THUỘC LĨNH VỰC KHÁCH SẠN Ở VIỆT NAMNguyễn Thị Thu Hà 1 , Nguyễn Thị Ngọc Tú 1 , Nguyễn Quỳnh Anh 1 , Trần Minh Tuấn 2 , Nguyễn Bình Giang 2 Tóm tắt: Trong tham luận, chúng tôi đề xuất mộ
Trang 1THUỘC LĨNH VỰC KHÁCH SẠN Ở VIỆT NAM
Nguyễn Thị Thu Hà 1 , Nguyễn Thị Ngọc Tú 1 , Nguyễn Quỳnh Anh 1 , Trần Minh Tuấn 2 , Nguyễn Bình Giang 2
Tóm tắt: Trong tham luận, chúng tôi đề xuất một khung quản trị trải nghiệm
mới đối với khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạng dựa trên kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn từ những đánh giá Các kỹ thuật mới được trình bày trong nghiên cứu liên quan tới xử lý dữ liệu như phân tích cảm xúc, xử
lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo được trình bày để làm tăng hiệu quả khi khai phá dữ liệu lớn Để thực hiện các thử nghiệm, chúng tôi đã sử dụng 17,078 đánh giá trực tuyến được lấy từ trang web TripAdvisor với 23 khách sạn từ 4 sao đến 5 sao của 04 thành phố tại Việt Nam bao gồm: Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Nha Trang, Đà Nẵng Kết quả khi thực hiện
đo lường độ hài lòng của khách hàng đạt tới 82%, lòng trung thành khách hàng 34% và độ chênh lệch khi xếp hạng sao đo lường bởi khách hàng trực tuyến so với xếp hạng tiêu chuẩn quốc gia là 56%.
Từ khoá: Quản trị trải nghiệm khách hàng, phân tích dữ liệu lớn, khách
sạn Việt Nam, đánh giá trực tuyến.
Abstract: In the study, we propose a new framework for managing
customer experience on the Internet in the hotel industry based on big data analysis from reviews New techniques presented in the research related to data processing such as emotion analysis, natural language
1 Bộ môn Thương mại điện tử, Trường Đại học Điện lực, {hantt, tunn, anhnq}@ epu.edu.vn
2 Khoa quản trị doanh nghiệp, Học viện khoa học và xã hội,
{minhtuanvass, ng.binh.giang}@gmail.com
Trang 2processing and artificial intelligence are presented to increase efficiency of big data To perform the tests, we used 17,078 online reviews taken from TripAdvisor website with 23 hotels ranging from 4 stars to 5 stars in 04 cities in Vietnam including: Hanoi, Ho Chi Minh City Minh, Nha Trang, Da Nang The results of customer satisfaction reached 82%, customer loyalty 34% and the difference in rating measured by online customers compared
to the national standard was 56%.
Keywords: customer experience management, big data analysis, Vietnam
hotels, online reviews.
1 GIỚI THIỆU
Trải nghiệm khách hàng là một khái niệm đề cập đến vấn đề cảm nhận của khách hàng về sản phẩm dịch vụ nào đó ở mọi điểm tiếp xúc với sản phẩm, dịch vụ Ngày nay, nhiều công ty đã coi đây
là một mục tiêu chiến lược của họ và nghiên cứu về trải nghiệm khách hàng cũng thu hút nhiều nhà học thuật cũng như các nhà nghiên cứu quan tâm (Bhattacharya & Srivastava, 2020; Jaiswal & Singh, 2020; Fida và cộng sự, 2020),… Sự phát triển mạnh mẽ của CNTT kéo theo các nền tảng thương mại điện tử phát triển nhanh chóng Quản trị trải nghiệm khách hàng bước vào một không gian mới đầy thách thức hơn khi điểm tiếp xúc với khách hàng càng mở rộng hơn bởi nhiều kênh thông tin khác nhau (Holmlund và cộng
sự, 2020; Liu, 2020; Satish & Yusof, 2017)
Sự thay đổi của ngành du lịch theo xu thế từ một ngành dịch
vụ truyền thống sang một mạng lưới dịch vụ du lịch toàn cầu được
hỗ trợ kỹ thuật số và tương tác trực tuyến tạo nên môi trường mở có
độ tương tác lớn giữa các khách hàng và nhà cung cấp dịch vụ Dữ liệu lớn được sinh ra từ những trang đặt phòng trực tuyến tạo nên một góc nhìn đa chiều về cảm nhận của khách hàng đối với từng địa điểm họ đã trải nghiệm Các nền tảng chuyên nghiệp thành công nhất liên quan đến du lịch và lữ hành là TripAdvisor, Expedia
và Booking Riêng TripAdvisor trung bình có khoảng 350 triệu lượt khách truy cập mỗi tháng trên trang web và tạo ra hơn 320 triệu đánh giá về chỗ ở, nhà hàng và địa điểm hấp dẫn Nó trở thành một nguồn tin đáng tin cậy cho cả khách du lịch và những người quản
Trang 3lý khách sạn muốn hiểu được cảm nhận của khách hàng sau khi trải nghiệm dịch vụ mà khách sạn mình cung cấp (Blomberg-Nygard & Anderson, 2016) Những dịch vụ chưa làm hài lòng khách hàng cũng
có thể cải thiện và nâng cao chất lượng tốt hơn Đây là cơ hội, cũng là thách thức của ngành du lịch, khách sạn trong nền kinh tế chia sẻ và
kỷ nguyên số như hiện nay (Chen và cộng sự, 2019)
Đánh giá trải nghiệm của khách hàng trong lĩnh vực khách sạn ngày càng trở nên quan trọng Sự hài lòng hay lòng trung thành của khách hàng là một biểu hiện khi đo lường trải nghiệm của khách hàng Do đó, sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng đã được đông đảo các doanh nghiệp quan tâm và tìm hiểu các công
cụ để đo lường nó (Alrawadieh & Law, 2019) Trong các phương pháp truyền thống, đo lường chủ yếu dựa trên việc thu thập dữ liệu thông qua các cuộc khảo sát, bảng hỏi hoặc phỏng vấn Có thể thấy
rõ, chi phí cho các bước xây dựng bảng hỏi, chi phí hậu cần là khá cao và sự giới hạn của các câu hỏi phụ thuộc vào người thiết kế ra các câu hỏi hoặc các cuộc khảo sát Thêm vào đó nó chứa nhiều sai lệch tiềm ẩn so với thực tế (Thu, 2020; Kim & Chung, 2020) Bởi thế các khách sạn sẽ khó khăn khi xây dựng các chiến lược marketing tiếp cận đúng thực tế khi người quản lý và khách hàng sử dụng các nguồn dữ liệu phục vụ cho quyết định khác nhau
Trong khi đó dữ liệu do khách hàng trải nghiệm đã tạo ra luôn sẵn sàng (available), dữ liệu lớn này có đặc điểm: khối lượng lớn, sự
đa dạng và tốc độ cao với thời gian thực Do vậy, ngày càng nhiều các nghiên cứu tiếp cận nguồn dữ liệu này để phân tích, đơn giản bởi khách hàng sử dụng dữ liệu này cho việc quyết định điểm đến, nên các nhà quản lý cũng nên xem dữ liệu này là một nguồn dữ liệu thực tế có độ tiệm cận gần với khách hàng để có thể đưa ra được những quyết định phù hợp trong việc cải tiến và nâng cao chất lượng, nhằm thu hút nhiều hơn các khách hàng đến với dịch
vụ khách sạn mình cung cấp (Kim & Chung, 2020) Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất một mô hình mới trong quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực khách sạn và sử dụng kỹ thuật phân tích
dữ liệu lớn để đo lường độ hài lòng của khách hàng, lòng trung
Trang 4thành của khách hàng và xếp hạng khách sạn Với cách tiếp cận này, nghiên cứu đã khắc phục được những tồn tại của phương pháp truyền thống và đạt được những mục tiêu sau:
1 Khai thác được nhiều khía cạnh cảm nhận của khách hàng, mang tính toàn diện, không bị giới hạn bởi các câu hỏi thiết kế
2 Chi phí thấp do nguồn dữ liệu lớn luôn sẵn sàng và được tạo
ra từ nhiều khách hàng khác nhau tại nhiều thời điểm khác nhau theo thời gian thực
3 Phương pháp tiếp cận đo lường định lượng bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo giúp tăng độ chính xác
Để đạt được những mục tiêu trên, nghiên cứu của chúng tôi đã thực hiện những công việc sau:
1 Thiết kế một mô hình khung quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet phát triển từ mô hình quản trị trải nghiệm khách hàng truyền thống của Klaus (Klaus & Maklan, 2013)
2 Đề xuất các kỹ thuật phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ứng với các nhiệm vụ trong khung quản trị trải nghiệm đã thiết kế
3 Thu thập dữ liệu lớn gồm 17,078 đánh giá trực tuyến được lấy từ trang web TripAdvisor với 23 khách sạn từ 4 sao đến 5 sao của
04 thành phố tại Việt Nam
4 Thử nghiệm trên tập dữ liệu đã thu thập và trình bày kết quả.Phần còn lại của bài viết này được cấu trúc như sau: Phần 2 là những nghiên cứu liên quan được trình bày chi tiết trong phần tổng quan, phần 3 trình bày khung quản trị trải nghiệm mới trong lĩnh vực khách sạn trực tuyến, phần 4 là kết quả và thảo luận sẽ được trình bày tại phần 5, cuối cùng là kết luận
2 CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
2.1 Công nghệ dữ liệu lớn trong ngành du lịch
Dữ liệu lớn được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau trên Internet, một phần đáng kể trong số đó đến từ đánh giá của khách hàng trên
Trang 5các trang web mua sắm trực tuyến So với dữ liệu truyền thống, Big Data khác biệt về bản chất của khối lượng, sự đa dạng, vận tốc và tính xác thực và có tiềm năng tạo ra giá trị đáng kể Khai thác dữ liệu lớn trong kinh doanh giúp thúc đẩy các công ty chuyển đổi từ mô hình kinh doanh truyền thống sang mô hình kinh doanh thông minh Dữ liệu lớn do người tiêu dùng tạo ra đã thu hút được nhiều sự chú ý vì giá trị của chúng như dữ liệu công khai và cộng đồng Đánh giá của người tiêu dùng trực tuyến đã mang lại ý nghĩa tích cực trong việc cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ Xu hướng công nghệ khai thác
dữ liệu lớn đã mang đến một cơ hội mới để phân tích và thấu hiểu tâm lý khách hàng tốt hơn (Satish & Yusof, 2017)
Ngành du lịch khách sạn hiện nay cũng không nằm ngoài xu hướng chung của các ngành dịch vụ khác Các trang web hỗ trợ quảng bá sản phẩm du lịch trực tuyến và đặt phòng đang nở rộ, bao gồm các trang web nổi tiếng như booking.com, Agoda và Tripadvisor Khách có thể tìm thấy thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ, đánh giá của khách có kinh nghiệm để hỗ trợ họ đưa ra quyết định (Sanchez-Franco và cộng sự, 2019; H Li và cộng sự, 2020) Vì vậy, những đánh giá này sẽ giúp ích rất nhiều cho những khách tiếp theo đang tìm kiếm thông tin về khách sạn, tour du lịch và các sản phẩm du lịch khác (Rita và cộng sự, 2019) Nhiều khách sạn đã bắt đầu quan tâm đến đánh giá của khách vì nó có thể giúp thu hút nhiều khách du lịch biết đến họ và đặt dịch vụ của họ Nhiều nghiên cứu hiện đã sử dụng các công cụ tự động để thu thập dữ liệu lớn từ hệ thống mua sắm trực tuyến và phân tích ý kiến khách hàng dựa trên các đánh giá (Alrawadieh & Law, 2019) Khai thác ý kiến, phân tích tình cảm, được gọi chung là khai thác văn bản đóng một vai trò quan trọng trong phân tích dữ liệu lớn (Chen và cộng sự, 2019)
2.2 Phân tích trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn
Sự phát triển mạnh mẽ của Internet cũng thúc đẩy sự phát triển và tăng trưởng của ngành khách sạn (Blomberg-Nygard & Anderson, 2016) Các khách sạn cũng đang thích ứng với các nhu cầu khác nhau của người tiêu dùng và phát triển các dịch vụ và mô
Trang 6hình kinh doanh khác nhau Trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng luôn là chủ đề được quan tâm trong ngành khách sạn và rất cần thiết trong việc đảm bảo lòng trung thành và tái mua hàng của khách hàng, đồng thời tạo dựng danh tiếng tốt và nâng cao doanh thu của khách sạn (Kandampully và cộng sự, 2018) Do đó, sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng là chìa khóa để khách sạn cải thiện chất lượng dịch vụ tốt hơn so với các đối thủ cạnh tranh (H Li và cộng sự, 2020) Đây là cơ sở để đề xuất các chiến lược cải tiến nhằm thúc đẩy chất lượng dịch vụ và sản phẩm của khách sạn, tạo ra tỷ lệ khách hàng quay lại cao hơn (Shapoval và cộng sự, 2018) Trong ngành khách sạn, sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng là một trải nghiệm phức tạp thường được định nghĩa
là kết quả đánh giá giữa trước và sau khi khách hàng sử dụng dịch
vụ (Kandampully và cộng sự, 2018) Do đó, để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng đối với khách sạn tốt hơn, các nghiên cứu gần đây tập trung vào phân tích dữ liệu được sinh ra bởi khách hàng sau khi trải nghiệm để hiểu rõ và quản trị tốt hơn trải nghiệm của khách hàng (Liu, 2020; Sanchez-Franco và cộng sự, 2019)
Sự bùng nổ của các trang web đặt phòng khách sạn trực tuyến
đã khiến ngành khách sạn thay đổi hoàn toàn diện mạo Không chỉ đổi mới trong cách kinh doanh, sự cạnh tranh cũng ngày càng gay gắt Sự hài lòng của khách hàng và lòng trung thành của khách hàng ngày càng trở nên quan trọng hơn đối với các khách sạn (H Li và cộng sự, 2020) Do đó, các nghiên cứu cũng tập trung khai thác đánh giá trên các trang đặt phòng để hiểu được trải nghiệm của khách hàng với các dịch vụ được cung cấp Phân tích dữ liệu trải nghiệm trở nên một xu hướng chính trong lĩnh vực khách sạn Sự phát triển của dữ liệu khách hàng tạo ra đã mang đến nhiều khía cạnh mới mẻ khác với suy nghĩ của người quản lý (M C Chen và cộng sự, 2019) Quan điểm của khách hàng với nhiều chiều khác nhau tạo nên một sản phẩm với đa góc nhìn, nhiều khía cạnh Hiểu và quản trị được những quan điểm của khách hàng có ý nghĩa tích cực trong việc đổi mới chất lượng các dịch vụ của khách sạn (Sanchez-Franco và cộng
Trang 7sự, 2019) Dữ liệu đánh giá khách hàng mang lại nhiều cơ hội để hiểu hơn bao gồm: đo lường độ hài lòng khách hàng, xếp hạng sao khách sạn (hotel star rating), lòng trung thành của khách hàng, đo lường chất lượng dịch vụ,… (H Li và cộng sự, 2020)
Phân tích dữ liệu đánh giá trực tuyến nhằm đo lường sự hài lòng của khách hàng đã được thể hiện trong nhiều các nghiên cứu liên quan Alrawadieh & Law (2019) cho rằng việc xác định những yếu tố quyết định là tiền đề của sự hài lòng của khách và là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn trong lĩnh vực khách sạn và du lịch
Họ tìm thấy các yếu tố có ảnh hưởng quyết định sự hài lòng của khách trong khách sạn bằng cách xem xét các đánh giá trực tuyến
và sau đó họ phân tích 400 đánh giá du lịch trực tuyến, trong đó có 1.664 câu tích cực và 236 câu tiêu cực Họ đánh giá từ các yếu tố như phòng, chất lượng dịch vụ, đặc điểm của khách sạn (vị trí, thiết kế, giá cả…) và đồ ăn Nghiên cứu của Li và cộng sự (2020) đã khám phá tác động không đồng bộ (asymmetric) của các thuộc tính khách sạn đối với sự hài lòng của khách hàng thông qua việc trích xuất từ trong 412,784 đánh giá do khách hàng tạo ra từ các thành phố khác nhau ở Trung Quốc để phân tích sự hài lòng của khách hàng dựa trên ba yếu tố: Các yếu tố cơ bản (Basic factors), Yếu tố hưng phấn (Excitement factors) và Yếu tố hiệu suất (Performance factors) Bằng cách tập trung vào các đánh giá văn bản của khách hàng thông qua phương pháp khai thác văn bản (cụ thể là phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn) và các thử nghiệm thống kê, Xu (2019) đã kiểm tra và so sánh mức độ liên quan của các thuộc tính chính (core) với sự hài lòng
và không hài lòng của khách hàng đối với cả chuỗi khách sạn và khách sạn độc lập của các cấp độ sao khác nhau Họ đã sử dụng các phương pháp khai thác văn bản (LSA) để phân tích số lượng lớn các đánh giá trực tuyến Họ cũng phát hiện ra rằng các thuộc tính của sản phẩm và dịch vụ như: đội ngũ nhân viên, cơ sở vật chất, giá cả
và vị trí có tác động khác nhau đến sự hài lòng hoặc không hài lòng của khách hàng đối với các khách sạn chuỗi và khách sạn độc lập,
và đối với các khách sạn có các cấp sao khác nhau Sự hài lòng và
Trang 8không hài lòng của khách hàng được xác định thông qua mức độ liên quan của các đánh giá trực tuyến thông qua cho điểm tích cực hay tiêu cực của khách hàng về từng thuộc tính của sản phẩm và dịch vụ Công trình của Frederik Situmeang (2020) đã đề xuất một khung nghiên cứu để trích xuất các chiều đặc trưng tiềm ẩn và phân tích tình cảm Họ đã sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để khai thác văn bản mang đến cơ hội rút ra ý nghĩa từ các đánh giá trực tuyến của khách hàng Bằng cách phân tích 51,110 đánh giá trực tuyến cho 1,610 nhà hàng thông qua phân bổ Dirichlet tiềm ẩn, nghiên cứu này phát hiện ra 30 khía cạnh tiềm ẩn là yếu tố quyết định sự hài lòng của khách hàng (Situmeang và cộng sự, 2020)
Lòng trung thành của khách hàng là cấp độ cao hơn của sự hài lòng khách hàng Đối với những khách hàng hài lòng với dịch
vụ, họ có xu hướng giới thiệu cho những bạn bè hoặc người thân của mình sử dụng hoặc có xu hướng chia sẻ cho cộng đồng được biết Đối với những khách hàng trên Internet, họ sẵn sàng sử dụng mạng xã hội như một cách thức chia sẻ đầy ý nghĩa biểu thị cho lòng trung thành của họ (Fida và cộng sự, 2020) Cách sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu xây dựng được một tập hợp các thuật ngữ liên quan xuất hiện trong các câu đánh giá biểu hiện lòng trung thành
của khách hàng như stay again, come back, recommend,… (Nguyễn Thị
Thu Hà, 2020) giúp cho việc xác định những khách hàng biểu thị lòng trung thành với sản phẩm, dịch vụ khách sạn cung cấp Vấn đề về xếp hạng sao của khách sạn cũng được tìm thấy khi phân tích các dữ liệu của người dùng Mỗi quốc gia hiện nay có những tiêu chuẩn xếp hạng sao riêng biệt (Nguyễn Thị Thu Hà, 2020) Tuy nhiên đối với khi khách sạn trực tuyến thì các tiêu chuẩn được xem xét theo cảm nhận của người dùng Do vậy, khách sạn của các quốc gia sẽ tiến gần đến tiêu chuẩn chung của người dùng trên toàn thế giới Trên các website như TripAdvisor cũng đã hiển thị xếp hạng sao của khách sạn Xếp hạng sao này hoàn toàn độc lập với xếp hạng sao trên thực tế của khách sạn do mỗi quốc gia đã gán Một số nghiên cứu cũng tiếp cận phân tích đánh giá của người
Trang 9dùng để xếp hạng khách sạn Nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc (Nguyễn Thị Ngọc và cộng sự, 2019) đề cập đến dự đoán xếp hạng sao khách sạn trên cả tổng thể và từng khía cạnh Các khía cạnh để xếp hạng sao bao gồm: vị trí, dịch vụ, giá cả, phòng,…
3 ĐỀ XUẤT KHUNG NGHIÊN CỨU VỀ QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG VÀ CÁC KỸ THUẬT SỬ DỤNG TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN
Quản trị trải nghiệm khách hàng được đề xuất bởi nhiều mô hình khác nhau (Bhattacharya & Srivastava, 2020; Klaus & Maklan, 2013; De Keyser và cộng sự, 2015), trong đó, mô hình của (Klaus & Maklan, 2013) được coi là một mô hình điển hình trong quản trị trải nghiệm Nhiều nghiên cứu tập trung vào phân tích các nhân
tố ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng như: độ tin cậy, trải nghiệm sản phẩm, độ thân thiện,… thì một số nghiên cứu khác tập trung vào quá trình sau khi trải nghiệm sản phẩm, xu thế hành vi tiếp theo của người tiêu dùng là các hành động như: chia sẻ truyền miệng, sự hài lòng và lòng trung thành (Klaus & Maklan, 2013)
Hình 1 Mô hình của Klaus & Maklan về quản trị trải nghiệm khách hàng
(Klaus & Maklan, 2013)
Trang 10Đối với khung quản trị trải nghiệm do Klaus đề xuất, được sử dụng cho mô hình quản trị trải nghiệm khách hàng truyền thống, chúng tôi đã phát triển tiếp để hình thành một khung trong quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn bao gồm các nhiệm vụ phân tích, đo lường: độ hài lòng, lòng trung thành và xếp hạng sao khách sạn Các nhiệm vụ phân tích, đo lường này được sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy nhằm định lượng các độ đo và trả về giá trị cụ thể, từ đó dự đoán và phân tích, đưa ra kết quả đánh giá.
Hình 2 Khung nghiên cứu về quản trị trải nghiệm khách hàng
trong lĩnh vực khách sạn
- Độ hài lòng của khách hàng: Đây là khai thác trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực du lịch được quan tâm nghiên cứu nhất
Đa số nghiên cứu tập trung chính vào nhiệm vụ này Trong đo lường
độ hài lòng của khách hàng, các nghiên cứu chia thành 02 hướng bao gồm: đánh giá tổng thể độ hài lòng của khách và đánh giá độ hài lòng hoặc không hài lòng chi tiết theo từng khía cạnh Nhiệm
vụ này sử dụng các kỹ thuật: phân tích cảm xúc và xử lý ngôn ngữ
tự nhiên Độ hài lòng tổng thể chỉ ra tỉ lệ phần trăm (%) khách hàng hài lòng với khách sạn hoặc một nhóm các khách sạn trong một vùng hoặc một quốc gia nào đó
- Lòng trung thành của khách hàng: Lòng trung thành của khách hàng thể hiện sự tái sử dụng lại sản phẩm, dịch vụ nhiều
Trang 11lần Trong kỹ thuật khai phá dữ liệu văn bản, có thể nhận diện được những cụm từ thể hiện là khách hàng đã sử dụng dịch vụ này nhiều lần hoặc hứa sẽ tiếp tục sử dụng trong tương lai
- Xếp hạng sao khách sạn: Trong bối cảnh lĩnh vực khách sạn hiện nay, việc xếp hạng sao trên thực tế có nhiều tiêu chuẩn khác nhau Đặc biệt mỗi quốc gia khác nhau lại có một tiêu chuẩn riêng,
do vậy khách hàng có thể lựa chọn 3 sao nhưng dịch vụ khách sạn cung cấp lại không đúng như trong suy nghĩ của họ Mặt khác, việc cho điểm từ 1 đến 5 sao hiện đã trở nên phổ biến đối với mọi dịch vụ, doanh nghiệp và sản phẩm Do đó việc xếp hạng sao theo tiêu chuẩn chung dựa trên đánh giá của khách hàng cũng là một nhiệm vụ mà quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực du lịch hướng tới
4 KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG ĐÁNH GIÁ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG TRÊN INTERNET TRONG LĨNH VỰC KHÁCH SẠN
4.1 Thu thập dữ liệu
Để thực hiện đánh giá, chúng tôi đã thu thập đánh giá trực tuyến của khách từ TripAdvisor về các khách sạn tại Việt Nam Đầu tiên, chúng tôi lọc danh sách các khách sạn Việt Nam do Tổng cục Du lịch quản lý thông qua trang web http://vietnamhotel.org.vn để lấy danh sách các khách sạn 3 sao Trong bước tiếp theo, chúng tôi sử dụng công cụ thu thập thông tin để thu thập dữ liệu với các khách sạn này Chúng tôi lưu dữ liệu bao gồm các thông tin: tên người đánh giá, nội dung đánh giá và ngày lưu trú Số lượng các đánh giá bao gồm 17,078 đánh giá trực tuyến được lấy từ trang web TripAdvisor với 23 khách sạn từ 4 sao đến 5 sao của 04 thành phố tại Việt Nam bao gồm: Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Nha Trang, Đà Nẵng
4.2 Đo lường độ hài lòng của khách hàng
- Phương pháp đo lường độ hài lòng
Từ các nghiên cứu liên quan, độ hài lòng của khách hàng có thể đo lường được bằng giá trị cụ thể thông qua mô hình từ vựng cảm xúc Chúng tôi sử dụng tập từ vựng được phát triển bởi Đại
