互联网时代如何加强酒店管理

互联网时代如何加强酒店管理

改善服务质量，首先需要有效和实用的测量方法对服务质量进行可靠和准确的测量，然后才有可能找到问题并对症下药来达到完善的目的。
　提高服务质量是饭店企业的一个永恒的主题，是区别于竞合对手获得竞争优势的重要手段。特别是在饭店供给量几乎饱和，甚至大于市场需求的今天，提高服务质量是饭店企业除价格竞争手段以外的唯一选择，也是两者中更加积极和可持续性发展的竞争手段。

　　改善服务质量，首先需要有效和实用的测量方法对服务质量进行可靠和准确的测量，然后才有可能找到问题并对症下药来达到完善的目的。而要选择有效和实用的测量方法需要首先明确“的”即“质量”和“饭店服务质量”的真正含义，其次是选择“矢”即科学而样本量充足的服务质量测量模型，最终实现“有的放矢”，也就是用既有效、又实用的测量方法来精确测量服务质量的目的。

　　我们首先明确“质量”的含义：站在顾客标准和企业标准统一的层面上，质量应该是由感知质量(顾客感知质量是顾客对某种产品质量的主观评估)、符合顾客期望(产品满足顾客期望和需要的能力)、价值(顾客获得的利益与顾客支付的总费用之比)和符合技术规范(质量是客观的，可用技术规范衡量的)四个要素组成。上述含义说明质量是由企业所规范、最终由顾客来评判。

　　其次明确“饭店服务质量”的含义：饭店服务质量是指饭店提供的各项服务(无形与有形商品的结合)适合和满足宾客需要的自然属性。上述含义说明饭店服务质量具有两个要素：一是满足宾客需要，二是无形与有形商品的结合。

　　再次，就应该选择饭店服务质量测量方法了。饭店服务质量测量的方法一直是国际、国内饭店产业界和学术界不断探索的课题，服务产品独有的“生产与销售同时发生”、“管理人员无法同时监督所有服务人员”等特性使客观地测量服务质量既复杂又困难。尽管如此国内外学术界还是研究出多种多样的服务质量测量方法，这些方法可以从其本质上划分为两大类别：基于事件( Incident-based)和基于属性(Attribute-based)的测量方法，前者是北欧学派经常使用的评价服务质量的方法“关键事件技术”(Critical Incident Technique，CIT)，属于定性研究方法;后者是以北美学派PZB(Parasuraman/Zeithaml/ Berry)为代表的 SERVQUAL服务质量测量方法，属于定量研究方法。同基于属性研究的方法相比，使用CIT能够得到更丰富和更详尽的服务过程描述数据，且被访者也不必对那些他们认为不重要的属性进行评价。同CIT相比，基于属性研究的方法以其定量分析的准确性、严谨性受到研究者的追随。二者均被国际国内学者予以认识且不断得到改进和深化，尤其是定量测量方法占据了主导地位，如：格鲁斯服务质量模型、PZB的服务质量差距模型、IPA分析法及Kano二维测量法等作为饭店服务质量测评模型已被广泛使用。并且在数据分析过程中，除了因子分析、方差分析、回归分析、聚类以及判别分析等传统统计分析工具外，目前结构方程建模技术和模糊数学等方法在饭店研究领域应用越来越广泛。其中模糊数学评价方法为克服语言信息的主观性与不精确性，解决与主观判断相关的满意程度的测量问题提供了新途径。

　　目前，中国旅游研究院(CTA)、全国饭店管理研究专家联席机构(以下简称CHM机构)以“模糊综合评价方法”和“层次分析方法(AHP)”为研究工具，对2012年度全国五星级、四星级饭店顾客满意度的测量进行的研究与探索就是一个很好例证。

　　随着互联网在旅游行业的普及应用，网络上出现了大量的客人因在线预订、入住体验而对饭店的点评内容，实际上是客人在互联网时代对饭店服务质量的自发的“问卷调查”结果。基于网络点评具有及时性、交互性、扩散性的特征，大数据时代，体验经济对酒店业赋予的机遇与挑战，饭店企业可以利用网络点评扩大好评的正面效力，降低差评的负面影响，测量服务质量的优选路径。

　　根据CIT原理，利用顾客在服务接触过程中的经历是可以对服务质量进行测量的，因此网络上顾客描述的各种对饭店服务的体验可以作为对服务质量进行测量的原始数据，并且如果实现这类原始数据的海量抓取，其测量的结果就会更加精确;根据PZB的服务质量差距模型原理，口碑、个人需要和过去经历将构成顾客期望的服务，加上顾客感知的服务，即会形成感知服务质量。因此，可以把网络点评数据中顾客更关注哪些方面以及网络上客户选择饭店时主要会关注哪些方面设定为顾客期望的服务，把网络上顾客的经历和体验设定为顾客感知的服务，从而去追求感知服务质量;根据IPA技术的通过测量服务对顾客重要性以及顾客对服务表现的感知来确定特定服务属性优先顺序的原理，可以把网络上顾客对某服务项目点评频次的多少设定为顾客重视的程度，即可成为以下分析中权重系数确定的依据。

　　基于以上原理，我们是可以采用互联网点评数据，实现更加贴近事实的服务质量测量。而传统的评估方法，从模型结构设计、权重分配到饭店打分评估，大量地依赖专家的指导意见和对客人的问卷调查。一方面，专家和客人的个人偏好及认知偏差，有可能会主观掩盖饭店顾客满意度评估的真实性;另一方面，整个问卷调查和统计的工作依赖大量的人力物力，使得评估工作无法推广展开;第三方面，即使酒店愿意投入大量人力物力，能得到用于分析的样本量相比较实际客人数量，比例仍然是非常非常小的，以极小的样本量来分析不足以确保得出有价值的分析结果。因此，在互联网时代实现饭店服务质量的测量是对传统测量方法的一次革命，也将是今后饭店服务质量测量的一种趋势。