用大数据分析TripAdvisor上酒店的反应

IF 1.9 Q3 BUSINESS ESIC Market Pub Date : 2018-05-01 DOI:10.7200/esicm.160.0492.3e
Sonia San-Martín Gutiérrez, Nadia Jiménez Torres, Nuria Puente Domínguez
{"title":"用大数据分析TripAdvisor上酒店的反应","authors":"Sonia San-Martín Gutiérrez, Nadia Jiménez Torres, Nuria Puente Domínguez","doi":"10.7200/esicm.160.0492.3e","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"La mayoría de las investigaciones con big data realizadas hasta el momento se han centrado más en los comentarios generados por los usuarios que en las respuestas de las empresas a dichos comentarios. Este hecho hace patente la necesidad de estudios que analicen grandes cantidades de datos para saber cómo los hoteles gestionan los comentarios online que reciben. Así, el objetivo de esta investigación es realizar un estudio descriptivo comparativo de las respuestas de los hoteles a 32.347 comentarios online de los usuarios de TripAdvisor en los dos destinos turísticos de interior (Madrid y París) más visitados en Europa. Con este propósito en mente se realizó un análisis de texto automático. Nuestros resultados permiten generar conocimiento útil para conocer cómo es la gestión de la reputación digital de los hoteles. Concretamente, vemos que los hoteles parisinos tienen una mayor tasa de respuesta, pero son los madrileños quienes más agradecen los comentarios, más se disculpan y más personalizan sus mensajes.","PeriodicalId":41367,"journal":{"name":"ESIC Market","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":1.9000,"publicationDate":"2018-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Análisis con big data de las respuestas de los hoteles en TripAdvisor\",\"authors\":\"Sonia San-Martín Gutiérrez, Nadia Jiménez Torres, Nuria Puente Domínguez\",\"doi\":\"10.7200/esicm.160.0492.3e\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"La mayoría de las investigaciones con big data realizadas hasta el momento se han centrado más en los comentarios generados por los usuarios que en las respuestas de las empresas a dichos comentarios. Este hecho hace patente la necesidad de estudios que analicen grandes cantidades de datos para saber cómo los hoteles gestionan los comentarios online que reciben. Así, el objetivo de esta investigación es realizar un estudio descriptivo comparativo de las respuestas de los hoteles a 32.347 comentarios online de los usuarios de TripAdvisor en los dos destinos turísticos de interior (Madrid y París) más visitados en Europa. Con este propósito en mente se realizó un análisis de texto automático. Nuestros resultados permiten generar conocimiento útil para conocer cómo es la gestión de la reputación digital de los hoteles. Concretamente, vemos que los hoteles parisinos tienen una mayor tasa de respuesta, pero son los madrileños quienes más agradecen los comentarios, más se disculpan y más personalizan sus mensajes.\",\"PeriodicalId\":41367,\"journal\":{\"name\":\"ESIC Market\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":1.9000,\"publicationDate\":\"2018-05-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"ESIC Market\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.7200/esicm.160.0492.3e\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q3\",\"JCRName\":\"BUSINESS\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"ESIC Market","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.7200/esicm.160.0492.3e","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"BUSINESS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

到目前为止,大多数大数据研究更多地关注用户产生的评论,而不是公司对这些评论的反应。这一事实表明,有必要进行研究,分析大量数据,以了解酒店如何管理他们收到的在线评论。因此,这项研究的目的是对欧洲游客最多的两个内陆旅游目的地(马德里和巴黎)的酒店对TripAdvisor用户的32.347条在线评论的反应进行描述性比较研究。为此目的,进行了自动文本分析。我们的结果允许产生有用的知识,以了解如何管理酒店的数字声誉。具体来说,我们看到巴黎的酒店有更高的回复率,但马德里人更感谢评论,更道歉,更个性化的信息。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Análisis con big data de las respuestas de los hoteles en TripAdvisor
La mayoría de las investigaciones con big data realizadas hasta el momento se han centrado más en los comentarios generados por los usuarios que en las respuestas de las empresas a dichos comentarios. Este hecho hace patente la necesidad de estudios que analicen grandes cantidades de datos para saber cómo los hoteles gestionan los comentarios online que reciben. Así, el objetivo de esta investigación es realizar un estudio descriptivo comparativo de las respuestas de los hoteles a 32.347 comentarios online de los usuarios de TripAdvisor en los dos destinos turísticos de interior (Madrid y París) más visitados en Europa. Con este propósito en mente se realizó un análisis de texto automático. Nuestros resultados permiten generar conocimiento útil para conocer cómo es la gestión de la reputación digital de los hoteles. Concretamente, vemos que los hoteles parisinos tienen una mayor tasa de respuesta, pero son los madrileños quienes más agradecen los comentarios, más se disculpan y más personalizan sus mensajes.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
ESIC Market
ESIC Market BUSINESS-
自引率
0.00%
发文量
7
期刊最新文献
Análisis del impacto de los colores y logotipos en el recuerdo de la marca de los clientes paquistaníes The future of human resources role Inflation in Saudi Arabia Development and validation of brand strategies evaluation scale for mobile network users Impacto del burnout en la experiencia del cliente en los centros de atención telefónica
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1