在线旅游网站建设前景是美好的,要考虑哪几个方面才能做好

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在线旅游网站建设前景是美好的,要考虑哪几个方面才能做好

一、福州在线旅游网站的前世今生

20世纪80年代以来, 随着互联网信息技术在各个领域的不断发展, 在线旅游也在欧美发达国家应运而生。1999年, 国内首家在线旅游企业携程旅行网正式成立, 自此在线旅游作为一种新型的大众旅游形式在中国发展起来。 在线旅游网站的快速发展不仅丰富了人们的旅游消费方式, 也给消费者的旅游出行提供了更多选择。而在线旅游的发展也改变了传统旅游者的决策行为环境, 在线旅游者更加注重各项旅游保障, 更容易受到网络环境和旅游评论的影响。 由于在线旅游的这种网络虚拟性, 消费者在不同程度上更容易产生差异化的心理感受和主观认识。因此, 研究消费者在选择在线旅游网站前的购买行为显得尤为重要, 这也对在线旅游企业研究消费者的购前决策行为特征, 识别旅游消费者的内在需求和核心价值都有重要作用。本文将基于AHP模型, 通过李克特量表9级形式的打分制, 创新层次分析法的1-9标度, 然后从产品设计、网站性能、社会口碑、便捷程度和服务保障五个维度设计问卷, 通过赋值权重的方法得到AHP模型构建的数据, 最后得出最终的分析结果。在论文思路上, 我们拟通过定性和定量相结合的方法来探讨旅游消费者相关购前行为的重要影响因素, 希望最终的分析结果对相关在线旅游企业的发展具有促进作用。

二、在线旅游的文献综述

(一) 国外研究综述

对于在线旅游, 它最早兴起于欧美发达国家, 在研究进展方面, 国外学者主要关注信息技术对旅游业影响、消费者在线旅游行为和在线旅游信息渠道研究。[3]在信息技术对旅游业影响方面, Frew[4]通过研究发现现阶段信息和通讯技术已经被广泛应用于旅游业当中, 以此来提高旅游行业的服务水平, 降低企业成本和提高旅游企业的运作效率, 从而来保持企业的核心竞争力。David[5]在研究旅游业与技术的互动关系和影响作用时, 提出了技术在旅游业中扮演六大主要角色, 主要包括创造者、保护者、提高者、焦点、工具和破坏者。有关消费者在线旅游行为方面, 国外学者研究也较多, 主要涉及旅游者感知特征、信息搜寻行为和满意度测评等方面。如Buhalis等  以台湾地区为研究对象, 指出随着互联网的快速发展, 在线旅游新媒体已经完全改变旅游业B2B和B2C的关系, 旅游消费者以及习惯于通过网络来进行旅游信息的搜索和旅游产品的预定。关于在线旅游信息渠道研究方面, 认为在线旅游产品公司线上发布信息的渠道主要有两种:一种是公司通过网站等渠道发布自创信息;另一种则是通过在线旅游网站上购买者的评论信息为潜在消费者提供参考信息。

(二) 国内研究综述

在线旅游于1999年国内首家在线旅游企业携程旅行网的成立而逐渐发展起来。随着互联网的深入发展以及近些年中国电子商务的崛起壮大, 国内学者对它的研究不断增多, 主要集中在电子商务、旅游网站以及旅游移动电子商务研究等方面。 在“旅游+互联网”的背景下提出企业应采取有效的措施来适应当前的旅游发展背景, 充分利用互联网技术, 来推动旅游产业的可持续发展。 通过对“同程旅游”网络平台OTA资源营销政策的研究, 提出除了传统的7P策略组合, 服务对于OTA在线旅游产品的营销和推广也具有重要作用, 不仅有利于提升旅游用户体验效果, 也有利于保持企业的核心竞争力。 以携程网为例, 认为近些年来IT管理的成熟度理论开始应用于旅游电子商务领域, 他们通过探索性因子分析及结构方程模型, 探讨出旅游电子商务成熟度的4个维度均正向影响顾客信任, 但交易机制对顾客信任的效用最大。刘亚军[11]认为移动电子商务将成为未来电子商务发展的新兴方向, 旅游移动电子商务对中国旅游业产生了重要影响。

三、AHP模型的建立与分析

(一) 层次分析法的原理

层次分析法 (简称AHP) 由美国运筹学家匹兹堡大学教授Saaty于20世纪70年代提出。它将定性与定量方法相结合, 将复杂问题分解成若干层次和若干因素, 然后在各个因素之间进行两两比较, 最终得到不同的解决问题的方案的权重, 为最佳的选择提供理论依据。 

(二) 在线旅游网站购前选择的模式构建

在线旅游近些年来在中国迅速崛起, 短短10几年, 国内在线旅游旅游企业历经了从少数企业垄断到众多竞争者参与的过程, 产品也由单一的机票预订衍生出机票、酒店、度假、商旅等形式的多样旅游产品和服务。 在线旅游的快速发展也开始要求企业不得不关注其在线旅游网站的发展, 研究旅游消费者关于在线旅游网站的消费者购前行为也显得尤为重要。 结合多位旅游管理类专家老师的意见以及进行各种访谈的基础上, 本文最终确定在线旅游网站选择的模型指标体系。指标体系包含产品设计、网站性能、社会口碑、便捷程度和服务保障5个一级指标, 下设13个二级指标 。

(三) 在线旅游网站选择模式指标的含义

1. 产品设计。

产品设计是企业生产内容的重要体现, OTA平台的产品设计直接影响着消费者的购买选择。经过文献和访谈结果的编码, 本文将产品设计主要分为网站资源特色和产品体系丰富度两个方面。网站资源特色主要着眼于该OTA平台主打的特色资源是什么, 比如携程、飞猪等企业网站主打定制游、机票等产品的销售, 马蜂窝自由行通过收集各大社交网站的游记内容来打造自由行路线的定制, 走吧网立足于丰富的路书库、图片游记攻略、汽车车型库、景点信息以及互动, 专注于打造自驾游相关产品;旅游产品体系是伴随旅游业发展的实践, 特别是旅游资源的开发和产品建设的实践而产生的, 丰富的产品体系构建遵循系统性原则、主题性原则、多样化原则以及可调控性原则, 比如携程网在制作定制游产品的时候, 会提供机票、火车票产品的预定, 等到达目的地的时候又会提供租车以及住房等需求产品服务的预定, 形成了一个丰富的旅游产品定制体系。

2. 网站性能。

旅游消费者进在行网上产品和服务的购买时, 首先接触的就是去使用网站, 一个体验极佳的网站有助于吸引并留住消费者, 并让消费者产生重复购买行为。 本文将网站性能细分为服务器稳定性、用户界面美观度和网站导航清晰三个方面, 这些对于研究消费者选择偏好都有重要关系。

3. 社会口碑。

良好的社会口碑是由多方面因素组成的, 对于在线旅游网站的选择口碑上, 在线旅游网站的评价、身边好友的推荐以及在线旅游网站在线上和线下的广告宣传力度对于在线旅游网站的口碑都有密切的关联。

4. 便捷程度。

一个良好的在线旅游网站必定会注重顾客体验, 并从人性化角度出发, 所以易操作的在线旅游网站会更受欢迎。而且在线上交易繁荣发展的今天, 网上支付也变得越来越多样化, 比如银行卡支付、支付宝支付、微信支付、京东支付、货到付款等等, 所以支付方式多样化也会给在线旅游网站的发展锦上添花。

5. 服务保障。

当消费者购买在线旅游产品或服务遇到问题时, 网站客服解决问题的响应性就会变得尤为重要, 响应速度越快, 说明在线旅游网站的服务保障越好。另外, 经济性也是消费者购前选择在线旅游网站的重要因素, 同等条件下, 人们更加倾向于价格更优的产品。  由于现阶段网络信息的鱼龙混杂, 信息质量也越来越备受消费者的关注, 对在线旅游网站产品或服务的购前选择开始产生越来越重要的作用。

(四) 在线旅游网站选择模式的层次评价

1. 构建两两比较矩阵

根据已经建立的在线旅游网站选择因素模型, 通过比较影响同一准则的各因素之间的重要性, 构造比较判断矩阵。 假定准则Am与下一层次中的因素B1、B2…Bn有关, 那么构造的判断矩阵 。其中, Bij的含义是对于Am来说, Bi对于Bj的相对重要性。相对重要性的大小采用塞蒂的“1-9标度法”  , 计算矩阵的最大特征根和相应的排序向量, 并进行一致性检验。

2. 每层指标的相对权重及其一致性检验

对于在线旅游网站购前影响指标的重要性评价, 每个消费者都各不相同。为了增加问卷可操作性, 尽量减少人为因素的影响, 并与层次分析法1-9标度对应, 本文创新采用李克特9级量表形式的打分制, 问卷选项中1-9表示重要性越来越重要。通过这种问卷设计方法, 我们通过电话访谈和纸质问卷的形式向2名专业性老师、4名假期国际旅行社有限公司上海分公司的资深策划员和4位资深旅游达人共收集10份专业性问卷, 并通过问卷在微信和QQ上让经常使用在线旅游网站的朋友帮忙填写并通过转发共获取112份电子问卷, 合计共获取122份问卷, 剔除12份无效问卷后, 最终保留110份有效问卷。通过平均值法最后计算出AHP模型数据。考虑到指标权重确认的重要性并尽可能减少偏差, 我们对数据进行处理时, 采用了对前面10份访谈和纸质的专业性问卷和100份电子问卷各赋值50%的形式进行计算。

通过yaahp层次分析法软件计算权重和最大特征根λmax。由于相关因素具有复杂性和多样性, 参与问卷的每个人判断力也会不同, 为了避免相关的偏差, 层次分析法要求对矩阵进行一致性检验, 一致性指标CI= (λmax-n) / (n-1) , 一般情况下CI值越小, 说明矩阵一致性越好。为了更进一步判断矩阵是否令人满意, 需要将CI与随机一致性指标RI 进行比较, CI/RI的值CR即为检验系数, 一般CR<0.1时, 表明矩阵令人满意, 否则各项取值需要重新判断, 直到CR<0.1。最终得到各层次相对于上一层次的权重向量。

(五) 各项指标的权重合成

把在线旅游网站购前选择的各项指标计算出来之后, 还要计算出合成权重, 具体计算方法为各指标的判断矩阵权重乘以其上一层的权重。如:网站资源特色合成权重=网站资源特色权重*产品设计权重=0.5*0.1866=0.0933。

(六) 计算在线旅游网站指标综合得分

根据上面计算的各影响指标的权重Wi, 后面可根据各专家的对每项指标的综合评分Si, 即可得出在线旅游网站指标的总分SSA, 具体公式为SSA=∑13i=1wi*Si, SSA值越大, 表明该网站在各项影响指标综合影响能力越好, 即该网站更容易被旅游消费者所选择。