基于网络差评的酒店顾客满意度提升研究

"互联网+"时代网络评价成为影响顾客决策的重要因素。顾客在做出是否选择酒店入住决策之前,会参考网站评论,其中差评的存在使得顾客决策受到影响。选择合肥、上海、青岛的三类酒店,调查其顾客在美团网、大众点评网上的评价,并将差评信息进行统计,提炼出顾客评价差的因素,并计算其各自权重,由此推算出某一类酒店的单项因素满意度。顾客差评的关注点主要集中在卫生和饮食方面,依据此,提出提升服务质量,改善卫生条件,提高菜肴品质等措施,以提升顾客满意度。

基于情感分析的酒店顾客满意度评估

随着信息技术发展和社交平台多方面渗入,在线评论凭借真实客观的优点已成为商家和消费者的主要信息来源。结合TF-IDF、K-means算法获取酒店顾客满意度影响因素;采用基于监督学习的分类算法与百度自然语言处理API得出情感极性值;利用多元线性回归建立满意度评估模型,并将该模型应用于“2019哈尔滨冰上冰雪嘉年华”期间754家酒店的满意度分析中。研究结果表明:与现有酒店预订平台相比,该评价体系更加客观全面,顾客对此阶段的酒店总体满意度中等偏上,单维度分析中,总体感受是顾客最为关注的问题,但是酒店设施和卫生环境等因素也会影响酒店顾客满意度的提升。

基于BiLSTM的酒店顾客满意度评价模型

酒店顾客满意度作为一项重要指标,是顾客决策与酒店管理行为的重要依据。本文对酒店预订平台的在线评论进行情感分析获取顾客满意度,分别采用Word2vec,GloVe,fastText,BERT预训练词向量作为模型词嵌入层,并与CNN,LSTM等模型进行对比分析得出最优模型。本文选取携程网站上福州市内多家知名酒店的在线评论实例论证,实验结果显示:BERT-BiLSTM模型准确率达85.8%。本文探究了各酒店的顾客满意度水平,为顾客选择酒店的决策行为以及福州市内知名酒店的发展提供参考依据。

酒店员工满意决定顾客满意

在酒店行业竞争愈演愈烈的今天,要想赢得竞争优势,竞争必须从硬件转向软件进而转向"人件"。如何让顾客满意成为酒店的忠诚客人,最根本就是让员工满意度得到提高,培养员工对酒店的归属感,不断增强员工对酒店的向心力,要把员工和顾客处理为主人和客人的关系,才会出现富有人情味的周到服务,他才可能想方设法使顾客满意,从而实现酒店利润的增加。