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以Airbnb顧客評論分析服務品質與顧客滿意度

為了解決9028訂票的問題，作者吳佳倩 這樣論述：

旅客對於旅宿服務品質的滿意度，往往取決於體驗旅宿服務前的期待，與接受服務後所產生的心理差距，而接受服務前的期待，則與旅宿的過去評價與評論、價格以及服務者對於顧客的承諾有關。Airbnb是一種新型態的旅宿訂房平臺，提供了各種不同於旅館的旅宿服務，故使他們在服務品質的提供與承諾上會有所差異。 本研究欲將Airbnb網站上，真實體驗過服務的旅客所提供的評價與評論進行探勘與數據分析，運用分析結果與過去的研究以及理論，來解釋這些第一手資料背後所隱藏的Airbnb服務品質與顧客滿意度。本研究以2016年10月7日當天臺北市2人以上未賣出房源作為研究對象，共擷取253個房源9028筆的評論，

於資料清洗後僅保留臺北市市中心的中文評論，為178個房源5469筆評論。 評論部分經文字探勘後，將分詞(token)結果依據關鍵字特徵進行分類，共分出36種不同的關鍵字特徵因素，並將其中的35種關鍵字特徵分詞與整體評價及推薦與再購關鍵字特徵因素進行數據分析，過程中亦將價格與地區進行控制，藉以描繪臺北市市區旅客對於Airbnb服務品質期待的輪廓。於結果中發現35種關鍵字特徵因素中有16種關鍵字特徵因素與整體評價相關，其中又有6種關鍵字特徵因素能影響評價分數的高低，5種關鍵字特徵因素的提及能影響評論中的推薦與提高再購關鍵字特徵因素的出現比例。 本研究最終目的在於，藉由將服務品質影響因素

以系統、數據化的方式進行分析，而這些研究結果一方面是希望能讓臺北市Airbnb的房東有機會瞭解自己的顧客，另外一方面也希望政府以及其他旅遊相關產業從業人員能以不同角度瞭解Airbnb平臺上的房東以及旅客。