Опубликовано в журнале "Маркетинг в России и за рубежом" №6 год - 2014
Казаков С.П.,
д. э. н., доцент кафедры маркетинга фирмы НИУ ВШЭ
В статье рассматриваются вопросы маркетинговой капитализации возможностей социальных медиа и ресурсов Интернета с помощью онлайн-опросов для проведения исследований уровня клиентской удовлетворенности и готовности поделиться своим потребительским опытом в социальных сетях. На основании проведенного исследования была построена апостериорная структурная модель ковариационных связей между факторами важности выбора отеля, общей клиентской удовлетворенностью и готовностью рекомендовать или не рекомендовать отель в Интернете путем размещения своего отзыва.
.
Введение
В современном мире благодаря развитию информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) поиск и обмен информацией осуществляются с невиданными ранее скоростями и эффективностью. Подобный уровень развития ИКТ имеет самое прямое отношение к деятельности компаний всех форм собственности и отраслевой принадлежности. Недовольный покупатель в настоящее время не ограничивается в личном разговоре с другими людьми упоминанием компании в невыгодном для нее свете или предъявлением претензии представителям фирмы, не оправдавших его ожиданий. Разочарованный клиент может написать отзыв на любом сайте, позволяющем размещение пользовательского онлайн-контента, откуда он мгновенно распространяется и становится доступным для десятков миллионов пользователей Интернета. В этой связи Интернет можно в определенной степени считать «убийцей» бизнеса, так как благодаря данной ИКТ взаимоотношения между компаниями и их клиентами, а также информация о качестве продукции и услуг самой компании стали почти полностью прозрачными.
Такие условия функционирования бизнеса в наибольшей степени относятся к индустрии гостеприимства и туризма. Разные исследователи, в разное время изучавшие феномен распространения потребителями информации о товаре или WordOfMouth (WOM), обнаружили, что клиенты могут более охотно рассказывать об одних товарах и услугах и ничего никому не рассказывать о других. Туристические продукты относятся к группе товаров, впечатлениями о которых покупатели делятся гораздо охотнее, чем, например, о новом шампуне или недавно купленном письменном столе. Это может быть объяснено прежде всего весьма ощутимой тратой бюджета домохозяйства и остротой производимых путешествием впечатлений и эмоций, которыми человек по свой природе спешит поделиться. Мотивация путешествовать также заложена в потребностях человека. Побуждающими действиями к путешествию могут быть желание социального общения или желание провести время со своей семьей [9].
Данная статья в первую очередь направлена на то, чтобы показать взаимосвязь между удовлетворенностью услугами отеля и готовностью поделиться своим потребительским опытом в интернет-среде с помощью социальных медиа. В Российской Федерации социальные медиа получили достаточно широкое распространение в последние годы, что связано в основном с возможностью скоростного доступа к Интернету. Число пользователей Интернета в России по состоянию на середину 2014 г. составляет около 53% от всего населения нашей страны. Масштабы распространения Интернета и его активное использование потребителями услуг сферы гостеприимства и туризма делают актуальным изучение того, что является побуждающими действиями для использования социального медиа. В нашем случае это медиаторы онлайн потребительского поведения, направленные на то, чтобы потребители оставляли свои отзывы онлайн. В связи с этим данная проблематика исследований представляется весьма актуальной.
Мы также рассматриваем в данной статье взаимосвязь между факторами, определяющими выбор и бронирование отеля его клиентами, и полной комплексной оценкой клиентской удовлетворенности услугами отеля. В исследовании проверяется нулевая гипотеза о том, что связи между этими факторами нет. Также предполагается, что люди выбирают отель, основываясь на прошлом опыте, т.е. те параметры, которыми они были недовольны, должны быть более важны для них и, следовательно, именно эти параметры впоследствии влияют на их удовлетворенность. Для проверки этих предположений в работе строится модель путей с использованием SEM-модуля из статистического пакета STATА.
Современные подходы к пониманию удовлетворенности клиентов и их лояльности в сфере гостеприимства и в туризме
Качество услуг и удовлетворенность клиентов – два важнейших фактора для любого бизнеса [10; 1]. Любая компания существует потому, что у нее есть клиент, которому она нужна. Предоставление высококачественной услуги, которая приводит к удовлетворенности, – устойчивое преимущество компании, являющееся ключевым фактором в конкурентной борьбе за клиента. Компании, которые в состоянии быстро понять и удовлетворить потребности клиентов, получают большую прибыль, чем те, которые не понимают и не удовлетворяют их [3].
Ряд исследований показал, что стоимость привлечения новых клиентов выше, чем стоимость сохранения существующих, что особенно актуально для гостиничной сети. Долгосрочные и взаимовыгодные отношения между клиентами и отелем стратегически важны из-за положительной корреляции между удовлетворенностью гостей и вероятностью их возвращения в тот же отель [8]. Поэтому отели увеличивают свои капиталовложения в улучшение качества обслуживания и воспринимаемой ценности для гостей, чтобы достигнуть лучшей удовлетворенности клиентов и увеличить лояльность клиентов, а это в свою очередь приведет к положительному эффекту в результате обмена информацией «из уст в уста».
В последнее десятилетие концепт лояльности стал активно использоваться исследователями при рассмотрении туристических продуктов, развлекательной и рекреационной активности [7]. Лояльные покупатели выступают в роли рекламы для бренда, так как сами рекомендуют и рассказывают о продукте друзьям и знакомым, тем самым увеличивая продажи. Чем больше удовлетворенность, тем больше вероятность того, что покупатель воспользуется услугами компании второй раз, и того, что он будет рекомендовать компанию друзьям.
Когда потребитель использует отель с определенной туристической целью, то лояльность можно рассматривать с нескольких позиций: захочет ли потребитель еще раз приехать в данное место с туристической целью; захочет ли он еще раз приехать в данный отель; захочет ли он повторить все свои действия, если он использовал при этом услуги туроператора.
Если потребитель привержен одному международному бренду отелей, то ему гораздо проще сделать выбор, отправляясь в новую поездку. Он знает, какое качество ему ожидать, так как каждый отель должен отвечать единым стандартам для данной сети. Следовательно, клиент может построить более объективные ожидания и получить большую удовлетворенность, что соответствует определению удовлетворенности исходя из «парадигмы подтверждения–неподтверждения ожиданий» [13]. Неудовлетворенный клиент может представлять опасность для компании.
Проведенное E. Fischer и A.R. Reuber исследование показывает, что только 4% неудовлетворенных клиентов будут жаловаться, объясняя причину их неудовлетворенности [11]. Однако те клиенты, которые официально не жалуются, обычно генерируют отрицательный эффект «из уст в уста», который может распространиться примерно на 1000 человек. Согласно исследованию, выполненному J. Barsky & L. Nash в 2006 г. относительно главных гостиничных сетей во всем мире, между 2002 и 2005 г. важность программ лояльности для клиентов при решении о том, в каком отеле остановиться, выросла с 32 до 34%. Повторный визит, наряду с готовностью рекомендовать отель, является индикатором лояльности клиентов [4].
Влияние удовлетворенности и лояльности на готовность рекомендовать отель и готовность оставить о нем отзыв
Благодаря технологическому прогрессу рассказывать и рекомендовать понравившиеся услуги стало намного проще. Таким образом, туристы могут не просто рассказать при личной беседе своим друзьям и знакомым об опыте их путешествия, но и сделать пост в блоге, социальных сетях, инстаграмме. Скорость распространения информации, как положительной, так и отрицательной, возросла, поэтому компания, активно развивающая и создающая бренд на любом рынке, должна
следить за удовлетворенностью клиентов. Ряд исследований в туристической сфере показал, что именно удовлетворенность – сильный индикатор в намерениях людей еще раз вернуться и порекомендовать туристические продукты другим людям [15].
Рекомендации от друзей воспринимаются как самый надежный источник информации [15]. Если туристы удовлетворены туристическим продуктом или сервисом, то они с большей вероятностью захотят поделиться этим опытом с друзьями и знакомыми, запуская тем самым эффект «из уст в уста». Подтверждение этой взаимосвязи можно увидеть в работах V. Zabkar и T. Dmitrovic [16] и C.G.Q. Chi и H. Qu [7]. Однако сущетвует и другая взаимосвязь, когда потребитель не удовлетворен и запускает негативный эффект из «уст в уста». Как отмечается в работе A. Angrilli et al., если потребитель очень сильно разочарован, то эффект из «уста в уста» сильнее, чем если потребитель очень доволен [1].
Важно ли для отеля, чтобы удовлетворен был каждый клиент, если при этом отель находится в популярном туристическом месте, куда не иссякает поток туристов? Стоит ли удерживать старых клиентов, если новые легко приобретаются?
Если раньше отель мог сыграть на этом, потому что клиент не обладал достоверной информацией, то теперь, в эпоху развития технологий и социальных медиа, узнать о качестве отеля просто – достаточно поискать необходимою информацию в Интернете. Для того чтобы потребитель оставил отзыв, он должен использовать один из вариантов предлагаемых ему социальным медиа. Для этого рассмотрим, из чего состоят современные социальные медиа.
Социальные медиа как новый феномен и драйвер развития сферы гостеприимства и туризма
Широкое распространение ИКТ оказывает в последние годы существенное влияние на бизнес и маркетинг фирм во многих отраслях национальной и глобальной экономики. В ряде отраслей и сфер отмечается рост влияния ИКТ на операционную деятельность предприятий всех форм собственности. Особенно отчетливо происходящее ощущается в индустрии гостеприимства и в туризме. При этом феноменальный темп развития ИКТ, особенно интернет-технологий и онлайн социальных медиа, оказывает существенное влияние как на маркетинговую деятельность игроков индустрии гостеприимства и туризма, так и на потребительские практики потребителей их услуг.
Интернет-ресурсы и социальные медиа создали новые возможности и пути развития туроператоров, гостиниц и других игроков индустрии гостеприимства в первую очередь за счет формирования новых каналов информационного обеспечения потребителей услуг. Компании, действующие в индустрии гостеприимства и туризме, существуют фактически в новой коммуникационной системе: гостиницы могут взаимодействовать со своими клиентами в таких социальных СМИ, как Facebook, Flickr, Twitter, YouTube, Booking, Tripadvisor, и путем обмена информацией с клиентами; контролировать качество своего сервиса, исправлять допущенные в работе ошибки и недочеты, а также уточнять реальный имидж и позиционирование своих брендов.
Потребители активно размещают отзывы и делятся своими впечатлениями от совершенных поездок в социальных медиа, блогах и на специализированных сайтах отзывов, формируя таким образом содержательный контент, являющийся отражением потребительского опыта и мнений в отношении туристских ожиданий, конкретного отеля и туроператора. Пользовательский онлайн-контент является первичным источником данных и характеризуется простотой их добывания и полным отсутствием денежных затрат, объективностью представленных мнений и репрезентативностью в отношении конкретных субъектов индустрии гостеприимства и туризма.
Современный уровень развития ИКТ предоставляет исследователям уникальные возможности по сбору данных для их последующего анализа и интерпретации.
Возможности ИКТ, и особенно Интернета и онлайн социальных медиа, были активно использованы для проведения данного исследования.
Методология исследования
Исходя из актуальности и обоснованности проблемного исследовательского поля было проведено исследование, целью которого послужило выявление специфики отношения российских потребителей услуг индустрии гостеприимства и туризма к использованию социальных медиа (СМ) при планировании своих поездок и путешествий. Для достижения поставленной цели исследователи сформулировали для себя следующие гипотезы:
H0 (Null). Факторы выбора отелей НЕ влияют на удовлетворенность последним путешествием.
Н1. Удовлетворенность последним путешествием положительно влияет на общую готовность рекомендовать отель в целом.
Н2. Удовлетворенность последним путешествием положительно влияет на общую готовность рекомендовать отель, что в свою очередь оказывает влияние на готовность оставить свой отзыв в социальных медиа в случае позитивного опыта.
Н3. Удовлетворенность последним путешествием положительно влияет на общую готовность рекомендовать отель, что в свою очередь оказывает влияние на готовность оставить свой отзыв в социальных медиа в случае негативного опыта.
Результаты исследования
Исследование было проведено в апреле 2014 г. с помощью онлайн-опроса потребительской панели OMI(1) по разработанной анкете. Опрос проводился в 15 городах Российской Федерации с населением от 1 млн человек. Ключевым критерием отбора для выбора респондентов и формирования выборки послужил потребительский опыт пользования услугами предприятий гостеприимства в России и за рубежом за последний год. Всего в опросе приняли участие 536 респондентов.
Помимо прочих в эмпирические данные исследования были введены переменные, связанные с оценкой уровня клиентской удовлетворенности: Q9 – Насколько Вы были довольны Вашим последним опытом проживания в отеле?;
Q10 – Насколько вероятно, что Вы порекомендуете данный отель другим?;
Q11 – Остановитесь ли Вы снова в этом отеле? Наличие подобных переменных поможет нам связать группы независимых и зависимых переменных и проанализировать корреляционные и факторные связи с помощью метода структурных уравнений.
Попробуем установить априори связь возможного влияния следующих переменных:
Q5 (Факторы выбора отеля), Q9 (Удовлетворенность последним путешествием), Q10 (Готовность рекомендовать отель), Q11 (Повторное бронирование отеля), Q12r3 (Готовность оставить свой отзыв в СМ в случае позитивного опыта) и Q12r4 (Готовность оставить свой отзыв в СМ в случае негативного опыта).
Переменная Q11 имеет дихотомический тип и поэтому не может быть учтена в разрабатываемой SEM-модели. Ее необходимо подвергнуть отдельному частотному анализу, результаты которого приведены на гистограмме (рис. 1).
(1) OnlineMarketingIntelligence – технология панельного опроса, разработанная одноименной исследовательской компанией.
Анализ показал, что респонденты оценивают свой последний опыт пребывания в конкретном отеле как «достаточно доволен» и «очень доволен» с вероятностью 86%.
Анализ корреляции переменных Q9 и Q10 показал очень высокий коэффициент корреляции по Пирсону – 0,707 при статистической значимости, равной 0,000.Это доказывает высокий уровень вероятности оффлайн-рекомендаций отеля в случае наличия высокой и очень высокой степени удовлетворенности от предоставленных отелем услуг. В то же время не существует линейной корреляционной связи между Q9 и Q12r3 при коэффициенте Пирсона 0,057 и статистической значимости 0,190.
На рис. 2 представлена разработанная в рамках анализа результата исследования модель принятия решений потребителями в индустрии гостеприимства и их влияние на удовлетворенность и готовность передать свой положительный опыт посредством онлайн- и оффлайн-ресурсов.
Для более полного и развернутого описания возможных имеющихся зависимостей между переменными Q5 (Факторы выбора отеля), Q9 (Удовлетворенность последним путешествием), Q10 (Готовность рекомендовать отель), Q12r3 (Готовность оставить свой отзыв в СМ в случае позитивного опыта) и Q12r4 (Готовность оставить свой отзыв в СМ в случае негативного опыта) исследователями была построена в пакете STATA 13.0 для MAC OS X модель анализа путей (pathmodel) с применением метода структурных уравнений. В этом случае анализировались связи между переменными Q5, Q9, Q10, Q12r3, Q12r4 на основании тестирования частных гипотез, которые будут сформулированы ниже. Анализ структурной модели был проведен нестандартизированным методом для расчета регрессионных коэффициентов, учитывая несложность используемых значений переменных-шкал. Результат построения логит-модели взаимного влияния переменных Q5, Q9, Q10, Q12r3, Q12r4 представлен на рис. 2.
Для анализа построенной модели необходимо также привести результаты ее статистик, для чего на рис. 3 приведена вырезка программного окна (программный скриншот), содержащая необходимые для анализа данные (см. рис. 3).
Первый набор данных показывает влияние переменной Q5. «Факторы выбора отелей» на Q9. «Удовлетворенность последним путешествием». Для анализа связей этой пары переменных мы можем сформулировать частную нулевую гипотезу Null H1.1: «Факторы выбора отелей НЕ влияют на удовлетворенность последним путешествием». Очевидно, что результатом взаимосвязи этого набора переменных должно стать регрессионное уравнение.
Для подтверждения нулевой гипотезы Null H1 мы будем использовать статистики Coef, и P > [z]. На рис. 3 вторая слева колонка, маркированная заголовком Coef,, показывает регрессионные коэффициенты отдельных факторов выбора отеля респондентами Q5rn, а колонка P > [z] – статистическую значимость удельных коэффициентов регрессии. Анализ данных величин показывает, что для 15 из 19 удельных переменных отсутствует статистическая значимость удельных регрессионных коэффициентов, так как ее значение превышает 0,05.
Только для 4 из 19 переменных Q5r2 (Категория отеля), Q5r5 (Цена номера), Q5r6 (Соотношение цены и качества номера) и Q5r9 (Рекомендации турагента) статистическая значимость находится в допустимых пределах. Однако регрессионные коэффициенты у Q5r5 и Q5r9 имеют отрицательное значение, поэтому не могут быть учтены в регрессионном уравнении. Сокращение «cons» в таблице результатов анализа обозначает константу.
Таким образом, только 2 из 19 частных переменных – факторов выбора отелей: Q5r2 и Q5r6 имеют отношение к общему уровню удовлетворенности последним путешествием с коэффициентами 0,06 и 0,14. В этом случае уравнение регрессии может иметь следующий вид:
Значение R2 составляет 0,0991, т.е. только около 10% дисперсии Q9 обусловлены влиянием факторов Q5r2 и Q5r6. Полученные данные в целом показывают низкую степень влияния общего влияния групповой переменной Q5 на Q9. Следовательно, на основании анализа данных при тестировании гипотезы Null H1.1 можно утверждать, что она подтвердилась.
Вторая часть логит-модели посвящена оценке влияния фактора Q9 (Удовлетворенность последним путешествием) на такие зависимые переменные, как Q10 (Готовность рекомендовать отель), Q12r3 (Готовность оставить свой отзыв в СМ в случае позитивного опыта) и Q12r4 (Готовность оставить свой отзыв в СМ в случае негативного опыта). Для этого мы сформулировали гипотезы Н2–Н4.Результаты тестирования данных гипотез были сведены в табл. 1. Она показывает, что статистически подтвердить можно только Н2, которая утверждает, что удовлетворенность последним путешествием положительно влияет на общую готовность рекомендовать отель в целом. Данная корреляция также подтверждает корректность использования известного метода оценки удовлетворенности NetPromoterScore, разработанного Фредом Райхельдом, что является в настоящее время стандартной процедурой оценки качества предоставляемых услуг в сервисной экономике.
Кроме исследования взаимосвязи факторных переменных в исследовании структурной модели анализа путей также была произведена оценка взаимной ковариативности переменных Q12r3 и Q12r4. Результаты данной оценки приведены в табл. 2.
Последним шагом в анализе апостерирорной структурной модели служит подтверждение критериев ее согласия, а следовательно, заключение о релевантности модели. Для этого оценивается ряд параметров, первым из которых является χ2 ( рис. 4).
Критерий χ2, имеющий значение, которое превышает 0,05, говорит о релевантности модели. В нашем случае χ2 = 0,000 (рис. 4), что говорит о негативном значении данного критерия согласия, поэтому необходимо произвести тестирование по другим параметрам.
При анализе релевантности модели необходимо обратить внимание на значения параметров RMSEA (квадратный корень среднеквадратической ошибки аппроксимации, контрольные значения которого в диапазоне от 0,00 до 0,08 показывают приемлемое согласие с релевантностью структурной модели), CFI (сравнительный индекс согласия, для подтверждения релевантности модели его значение должно быть не менее 0,9) и TLI (индекс Такера–Льюиса, контрольное значение которого также должно превышать 0,9).
В нашем случае значения параметров согласия составляют:
1) RMSEA = 0,065, что говорит о приемлемости структурной модели;
2) CFI = 0,812, что говорит о близости к контрольному показателю, но все равно не характеризует релевантную модель;
3) TLI = 0,743, что говорит о низком уровне приемлемости модели.
Выводы из проведенного исследования
Подводя итоги, необходимо суммировать результаты тестирования выдвинутых в методологическом аппарате рабочих гипотез:
Null H1: подтвердилась;
Н2: подтвердилась;
Н3: не подтвердилась;
Н4: не подтвердилась.
Разработанная апостериорная модель имеет низкую релевантность, что, в свою очередь, обусловливает необходимость дальнейших исследований и соответствующих исследовательских проектов в данной области.Они позволят уточнить разработанную логит-модель, дополнить ее группирующими латентными переменными, пересчитать коэффициенты, а также провести конфирматорный факторный анализ, направленный на выявление связей латентных независимых переменных и зависимых переменных и т.д.
Рекомендации менеджменту предприятий сферы гостеприимства
Основываясь на результатах исследования, можно предложить следующий перечень мероприятий, который позволит предприятиям сферы гостеприимства использовать свой инновационный потенциал и повышать свою потребительскую ценность для клиентов:
1) учитывать размещенные в онлайн-среде отзывы о своей деятельности, реагировать на них, принося извинения недовольным клиентам, и благодарить гостей, написавших позитивные отклики;
2) по возможности быстро устранять причины, побудившие гостей разместить негативные отзывы о пребывании в отеле;
3) предлагать компенсацию за негативный опыт пребывания в отеле определенным комплиментом, предоставлением номера более высокого класса и простой скидки на услуги отеля в случае повторного бронирования отеля недовольным клиентом.
Заключение
Проведенное исследование, безусловно, не дает и не может дать ответы на все вопросы, связанные с проблемным полем социальных медиа и интернетисточников в индустрии гостеприимства и туризме. Тем не менее результаты проведенного исследовательского проекта представляют собой ситуационный описательный анализ текущего состояния потребительского поведения в индустрии гостеприимства и туризма в части распространения положительных или негативных отзывов об отелях в сети Интернет посредством социальных медиа. Результаты исследования показывают растущую активность потребителей в Сети.
В заключение хотелось бы отметить большую потребность в проведении серии аналогичных исследовательских проектов в будущем для получения лонгитюдных эмпирических данных, позволяющих оценить эволюцию поведения потребителей в онлайн-среде на сайтах туристической направленности и в социальных медиа.
Используемые источники
1. Angrilli, A. et al. (1997). «The influence of affective factors on time perception». Perception and Psychophysics 59(6): 972–982.
2. Baloglu, S. and Shoemaker, S. (2001). «Prediction of senior travelers' motorcoach use from demographic, psychological, and psychographic characteristics». Journal of Travel Research 40(1): 12–18.
3. Barsky, J. and Nash, L. (2003). «Customer satisfaction: Applying concepts to industry-wide measures». Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly 44(5-6): 173–183.
4. Barsky, J. and Nash, L. (2006). «Guests of higher-priced chains more loyal, booking online». HotelandMotelManagement 221(16): 27.
5. Bell, D.R. and Lattin, J.M. (1998). «Shopping behavior and consumer preference for store price format: Why «large basket» shoppers prefer EDLP». Marketing Science 17(1): 66–88.
6. Berry, L.L. et al. (1988). «The service-quality puzzle». Business Horizons 31(5): 35–43.
7. Chi, C.G.Q. and Qu, H. (2008). «Examining the structural relationships of destination image, tourist satisfaction and destination loyalty: An integrated approach». Tourism Management 29(4): 624–636.
8. Choi, T.Y. and Chu, R. (2001). «Determinants of hotel guests' satisfaction and repeat patronage in the Hong Kong hotel industry». International Journal of Hospitality Management 20(3): 277–297.
9. Crompton, J.L. (1979). «Motivations for pleasure vacation». Annals of Tourism Research 6(4): 408–424.
10. Gronroos, C. (1990). «Relationship approach to marketing in service contexts: The marketing and organizational behavior interface». Journal of Business Research 20(1): 3-11.
11. Fischer, E., Reuber, A.R. (2011). «Social interaction via new social media: (how) can interactions on Twitter affect effectual thinking and behaviour?» Journal of Business Venturing, Vol. 26 (1), pp. 1–18.
12. Frew, A.J. (2000). «Information technology and tourism: a research agenda», Information Technology & Tourism, Vol. 3 No. 2, pp. 99–110.
13. Oliver, J.E. (1980). «Monthly precipitation distribution: a comparative index». Professional Geographer 32(3): 300–309.
14. Shang, J. et al. (2000). «Dynamic constitutive equation of GFRP obtained by Lagrange experiment». Chinese Science Bulletin 45(13): 1164–1169.
15. Yoon, Y. and Uysal, M. (2005). «An examination of the effects of motivation and satisfaction on destination loyalty: A structural model». Tourism Management 26(1): 45–56.
16. Zabkar, V. Dmitrovic, T. «Assessing tourism supply quality using formative indicators: Implications for destination management (Conference Paper)», Tourism Economics, Volume 16, Issue 2, June 2010, Pages 405–425.
