式聯在一起,形成人與物、物與物相聯,實現信息化、遠程管理控制和智能化。智慧飯店可以借助物聯網,如使用射頻技術,實現將酒店的各元素,各種產品與客人的即時互動,并借助于此完善飯店的智能支付功能。如通過手機掃碼,在線以及離線支付等方式,創造各種便捷的支付途徑。

          (4)借助智能營銷,制造特色預期。

          隨著互聯網以及通信技術的發達,智慧飯店的營銷手段愈發多樣性。諸如借助微信、微博等方式,加強與住客以及潛在客戶的多方位交流,將飯店的最新促銷信息,產品更新情況等及時傳達到客戶,實現最有效的溝通。通過這種方式,也將促發客人對智慧飯店的特色預期,對飯店產品進一步了解的渴望,從而激發客戶的消費欲望,達到最終來店消費的目的。

          由于智慧飯店的相關理論研究還處于初級階段,很多概念和定義還模糊不清。而現實中智慧飯店發展迅猛,不可避免的存在一些理論與實踐之間的斷層。諸如本文中智慧飯店感知質量體系的構成要素還存在不斷完善的空間等。本文的調查數據有限,對研究結果的普遍性還需進一步的深入探討。

          參考文獻。

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          [2]趙煥焱。智慧酒店點評[J].低碳世界,2012(1):54.

          [3]王文佳。智慧酒店與智慧停車場分析[J].中國公共安全,2014(11):86-88.

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          [6]Grace.中國智慧酒店聯盟成立大會在福州舉[.EB/OL].

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          [8]Hasegawa H. Analyzing Tourists'Satisfaction:A MultivariateOrdered Probit Approach[J].Tourism Management,2010(31):86-97.

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