基于在线口碑的开放互动对服务企业绩效的影响研究

发布时间：2017-10-13 04:24

  本文关键词：基于在线口碑的开放互动对服务企业绩效的影响研究

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【摘要】：随着Web2.0技术的迅速发展，电子商务中企业与顾客之间的互动变得愈发普遍而重要，已经成为新一代电子商务的重要特征。在线口碑、在线评论等在线创造内容则是在线互动中最广泛的形式，深刻地改变了信息产生与传播的方式，并对顾客行为和企业绩效产生了重要影响。已有研究表明，酒店、旅游等服务型企业因其所提供商品的特殊属性，，往往更易受到在线口碑的影响。现有针对在线口碑的研究多集中于对在线口碑如何影响企业和其他消费者的单向被动过程进行研究，尚缺乏对反向过程，即企业如何针对在线口碑进行管理干预的相关研究。 本研究探索了网络信息的公开特性影响下，顾客在线口碑与企业在线服务补救之间的开放交互过程。引入信号理论、搜索成本理论和感知质量理论深入分析了在线口碑对服务企业的影响机制。在此基础上，应用感知公平理论和期望失验理论对服务型企业如何基于在线口碑进行管理干预，以及在线管理干预对企业绩效的影响机制进行了探索性研究。 本研究开发了基于Java平台的在线数据抓取系统，收集了来自中国携程网、艺龙网和美国Expeida网站的电子商务数据，应用面板数据模型进行实证分析。首先，研究结果证实了在线口碑效价、数量和口碑的差异性都对酒店企业的在线预订销量有影响。其次，揭示了服务企业的信息属性(如酒店星级，房间价格等)对企业销售绩效的影响机制，识别了酒店星级和房间价格对在线口碑影响酒店在线预订销量的过程具有显著的调解作用。其中，酒店星级较低和价格较低的企业更容易受到在线口碑的影响，而酒店星级相比价格有更为明显的调节作用。相比先前研究中使用代理变量测量产品销量的方法，从Expedia网站获取的酒店实际在线预订销量为实验结果的解释提供了更高的理论和应用价值。此外，发现了在线服务补救与顾客满意度之间的动态变化关系。通过建立顾客满意度的动态模型，识别了针对重复购买顾客的在线管理补救策略会对顾客的满意度产生显著影响。最后，分析了企业通过服务反馈与顾客评论进行交互的过程中的影响机制，并发现进行在线管理反馈会提高酒店的在线销售绩效。其中，在线管理反馈速度对酒店绩效具有显著的影响，快速的管理反馈将带来更多的在线销售量，而反馈内容的长度与酒店在线销售绩效无关。为获得最优的企业绩效，企业应采取适当的服务补救策略。 该研究为今后的在线口碑研究提供了基础理论和方法。通过这些理论和方法的应用，服务企业能够针对客户创造内容展开更多层次和视角的分析，借助与顾客的有效互动及沟通，充分发掘在线口碑所蕴含的价值，制订更加适合的商业策略和管理方法，提高企业竞争力。
【关键词】：在线口碑 服务补救 在线管理反馈 绩效 服务企业
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F724.6;F719;F272.5
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第1章 绪论14-33
• 1.1 问题的提出14-18
• 1.1.1 研究背景14-16
• 1.1.2 研究目的16-17
• 1.1.3 研究意义17-18
• 1.2 国内外研究现状18-27
• 1.2.1 在线口碑相关研究18-21
• 1.2.2 在线口碑对顾客购买及产品销量影响相关研究21-23
• 1.2.3 服务失误与服务补救相关研究23-27
• 1.3 研究内容及结构安排27-31
• 1.3.1 研究内容27-28
• 1.3.2 结构安排28-31
• 1.4 研究方法及技术路线31-33
• 1.4.1 研究方法31
• 1.4.2 技术路线31-33
• 第2章 理论基础与研究工具33-57
• 2.1 在线口碑基础理论33-36
• 2.1.1 在线口碑的定义33
• 2.1.2 在线口碑的交流平台33-34
• 2.1.3 在线口碑与传统口碑的比较34-35
• 2.1.4 基于在线口碑的开放互动35-36
• 2.2 在线口碑营销影响的相关理论36-39
• 2.2.1 信号理论36-37
• 2.2.2 搜索成本理论37-38
• 2.2.3 感知质量理论38-39
• 2.3 服务失误与服务补救的基本理论39-41
• 2.3.1 服务失误的定义39
• 2.3.2 服务补救的定义39-40
• 2.3.3 服务补救的措施40-41
• 2.4 服务补救研究的相关理论和模型41-50
• 2.4.1 感知公平理论41-42
• 2.4.2 期望失验理论42-44
• 2.4.3 服务补救悖论44-46
• 2.4.4 服务补救研究的主要模型46-50
• 2.5 服务企业绩效研究的主要模型50-53
• 2.5.1 企业绩效主要模型50-51
• 2.5.2 服务企业绩效主要模型51-53
• 2.6 本研究使用的数据抓取及分析工具53-56
• 2.6.1 面板数据及主要模型53-54
• 2.6.2 数据抓取工具54-55
• 2.6.3 文本挖掘工具55-56
• 2.7 本章小结56-57
• 第3章 服务企业信号属性对在线口碑及企业绩效的影响研究57-77
• 3.1 在线口碑与服务企业绩效57-59
• 3.2 研究假设的提出59-63
• 3.2.1 在线口碑效价对企业绩效的影响59-60
• 3.2.2 在线口碑差异对企业绩效的影响60-62
• 3.2.3 信号属性对在线口碑及企业绩效的影响62-63
• 3.3 实证模型63-65
• 3.4 实验数据的收集及处理65-70
• 3.4.1 实验数据收集65-66
• 3.4.2 顾客评论文本挖掘66-67
• 3.4.3 实验数据处理67-70
• 3.5 实证结果分析70-72
• 3.5.1 在线评论对酒店预订销量的影响70-71
• 3.5.2 酒店星级对在线评论影响的调节作用71-72
• 3.6 验证与扩展72-74
• 3.7 研究结论与讨论74-76
• 3.8 本章小结76-77
• 第4章 服务产品价格对在线口碑及企业绩效的影响研究77-87
• 4.1 研究假设的提出78-80
• 4.1.1 在线口碑的数量及效价78-79
• 4.1.2 信息线索对企业绩效的影响79-80
• 4.2 实证模型80-81
• 4.3 实验数据的收集81-84
• 4.4 研究结果分析84-86
• 4.5 研究结论与应用86
• 4.6 本章小结86-87
• 第5章 在线服务补救对企业绩效的影响研究87-110
• 5.1 基于在线口碑的在线服务补救87-91
• 5.1.1 在线服务补救与在线口碑88
• 5.1.2 在线服务补救与期望失验理论88-89
• 5.1.3 在线服务补救与顾客满意度89-91
• 5.2 在线服务补救对顾客满意度的影响91-97
• 5.2.1 实验数据的收集91
• 5.2.2 实证模型91-94
• 5.2.3 实证研究结果及验证94-96
• 5.2.4 研究结论与讨论96-97
• 5.3 在线口碑与在线服务补救对企业销售的影响97-109
• 5.3.1 在线服务补救对企业销量的影响98-99
• 5.3.2 基于感知公平的在线服务补救对企业销量的影响99-100
• 5.3.3 在线口碑对酒店销量影响100-101
• 5.3.4 实证模型的建立101-102
• 5.3.5 实验数据的收集和处理102-106
• 5.3.6 数据分析及结果106-107
• 5.3.7 研究结论与讨论107-109
• 5.4 本章小结109-110
• 结论110-112
• 参考文献112-129
• 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果129-132
• 致谢132-133
• 个人简历133

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1022814