基于SERVQUAL的短租房用户服务评价模型构建成果

(一)基于SERVQUAL的短租房用户感知服务评价模型

基于短租房预定网站的现状，先由房东提供房源注册，用户浏览短租房信息。如果用户看重某套房源，就可以下单向短租房网站申请预订房间。租房成功后，短租房网站一般会向房东收取一定的服务费用，这也是短租房网站的盈利模式之一。

为保证SERVQUAL模型的科学性，应针对不同的行业，对其做出调整。调整的方式主要包括两种:一是对服务质量的5个因素进行适当调整，以适应行业需求；二是适当调整5个因素维度中包含的评价指标，使其更好地与行业现状相贴合。

基于以上原因，结合对研究现状的参考及实际调研，我们保留了原SERVQUAL评价模型的5个因素，并对其中的22项指标进行了调整，得出基于SERVQUAL的短租房用户感知服务评价模型如表10.21所示。

主要调整包括:

(1)由于短租房的线上预订，线下接受服务的性质，将有形性整体分为短租房、预订网站以及短租房周边环境三个大体方向，每个方向再进行细分。

(2)短租房预订需要先在网上支付定金，为了对用户的资金提供保护，在可靠性中加入了“安全的支付方式”。

(3)反应性包含了短租房预定网站(或App)对用户使用时的及时服务，以及房东在与用户接触时的及时沟通。

(4)实践考察中，我们发现提供优惠的价格能够吸引更多的用户，故在移情性中增加了该项指标。

表10.21　基于SERVQUAL的短租房用户感知服务评价模型

(二)调查问卷设计

问卷的主体主要由两部分组成:第一部分为基本信息部分，包括用户的性别、年龄、教育程度和月收入，用于描述调查群体的特征；第二部分为修正后的SERVQUAL评价模型，共26个问题，为提高问题的区分度，问卷将5个因素的问题进行了交叉排列，并将问题分为了完全不同意——1、不太同意——2、不确定——3、同意——4、完全同意——5，共5个指标进行衡量。

我们采用线上问卷发放的方式，对体验过短租服务的群体进行调查。调查问卷的具体问题和题号如表10.22所示。(www.xing528.com)

表10.22　调查问卷问题及题号

(三)分析方法

我们将线上采集的问卷数据导入Excel表格中，主要采用SPSS以及R软件进行深入分析，主要采用的分析方法包括以下几种。

1.因子分子

因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。提取出的因子，可以根据专业知识、实际意义、因子内包含的指标得出解释。

2.聚类分析

聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的簇的统计分析技术。聚类分析方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。参与聚类的各项指标缺乏可靠的历史资料，无法确定共有多少类别。

常用的K-means聚类算法是采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法先随机地选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。然后在每次迭代中，根据数据集中剩余的每个对象与各个簇中心的距离，将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，评价指标的值没有发生变化，说明算法已经收敛。

3.词频统计

将通过爬虫技术获取的在线评论数据进行分词，再将分词的结果返回评论中，统计每个词在评论中出现的次数。然后剔除干扰项，选取出现频数高的词作为特征词，将提取出的特征词与现有模型进行比对，结果用于模型的修正。

(四)小结

根据短租行业的特性，对原模型进行调整，提出了基于SERVQUAL的短租房用户感知服务评价模型，模型包含了5个因素及22项指标。然后根据调整后的模型设计问卷，被调查者根据自身的短租服务经历进行选择。导出问卷数据，并采用相关数据分析方法进行深入挖掘。