论文总字数：15901字

摘 要

以无锡君来洲际酒店为研究对象，从携程网获取酒店顾客的真实点评，对点评内容进行高频词汇分析，从中选取10个关键词作为多元线性回归的因变量，分别是评分、服务、设施、餐饮、卫生、健身房、工作效率、推荐情况、位置和环境，通过多元线性回归分析，研究得出：（1）设施评分对无锡君来洲际酒店的出租率影响最大；（2）总体评分、卫生、服务评分对无锡君来洲际酒店的出租率存在显著影响；（3）不推荐比率对酒店出租率存在负向显著影响。

关键词：无锡君来洲际酒店、在线评论、出租率

Abstract:Taking Intercontinental Wuxi Junlai Hotel as the research object, this paper obtains the real comments of hotel customers from Ctrip. The content of the comments is analyzed by high frequency vocabulary. Ten keywords are selected as the dependent variables of multiple linear regression, which are scores, services, facilities, catering, health, gymnasium, work efficiency, recommendation, location and environment. Through multiple linear regression analysis, it is concluded that: (1) the rental rate of Junlai Intercontinental Hotel in Wuxi by facility rating. The impact is greatest; (2) the overall score, health and service score have a significant impact on the rental rate of Junlai Intercontinental Hotel in Wuxi; (3) the non-recommendation rate has a significant negative impact on the rental rate of the hotel.

Keywords: Intercontinental Wuxi Junlai Hotel、Online reviews、Rental rate

目 录

1 绪论……………………………………………………………… 3

1.1 研究背景……………………………………………………… 3

1.2 研究目的及意义……………………………………………… 5

2 文献综述………………………………………………………… 5

3 案例酒店——无锡君来洲际酒店发展介绍…………………… 7

3.1 案例酒店——无锡君来洲际酒店基本情况………………… 7

3.2 案例酒店——无锡君来洲际酒店现状……………………… 8

4 模型构建………………………………………………………… 8

4.1 数据收集……………………………………………………… 8

4.2 高频词汇分析………………………………………………… 8

4.3 建立模型……………………………………………………… 11

4.4 评分标准……………………………………………………… 11

5 模型结果分析…………………………………………………… 12

5.1 初步筛查结果………………………………………………… 12

5.2 回归结果……………………………………………………… 13

5.3 结果分析……………………………………………………… 13

6 相关建议………………………………………………………… 14

6.1 降低不推荐率………………………………………………… 15

6.2 定期进行设施维护…………………………………………… 15

6.3 提高员工素质………………………………………………… 15

参考文献…………………………………………………………… 17

致谢………………………………………………………………… 18

1 绪论

• 1. 研究背景
     1. 我国在线预订市场发展现状

近年来在经济发展的同时居民收入水平也随之提高，“互联网 旅游”在促进旅游行业发展的同时，也推动着酒店行业大步向前，2018年中国在线住宿市场交易规模达到1683.2亿元人民币。其中,在线酒店预订板块贡献占比达95.8%。从市场份额来看，头部厂商优势较为明显。携程稳坐市场头把交椅，2018年第三季度携程系下携程旅行网、去哪儿网、艺龙的酒店在线预订交易额达到353.67亿元人民币，占据在线酒店预订市场总交易规模70. 2%。在用户活跃层面上，携程也领先其他在线预订app。有关数据报告，在2018年9月的酒店在线预订App排名中，携程系下总体使用人数遥遥领先，紧随其后的是飞猪app。其次，目前整个在线酒店预订市场用户在年龄方面，30岁以上用户占比接近7成，构成在线酒店预订市场主力消费群体。以携程为例，30岁以上的人群占比为62.7%，是消费的主力人人群。同时，各年龄段用户住宿消费偏好具有一定的差异性，90-00后年轻用户追求个性化、特色化产品；70-80后人群注重高品质消费；50-60后中老年群体仍然偏向价格导向型。而整体上低消费人群占比仅为1.6%，中等及以上消费能力用户高达86.5%，说明在线酒店预定市场的用户普遍具有较高的消费能力和消费意愿。由此看来，旅游消费群体涉及的年龄层越来越广，整个行业发展极具潜力。根据易观数据发布的《中国在线旅游市场年度综合报告2018》显示，在互联网高速发展，而消费者有非常注重旅游体验的情况下，多家厂商实践新零售方式，融合线上线下布局，线下铺设门店，渠道下沉至三四线城市，同时利用互联网思维刻画用户、挖掘用户，对应用户的个性化需求，为用户提供精准服务。由此看来，整个在线预定市场规模仍在不断扩大。

• • 1. 酒店在线点评作用

从以往的研究中可以得出，酒店产品属于高消费、体验性产品，需要先支付后体验，因而消费者在选择酒店时具有一定的风险，需要对酒店进行详细的了解。消费者已经不满足于网站上所提供的酒店位置、价格等基础信息，而是希望了解更多酒店顾客真实的入住感受，也就是酒店的评论信息。同时随着经济型酒店的扩张，互联网的高速发展，大多数消费者在选择星级酒店时会有很多干扰因素和风险。酒店评论往往能反映一个酒店近期的运行情况，既可以选择酒店的顾客在未住过该酒店的前提下尽可能全面地了解酒店信息，也可以及时反馈酒店在运行过程中存在哪些问题，给酒店管理者更好地了解酒店情况的渠道。通常服务人员在客人退房时会询问顾客的入住感受，但是据统计，只有七分之一的消费者会将自己在入住过程中的遇到问题告诉酒店方，其他的消费者会选择告诉亲朋好友、在网络平台发表自己的看法或者不再提及。而且研究表明，消费者更倾向于为那些较冷门的、评论量较少的产品或者非常受欢迎的、评论量很多的产品发表评论^[1]。因而消费者在评论中提到的酒店的问题，对酒店来说是难得的学习的机会，

用洲际的话说“顾客的每一次批评都是送给我们最好的礼物”。一方面，酒店可以通过在线评论内容了解消费者不满意的地方并对此作出改善,使服务质量不断提高，同时针对评论中的问题与顾客及时沟通，作出解释并道歉，适当时做出一定的补偿以提高顾客满意度、树立品牌形象，挽留顾客。另一方面，由于负面在线评论直接暴露有关酒店不好的信息，这会降低潜在消费者的购买意向，因而需要采取措施进行在线评论的管理，促使消费者发布正面信息，撤回负面评论来吸引更多的顾客购买。所以，对酒店企业来说，高效运用在线评论进行产品营销和酒店管理提高酒店出租率至关重要。

• • 1. 无锡经济运转及酒店业发展现状

近三年来，无锡市重点关注物联网等新兴产业，多次举办国际博览会并取得了显著的成绩。《无锡市旅游饭店年度经营数据》显示，2018年无锡市场总体而言，餐饮这块略有下跌，客房稳中有涨。其中全市营业收入超过2亿元的旅游饭店有两家，分别为无锡白金汉爵大酒店和灵山君来菠萝蜜多酒店，另有无锡君来湖滨饭店、无锡太湖饭店、无锡君来洲际酒店3家旅游饭店营业收入超过1亿元。根据《无锡市2017年国民经济和社会发展统计公报》数据，2017年全市GDP突破万亿元，成为继苏州、南京之后江苏省第三个进入GDP万亿俱乐部的成员。根据无锡市官方数据，2017年无锡市地区生产总值达到1051.18亿元，比去年同期增长7.4%。分行业第一产业增加值135.18亿元，增长0.8%，第二产业增加值4964.44亿元，增长7.3%，第三产业增加值542.18亿元，增长7.7%。“十二五”以来，无锡市产业结构调整取得了显著成效。第三产业由2012年的45%调整到2017年的52%，第一产业不足5%，持续下降。从2017年无锡各行业和地区的国内生产总值来看，服务业占19%，比去年增长11.7%。《无锡旅游饭店年度经营数据》显示，总体而言，2018年无锡市市场、餐饮板块略有下滑，而客房则稳步上升。其中，无锡白金大酒店和灵山君来菠萝蜜大酒店是两个营业收入超过2亿元的旅游饭店。无锡君来湖大酒店、无锡太湖大酒店、无锡君来洲际大酒店三家营业收入超过1亿元的饭店。

• 1. 研究目的及研究意义
     1. 研究目的

本文以无锡君来洲际酒店的在线评论为研究对象，研究无锡君来洲际酒店的出租率是如何受到酒店在线评论的影响。本文通过构建模型进行多元线性回归分析，达到以下三个目的：

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