Phân tích dữ liệu lớn ứng dụng trong quản trị trải nghiệm khách hàng thuộc lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam45346

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG THUỘC LĨNH VỰC KHÁCH SẠN Ở VIỆT NAM Nguyễn Thị Thu Hà1, Nguyễn Thị Ngọc Tú1, Nguyễn Quỳnh Anh1, Trần Minh Tuấn2, Nguyễn Bình Giang2 Tóm tắt: Trong tham luận, đề xuất khung quản trị trải nghiệm khách hàng Internet lĩnh vực khách sạng dựa kỹ thuật phân tích liệu lớn từ đánh giá Các kỹ thuật trình bày nghiên cứu liên quan tới xử lý liệu phân tích cảm xúc, xử lý ngơn ngữ tự nhiên trí tuệ nhân tạo trình bày để làm tăng hiệu khai phá liệu lớn Để thực thử nghiệm, sử dụng 17,078 đánh giá trực tuyến lấy từ trang web TripAdvisor với 23 khách sạn từ đến 04 thành phố Việt Nam bao gồm: Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Nha Trang, Đà Nẵng Kết thực đo lường độ hài lòng khách hàng đạt tới 82%, lòng trung thành khách hàng 34% độ chênh lệch xếp hạng đo lường khách hàng trực tuyến so với xếp hạng tiêu chuẩn quốc gia 56% Từ khoá: Quản trị trải nghiệm khách hàng, phân tích liệu lớn, khách sạn Việt Nam, đánh giá trực tuyến Abstract: In the study, we propose a new framework for managing customer experience on the Internet in the hotel industry based on big data analysis from reviews New techniques presented in the research related to data processing such as emotion analysis, natural language Bộ môn Thương mại điện tử, Trường Đại học Điện lực, {hantt, tunn, anhnq}@ epu.edu.vn Khoa quản trị doanh nghiệp, Học viện khoa học xã hội, {minhtuanvass, ng.binh.giang}@gmail.com PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 337 processing and artificial intelligence are presented to increase efficiency of big data To perform the tests, we used 17,078 online reviews taken from TripAdvisor website with 23 hotels ranging from stars to stars in 04 cities in Vietnam including: Hanoi, Ho Chi Minh City Minh, Nha Trang, Da Nang The results of customer satisfaction reached 82%, customer loyalty 34% and the difference in rating measured by online customers compared to the national standard was 56% Keywords: customer experience management, big data analysis, Vietnam hotels, online reviews GIỚI THIỆU Trải nghiệm khách hàng khái niệm đề cập đến vấn đề cảm nhận khách hàng sản phẩm dịch vụ điểm tiếp xúc với sản phẩm, dịch vụ Ngày nay, nhiều công ty coi mục tiêu chiến lược họ nghiên cứu trải nghiệm khách hàng thu hút nhiều nhà học thuật nhà nghiên cứu quan tâm (Bhattacharya & Srivastava, 2020; Jaiswal & Singh, 2020; Fida cộng sự, 2020),… Sự phát triển mạnh mẽ CNTT kéo theo tảng thương mại điện tử phát triển nhanh chóng Quản trị trải nghiệm khách hàng bước vào không gian đầy thách thức điểm tiếp xúc với khách hàng mở rộng nhiều kênh thông tin khác (Holmlund cộng sự, 2020; Liu, 2020; Satish & Yusof, 2017) Sự thay đổi ngành du lịch theo xu từ ngành dịch vụ truyền thống sang mạng lưới dịch vụ du lịch toàn cầu hỗ trợ kỹ thuật số tương tác trực tuyến tạo nên môi trường mở có độ tương tác lớn khách hàng nhà cung cấp dịch vụ Dữ liệu lớn sinh từ trang đặt phòng trực tuyến tạo nên góc nhìn đa chiều cảm nhận khách hàng địa điểm họ trải nghiệm Các tảng chuyên nghiệp thành công liên quan đến du lịch lữ hành TripAdvisor, Expedia Booking Riêng TripAdvisor trung bình có khoảng 350 triệu lượt khách truy cập tháng trang web tạo 320 triệu đánh giá chỗ ở, nhà hàng địa điểm hấp dẫn Nó trở thành nguồn tin đáng tin cậy cho khách du lịch người quản 338 QUẢN TRỊ THÔNG MINH TRONG MƠI TRƯỜNG PHỨC HỢP TỒN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN lý khách sạn muốn hiểu cảm nhận khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ mà khách sạn cung cấp (Blomberg-Nygard & Anderson, 2016) Những dịch vụ chưa làm hài lòng khách hàng cải thiện nâng cao chất lượng tốt Đây hội, thách thức ngành du lịch, khách sạn kinh tế chia sẻ kỷ nguyên số (Chen cộng sự, 2019) Đánh giá trải nghiệm khách hàng lĩnh vực khách sạn ngày trở nên quan trọng Sự hài lòng hay lòng trung thành khách hàng biểu đo lường trải nghiệm khách hàng Do đó, hài lịng lịng trung thành khách hàng đông đảo doanh nghiệp quan tâm tìm hiểu cơng cụ để đo lường (Alrawadieh & Law, 2019) Trong phương pháp truyền thống, đo lường chủ yếu dựa việc thu thập liệu thông qua khảo sát, bảng hỏi vấn Có thể thấy rõ, chi phí cho bước xây dựng bảng hỏi, chi phí hậu cần cao giới hạn câu hỏi phụ thuộc vào người thiết kế câu hỏi khảo sát Thêm vào chứa nhiều sai lệch tiềm ẩn so với thực tế (Thu, 2020; Kim & Chung, 2020) Bởi khách sạn khó khăn xây dựng chiến lược marketing tiếp cận thực tế người quản lý khách hàng sử dụng nguồn liệu phục vụ cho định khác Trong liệu khách hàng trải nghiệm tạo sẵn sàng (available), liệu lớn có đặc điểm: khối lượng lớn, đa dạng tốc độ cao với thời gian thực Do vậy, ngày nhiều nghiên cứu tiếp cận nguồn liệu để phân tích, đơn giản khách hàng sử dụng liệu cho việc định điểm đến, nên nhà quản lý nên xem liệu nguồn liệu thực tế có độ tiệm cận gần với khách hàng để đưa định phù hợp việc cải tiến nâng cao chất lượng, nhằm thu hút nhiều khách hàng đến với dịch vụ khách sạn cung cấp (Kim & Chung, 2020) Trong viết này, chúng tơi đề xuất mơ hình quản trị trải nghiệm khách hàng lĩnh vực khách sạn sử dụng kỹ thuật phân tích liệu lớn để đo lường độ hài lòng khách hàng, lịng trung PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 339 thành khách hàng xếp hạng khách sạn Với cách tiếp cận này, nghiên cứu khắc phục tồn phương pháp truyền thống đạt mục tiêu sau: Khai thác nhiều khía cạnh cảm nhận khách hàng, mang tính tồn diện, khơng bị giới hạn câu hỏi thiết kế Chi phí thấp nguồn liệu lớn ln sẵn sàng tạo từ nhiều khách hàng khác nhiều thời điểm khác theo thời gian thực Phương pháp tiếp cận đo lường định lượng xử lý ngơn ngữ tự nhiên trí tuệ nhân tạo giúp tăng độ xác Để đạt mục tiêu trên, nghiên cứu thực công việc sau: Thiết kế mơ hình khung quản trị trải nghiệm khách hàng Internet phát triển từ mơ hình quản trị trải nghiệm khách hàng truyền thống Klaus (Klaus & Maklan, 2013) Đề xuất kỹ thuật phân tích xử lý ngôn ngữ tự nhiên ứng với nhiệm vụ khung quản trị trải nghiệm thiết kế Thu thập liệu lớn gồm 17,078 đánh giá trực tuyến lấy từ trang web TripAdvisor với 23 khách sạn từ đến 04 thành phố Việt Nam Thử nghiệm tập liệu thu thập trình bày kết Phần lại viết cấu trúc sau: Phần nghiên cứu liên quan trình bày chi tiết phần tổng quan, phần trình bày khung quản trị trải nghiệm lĩnh vực khách sạn trực tuyến, phần kết thảo luận trình bày phần 5, cuối kết luận CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Công nghệ liệu lớn ngành du lịch Dữ liệu lớn tạo từ nhiều nguồn khác Internet, phần đáng kể số đến từ đánh giá khách hàng 340 QUẢN TRỊ THƠNG MINH TRONG MƠI TRƯỜNG PHỨC HỢP TỒN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN trang web mua sắm trực tuyến So với liệu truyền thống, Big Data khác biệt chất khối lượng, đa dạng, vận tốc tính xác thực có tiềm tạo giá trị đáng kể Khai thác liệu lớn kinh doanh giúp thúc đẩy cơng ty chuyển đổi từ mơ hình kinh doanh truyền thống sang mơ hình kinh doanh thơng minh Dữ liệu lớn người tiêu dùng tạo thu hút nhiều ý giá trị chúng liệu công khai cộng đồng Đánh giá người tiêu dùng trực tuyến mang lại ý nghĩa tích cực việc cải thiện chất lượng sản phẩm dịch vụ Xu hướng công nghệ khai thác liệu lớn mang đến hội để phân tích thấu hiểu tâm lý khách hàng tốt (Satish & Yusof, 2017) Ngành du lịch khách sạn khơng nằm ngồi xu hướng chung ngành dịch vụ khác Các trang web hỗ trợ quảng bá sản phẩm du lịch trực tuyến đặt phòng nở rộ, bao gồm trang web tiếng booking.com, Agoda Tripadvisor Khách tìm thấy thơng tin sản phẩm dịch vụ, đánh giá khách có kinh nghiệm để hỗ trợ họ đưa định (SanchezFranco cộng sự, 2019; H Li cộng sự, 2020) Vì vậy, đánh giá giúp ích nhiều cho khách tìm kiếm thơng tin khách sạn, tour du lịch sản phẩm du lịch khác (Rita cộng sự, 2019) Nhiều khách sạn bắt đầu quan tâm đến đánh giá khách giúp thu hút nhiều khách du lịch biết đến họ đặt dịch vụ họ Nhiều nghiên cứu sử dụng công cụ tự động để thu thập liệu lớn từ hệ thống mua sắm trực tuyến phân tích ý kiến ​​khách hàng dựa đánh giá (Alrawadieh & Law, 2019) Khai thác ý kiến, phân tích tình cảm, gọi chung khai thác văn đóng vai trị quan trọng phân tích liệu lớn (Chen cộng sự, 2019) 2.2 Phân tích trải nghiệm khách hàng lĩnh vực dịch vụ khách sạn Sự phát triển mạnh mẽ Internet thúc đẩy phát triển tăng trưởng ngành khách sạn (Blomberg-Nygard & Anderson, 2016) Các khách sạn thích ứng với nhu cầu khác người tiêu dùng phát triển dịch vụ mơ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 341 hình kinh doanh khác Trải nghiệm hài lịng khách hàng ln chủ đề quan tâm ngành khách sạn cần thiết việc đảm bảo lòng trung thành tái mua hàng khách hàng, đồng thời tạo dựng danh tiếng tốt nâng cao doanh thu khách sạn (Kandampully cộng sự, 2018) Do đó, hài lịng lịng trung thành khách hàng chìa khóa để khách sạn cải thiện chất lượng dịch vụ tốt so với đối thủ cạnh tranh (H Li cộng sự, 2020) Đây sở để đề xuất chiến lược cải tiến nhằm thúc đẩy chất lượng dịch vụ sản phẩm khách sạn, tạo tỷ lệ khách hàng quay lại cao (Shapoval cộng sự, 2018) Trong ngành khách sạn, hài lòng lòng trung thành khách hàng trải nghiệm phức tạp thường định nghĩa kết đánh giá trước sau khách hàng sử dụng dịch vụ (Kandampully cộng sự, 2018) Do đó, để đo lường mức độ hài lòng khách hàng khách sạn tốt hơn, nghiên cứu gần tập trung vào phân tích liệu sinh khách hàng sau trải nghiệm để hiểu rõ quản trị tốt trải nghiệm khách hàng (Liu, 2020; Sanchez-Franco cộng sự, 2019) Sự bùng nổ trang web đặt phòng khách sạn trực tuyến khiến ngành khách sạn thay đổi hoàn toàn diện mạo Không đổi cách kinh doanh, cạnh tranh ngày gay gắt Sự hài lòng khách hàng lòng trung thành khách hàng ngày trở nên quan trọng khách sạn (H Li cộng sự, 2020) Do đó, nghiên cứu tập trung khai thác đánh giá trang đặt phòng để hiểu trải nghiệm khách hàng với dịch vụ cung cấp Phân tích liệu trải nghiệm trở nên xu hướng lĩnh vực khách sạn Sự phát triển liệu khách hàng tạo mang đến nhiều khía cạnh mẻ khác với suy nghĩ người quản lý (M C Chen cộng sự, 2019) Quan điểm khách hàng với nhiều chiều khác tạo nên sản phẩm với đa góc nhìn, nhiều khía cạnh Hiểu quản trị quan điểm khách hàng có ý nghĩa tích cực việc đổi chất lượng dịch vụ khách sạn (Sanchez-Franco cộng 342 QUẢN TRỊ THÔNG MINH TRONG MƠI TRƯỜNG PHỨC HỢP TỒN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN sự, 2019) Dữ liệu đánh giá khách hàng mang lại nhiều hội để hiểu bao gồm: đo lường độ hài lòng khách hàng, xếp hạng khách sạn (hotel star rating), lòng trung thành khách hàng, đo lường chất lượng dịch vụ,… (H Li cộng sự, 2020) Phân tích liệu đánh giá trực tuyến nhằm đo lường hài lòng khách hàng thể nhiều nghiên cứu liên quan Alrawadieh & Law (2019) cho việc xác định yếu tố định tiền đề hài lòng khách lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn lĩnh vực khách sạn du lịch Họ tìm thấy yếu tố có ảnh hưởng định hài lòng khách khách sạn cách xem xét đánh giá trực tuyến sau họ phân tích 400 đánh giá du lịch trực tuyến, có 1.664 câu tích cực 236 câu tiêu cực Họ đánh giá từ yếu tố phòng, chất lượng dịch vụ, đặc điểm khách sạn (vị trí, thiết kế, giá cả…) đồ ăn Nghiên cứu Li cộng (2020) khám phá tác động không đồng (asymmetric) thuộc tính khách sạn hài lịng khách hàng thơng qua việc trích xuất từ 412,784 đánh giá khách hàng tạo từ thành phố khác Trung Quốc để phân tích hài lòng khách hàng dựa ba yếu tố: Các yếu tố (Basic factors), Yếu tố hưng phấn (Excitement factors) Yếu tố hiệu suất (Performance factors) Bằng cách tập trung vào đánh giá văn khách hàng thông qua phương pháp khai thác văn (cụ thể phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn) thử nghiệm thống kê, Xu (2019) kiểm tra so sánh mức độ liên quan thuộc tính (core) với hài lịng khơng hài lòng khách hàng chuỗi khách sạn khách sạn độc lập cấp độ khác Họ sử dụng phương pháp khai thác văn (LSA) để phân tích số lượng lớn đánh giá trực tuyến Họ phát thuộc tính sản phẩm dịch vụ như: đội ngũ nhân viên, sở vật chất, giá vị trí có tác động khác đến hài lịng khơng hài lịng khách hàng khách sạn chuỗi khách sạn độc lập, khách sạn có cấp khác Sự hài lịng PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 343 khơng hài lịng khách hàng xác định thông qua mức độ liên quan đánh giá trực tuyến thơng qua cho điểm tích cực hay tiêu cực khách hàng thuộc tính sản phẩm dịch vụ Cơng trình Frederik Situmeang (2020) đề xuất khung nghiên cứu để trích xuất chiều đặc trưng tiềm ẩn phân tích tình cảm Họ sử dụng kỹ thuật tiên tiến để khai thác văn mang đến hội rút ý nghĩa từ đánh giá trực tuyến khách hàng Bằng cách phân tích 51,110 đánh giá trực tuyến cho 1,610 nhà hàng thông qua phân bổ Dirichlet tiềm ẩn, nghiên cứu phát 30 khía cạnh tiềm ẩn yếu tố định hài lòng khách hàng (Situmeang cộng sự, 2020) Lòng trung thành khách hàng cấp độ cao hài lòng khách hàng Đối với khách hàng hài lịng với dịch vụ, họ có xu hướng giới thiệu cho bạn bè người thân sử dụng có xu hướng chia sẻ cho cộng đồng biết Đối với khách hàng Internet, họ sẵn sàng sử dụng mạng xã hội cách thức chia sẻ đầy ý nghĩa biểu thị cho lòng trung thành họ (Fida cộng sự, 2020) Cách sử dụng kỹ thuật khai phá liệu xây dựng tập hợp thuật ngữ liên quan xuất câu đánh giá biểu lòng trung thành khách hàng stay again, come back, recommend,… (Nguyễn Thị Thu Hà, 2020) giúp cho việc xác định khách hàng biểu thị lòng trung thành với sản phẩm, dịch vụ khách sạn cung cấp Vấn đề xếp hạng khách sạn tìm thấy phân tích liệu người dùng Mỗi quốc gia có tiêu chuẩn xếp hạng riêng biệt (Nguyễn Thị Thu Hà, 2020) Tuy nhiên khách sạn trực tuyến tiêu chuẩn xem xét theo cảm nhận người dùng Do vậy, khách sạn quốc gia tiến gần đến tiêu chuẩn chung người dùng toàn giới Trên website TripAdvisor hiển thị xếp hạng khách sạn Xếp hạng hoàn toàn độc lập với xếp hạng thực tế khách sạn quốc gia gán Một số nghiên cứu tiếp cận phân tích đánh giá người 344 QUẢN TRỊ THƠNG MINH TRONG MƠI TRƯỜNG PHỨC HỢP TỒN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN dùng để xếp hạng khách sạn Nghiên cứu Nguyễn Thị Ngọc (Nguyễn Thị Ngọc cộng sự, 2019) đề cập đến dự đoán xếp hạng khách sạn tổng thể khía cạnh Các khía cạnh để xếp hạng bao gồm: vị trí, dịch vụ, giá cả, phịng,… ĐỀ XUẤT KHUNG NGHIÊN CỨU VỀ QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG VÀ CÁC KỸ THUẬT SỬ DỤNG TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN Quản trị trải nghiệm khách hàng đề xuất nhiều mơ hình khác (Bhattacharya & Srivastava, 2020; Klaus & Maklan, 2013; De Keyser cộng sự, 2015), đó, mơ hình (Klaus & Maklan, 2013) coi mơ hình điển hình quản trị trải nghiệm Nhiều nghiên cứu tập trung vào phân tích nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng như: độ tin cậy, trải nghiệm sản phẩm, độ thân thiện,… số nghiên cứu khác tập trung vào trình sau trải nghiệm sản phẩm, xu hành vi người tiêu dùng hành động như: chia sẻ truyền miệng, hài lòng lòng trung thành (Klaus & Maklan, 2013) Hình Mơ hình Klaus & Maklan quản trị trải nghiệm khách hàng (Klaus & Maklan, 2013) PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 345 Đối với khung quản trị trải nghiệm Klaus đề xuất, sử dụng cho mơ hình quản trị trải nghiệm khách hàng truyền thống, chúng tơi phát triển tiếp để hình thành khung quản trị trải nghiệm khách hàng Internet lĩnh vực khách sạn bao gồm nhiệm vụ phân tích, đo lường: độ hài lịng, lịng trung thành xếp hạng khách sạn Các nhiệm vụ phân tích, đo lường sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên học máy nhằm định lượng độ đo trả giá trị cụ thể, từ dự đốn phân tích, đưa kết đánh giá Hình Khung nghiên cứu quản trị trải nghiệm khách hàng lĩnh vực khách sạn - Độ hài lòng khách hàng: Đây khai thác trải nghiệm khách hàng lĩnh vực du lịch quan tâm nghiên cứu Đa số nghiên cứu tập trung vào nhiệm vụ Trong đo lường độ hài lòng khách hàng, nghiên cứu chia thành 02 hướng bao gồm: đánh giá tổng thể độ hài lòng khách đánh giá độ hài lịng khơng hài lịng chi tiết theo khía cạnh Nhiệm vụ sử dụng kỹ thuật: phân tích cảm xúc xử lý ngơn ngữ tự nhiên Độ hài lòng tổng thể tỉ lệ phần trăm (%) khách hàng hài lòng với khách sạn nhóm khách sạn vùng quốc gia - Lịng trung thành khách hàng: Lòng trung thành khách hàng thể tái sử dụng lại sản phẩm, dịch vụ nhiều 346 QUẢN TRỊ THÔNG MINH TRONG MÔI TRƯỜNG PHỨC HỢP TOÀN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN lần Trong kỹ thuật khai phá liệu văn bản, nhận diện cụm từ thể khách hàng sử dụng dịch vụ nhiều lần hứa tiếp tục sử dụng tương lai - Xếp hạng khách sạn: Trong bối cảnh lĩnh vực khách sạn nay, việc xếp hạng thực tế có nhiều tiêu chuẩn khác Đặc biệt quốc gia khác lại có tiêu chuẩn riêng, khách hàng lựa chọn dịch vụ khách sạn cung cấp lại không suy nghĩ họ Mặt khác, việc cho điểm từ đến trở nên phổ biến dịch vụ, doanh nghiệp sản phẩm Do việc xếp hạng theo tiêu chuẩn chung dựa đánh giá khách hàng nhiệm vụ mà quản trị trải nghiệm khách hàng lĩnh vực du lịch hướng tới KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG ĐÁNH GIÁ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG TRÊN INTERNET TRONG LĨNH VỰC KHÁCH SẠN 4.1 Thu thập liệu Để thực đánh giá, thu thập đánh giá trực tuyến khách từ TripAdvisor khách sạn Việt Nam Đầu tiên, lọc danh sách khách sạn Việt Nam Tổng cục Du lịch quản lý thông qua trang web http://vietnamhotel.org.vn để lấy danh sách khách sạn Trong bước tiếp theo, sử dụng công cụ thu thập thông tin để thu thập liệu với khách sạn Chúng lưu liệu bao gồm thông tin: tên người đánh giá, nội dung đánh giá ngày lưu trú Số lượng đánh giá bao gồm 17,078 đánh giá trực tuyến lấy từ trang web TripAdvisor với 23 khách sạn từ đến 04 thành phố Việt Nam bao gồm: Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Nha Trang, Đà Nẵng 4.2 Đo lường độ hài lòng khách hàng - Phương pháp đo lường độ hài lòng Từ nghiên cứu liên quan, độ hài lòng khách hàng đo lường giá trị cụ thể thơng qua mơ hình từ vựng cảm xúc Chúng sử dụng tập từ vựng phát triển Đại PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 347 học Standford để đo lường độ hài lòng khách hàng dịch vụ du lịch Việt Nam Dữ liệu thu thập công cụ tự động đánh giá khách hàng trang TripAdvisor phân loại tính tích cực (positive) tiêu cực (negative) từ đánh giá dạng văn tự (free-text) khách hàng Hình Phương pháp đo lường độ hài lòng khách hàng Phương pháp đo lường độ hài lòng thực theo bước sau đây: - Bước Dữ liệu khách sạn Việt Nam tải thông qua công cụ thu thập liệu tự động - Bước Các đánh giá tách sử dụng tập từ vựng cảm xúc để tính tốn giá trị - Bước Phân loại đánh giá thành 02 loại: Postive Negative Tỉ lệ độ hài lòng khách sạn X: S(X) = Số đánh giá tích cực Tổng số đánh giá thu thập ×100% - Bước Đo lường giá trị hài lòng tổng thể khách sạn giá trị trung bình đánh giá theo cơng thức sau: ϕ(X) = Giá trị tổng thể đánh giá Tổng số đánh giá thu thập - Kết đo lường độ hài lòng dịch vụ khách sạn Việt Nam: 348 QUẢN TRỊ THÔNG MINH TRONG MƠI TRƯỜNG PHỨC HỢP TỒN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN Tập từ vựng cảm xúc được phát triển nhóm nghiên cứu Đại học Stanford (https://nlp.stanford.edu/projects/socialsent/) Mỗi từ có 02 giá trị, tiêu cực tích cực Ví dụ bảng số từ trích rút từ tập từ vựng Bảng Bảng giá trị cảm xúc số từ tập từ vựng Từ Giá trị tiêu cực Giá trị tích cực wretched -3.43 0.34 sinful -3.41 0.28 miserable -3.28 0.3 sick -3.14 0.25 degraded -3.13 0.3 wicked -3.09 0.23 -3 0.48 forlorn -2.99 0.43 weak -2.93 0.29 starving -2.87 0.44 heartless -2.8 0.28 vicious -2.79 0.34 dreadful -2.77 0.59 helpless Các đánh giá tính tổng giá trị dựa từ có mặt Ví dụ câu “It is smaller than I think” có giá trị cảm xúc = -0.18 Do câu thể tiêu cực tương đương với chưa hài lòng khách Kết thực với liệu thu thập tóm lược bảng Bảng Kết đo lường độ hài lòng Số lượng đánh giá Tỉ lệ % Hài lịng 14,044 82.24% Khơng hài lịng 3,034 17.77% Tổng số 17,078 100 Đánh giá Chúng thực tổng thể 23 khách sạn Sau tính tốn giá trị cảm xúc đánh giá, giá trị trung bình chung + 0.8235% (~ 82.24%) Điều có nghĩa số khách hàng hài lòng với dịch vụ khách sạn cung cấp 82% PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 349 4.3 Nhận diện lòng trung thành khách hàng - Xây dựng tập thuật ngữ dùng cho nhận diện lòng trung thành khách hàng: Sự trung thành khách hàng thể thông qua việc sử dụng lại sản phẩm, dịch vụ thương hiệu công ty Sự trung thành xuất phát từ hài lòng khách hàng sau họ sử dụng sản phẩm/ dịch vụ Đối với khách sạn, khách cảm thấy hài lịng với trải qua, họ có mong muốn quay lại, ngồi họ muốn gợi ý cho bạn bè đặt phòng khách sạn Dựa đánh giá tải xuống từ TripAdvisor, chúng tơi phân tích thuật ngữ cụm từ liên quan đến việc thể lòng trung thành khách “come back here”, “come back again”, “back again”, “stay again”, “choose again”, “choice”, “select”… Đây thuật ngữ nhận diện trung thành Hình minh hoạ số đánh giá khách sạn Center Riverside Hue với cụm từ xác định cho lòng trung thành khách (các cụm từ in đậm) Hình Các đánh giá khách sạn Center Riverside Hue 350 QUẢN TRỊ THÔNG MINH TRONG MƠI TRƯỜNG PHỨC HỢP TỒN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN Chúng tạo danh sách thuật ngữ cụm từ xác định lòng trung thành khách thông qua bước sau: Bước 1: Lựa chọn đánh giá tích cực (giá trị cảm xúc > 0) Bước 2: Tìm từ, thuật ngữ, cụm từ biểu thị độ trung thành khách hàng lưu trữ thành tập từ điển Bước 3: Đo lường lòng trung thành khách hàng theo công thức sau: Loy = Số đánh giá chứa cụm từ nhận diện lòng trung thành Tổng số đánh giá thu thập Bảng mô tả danh mục số thuật ngữ, cụm từ nhận diện lòng trung thành lưu trữ tập từ điển Bảng Danh sách số cụm từ/ thuật ngữ nhận diện lòng trung thành Thuật ngữ/cụm từ Come back Come again Back to Go back Get back to Back soon Stay again Thuật ngữ/cụm từ comeback Return to Will suggest to Recommend to Recommend Return Introduce - Kết nhận diện lòng trung thành khách hàng khách sạn Việt Nam: Trong số câu có giá trị tích cực biểu độ hài lịng khách hàng, chúng tơi chọn 14.044 đánh giá để đo lường lòng trung thành khách Chúng tơi tìm 38 thuật ngữ cụm từ để xác định lòng trung thành khách tập liệu đánh giá Có 5.806 đánh giá chứa cụm từ xác định lòng trung thành Tỷ lệ khách hàng trung thành tổng số khách hàng hài lòng với khách sạn Việt Nam đạt 41.3 % mức độ trung thành khách khách sạn Việt Nam 34% Tỷ lệ tương ứng với số Tổng cục Du lịch báo cáo lượng khách nước ngồi PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 351 quay trở lại Việt Nam nằm khoảng 10% -30% (http://www vietnamtourism.gov.vn) Hình Tỉ lệ lịng trung thành khách hàng khách sạn Việt Nam 4.4 Xếp hạng khách sạn - Phương pháp xếp hạng khách sạn Các trang web thường khách hàng tự viết nhận xét đánh giá khách sạn tự đánh giá từ 1-5 Việc đánh giá tổng thể cho khách sạn trang TripAdvisor tính trung bình giá trị người dùng đánh giá Tuy nhiên, khách hàng đánh giá nhận xét chưa thật khớp với Hoặc có khách hàng nhận xét khơng đánh giá Ngồi ra, theo tìm kiếm khách hàng, có khách hàng quan tâm đến “location” hay “room” nhiều tiêu chí khác Do đó, xếp hạng khách sạn đề cập đến xếp hạng theo tiêu chí cụ thể, vấn đề mà trang web trực tuyến chưa thực phương pháp nghiên cứu truyền thống khó khăn để thực Do đó, chúng tơi thực xếp hạng theo tiêu chí cuối tổng hợp thành xếp hạng tổng thể bao gồm bước sau: Bước 1: Xây dựng tiêu chí xếp hạng dựa trích rút khía cạnh từ đánh giá khách hàng: room, location, check in, service, price, surrounding, staff Bước 2: Xác định tính từ/ trạng từ mang ý nghĩa tích cực tiêu cực trích rút từ đánh giá khách hàng 352 QUẢN TRỊ THÔNG MINH TRONG MÔI TRƯỜNG PHỨC HỢP TOÀN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN Bước 3: Gán nhãn giá trị cho tính từ/ trạng từ theo thang điểm từ 1->5 Bước 4: Xếp hạng theo tiêu chí: Trích rút cặp tiêu chí + tính từ/ trạng từ để có giá trị khía cạnh Bước 5: Xếp hạng tổng thể khách sạn - Xếp hạng theo đánh giá ∑ Rank (r ) = j n i =1 ( scorei ) n Trong đó: rjlà đánh giá thứ j; scorei giá trị xếp hạng tiêu chí thứ i đánh giá rj n tổng số tiêu chí có đánh giá rj - Xếp hạng tổng thể tập tiêu chí cho khách sạn Rank (hotelk ) = ∑ m j =1 (rank (rj )) m Trong Rank(hotelk) xếp hạng khách sạn m tổng số đánh giá thu thập - Kết xếp hạng khách sạn Chúng so sánh kết xếp hạng khách sạn khách sạn Việt Nam thuộc sở liệu trang web http://vietnamhotel org.vn đánh giá khách hàng trải nghiệm cho thấy độ chênh lệch việc xếp hạng trực tuyến thực tế theo tiêu chuẩn Việt Nam theo công thức sau: ∑ Deviation(hotel inVN ) = c k =1 ( s tan dard _ rank (hotelk ) − rank (hotelk )) x100% c Standard_rank số xếp hạng theo tiêu chuẩn quốc gia Việt Nam khách sạn k c tổng số khách sạn thu thập liệu Kết độ lệch cho 23 khách sạn 56.4 % Giá trị cho thấy khách hàng trực tuyến đánh giá thấp số xếp hạng theo tiêu chuẩn Việt Nam Độ chênh lệch khoảng 0.5 so với PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 353 thực tế Bảng thể số liệu chênh lệch xếp hạng thực tế xếp hạng trang TripAdvisor phương pháp phân tích viết số khách sạn Việt Nam Bảng Kết chênh lệch xếp hạng tiêu chuẩn quốc gia, phương pháp phân tích xếp hạng trang TripAdvisor Tên khách sạn Xếp hạng tiêu chuẩn quốc gia Xếp hạng theo phương pháp phân tích Xếp hạng trang TripAdvisor Khách sạn Thắng Lợi 4 Khách sạn Lotte Hà Nội 4.7 Khách sạn Bảo Sơn 3.8 3.5 Khách sạn Intercontinental Đà Nẵng 4.5 Khách sạn Rex 4.3 Kết bảng cho thấy, xếp hạng theo phương pháp phân tích viết xếp hạng trang TripAdvisor có độ chênh lệch so với độ chênh xếp hạng tiêu chuẩn quốc gia so với xếp hạng trang TripAdvisor THẢO LUẬN Kinh nghiệm quản lý đo lường hài lòng khách hàng khách sạn có lịch sử lâu đời (Li cộng sự, 2020) Nhiều khách sạn gặp phải sai lầm cố gắng tạo trải nghiệm dựa suy nghĩ chủ quan thay thực thu thập phản hồi khách hàng tích hợp phản hồi vào sản phẩm dịch vụ cải thiện Các phương pháp truyền thống thường dựa việc thu thập thủ công bảng câu hỏi vấn khách sử dụng dịch vụ, từ đưa giả thuyết Tuy nhiên, với xu hướng kinh doanh trực tuyến, việc thu thập bảng câu hỏi vấn trực tiếp khách khó (Thu, 2020) Theo xu hướng này, nhiều hệ thống đánh giá trực tuyến thu thập liệu trực tuyến phát triển việc khai thác đánh giá trực tuyến trở nên phổ biến (Kim & Chung, 2020) Việc thu thập liệu phân tích liệu lớn cho phép có nhìn tổng thể so với phương pháp cũ, trở nên linh hoạt hơn, khai thác 354 QUẢN TRỊ THƠNG MINH TRONG MƠI TRƯỜNG PHỨC HỢP TỒN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN nhiều khía cạnh đóng khung giả thuyết hay câu hỏi thiết kế sẵn Vì vậy, phân tích liệu đưa nhiều yếu tố tiềm ẩn hơn, mà nhà quản lý chưa nghĩ đến Đối với khách sạn Việt Nam, có nhiều khách sạn tìm cách quảng bá trang web đặt phịng trực tuyến, với mục tiêu tìm cách thu hút khách hàng Khi đánh giá ngẫu nhiên phân hạng khách sạn đến 04 thành phố Việt Nam, số lượng đánh giá tích cực đạt tới 82% cho thấy phần lớn khách hài lòng với khách sạn Đo lường trung thành khách hàng đạt tới 34% độ lệch xếp hạng khách hàng đánh giá trực tuyến so với xếp hạng thực tế theo tiêu chuẩn Việt Nam thấp khoảng 0.5 trung bình với khách sạn Điều cho thấy, dịch vụ Việt Nam phân khúc khách sạn từ đến đạt hài lòng cao khách hàng tương đương mức từ 3.5 4.5 sao, khách sạn đạt theo xếp hạng tiêu chuẩn quốc gia có Điều giúp nhìn nhận lại việc cập nhật lại tiêu chí xếp hạng khách sạn cho phù hợp với tiêu chuẩn chung giới KẾT LUẬN Khung quản trị trải nghiệm khách hàng dành cho lĩnh vực khách sạn đúc kết Cách tiếp cận phân tích khung quản trị trải nghiệm dựa xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai thác liệu lớn phương pháp đo lường định lượng giá trị cụ thể nhằm lượng hố tất nhiệm vụ khung phân tích thay cho phương pháp thống kê truyền thống Trong nghiên cứu này, chưa đề cập tới việc đánh giá độ hài lòng khách hàng theo tiêu chí khách sạn như: phịng, vị trí, nhân viên, dịch vụ,… đề xuất cơng thức tính giá trị trung bình cảm xúc khách sạn mà chưa so sánh khách sạn với để xếp hạng Trong tương lai, tiếp tục đề cập đến vấn đề dự đoán xếp hạng dựa việc xây dựng mơ hình dự đốn khác Fuzzy mạng nơ ron nhân tạo để tăng hiệu PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 355 tốc độ tính tốn Sự xác mơ hình dự đoán hỗ trợ khách sạn việc nâng cao chất lượng phục vụ, nhằm thu hút nhiều khách hàng cải thiện chất lượng quản trị TÀI LIỆU THAM KHẢO Alrawadieh, Z., & 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), 84–97 https://doi.org/10.1108/IJCTHR-08-2018-0104 Blomberg-Nygard, A., & 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), 139–151 https://doi.org/10.1287/serv.2016.0139 Bhattacharya, A., & Srivastava, M (2020) A Framework of Online Customer Experience: An Indian Perspective: An Indian Perspective Global Business Review, 21(3), 800–817 https://doi org/10.1177/0972150918778932 Chen, M C., Hsiao, Y H., Chang, K C., & Lin, M K (2019) Applying big data analytics to support Kansei engineering for hotel service development Data Technologies and Applications, 53(1), 33–57 https://doi.org/10.1108/DTA-05-2018-0048 CISCO (2019) Customer Experience in 2020 De Keyser, A., Lemon, K N., Klaus, P., & Keiningham, T L (2015) A Framework for Understanding and Managing the Customer Experience Marketing Science Institute Working Paper Series 2015, Report No 15-121, Forthcoming, Report No 15-121, 1–47 Fida, B A., Ahmed, U., Al-Balushi, Y., & Singh, D (2020) Impact of Service Quality on Customer Loyalty and Customer Satisfaction in Islamic Banks in the Sultanate of Oman SAGE Open, 10 (2) https:// doi.org/10.1177/2158244020919517 Ha Nguyen Thi Thu, Tuan Tran Minh, Giang Nguyen Binh, Vinh Ho Ngoc (2020) Determining criteria for evaluating quality of Vietnamese hotel through guest s online reviews, Int J of Business Information Systems, Accepted 356 QUẢN TRỊ THÔNG MINH TRONG MƠI TRƯỜNG PHỨC HỢP TỒN CẦU: LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN Holmlund, M., Van Vaerenbergh, Y., Ciuchita, R., Ravald, A., Sarantopoulos, P., Ordenes, F V., & Zaki, M (2020) Customer experience management in the age of big data analytics: A strategic framework Journal of Business Research, 116(January), 356–365 https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.01.022 10 Jaiswal, S., & Singh, A (2020) Influence of the Determinants of Online Customer Experience on Online Customer Satisfaction Paradigm, 24(1), 41–55 https://doi.org/10.1177/0971890720914121 11 Kandampully, J., Zhang, T., & Jaakkola, E (2018) Customer experience management in hospitality: A literature synthesis, new understanding and research agenda International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(1), 21–56 https://doi org/10.1108/IJCHM-10-2015-0549 12 Kim, C., & Chung, K (2020) Measuring Customer Satisfaction and Hotel Efficiency Analysis: An Approach Based on Data Envelopment Analysis Cornell Hospitality Quarterly https://doi org/10.1177/1 13 Klaus, P., & Maklan, S (2013) Towards a better measure of customer experience International Journal of Market Research, 55(2), 227–246 https://doi.org/10.2501/IJMR-2013-021 14 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 15 Liu, B (2020) Text sentiment analysis based on CBOW model and deep learning in big data environment Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11(2), 451–458 https://doi org/10.1007/s12652-018-1095-6 16 Nguyen Thi Ngoc, T., Nguyen Thi Thu, H., & Nguyen, V A (2019) Mining aspects of customer’s review on the social network Journal of Big Data, 6(1), 1–21 https://doi.org/10.1186/s40537-019-0184-5 17 Ngoc, T N T., Thu, H N T., & Nguyen, V A (2020) Language model combined with word2vec for product’s aspect based extraction ICIC Express Letters, 14(11) PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 357 18 Nguyễn Thị Thu Hà, Nguyễn Thị Ngọc Tú, Nguyễn Quỳnh Anh, Trần Minh Tuấn, Nguyễn Bình Giang, (2020) Phân tích liệu lớn ngành dịch vụ khách sạn: cách tiếp cận đo lường độ hài lòng khách hàng, kỷ yếu hội thảo Quốc gia chủ đề: “Kinh doanh dịch vụ lưu trú chia sẻ kỷ nguyên số”, 39 -49 ISBN: 978-604-65-5296-3 19 Rita, P., Oliveira, T., & Farisa, A (2019) The impact of e-service quality and customer satisfaction on customer behavior in online shopping Heliyon, 5(10), e02690 https://doi.org/10.1016/j heliyon.2019.e02690 20 Satish, L., & Yusof, N (2017) A Review: Big Data Analytics for enhanced Customer Experiences with Crowd Sourcing Procedia Computer Science, 116, 274–283 https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.10.058 21 Shapoval, V., Wang, M C., Hara, T., & Shioya, H (2018) Data Mining in Tourism Data Analysis: Inbound Visitors to Japan Journal of Travel Research, 57(3), 310–323 https://doi.org/10.1177/0047287517696960 22 Sanchez-Franco, M J., Cepeda-Carrion, G., & Roldán, J L (2019) Understanding relationship quality in hospitality services: A study based on text analytics and partial least squares Internet Research, 29(3), 478–503 https://doi.org/10.1108/IntR-12-2017-0531 23 Situmeang, F., de Boer, N., & Zhang, A (2020) Looking beyond the stars: A description of text mining technique to extract latent dimensions from online product reviews International Journal of Market Research, 62(2), 195–215 https://doi org/10.1177/1470785319863619 24 Thu, H N T (2020) Measuring guest satisfaction from online reviews: Envidence in Vietnam Cogent Social Sciences, 6(1) https:// doi.org/10.1080/23311886.2020.1801117 25 Xu, X (2019) Examining the Relevance of Online Customer Textual Reviews on Hotels’ Product and Service Attributes Journal of Hospitality and Tourism Research, 43(1), 141–163 https://doi org/10.1177/1096348018764573 ... Maklan, 2013) PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 345 Đối với khung quản trị trải nghiệm Klaus đề xuất, sử dụng cho mơ hình quản trị trải nghiệm khách hàng truyền... 2020) Trong viết này, chúng tơi đề xuất mơ hình quản trị trải nghiệm khách hàng lĩnh vực khách sạn sử dụng kỹ thuật phân tích liệu lớn để đo lường độ hài lòng khách hàng, lịng trung PHÂN TÍCH DỮ LIỆU... khách khách sạn Việt Nam 34% Tỷ lệ tương ứng với số Tổng cục Du lịch báo cáo lượng khách nước ngồi PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN ỨNG DỤNG TRONG QUẢN TRỊ TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG 351 quay trở lại Việt Nam