Đo lường trải nghiệm khách hàng về dịch vụ khách sạn Việt Nam bằng phân tích dữ liệu đánh giá trực tuyến

Bài viết Đo lường trải nghiệm khách hàng về dịch vụ khách sạn Việt Nam bằng phân tích dữ liệu đánh giá trực tuyến đề cập phương pháp tiếp cận phân tích dữ liệu từ những chia sẻ trải nghiệm của khách hàng để thấu hiểu những trạng thái cảm xúc, tâm lý của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ khách sạn Việt Nam.

KINH TẾ VÀ XÃ HỘI ĐO LƯỜNG TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG VỀ DỊCH VỤ KHÁCH SẠN VIỆT NAM BẰNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐÁNH GIÁ TRỰC TUYẾN ThS Nguyễn Thị Thu Hà, PGS.TS Nguyễn Văn Mạnh Khoa Kinh tế Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Hồ Bình Tác giả liên hệ: nttha@daihochoabinh.edu.vn Ngày nhận: 05/12/2022 Ngày nhận sửa: 08/12/2022 Ngày duyệt đăng: 20/12/2022 Tóm tắt Bài viết đề cập phương pháp tiếp cận phân tích liệu từ chia sẻ trải nghiệm khách hàng để thấu hiểu trạng thái cảm xúc, tâm lý khách hàng sau sử dụng dịch vụ khách sạn Việt Nam Ngôn ngữ Python sử dụng để phân tích thống kê liệu tổng quan thư viện Vader dùng để đo lường quan điểm tích cực tiêu cực khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ khách sạn Kết cho thấy phần lớn khách hàng hài lòng với dịch vụ khách sạn 4-5 Việt Nam, có chưa đầy 10% khách hàng khơng hài lịng số khía cạnh nhân viên, giá cả, check in, vị trí Từ khố: Phân tích liệu, trải nghiệm khách hàng, dịch vụ khách sạn, Python, TripAdvisor Evaluating the Vietnamese hotels service quality from analysing customers online reviews Abstract This paper proposes an approach to analyzing data from customers’ online reviews with their experiences to understand the emotional and psychological states after using Vietnamese hotel services The Python language is used for statistical analysis of these data, and the Vader library is used to measure customers’ positive and negative views after the hotel service experience The results show that most customers are satisfied with Vietnamese hotel services, only less than 10% are dissatisfied with some aspects such as staff, price, check-in, location Keywords: Data analytics, customer experience, hotel service, TripAdvisor, Python Giới thiệu Trải nghiệm khách hàng chủ đề rộng lớn nhiều tác giả nghiên cứu (Arkadan, F., 2017; Rahimian, S et al., 2021) Theo nghiên cứu, trải nghiệm người tiêu dùng xác định cách sử dụng quan điểm tâm lý, nhân chủng học, dân tộc học, tiếp thị kinh tế Trải nghiệm khách hàng đa chiều, cá nhân (Schmitt, B H., 2010), quản trị trải nghiệm khách hàng lại vấn đề doanh nghiệp, đề cập đến cách thức thấu hiểu cảm xúc khách hàng thiết kế loạt kế hoạch để làm tăng chất lượng trải nghiệm khách hàng (Luturlean, B S and Anggadwita, G., 2016) Quản trị tốt trải nghiệm khách hàng giúp thấu hiểu 12 tâm lý, cảm xúc quan điểm khách hàng, khía cạnh sản phẩm chưa tốt, từ có kế hoạch cải thiện chất lượng sản phẩm cá nhân hố chăm sóc khách hàng (Izogo, E E.,2017) Trên giới, nhà nghiên cứu khẳng định khác biệt giá, sản phẩm dịch vụ khơng cịn chiến lược cạnh tranh bền vững doanh nghiệp mà “trải nghiệm khách hàng” chiến lược việc tạo “sự khác biệt” (Arkadan, F., 2017; Mohamed, E S A., 2021) Một tiêu chí trụ cột đo lường chuyển đổi số doanh nghiệp Việt Nam Bộ Thông tin Truyền thông ban hành đo lường trải nghiệm khách hàng Vì thế, Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình - Số 06 - Tháng 12.2022 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI nay, vấn đề doanh nghiệp quan tâm Sự phát triển mạnh mẽ Internet thúc đẩy phát triển tăng trưởng ngành Khách sạn (Blomberg-Nygard, A and Anderson, C K., 2016) Các khách sạn thích ứng với nhu cầu khác người tiêu dùng phát triển dịch vụ mơ hình kinh doanh khác (Luturlean, B S and Anggadwita, G., 2016) Trải nghiệm khách hàng lĩnh vực khách sạn ngày chủ đề quan tâm cần thiết việc đảm bảo lòng trung thành tái mua hàng khách hàng, đồng thời, tạo dựng danh tiếng tốt tăng doanh thu khách sạn (Paulose, D and Shakeel, A., 2022) Vì vậy, nghiên cứu liên quan đến trải nghiệm khách hàng lĩnh vực thu hút nhiều nhà khoa học nhà quản lý khách sạn Tương tự trải nghiệm khách hàng lĩnh vực khác, nghiên cứu trải nghiệm lĩnh vực khách sạn đánh giá tác động trải nghiệm khách hàng cảm xúc, tâm lý, quan điểm khách hàng, xây dựng mối quan hệ kiểm định giả thuyết (Sampetua Hariandja, E and Vincent, F.,2022) Dưới ảnh hưởng trang đặt phòng trực tuyến, nghiên cứu gần chuyển hướng sang phân tích liệu đánh giá khách hàng mạng Internet Những nghiên cứu từ năm 2014 chuyển hướng nghiên cứu tập trung phân tích liệu lớn khách hàng tạo Internet tính sẵn sàng cao, độ phổ biến lượng liệu lớn (Alaei, A R., Becken, S and Stantic, B.,2019) Phân tích liệu mang đến hội phát triển kỹ thuật để khai phá trích xuất giá trị có ý nghĩa từ khối lượng liệu khổng lồ (Barnes, S J et al., 2020) Ngành Du lịch Khách sạn quốc gia cố gắng sử dụng phân tích liệu để nắm bắt thay đổi môi trường chuẩn bị cho kế hoạch chiến lược dài hạn (Chen, M.-C et al., 2019) Không giống cách tiếp cận thông thường với lý thuyết giả thuyết tiên nghiệm, phân tích liệu cách thức hỗ trợ việc định dựa liệu (Leal, F., Malheiro, B and Burguillo, J C., 2019) Một vấn đề phân tích đánh giá khách hàng dạng văn giúp phát từ khóa đại diện cho trải nghiệm nhà hàng xác định mẫu văn Phân tích văn trải nghiệm khách sạn tạo khách hàng cảm xúc thật mà khách hàng trải nghiệm khách sạn Trong viết này, sử dụng phân tích liệu từ đánh giá trực tuyến khách hàng thu thập trang website TripAdvisor khách sạn 4-5 06 thành phố: Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Quy Nhơn, Nha Trang, Huế, Đà Nẵng Việt Nam vòng năm trở lại để thực nhiệm vụ sau: Thực đo lường hài lòng khách hàng dịch vụ khách sạn Việt Nam Xác định chi tiết dịch vụ khách sạn khách hàng hài lòng Phần viết tổ chức sau: Phần trình bày nghiên cứu liên quan lĩnh vực trải nghiệm khách hàng với dịch vụ khách sạn dựa phân tích liệu, phần giới thiệu cách tiếp cận phân tích liệu sử dụng thư viện Python, phương pháp nghiên cứu trình bày phần 4, phần trình bày kết đo lường cuối kết luận Các nghiên cứu liên quan Trải nghiệm khách hàng Internet hay trải nghiệm khách hàng trực tuyến đề cập đến trải nghiệm khách hàng môi trường Internet trực tuyến (Gómez-Suárez, M and Veloso, M., 2022) Khác với khái niệm trải nghiệm khách hàng môi trường trực tiếp trước đây, trải nghiệm khách hàng Internet điểm chạm doanh nghiệp nhanh hơn, đó, việc quản trị trải nghiệm khách hàng vừa thuận lợi tiếp cận nhanh, khó khăn, vất vả trải nghiệm tồi tệ Một nghiên cứu PWC tiết lộ 32% khách hàng rời bỏ thương hiệu sau lần trải nghiệm tiêu cực (Hyang, O H M., 2019) Thậm chí, khách hàng cần đọc nhận xét không Số 06 - Tháng 12.2022 - Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình 13 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI tốt người khác doanh nghiệp trở thành trải nghiệm không tốt họ Hoặc truy cập vào website doanh nghiệp không khiến họ rời bỏ thương hiệu Điều có nghĩa kênh trực tuyến từ mạng xã hội, website, truyền thông,… kênh mà sử dụng để kết nối khách hàng chạm tới thương hiệu thơng qua mạng Internet gọi trải nghiệm khách hàng Internet Ngành công nghiệp Khách sạn ngành công nghiệp giàu liệu, thu thập khối lượng lớn loại liệu khác (Chalupa, S and Petricek, M., 2022) Tuy nhiên, hầu hết nhà quản lý khách sạn, liệu tài sản chưa sử dụng đánh giá thấp Nhiều người nắm bắt thông tin khách hàng thân thiết, có số sâu vào phân tích để nâng cao kiến thức khách hàng họ phát triển hiểu biết chi tiết nhu cầu khách hàng, sở thích xác định hội để thu hút khách hàng (Lee, M., Lee, S (ally) and Koh, Y., 2019) Phân tích liệu ngành Khách sạn thường sử dụng để phân khúc khách theo xu hướng đặt phòng, hành vi yếu tố khác để tiết lộ tâm lý, cảm xúc họ xu hướng du lịch Điều tối quan trọng quản lý khách sạn hiểu sở thích khách (địa điểm, nhu cầu loại phòng), hành vi mua hàng (tần suất, thời gian lưu trú, thời gian năm) để tăng hài lòng lòng trung thành với thương hiệu (Liu, Y et al.,2017) Các tảng cung cấp dịch vụ đặt phòng trực tuyến nguồn liệu lớn khổng lồ cung cấp cho ngành Du lịch cách miễn phí (Breda, Z et al.,2020) Số lượng liệu thông tin khách sạn nhà quản lý khách sạn đưa lên tới hàng triệu triệu ghi, nguồn liệu lớn phi cấu trúc khác đánh giá khách hàng khách sạn tương tự mạng xã hội Phân tích để hiểu liệu giúp ích cho nhà quản lý khách sạn khách hàng (Chen, M.-C et al., 2019) 14 Các nghiên cứu khai phá liệu khách hàng tạo Internet định hướng nghiên cứu trải nghiệm khách sạn năm gần (Narangajavana Kaosiri, Y et al., 2019) Yabing Zhao cộng nghiên cứu liệu liệu lớn trực tuyến khách hàng tạo (Zhao, Y., Xu, X and Wang, M., 2019) Nghiên cứu muốn dự đốn hài lịng chung khách sạn dựa việc đánh giá xếp hạng khách sạn khách hàng Họ thiết kế biến sử dụng mơ hình hồi quy để dự đốn Nghiên cứu cách tiếp cận phân tích liệu trải nghiệm khách hàng để đo lường độ hài lòng tổng thể khách hàng khách sạn, hạn chế nghiên cứu cách thức đo lường biến độc lập mơ hình chưa trình bày chi tiết, đồng thời, việc đánh giá tổng thể độ hài lòng khách sạn chưa thể biết thuộc tính, khía cạnh, tiêu chí khách sạn chưa làm hài lịng khách, để từ đó, khách sạn cải tiến dịch vụ theo tiêu chí, khía cạnh Panchapakesan Padma Jiseon Ahn (Padma, P and Ahn, J., 2020) thu thập liệu lớn từ trang web TripAdvisor khách sạn với đánh giá từ 800 khách hàng khác Bằng cách sử dụng phần mềm khai phá văn bản, tác giả trích xuất từ thường dùng đại diện cho khía cạnh quan trọng trải nghiệm khách hàng Những từ phân loại thành chủ đề chất lượng dịch vụ bao gồm thuộc tính liên quan đến khách sạn “nhà hàng”, “bữa sáng”, “đồ ăn”, “hồ bơi”, “đặt phòng”, “tiệc tự chọn”, “phòng chờ”, “quầy bar” “nhận phòng”, “tầng”, “quang cảnh”, “sạch sẽ”, “giường”, “bàn”, “phịng tắm”, “nhân viên” Từ đó, xem xét độ hài lịng khơng hài lịng khách khách sạn Jian Dong cộng (Dong, J., Li, H and Zhang, X., 2014) phân loại thuộc tính thoả mãn hài lịng khách hàng dựa đánh giá trực tuyến Dựa việc khai phá văn phân tích nội dung, tác giả đề xuất 07 thuộc tính tạo hài lòng khách hàng Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình - Số 06 - Tháng 12.2022 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI khách sạn bao gồm: Khách sạn, vị trí, dịch vụ, phịng, giá trị, thức ăn bữa ăn, tính sẵn sàng Kết cho thấy khác biệt nhóm thuộc tính khác khách sạn Trong số 07 thuộc tính, khách sạn, vị trí phịng xuất phần lớn đánh giá khách hàng, phản ánh rõ ràng mức độ sẵn sàng lưu trú du khách khách sạn có vị trí thuận tiện trang bị tốt, tận hưởng thoải mái phòng hỗ trợ đầy đủ tiện nghi trang bị tốt Dịch vụ thực phẩm thường xuyên đề cập đến, chiếm tỷ trọng chung 22,4% Uroš Godnov Tjaša Redek (Godnov, U and Redek, T., 2018) sử dụng liệu trải nghiệm khách hàng hệ thống trực tuyến để ứng dụng kinh doanh thông minh ngành Khách sạn Họ sử dụng lợi ngơn ngữ học tính tốn để phân tích liệu gồm 18.000 đánh giá khách sạn Croatia thu thập từ trang TripAdvisor Tiếp theo, họ sử dụng kỹ thuật: (1) phân tích tình cảm (hai phương pháp phân tích tình cảm dựa tài liệu phân tích tình cảm dựa khía cạnh) với chiết xuất cảm xúc; (2) phân tích nội dung (từ khóa mơ hình hóa chủ đề) Phân tích thực phần mềm R Rapidminer với Aylien A.P.I cho thấy kết chi tiết, đó, từ “phịng” nhắc tới nhiều cho thấy quan tâm khách chủ yếu tập trung vào “phòng” khách sạn Hongxiu Li cộng (Li, H., Liu, Y., Tan, C W., & Hu, F., 2020) tiếp cận theo hướng phân tích liệu khách hàng trải nghiệm khách sạn Họ đánh giá thuộc tính khách sạn hài lòng khách hàng cách trích xuất 412.784 đánh giá người tiêu dùng tạo từ Tripvisor 05 thành phố lớn Trung Quốc bao gồm: Tam Á, Bắc Kinh, Quảng Châu, Thượng Hải, Hàng Châu Một mơ hình hồi quy xếp hạng tổng thể thông qua biến: Sạch sẽ, giá cả, phịng, dịch vụ, vị trí,… Nghiên cứu tập trung vào phân tích hài lịng khách hàng số thuộc tính khách sạn, họ phân loại khách hàng nội địa khách hàng nước Chất lượng khách sạn phân thành mức khác thấy loại hình khách sạn nào, khách hàng thường có nhu cầu lớn tiêu chuẩn khách sạn Các nghiên cứu điển hình đề cập tới việc sử dụng phân tích liệu trải nghiệm khách hàng khách sạn tạo khách hàng trang web đặt phòng du lịch trực tuyến Tận dụng có sẵn liệu để khám phá tâm lý, cảm xúc quan điểm khách hàng mang lại hội kinh doanh cho doanh nghiệp, hiểu trải nghiệm khách hàng giúp cho doanh nghiệp cải thiện tình hình chất lượng dịch vụ có kế hoạch chăm sóc khách hàng tốt hơn, thu hút nhiều khách du lịch đến với khách sạn Phân tích liệu với python 3.1 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Python Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nhánh trí tuệ nhân tạo giúp máy tính hiểu, diễn giải vận dụng ngơn ngữ người NLP giao thoa từ nhiều ngành, bao gồm Khoa học máy tính Ngơn ngữ học máy tính, nhằm lấp đầy khoảng cách giao tiếp người tri thức máy tính (Li, Q et al., 2019) Python cung cấp thư viện NLTK (Natural Language Toolkit) để sử dụng cho NLP dễ dàng phân tích cách mã hóa, tách văn theo từ câu, lọc từ dừng văn bản, gắn nhãn từ loại, tính tốn tần suất từ,… 3.2 Phân tích cảm xúc khách hàng trải nghiệm dịch vụ khách sạn thư viện Vader Phân tích cảm xúc khách hàng sử dụng NLP công ty tổ chức tập trung nghiên cứu để tối ưu hố chăm sóc khách hàng theo cá nhân hố Sử dụng phân tích cảm xúc để xác định cảm xúc phía sau lời nói cung cấp nhiều kiến thức hành vi khách hàng lựa chọn họ để có định quản trị tốt (Akhtar, N et al , 2017) Các tính từ biểu thị cảm xúc xuất đánh giá khách hàng Các trải nghiệm khách hàng bộc lộ rõ thông qua Số 06 - Tháng 12.2022 - Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình 15 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI phân tích liệu tính từ biểu thị cực cảm xúc tích cực tiêu cực VADER (Valence Aware Dictionary sEntiment Reasoner) cơng cụ phân tích tình cảm dựa từ vựng quy tắc đặc biệt phù hợp với tình cảm thể phương tiện truyền thông xã hội Nó sử dụng danh sách tính từ vựng (ví dụ: từ) gắn nhãn tích cực tiêu cực theo định hướng ngữ nghĩa chúng để tính tốn cảm xúc văn Cảm xúc Vader trả xác suất câu đầu vào định tích cực, tiêu cực trung lập Vader tối ưu hóa cho liệu truyền thơng xã hội mang lại kết tốt sử dụng với liệu từ Twitter, Facebook, v.v Như kết cho thấy, độ phân cực từ xác suất chúng pos, neg neu từ ghép 3.3 Trích rút khía cạnh dịch vụ khách sạn từ liệu lớn Đánh giá từ khách hàng trang đặt phòng trực tuyến dạng liệu phi cấu trúc Dạng liệu đọc, hiểu cần phải tổng hợp để phân tích khai phá thơng tin từ Những đánh giá thường biểu thị cảm xúc khách hàng, quan điểm khách hàng vấn đề liên quan tới dịch vụ họ trải nghiệm khách sạn Thông thường, nhà quản lý khách sạn muốn hiểu tâm lý khách hàng thông qua đánh giá họ phải đọc cách thủ công Khi lượng liệu lớn, không dễ dàng để đọc nên phải cần công cụ để khai phá thơng tin phân tích cách tự động để tổng hợp kết cho người quản lý biết khách hàng có hài lịng với dịch vụ họ cung cấp hay khơng? Hài lịng hay chưa hài lịng thuộc tính (feature), khía cạnh (aspect) khách sạn? Nhiệm vụ gọi trích rút khía cạnh (aspect based extraction) thuộc lĩnh vực phân tích quan điểm cảm xúc khách hàng (opinion mining and sentiment analysis) Ví dụ Giả sử có câu đánh giá khách hàng khách sạn sau: “The service was great, but the food wasn’t that good” 16 Câu đánh giá tập hợp tập từ vựng sau: (“The”, “service”, “was”, “great”, “but”, “the”, “food”, “wasn’t”, “that”, “good”) Trong câu đánh giá này, hiểu hai khía cạnh thuộc tính khách sạn khách hàng nhắc tới “service” “food” Hai khía cạnh danh từ Quan điểm khách hàng thể hài lịng hay khơng hài lịng khía cạnh đó, mang ý nghĩa tích cực tiêu cực Để thể tích cực tiêu cực câu thường tính từ phó từ kèm Ví dụ, “great” “good” hai tính từ, “not” phó từ Trong câu này, quan điểm khách hàng thể hài lòng dịch vụ chưa hài lòng đồ ăn khách sạn Do vậy, chất trích rút thuộc tính khía cạnh liệu đánh giá khách hàng dịch vụ chất lượng khách sạn tìm từ khố thể thuộc tính khách sạn dùng cho việc đo lường chất lượng dịch vụ khách sạn xuất đánh giá khách hàng Các thuộc tính, khía cạnh danh từ nhiều khách hàng đề cập tới tần suất xuất chúng nhiều Gọi tập đánh giá khách hàng R={r1,r2,…,rn } tập thuộc tính khách sạn từ khoá W={w1,w2,…,wn } trích từ tập R với wi danh từ đảm bảo f(wi) > k, f(wi) tần suất xuất từ khoá k ngưỡng xác định giá trị cụ thể để rút tập từ khoá quan trọng Tập thuộc tính khách sạn kết hợp với số tham số khác để trở thành tập nhân tố ảnh hưởng tác động đến hài lòng khách hàng (Thu, H.N T et al., 2020) Phương pháp đo lường trải nghiệm khách hàng với dịch vụ khách sạn Việt Nam 4.1 Khái niệm quy trình đo lường trải nghiệm khách hàng dịch vụ khách sạn Việt Nam Định nghĩa Tập khách hàng trải nghiệm Là tập khách tham gia bình luận Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình - Số 06 - Tháng 12.2022 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI hệ thống TripAdvisor Mỗi khách gj thực đánh giá ri Tập khách hàng thể bằng: G={g1,g2,…,gm} (1) Định nghĩa Sự hài lòng khách Sự hài lòng khách hàng gj người viết đánh giá ri đo lường giá trị đánh giá ri hàm kết hợp λ Sas(gj)=λ.(neg(ri)+pos(ri)+neu(ri) (2) Định nghĩa Khía cạnh Khía cạnh thuộc tính, dịch vụ khách sạn cung cấp cho khách trình khách lưu trú khách sạn, ví dụ phịng, wifi, nhân viên, vị trí khách sạn Đo lường trải nghiệm khách hàng đo lường cảm xúc khách hàng trải nghiệm với dịch vụ khách sạn Việt Nam thông qua chia sẻ họ trang TripAdvisor Cảm xúc khách hàng thể hài lòng Đối với cách tiếp cận phân tích liệu, hài lịng khách hàng chia thành 02 hướng đo lường + Sự hài lịng tổng thể cho thấy khách hàng có hài lịng với tồn dịch vụ khách sạn hay khơng + Sự hài lịng theo dịch vụ (tiêu chí) khách sạn cho thấy khách hàng có hài lịng theo dịch vụ khách sạn hay không mức chi tiết (room, staff, meal, location…) Quy trình đo lường nghiên cứu thực sau: Hình Quy trình thu thập phân tích liệu Các bước quy trình nghiên cứu tiến hành từ bước thu thập liệu đến bước đo lường kết mô tả sau: Bước Thu thập liệu: Dữ liệu đánh giá khách hàng khách sạn Việt Nam thu thập công cụ thu thập tự động từ trang TripAdvisor lưu trữ file.csv Bước Lưu trữ xử lý liệu: Dữ liệu xử lý phương pháp loại mẫu không phù hợp Bước Sử dụng ngôn ngữ Python để phân tích, thống kê liệu đánh giá khách hàng cách tổng quát Đánh giá chất lượng khách sạn tổng quát quan điểm khách hàng Bước Sử dụng ngôn ngữ Python xử lý ngơn ngữ tự nhiên để xác định khía cạnh khách sạn khách hàng nhắc đến trạng thái hài lịng khơng hài lịng Bước Đo lường hiển thị kết quả: Mơ hình thuật tốn công cụ sử dụng bước để chạy liệu lượng hố, từ đó, hiển thị kết phương pháp 4.2 Đo lường hài lòng tổng thể dịch vụ khách sạn Sử dụng thư viện Vader để đo lường đánh giá khách hàng tổng hợp trung bình giá trị đánh giá Trong đó, hài lòng tổng thể khách hàng đo lường theo công thức (2) Trong Python thể đoạn mã sau: apply(lambda review: analyser polarity_scores(review) 4.3 Đo lường hài lòng khách hàng khía cạnh dịch vụ khách sạn Phương pháp nghiên cứu viết sử dụng kỹ thuật phân tích liệu ngơn ngữ lập trình Python Nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận để khai phá phân tích liệu từ trang đặt phịng trực tuyến với liệu dạng văn đánh giá khách hàng Từ nguồn liệu đó, xây dựng mơ hình thuật tốn để khai phá chuyển thành dạng số định lượng thực đo lường kết Trích rút khía cạnh dịch vụ khách hàng hài lòng theo bước sau: Bước Lọc đánh giá tích cực Bước Trích rút danh từ Bước Tìm danh từ xuất với tần suất > ngưỡng δ Bước Lọc hiển thị danh từ theo thứ tự tần suất xuất từ cao xuống thấp Đánh giá khía cạnh khách hàng hài lòng Số 06 - Tháng 12.2022 - Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình 17 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI Kết phân tích liệu trải nghiệm 5.1 Mơ tả phân tích tổng quan liệu Nghiên cứu sử dụng chủ yếu sử dụng nguồn liệu đánh giá khách hàng tạo trang đặt phòng trực tuyến TripAdvisor Trang web TripAdvisor nơi mà công ty du lịch, nhà hàng khách sạn lắng nghe nhận xét du khách - người khách sạn tham gia dịch vụ du lịch lữ hành Nghiên cứu thu thập đánh giá trực tuyến khách từ TripAdvisor 12 khách sạn 4-5 Việt Nam, danh sách khách sạn sử dụng lấy liệu theo bảng sau: Bảng Danh sách khách sạn Việt Nam thu thập liệu Dữ liệu sử dụng công cụ webHavy thu thập lưu trữ dạng file.csv thông tin bao gồm: Tên người đánh giá, ngày đánh giá, nội dung đánh giá, tiêu đề đánh giá Sử dụng Python để tiền xử lý liệu, sau xử lý xong, tổng số có 20.551 đánh giá khách hàng 12 khách sạn này, có 2.268.646 words total, with a vocabulary size of 32.687 Ngôn ngữ Python sử dụng để thống kê liệu, tổng số 20.551 đánh giá thu thập từ khách sạn 4-5 Việt Nam, đánh giá có chiều dài 10.335 từ, chiều dài ngắn từ 5.2 Đo lường hài lòng tổng thể khách sạn Sử dụng thư viện Vader để phân tích giá trị tích cực, tiêu cực trung lập để đo lường giá trị hàm kết hợp Phân tích liệu cho thấy khách hàng khơng hài lịng viết 18 đánh giá với chiều dài ngắn Trong khách hàng hài lòng viết đánh giá dài Tỉ lệ chiều dài đánh giá hài lòng khách hàng thể biểu đồ Trên biểu đồ cho thấy thưa thớt đánh giá đo lường hài lòng khách hàng Phần tập trung chủ yếu nằm phía bên phải biểu đồ có nghĩa số lượng khách hàng hài lịng với khách sạn Việt Nam chiếm tỉ lệ cao Hình mô tả mối quan hệ chiều dài câu đánh giá hài lịng khách hàng Hình Mối quan hệ chiều dài đánh giá hài lịng khách hàng Sau có điểm số giá trị cuối cùng, thực việc phân loại khách hàng hài lịng hay khơng hài lịng Tỉ lệ hài lịng khơng hài lịng khách hàng sau đo lường tương đương với hài lịng: 94,9%, khơng hài lịng: 4,75% 0,35 khơng thể rõ thái độ Kết đo lường thể hình Hình Tỉ lệ hài lịng, khơng hài lịng khách hàng khách sạn 4-5 Việt Nam 5.3 Đo lường hài lịng khách hàng theo khía cạnh dịch vụ Các khía cạnh khách sạn khách hàng hài lịng tìm thấy đánh giá tích cực khách hàng Các khía cạnh dịch vụ khách hàng quan tâm thể tần suất xuất nhiều lần Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình - Số 06 - Tháng 12.2022 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI chúng đánh giá khách hàng Trong số khía cạnh dịch vụ, có 08 khía cạnh khách hàng nhắc tới nhiều lần đánh giá Hình danh mục 10 khía cạnh dịch vụ khách sạn Việt Nam khách hàng quan tâm nhắc đến nhiều lần đánh giá Hình Các khía cạnh khách hàng quan tâm Hình danh sách từ xuất nhiều đánh giá hài lịng khách bao gồm khía cạnh dịch vụ khách sạn như: room, staff, foood, service, place,… Các khía cạnh nhắc tới nhiều từ lớn Có thể dễ dàng nhận thấy khách hàng hài lịng khía cạnh room, staff buffet khách sạn 4-5 Việt Nam Hình Thống kê WordCloud từ xuất nhiều đánh giá tích cực Tỉ lệ khách hàng hài lịng với khía cạnh dịch vụ khách sạn Từ đó, thấy điểm khách hàng u thích điểm chưa phù hợp với nhu cầu khách hàng, từ đó, nhà quản lý khách sạn cải tiến nâng cấp chất lượng dịch vụ Hình Tỉ lệ khách hàng hài lịng với khía cạnh dịch vụ Kết luận hàm ý nghiên cứu Quan điểm lấy khách hàng làm trung tâm trở thành chiến lược quản trị kinh doanh đại, giúp doanh nghiệp tăng hài lòng khách hàng, tăng khách hàng trung thành, từ đó, tăng trưởng doanh thu lợi nhuận Lấy khách hàng làm trung tâm có nghĩa doanh nghiệp cung cấp sản phẩm, dịch vụ theo nhu cầu mong muốn khách hàng lấy ý kiến cảm xúc khách hàng mục tiêu để phục vụ nhằm gia tăng trải nghiệm tích cực khách hàng trước, sau mua sắm Từ đó, tạo thiện cảm, thu hút khách hàng quay trở lại, gây dựng lòng tin khách hàng tập khách hàng trung thành Một phát triển quan trọng làm rung chuyển ngành Khách sạn tăng trưởng kinh tế chia sẻ Với giao dịch điều phối thông qua Internet diễn người tư nhân, thương hiệu lớn ngành đặc biệt cảm nhận tác động kinh tế tảng chia sẻ tài nguyên trực tuyến Trong năm gần đây, xu hướng phát triển thành mơ hình kinh doanh mang lại lợi nhuận cao Công nghệ đại quảng bá truyền miệng khiến cho liệu khách sạn lớn tới mức khó khai phá cách thủ công trước Các công cụ khai phá liệu lên ngơi đo lường có số liệu cụ thể mơ hình hố để hỗ trợ định kinh doanh khách sạn Tương tự hoạt động kinh doanh, khách sạn thực đo lường như: hiệu suất sử dụng phòng, hiệu suất làm việc nhân viên, đo lường hài Số 06 - Tháng 12.2022 - Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình 19 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI lòng khách hàng, đo lường chất lượng dịch vụ khách sạn Ngành Khách sạn Việt Nam tham gia vào chuỗi giá trị tồn cầu, có nghĩa kinh tế chia sẻ Nền kinh tế chia sẻ mô hình kinh tế định nghĩa hoạt động ngang hàng (P2P) nhằm mua lại, cung cấp chia sẻ quyền truy cập vào hàng hóa dịch vụ thường tạo điều kiện tảng trực tuyến dựa cộng đồng Trải nghiệm khách hàng dịch vụ khách sạn bối cảnh công nghệ phát triển đa chiều, đa cảm xúc khó khăn Ngành Khách sạn cần hướng tới sang trọng, niềm vui cung cấp dịch vụ tuyệt vời cho khách hàng Do vậy, ngành Khách sạn, trải nghiệm khách hàng tất Chỉ cần trải nghiệm tồi tệ 25% khách hàng chuyển sang đối thủ cạnh tranh Việt Nam nằm nhóm nước phát triển khu vực Đông Nam Á, năm gần đây, Việt Nam đứng thứ thu hút khách du lịch quốc tế khu vực Để đạt kết thu hút hoạt động quản trị kinh doanh khách sạn Việt Nam, quản lý khách sạn riêng lẻ quản lý khách sạn cấp sở ngành nên có hoạt động để tăng cường quản trị bối cảnh tồn cầu hố du lịch Trong môi trường xã hội với kết nối rộng khắp Internet ngày nay, việc lắng nghe xã hội nhiều kênh tương tác khác trở nên quan trọng việc khai phá ý kiến khách hàng Lắng nghe mạng xã hội đóng vai trị mơ hình nghiên cứu thị trường giúp khách sạn lắng nghe ý kiến quan điểm khách hàng Thu thập ý kiến khách hàng giúp ích vấn đề quản trị kinh doanh khách sạn Việt Nam giúp tìm hiểu tâm lý quan điểm cảm xúc khách hàng, đánh giá hài lòng khách hàng dịch vụ khách sạn, quản lý khủng hoảng truyền thơng ảnh hưởng đến danh tiếng khách sạn Tài liệu tham khảo Akhtar, N et al (2017) “Aspect based sentiment oriented summarization of hotel reviews,” Procedia computer science, 115, pp 563–571 doi: 10.1016/j.procs.2017.09.115 Alaei, A R., Becken, S and Stantic, B (2019) “Sentiment analysis in tourism: Capitalizing on Big Data,” Journal of travel research, 58(2), pp 175–191 doi: 10.1177/0047287517747753 Alrawadieh, Z and Law, R (2019) “Determinants of hotel guests’ satisfaction from the perspective of online hotel reviewers,” International Journal of Culture Tourism and Hospitality Research, 13(1), pp 84–97 doi: 10.1108/ijcthr-08-2018-0104 Arkadan, F (2017) Meanings and Practices of Customer Experience Management Cranfield University Barnes, S J et al (2020) “Measuring employee-tourist encounter experience value: A big data analytics approach,” Expert systems with applications, 154(113450), p 113450 doi: 10.1016/j eswa.2020.113450 Breda, Z et al (2020) “EWOW of guests regarding their hotel experience: Sentiment analysis of TripAdvisor reviews,” in Handbook of Research on Social Media Applications for the Tourism and Hospitality Sector IGI Global, pp 295–308 Chalupa, S and Petricek, M (2022) “Understanding customer’s online booking intentions using hotel big data analysis,” Journal of vacation marketing, p 135676672211221 doi: 10.1177/13567667221122107 Chen, M.-C et al (2019) “Applying big data analytics to support Kansei engineering for hotel service development,” Data technologies and applications, 53(1), pp 33–57 doi: 10.1108/dta-052018-0048 Dong, J., Li, H and Zhang, X (2014) “Classification of customer satisfaction attributes: An application of online hotel review analysis,” in IFIP Advances in Information and Communication Technology Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp 238–250 20 Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình - Số 06 - Tháng 12.2022 KINH TẾ VÀ XÃ HỘI Godnov, U and Redek, T (2018) “Good food, clean rooms and friendly staff: Implications of user-generated content for Slovenian skiing, sea and spa hotels’ management,” Management Journal of Contemporary Management Issues, 23(1), pp 29–57 doi: 10.30924/mjcmi/2018.23.1.29 Gómez-Suárez, M and Veloso, M (2022) “Designing Facebook publications focused on hotel customer experience: How to improve brand attitude and booking intention,” in Brand, Label, and Product Intelligence Cham: Springer International Publishing, pp 247–258 Hyang, O H M (2019) Dimensions of restaurant customer experience and emotions: an application of text analytics to fine-dining restaurant online reviews The Hong Kong Polytechnic University Leal, F., Malheiro, B and Burguillo, J C (2019) “Analysis and prediction of hotel ratings from crowdsourced data,” Wiley interdisciplinary reviews Data mining and knowledge discovery, 9(2), p e1296 doi: 10.1002/widm.1296 Lee, M., Lee, S (ally) and Koh, Y (2019) “Multisensory experience for enhancing hotel guest experience: Empirical evidence from big data analytics,” International journal of contemporary hospitality management, 31(11), pp 4313–4337 doi: 10.1108/ijchm-03-2018-0263 Li, Q et al (2019) “A review of text corpus-based tourism big data mining,” Applied sciences (Basel, Switzerland), 9(16), p 3300 doi: 10.3390/app9163300 Li, H., Liu, Y., Tan, C W., & Hu, F (2020) Comprehending customer satisfaction with hotels: Data analysis of consumer-generated reviews International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(5), 1713–1735 https://doi.org/10.1108/IJCHM-06-2019-0581 Liu, Y et al (2017) “Big data for big insights: Investigating language-specific drivers of hotel satisfaction with 412,784 user-generated reviews,” Tourism management, 59, pp 554–563 doi: 10.1016/j.tourman.2016.08.012 Luturlean, B S and Anggadwita, G (2016) “A framework for conceptualizing customer experiences management in the hotel industry,” in Proceedings of the 3rd International Seminar and Conference on Learning Organization (isclo-15) Paris, France: Atlantis Press Mohamed, E S A (2021) “The impact of customer experience and relationship quality on corporate reputation in the hotel sector,” International journal of customer relationship marketing and management, 12(2), pp 53–79 doi: 10.4018/ijcrmm.2021040104 Padma, P and Ahn, J (2020) “Guest satisfaction & dissatisfaction in luxury hotels: An application of big data,” International journal of hospitality management, 84(102318), p 102318 doi: 10.1016/j.ijhm.2019.102318 Paulose, D and Shakeel, A (2022) “Perceived experience, perceived value and customer satisfaction as antecedents to loyalty among hotel guests,” Journal of quality assurance in hospitality & tourism, 23(2), pp 447–481 doi: 10.1080/1528008x.2021.1884930 Rahimian, S et al (2021) “A framework of customer experience management for hotel industry,” International journal of contemporary hospitality management, 33(5), pp 1413–1436 doi: 10.1108/ ijchm-06-2020-0522 Sampetua Hariandja, E and Vincent, F (2022) “Linking customer experience, satisfaction, and loyalty to brand power and performance in international hotels,” Innovative marketing, 18(3), pp 59–71 doi: 10.21511/im.18(3).2022.06 Schmitt, B H (2010) Customer experience management: A revolutionary approach to connecting with your customers 1st ed Nashville, TN: John Wiley & Sons United Nations World Tourism Organization (UNWTO), Blomberg-Nygard, A and Anderson, C K (2016) “United nations world tourism organization study on online guest reviews and hotel classification systems: An integrated approach,” Service science, 8(2), pp 139–151 doi: 10.1287/ serv.2016.0139 Zhao, Y., Xu, X and Wang, M (2019) “Predicting overall customer satisfaction: Big data evidence from hotel online textual reviews,” International journal of hospitality management, 76, pp 111–121 doi: 10.1016/j.ijhm.2018.03.017 Số 06 - Tháng 12.2022 - Tạp chí KH&CN Trường Đại học Hịa Bình 21