社交媒体对酒店营收的量化影响

　　【环球旅讯】（评论员 胡质健）人们都注意到社交媒体对企业营销的影响越来越大。但是，这些影响是否可以量化，以衡量酒店在社交媒体方面的投资回报？美国康奈尔大学酒店管理学院的克里斯·安德森率先进行了这方面的研究，并写出了一份长达十多页的报告。为了方便中国的读者，本文将其翻译浓缩为本文。该教授的研究发现，到旅游评价网站浏览酒店评价的人数每年都在增加，酒店的评价对客人选择酒店的决策影响越来越大。在维持客房出租率不变的情况下，当酒店的在线网络评分提升1分（5分为满分），酒店就可以将其价格提升11.2%。当酒店的评分上升1%，酒店的平均房价的增长将高达0.89%，出租率的增长可高达0.54%，从而是评价每房收入的增长达到1.42%。

　　酒店业高管和经理们通过大量证据发现，社交媒体在酒店行业的诸多方面起着越来越重要的作用。但是，是否可以把这些影响量化，进行比较和分析，有利于制定更加行之有效的社会媒体策略呢？康奈尔大学酒店管理研究中心（Cornell University The Center for Hospitality Research，以下简称“CHR”）的克里斯·安德森教授结合三家调研合作伙伴（ReviewPro、STR和Travelocity）和另外两家公司（comScore和TripAdvisor）所提供的数据，第一次将社交媒体对酒店行业的影响进行量化研究，得出以下主要结论。

　　研究的结果显示：

　　第一，预订酒店客房前先访问；旅游评价网站TripAdvisor评论的消费者人数以及他们在选择酒表一 预订酒店前访问Tripadvisor统计表表一 预订酒店前访问Tripadvisor统计表店前所浏览的评论数量都在不断增长。

表一 预订酒店前访问Tripadvisor统计表

（Tripadvisor是全球最大最受欢迎的旅游社区，也是全球第一的旅游评论网站）

　　如图所示，2008年到2010年这三年中，越来越多的客人在预订酒店前直接访问过TripAdvisor。这不仅体现在消费者数量的增加，他们访问网页的频率也在增加（也就是说，他们每次预订酒店前访问网页的次数在增加），而且在总体上，他们访问更多的页面（尽管每次访问的页面和时间略有减少）。每次访问时间的减少可能是由于更有效访问TripAdvisor的经验和更快的连接（电脑）或仅仅是消费者搜索能力的提高。

　　第二， 来自美国名列前五名的在线旅行社Travelocity的交易数据表明，当酒店的评分提升1分（总分为5分，比方说从3.3分提升到4.3分），酒店就可以将其价格提升11.2%，其客房出租率（occupancy rate)或市场份额依然可以维持在价格上升前的水平。

表二 回归分析结果：位置、评分、评论数、相对价格

             （所有数据精确到0.001）

　　假设出现在列表中所有和我们竞争的酒店的平均价格（同星级）是100美元，我们酒店的价格也是100美元。如果酒店的评分从3.3分提升到4.3分，我们就可以将酒店的价格提升11.2%，依然保持相同的客房出租率（occupancy rate)。据推测，酒店网络评分的提升的正面影响将可抵消价格上涨带来的对客房出租率的负面影响。

　　第三，回归分析结果表明，当酒店的在线网络评分上升1%，酒店价格的增长将高达0.89%（对酒店的每日平均房价，即ADR进行测量），客房出租率（occupancy rate)也将有所提升（增长高达0.54%）。当酒店的在线网评得分上升1%，平均每间可出租客房收入，简称平均每房收入（RevPAR）的增长最终将高达1.42%。

表三 全球评论指数与酒店（弹性）变动表

　　该表显示ReviewPro全球评论指数（GRI）对每日平均房价的影响要大于对需求（客房出租率）的影响。这表明酒店的定价与酒店的价值定位是一致的，即性价比比较合适。更好的评论将导致更高的价格，而较低的评论迫使酒店降低房价，在兼顾两方面的情况下获得相同的客房出租率。全球评论指数对于酒店的需求和定价能力的影响都是正向的，因此对于酒店营收的影响力则更强。比较所有连锁酒店后会发现一个有趣的现象，即在线网评对于低端连锁酒店的的影响更大。因此，网评得分的提高对于中档酒店（1.42%）来说，比五星级酒店（0.49%）意义更大。鉴于中档酒店服务水平的巨大差异，未来的客人对于低档次连锁酒店的服务水平会感到更多的不确定性。因此，国际评论指数这样的网评对于低档次连锁酒店就有更强的影响力。国际评论指数表现出的在线网评的改善，降低了消费者心目中对于服务质量不确定性的水平。结果，相对于评论级别低的公司，那些评论级别高的公司提高了定价能力。

图一 影响用户选择酒店的因素

　　此图表明，客户评论中提到的“客户体验”成为酒店选择的主要因素，有51%的受访者表示他们在酒店选择决策时考虑“客户体验因素”。

图二 用户访问TripAdvisor的情况分布

　　此图表明顾客在酒店网站预订房间前访问TripAdvisor的情况分布。四分之一多一点（26.5%）TripAdvisor的访问发生在预订的前五天，剩余的大致四分之三的访问分布在其他的五十五天。这或许可以说明在作出购买决定前顾客的研究能力。最近一次访问（旨在购买）TripAdvisor也许说明用户的评论在酒店的选择过程中是一种最终的潜在的关键标准。

　　注：此文原文作者为康奈尔大学酒店管理学院教授克里斯•安德森，由胡质健、陈忠于共同编译。