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【学士论文】探讨电子商务新模式下在线管理反馈策略匹配现状分析(论文材料)

星级: ★★★★★ 期刊: 省级期刊作者:郭晓姝浏览量:2435 论文级别:高评本章主题:策略和反馈原创论文: 5156论文网更新时间:10-27审核稿件编辑:Andrew本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:3286 评论次数: 3126

导读:本篇文章是策略和反馈类的论文,提供给准备写作相关这方面考试论文的应届毕业生们提供参考阅读下载。

摘要:O2O模式发展迅速,顾客通过线上预定线下消费体验,并在网上表达所获服务的感知,商家通常以回复评论的形式对顾客线上表达的不满进行补救,为了更好地了解在线管理反馈策略,本文以酒店业为例,分析了北京地区各星级酒店27000条评论及管理反馈内容,用机器学习的方法对负向评论分类并对比分析不同星级酒店的顾客抱怨不满的类别;提出三种管理反馈策略:欢迎与感谢、解释与驳斥、道歉与承诺,通过单因素分析发现管理反馈策略的选择与在线负向评论类别有关,并分析了不同类别的负向评论与管理反馈策略匹配问题,根据研究发现对各星级酒店服务改善环节和管理反馈策略选择提出建议.

关键词:在线评论;管理反馈策略;单因素方差分析;机器学习

引言

随着移动社会网络的发展,电子商务新模式O2O模式的普遍实行,来自消费者的评论内容呈爆炸式增长,作为新的网络口碑形式,在线消费者评论在消费者网络购物决策中扮演越来越重要的角色,根据艾瑞咨询公司《2010-2011年中国网络购物用户行为研究报告》的数据显示,购物决策前,有近70%的网购用户会直接上购物网站获取商品的信息,尤其是体验型产品,在使用之前很难获得它的质量信息,产品性质是主观的,且难以比较,需要个人感官意识进行评论和衡量.因此体验型产品的潜在消费者为了获取商品信息,在购买前更加积极的查看评论信息,消费决策更易受评论的影响.

已有研究表明,消费者评论是把双刃剑,正向评论能使企业获得好的口碑,增强品牌营销能力,而负向评论则给企业带来负面影响,影响产品销售,因此企业有必要针对可能出现或已经出现的过失尝试服务补救去阻止情况变坏,使得消费者更加满意或者降低不满意度.在线服务补救最直接的补救方式就是通过回复消费者的评论,也称之为在线管理反馈,明确补救措施,从而影响顾客的满意度与忠诚度进而影响企业获利.因此研究针对在线评论的管理反馈是O2O模式下企业需要重视的重要课题.

1、文献综述

近年来,在线管理反馈策略的研究已经引起学者的重视[1,2],进行了大量的研究工作,探讨了管理反馈策略实施的必要性、管理反馈策略类别以及管理反馈策略对顾客满意度的影响.Liu等[3]研究指出高级别的酒店更愿意采取管理反馈策略,管理反馈对酒店评分有正向影响.Gu和Ye[4]指出管理反馈增加抱怨顾客的满意度,也降低了那些没收到反馈的顾客满意度.Levy等[5]指出星级较高的宾馆经常反馈顾客在线评论,有感谢、道歉和解释三种策略,很少使用补偿策略,潜在顾客更愿对前旅行者的负向评论作驳斥而不对管理反馈进行驳斥,这些都正向影响消费者态度.Bradley和Sparks[6]则研究了四种类型的解释对服

电子商务新模式下在线管理反馈策略匹配现状分析
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务补救的效果,包括借口、辩护、参考、道歉.

从以上已有研究可以看出,针对管理反馈策略的研究已经有很大进展,但是并没有考察管理反馈与负向评论的匹配问题,而且企业实施在线管理反馈策略是复杂的,采用何种反馈策略,针对不同类别评论是否采用不同策略,不同回复策略是否有不同的效果,采用策略是否和酒店星级有关,这些问题需要进一步研究,更好的了解酒店实施管理反馈策略的实际情况.因此,有必要调查研究现阶段各星级酒店管理反馈采纳情况,以及管理反馈策略的采用是否与负向评论类别有关,在分析实践的基础上进一步研究管理反馈实施效果.

2、数据抓取与分析

携程旅行网是随互联网发展而发展起来的国际旅行预定网络,拥有中国领先的酒店预订服务中心,会员通过网络预定酒店,消费后进行评论,点评描述较为真实,酒店也会针对客人的评论进行回复,数据真实且获取相对方便,因此选取携程网中的酒店客人在线评论及酒店回复为研究对象,进行内容分析.我们通过网络爬虫抓取了携程网中北京地区2015年5月之前的顾客在线点评及管

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理反馈等数据,并通过机器学习的方法筛选出27000条负向评论及管理反馈内容.

首先,根据文献分析和关键事件分析法确定评论类别,包括对酒店外部的评论和对酒店内部的评论两部分,酒店外部评论包括酒店位置、环境、交通等方面,酒店内部评论包括硬件设施和软件服务两方面;硬件设施如房间、卫生间、空调等酒店硬件设备,软件方面包括服务态度、服务质量、服务效率、卫生、气味等与人员相关的非硬件的评价.负向评论分类样例如表1所示.

表1:负向评论各类别样例在文献研究和内容分析基础上,确定管理反馈策略,对北京地区各星级酒店回复内容进行通读分析发现,一条反馈往往包含两种策略,通过对多条酒店回复进行内容分析,采用归类分析方法,综合以往有关服务补救策略的研究,将管理反馈策略归类为三种形式:欢迎与感谢、道歉与承诺、解释与驳斥,三种策略样例如表2所示.

分别选取200条负向评论内容和管理反馈内容通过研读确定每条评论及管理反馈策略类别,用SVM方法对负向评论和管理反馈样本数据进行分类和检验.

3、负向评论与酒店星级及管理反馈策略比较分析

为了比较管理反馈策略实施在各星级酒店间以及各类型评论间的区别,采用单因素方差方法(one-way ANOVA)检验不同星级酒店或者不同类别评论采用各类管理反馈策略存在的差别.

首先,使用SPSS单因素分析方法进行数据分析,其中因变量为管理反馈三个策略:欢迎与感谢、解释与驳斥和道歉与承诺,因素变量为酒店星级.得到如表3所示的方差分析表.从酒店星级因素方差分析可以看出三种管理反馈策略在不同的星级酒店实施中没有显著的差异(P>0。05),揭示了目前各星级酒店采用三种管理反馈策略的比例基本保持一致,并没有显著差异.

进一步分析管理反馈策略的采用与评论类别的关系,其中因变量为管理反馈三个策略:欢迎与感谢、解释与驳斥和道歉与承诺,因素变量为负向评论类别.得到如表4负向评论类别因素方差分析表.从负向评论类别因素方差分析可以看出欢迎与感谢策略的采用比例在软件类、硬件类、酒店外部三种评论类别组间中具有显著的差异(F=6。835,P<0。05),而组内则没有明显的差异.解释与驳斥的采用率则在各类别组间和组内都没有显著差异(F=2。650,P>0。05).道歉与承诺策略采用比率在软件类、硬件类、酒店外部三种评论类别组间中具有显著的差异(F=4。937,P<0。05),而组内则没有明显的差异.

表4 负向评论类别因素方差分析表

欢迎与感谢和道歉与承诺两个因

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变量在负向评论类别因素下具有显著差异,因此我们继续采用事后比较法,比较各组平均数相互差异的情形,因为各组样本大小相同,所以采用S-N-K法.事后比较分析结果如表5所示.从表5可以看出欢迎与感谢这一策略各个负向评论类别中都有使用,针对酒店外部的负向评论使用比例最大,其次是回复硬件类负向评论是使用较多,而针对软件类负向评论,欢迎与感谢策略使用较少.道歉与承诺这一策略同样也是在各个评论类别中都有使用,但是软件类负向评论最多使用道歉与承诺这一策略,其次是硬件类,针对酒店外部的负向评论,使用道歉与承诺的策略最少.

4、结论与展望

通过对顾客评论内容分析,发现顾客对酒店外部环境、软件服

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务、硬件设施都具有一定的期望,当获得的服务低于期望值时就会产生抱怨,为了增加顾客满意度,弥补服务失误,很多酒店都采取了在线回复评论的措施,根据现阶段酒店回复的内容分析,将管理反馈分为欢迎与感谢、解释与驳斥、道歉与承诺三个策略,通过方差分析,比较不同星级酒店采用各管理反馈策略的不同,发现管理反馈策略的采用并没有因为酒店星级有显著的差异;不同的管理反馈策略的采用,因负向评论类别的不同而有显著不同,其中欢迎与感谢和道歉与承诺策略因评论类别不同采用率显著不同,根据分析发现关于酒店外部的负向评论,更多的选择欢迎与感谢策略,而软件服务类的则多数选择道歉与承诺策略.酒店外部环境因酒店所处地理环境所致,并不能由酒店控制,因此当出现针对酒店外部环境的抱怨时,酒店多数选择欢迎与感谢的策略给予回应;而软件服务方面的抱怨,酒店则可通过道歉并承诺改进的方式获得谅解,提升满意度;同样,针对硬件类的负向评论则没有显著有效的反馈策略,酒店硬件需要根据实际情况进行承诺并提高服务,因此需要视具体情况进行回复.解释与驳斥这一策略普遍使用较少,因驳斥容易引起顾客的反感,对提升满意度没有好处,因此各酒店对这一策略的采用都较少.

本文通过管理反馈策略的分析,比较不同星级酒店采取策略的不同,根据顾客评论,建立顾客评价管理系统和管理反馈机制,在网络中对顾客评价给予快速有效的反馈,有针对的改善服务提升顾客满意度.本文采用内容分析法对顾客点评进行梳理研究,同时采用人工方式对管理反馈初步分类,存在一定程度的主观性.由于目前采用管理反馈酒店较少,而且反馈策略类型单一、因此需要充实管理反馈策略,进一步研究管理反馈策略效果及选择方法是将来的研究重点.

[ 参考文献 ]

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