社会化视角下接待业服务机器人对顾客体验的影响研究

舒伯阳 邱海莲 李明龙

（1.中南财经政法大学工商管理学院 湖北武汉 430073；2.中国旅游研究院武汉分院 湖北武汉 430079）

引言

近年来，随着人工智能（AI）的崛起以及人力成本的不断提高，智能服务技术在旅游接待业的渗透已成不可阻挡之势，服务机器人的应用尤其引人瞩目。具有前瞻性的旅游接待企业纷纷开始布局服务机器人，以期获得未来竞争优势。例如：携程旅行网注资机器人开发企业“云迹”，联手开发适应旅游场景的服务机器人（2019 年“云迹科技宣布完成B 轮融资”）；阿里巴巴网络技术有限公司（阿里巴巴）以AI 为基础打造我国首家无人酒店（梁春丽，2018）；2018年开始运营的海底捞智慧餐厅在前厅和后厨均使用大量机器人员工（Qiu，Li & Shu，et al.，2020）。但是，一些服务机器人在旅游接待业的使用效果并不理想，如全球首家机器人酒店——日本海茵娜（Henn-na）酒店因故障率过高，撤下一百余台服务机器人（周璇，2018）；另一些大型连锁酒店也在放慢机器人布局的节奏（李彬，2019）。接待业是典型的服务业，“人情味”是接待业质量评价的重要维度，而使用技术替代人力的首要目标则是提高劳动生产率——效率和人情味如何兼顾是一个亟待解决的重要问题。以往关于技术和人情味的研究多基于自助服务技术（Giebelhausen，Robinson & Sirianni，et al.，2014），但服务机器人与自助服务技术存在明显差别：机器人拥有更高的智能化和自动化水平，并且能像员工一样与顾客互动，从而不仅能改善服务绩效，还有可能在社会互动和情感方面对顾客产生影响（van Doorn，Mende & Noble，et al.，2017；Gursoy，Chi & Lu，et al.，2019）。

目前旅游接待业关于服务机器人的研究有限，并且缺少机器人服务对顾客体验影响的深入研究（Chan & Tung，2019）。未来，人工智能技术将日益广泛地渗透到接待业一线服务部门，并对顾客关系与服务体验产生巨大影响。对服务机器人属性及其影响的研究有助于理解人机互动机制，对分析接待业的人机混编管理和顾客与机器人关系管理具有重要理论与现实意义。因此，本文基于社会化视角，拟通过分析顾客使用服务机器人的经历和感受，探究服务机器人属性如何影响顾客体验，为制定接待业机器人服务策略提供参考。

一、文献回顾与理论基础

1.服务机器人及其属性

服务机器人是应用于日常生活和工作场景，承担服务工作的机器人。接待业服务机器人从事对客服务工作，如迎宾、接受咨询、负责送物以及客房智能设备的语音控制等。与传统自助服务设施相比，服务机器人的一大重要属性是深度学习能力，这一属性能减少用户学习过程，从而提高顾客的使用意愿（Lu，Cai & Gursoy，2019）。自动化是服务机器人的另一重要属性，较高程度的自动化水平能减少服务员工和顾客的体力投入，提升服务效率和可靠性（Larivière，Bowen & Andreassen，et al.，2017）。除此以外，为了能够适应复杂的日常环境，服务机器人还具有高度的人机交互属性，这种人机互动被Belk（2016）归纳为交流、程序设计和拟人化3 个维度。van Doorn、Mende 和Noble 等（2017）认为服务机器人技术的社会化水平将随着技术的进步而不断提升，并提出“自动化社会临场感”（Automated Social Presence，ASP）的概念。ASP 程度越高，用户越倾向于将机器人看作另一个社会实体。

2.接待业顾客体验

接待业是对住宿、餐饮、休闲、会议服务等行业的泛称，它将传统款待活动与以营利为目的的商业结合起来，并以款待作为服务的核心内容（曾国军、王丹丹，2018）。接待业顾客体验是顾客感知到的受款待程度（Pijls，Groen & Galetzka，et al.，2017），这类感知对顾客满意、品牌忠诚等服务结果有显著影响（Mody，Suess & Lehto，2019）。Tasci、Semrad 和Hunt（2016）发现款待体验在服务传递过程中表现为暖心、宽心以及舒心3 个维度。大多数研究者认为这些维度主要通过服务提供者与顾客的人际互动得以实现（Blain & Lashley，2014；Tasci，Semrad & Hunt，2016），但Pijls、Groen 和Galetzka 等（2017）发现，接待业顾客体验的影响因素不仅来自员工的好客态度和行为，也可能来自服务环境、设施、服务流程等其他非人际因素。Mody、Suess 和Lehto（2019）认为顾客体验是顾客在接待业服务消费过程中对消费产品的认知、情感和互动的主观评价，他们将Pine II 和Gilmore（1998）提出的一般消费体验的4 个维度（审美、逃避、教育和娱乐）与“款待体验”的维度结合起来，共同作为接待业顾客体验的测量指标。

3.人机互动对顾客体验的影响

学术界目前关于接待业领域机器人对顾客体验的影响研究非常有限，大部分理论基础来自计算机工程领域。根据媒介等同理论（Media Equation Theory），对社会规范的遵从源自人的本性（Reeves & Nass，1996）。如果服务机器人具备了某些社会化属性，就能激发它的用户产生社会化体验（Zillner，1996）。接待业领域关于服务机器人的研究已注意到人机互动对于顾客体验的重要意义（Tung & Law，2017）。例如，Murphy、Gretzel 和Pesonen（2019）认为机器人的拟人化特征会影响顾客对机器人服务的感知和评价，外形上过于接近人类可能引起顾客的不适甚至反感。Tung 和Au（2018）发现机器人的具身性、人性导向感知对顾客影响显著。Gursoy、Chi 和Lu 等（2019）发现机器人的表现会影响顾客对机器人的接受意愿。已有文献主要关注顾客对机器人本身的感知和评价，鲜有研究将机器人服务与顾客对接待业服务的整体体验联系起来。

综上所述，接待业顾客体验研究较多地集中在对概念的界定与测量上，且主要关注员工，欠缺对环境、技术等非人际因素的关注。关于接待业服务机器人的研究成果较少，且只关注了顾客对服务机器人的感知与评价，而未分析机器人作为技术因素对整体服务结果的影响。本文为弥补以上研究不足，将人机互动与接待业顾客体验联系起来，探究以服务机器人为代表的智能技术对顾客体验的影响机制。

二、研究设计

本研究将探讨两个问题：一是接待业服务机器人具有什么样的感知属性？二是服务机器人的属性如何影响顾客体验，其影响机制是什么？笔者主要通过分析网络文本数据和深度访谈材料来回答这两个问题。

1.网络文本分析

网络文本分析方法主要通过收集和分析顾客的体验评论，勾勒出顾客对机器人属性的认知和态度的整体轮廓。本研究的网络文本以新浪微博为主要数据源，分别将“酒店”“餐厅”“餐馆”与“机器人”结合组成关键词进行检索，并提取两个年度（2017 年2 月23 日至2019 年2 月22 日）发布的微博内容，剔除媒体报道、广告等和内容不相关的条目，最终得到233 条微博内容。

以往接待业服务研究多以在线旅行社的顾客点评内容作为文本分析对象，本文则选择了“新浪微博”作为数据来源。原因是：第一，在线旅行社的点评可能受积分等外部激励以及服务企业索要好评行为的影响，不如新浪微博的自发分享真实、客观；第二，对在线旅行社的点评往往针对企业整体，将顾客机器人的评价从整体评价段落中剥离的过程可能产生误差，不易分析，而顾客在新浪微博的分享通常主题简明且比较聚焦；第三，新浪微博作为即时社交工具，分享内容具有即时性，更能捕捉顾客的临场体验。

2.深度访谈

文本分析的缺点是信息碎片化，无法对顾客体验的机制进行深入分析，因此，本研究还进一步展开了对顾客和接待业服务员工的深度访谈，通过针对性问答，逐步揭示机器人属性影响顾客体验的机制。

笔者于2018 年8 月至2019 年4 月对已采用服务机器人的多家酒店和餐厅进行调研，并对酒店和餐厅从业者以及体验过机器人服务的顾客进行了半结构化深度访谈。本研究根据实地考察和相关文献确定访谈提纲，并按照以下标准确定访谈对象：（1）企业经理需要在本行业有至少5 年的从业经历，熟悉本企业一线服务流程和服务中的常见问题，参与或了解本企业服务机器人的采购决策；（2）企业基层员工需在本行业有6 个月以上从业经历，从事直接对客服务，熟悉服务机器人的功能和操作；（3）对预防谈顾客的选择应在年龄、职业和消费动机方面尽可能多样化，以了解不同顾客对机器人服务的体验差异。整个调研过程共访谈14 人，人均时长约25 分钟（见表1）。

表1 深度访谈样本情况Tab. 1 The profile of the in-depth interviews

三、基于网络文本分析的服务机器人体验刻画

1.文本分析结果

笔者对收集的微博文本进行整理，剔除与研究主题无关的句子，并将相近词语进行合并，利用内容挖掘软件ROST CM6 进行分词和词频统计，最终根据词频由高到低选取出77 个高频词，如“送货”（94）、“酒店”（162）等，并按照描述内容将其归类为“机器人表现”“顾客反应”“企业特征及评价”3 组。

（1）机器人表现

描述机器人的词语频数占总词频的47.9%，可以划分为“工具属性”“社会化属性”和“互动场景”3 个维度（见表2）。

“工具属性”反映了机器人作为工具执行任务的表现。其中，“执行任务”子维度描述了机器人能够承担的具体任务，涉及递物的词占绝大多数；其余被提及较多的任务包括办理入住、带路和智能控制。“实现功能”子维度反映了机器人的功用，如自动上下电梯、拨打客房电话、通过语音向顾客提示服务内容。“感知价值”子维度汇总了顾客对机器人作为工具的价值感知，如智能、先进、神奇、方便等，也有少数评价涉及服务机器人的技术失误或系统故障。

表2 机器人表现类高频词Tab. 2 The high-frequency words in terms of robot performance

“社会化属性”维度体现了机器人与顾客进行社会化互动时的表现。顾客使用了大量涉及社会交往的拟人化修辞来表述机器人的互动行为，如满地跑、撒娇、打招呼、陪玩等。机器人的感知形象则表现出明显的人格化或角色特征，如话痨、有趣、萌萌哒、管家等。这些拟人化和人格化的修辞表达说明服务机器人已具备一定程度的ASP。文本内容中顾客对机器人的社会化属性描述表现出正面的情绪色彩。

“互动场景”维度涉及机器人与顾客发生互动时所处的场景，如房间、大堂、门口等，酒店场景出现的频率远高于餐厅场景。

（2）顾客反应

顾客反应类词语描绘了与机器人接触的顾客的特征、行为及其感受（见表3）。

表3 顾客反应类高频词Tab. 3 The high-frequency words in terms of customer response

“顾客特征”维度的高频词是小朋友。孩童是提及率最高的顾客人口特征，说明机器人对孩童的吸引力最强。“顾客行为”维度描述了顾客接触服务机器人时的行为表现，直接的互动接触包含两个高频词“体验”和“调戏”，前者强调了顾客与机器人互动的新鲜感，后者说明顾客不自觉地采用社会规范对待机器人，也反映出顾客与机器人互动时的娱乐心态；旁观行为涉及顾客作为旁观者时的表现，如围观、跟着、拍照等。与对机器人表现的描述相比，涉及顾客自身反应类的词明显偏少，且表述简单。顾客对待机器人服务的感受（“顾客感受”维度）主要表现为“新奇感”和“愉悦感”，未出现“温暖”“热情”等与好客体验相关的词语。

（3）企业特征及评价

企业特征及评价类词语可分为“企业背景”和“影响评价”两个维度（见表4）。

表4 企业特征类高频词Tab. 4 The high-frequency words in terms of firm features

“企业背景”维度包含服务情境、企业品牌、服务策略和地理位置4 个子维度。出现频次较高的企业品牌多为高端接待业品牌（如海底捞智慧餐厅和洲际酒店）和具有科技背景跨界企业（如阿里巴巴和盒马鲜生）。“服务策略”子维度反映机器人服务与企业品牌策略的关联，如亮点、噱头、高科技、智慧、无人等。

“影响评价”维度反映企业引进机器人服务的结果。“社会影响”子维度反映出，用户较关注机器人能否替代员工，以及是否会在未来造成大面积失业。“员工互动”子维度反映机器人与员工的合作关系，即机器人既替代员工完成了部分任务，又需要员工的“帮忙”与配合。“顾客体验”子维度中顾客态度呈现两极化，多数顾客的评价认为机器人能够提供服务，也有部分顾客认为机器人服务的不顺畅造成了对顾客的打扰。“服务评价”子维度反映顾客对服务企业的整体评价较为正面（很赞、好评）。

词频分析方法的缺陷是分词后句子的完整性被破坏，一些词独立于语境之外后无法体现其所在维度。在这种情形下，研究者将词语还原于语境，以确认这些词表达的确切含义。例如：顾客看到机器人表现出较高的自动化时感叹人工智能对机器人的强大支持，因此笔者在研究过程中将“人工智能”归类到机器人维度的“感知价值”。“系统”一词则经常与机器人故障、失误等词同时出现，反映了顾客感知到机器人技术的不成熟，因此笔者也将其归纳到机器人“感知价值”维度。顾客评价机器人的社会影响时，往往考虑到机器人对服务员的替代作用是否会导致失业，因此“服务员”与“失业”经常同时出现，所以将“服务员”归纳到“社会影响”维度。“服务”是顾客对机器人工作的整体概括，因此将“服务”归纳到“顾客体验”维度。需要指出的是，“服务员”“服务”等词也在其他语境下出现，无法逐一将其区分，这是词频分析的局限性，笔者在研究过程中通过文献和行业资料的辅助尽量弥补了这一局限。

2.机器人服务体验的初步发现

基于微博文本，本文分析了顾客对接待业服务机器人的感知和评价。通过对高频词的整理，本文发现顾客谈及服务机器人时主要涉及服务机器人、顾客自身和提供机器人服务的企业3 方面的内容。

服务机器人的属性包含工具属性和社会化属性两个维度。工具属性反映了顾客对服务机器人代替员工执行任务的表现评价。“智能化”往往是顾客对机器人工具属性最明显的体验感受。服务机器人的社会化属性印证了媒介等同理论，顾客在一定程度上将服务机器人拟人化对待，并在互动中获得愉悦体验。根据顾客的评论，顾客对机器人的社会化属性感知表现出单一和浅层次的特点，“有趣”“可爱”是顾客最集中的评价。

网络文本分析为接待业服务机器人体验勾勒出一个轮廓，但由于其信息的碎片化和方法本身筛选机制的局限性，只能简略、局部地提供信息，无法揭示机器人属性、机器人服务与顾客体验之间的复杂关系。为此，本文利用深度访谈法进一步探索顾客对机器人的感知及机器人对整体服务体验的影响机制。

四、基于深度访谈的服务机器人影响机制分析

1. 访谈内容分析

访谈围绕机器人服务如何提升顾客体验这一主题展开。对企业管理层和员工的访谈内容侧重使用机器人的意图和效果、机器人对服务流程的影响、机器人和员工的分工合作等方面。对顾客的访谈内容侧重顾客接受机器人服务的经历、体验，对机器人服务的感受和评价，对整体服务的评价等方面。访谈采用半结构化形式，随着获取的资料不断丰富，访谈问题由笼统到细致，逐渐聚焦于“机器人属性对顾客体验影响机制”的研究主题。当发现访谈内容已达到饱和时，结束访谈过程。

笔者把访谈内容转换成文本后共整理出7 万余字文本材料。文本材料经检查核对被逐条编码、归类和分析（见表5）。为提高研究效度，笔者还通过参与式观察、收集查阅二手数据等途径进行了三角验证。

表5 访谈文本的内容分析Tab. 5 Content analysis of the interview transcripts

续表

2. 研究结果

服务机器人随着技术发展，已具备机械、分析和初步的社会互动能力。作为新的社会实体，服务机器人通过类似人类的行为，与员工、顾客共同创造服务体验（Čaić，Odekerken-Schröder & Mahr，2018）。在接待业领域，服务机器人通过服务氛围营造和服务能力提升两条路径来改善顾客体验。

（1）机器人营造愉悦氛围

服务机器人与传统自助服务技术的一个显著差异在于其社会化特征。服务机器人的外形、动作方式和语音表达等方面都表现出明显的拟人或拟生化，并能够与顾客进行简单的社会化互动，如打招呼、致谢等。不少顾客能从中感知到自然的社交线索，进而产生亲近感和愉悦体验。受访者在描述机器人服务体验时，会不自觉地采用拟人化语言描述机器人的动作和形态，并且对于服务机器人互动的社会化体验表达出积极的态度。如“那个送东西的小机器人是个话痨，一路上自己嘀嘀咕咕，送完东西还会撒娇要好评，太萌了”（顾客B），“酒店房间有个会聊天的天猫精灵，一会卖萌一会傲娇发脾气，我调戏了它半天……这是我住过最有意思的一个酒店”（顾客K）。

顾客反映的体验吻合了van Doorn、Mende 和Noble 等（2017）提出的ASP理论。互动对于社会临场感的感知意义重大，只有能够与机器人顺利互动，顾客才会感到机器人是用户友好的，并且在与机器人共处时从生理、认知和情感上都感到舒适。服务机器人通过模仿人类社交行为、遵循社会规范来营造高的ASP 水平。在高水平ASP 体验下，顾客会对服务机器人产生亲近和信任的情感，进而体验到融洽的服务氛围。

但另一方面，基于参与式观察的结果，由于当前服务机器人技术的局限性，顾客对款待的更多体验来自服务员工深层次的情绪劳动（汤超颖、赵丽丽，2011），如员工的感同身受和随机应变能力。服务机器人目前只能实现浅层次情绪劳动，如问候和简单寒暄。随着与机器人接触时间的增加，顾客会由于机器人反应的程序化和单一性而感到乏味，不再满足于简单的交互体验。因此，未来的服务机器人设计需要增强情感识别和响应能力，以实现更优的社会化互动体验。

（2）机器人提升服务能力

服务机器人将被动的自助式服务转变为主动服务，同时满足顾客对便捷和周到的要求。主动服务能力是基于机器人的自动化技术实现的。随着技术的进步，机器人的移动性、交互性和灵活性不断增强，能够主动感知顾客需要和环境变化，并提供相应服务。例如，当酒店客人进入大厅，礼宾机器人主动迎接客人并将行李送至客人房间；当客人询问某一服务设施时，机器人主动为客人引领和介绍。机器人主动服务扩展了接待业服务内容，例如，目前应用最广的酒店配送机器人帮助酒店补充了外卖快递上楼服务和商品零售服务。成都M 酒店某店长L 在访谈中指出“过去外卖和快递送到酒店后都是放到前台，顾客自己下楼来取。如今我们引入了送物机器人，顾客只需要在房间等候就好，这一改进服务赢得了顾客的大量好评”。另外，部分酒店将小程序电商平台与智能货柜和送物机器人组合构建无人智能零售系统，小商品销售量的增加进一步扩大了酒店服务范围，增加了营业收入。某受访者顾客F 提到“半夜想买东西，让客房服务员送感觉很不方便，有机器人服务就轻松多了”。顾客一方面出于对新技术的好奇，另一方面出于隐私安全的考虑，更愿意使用机器人服务。

机器人还可以在3 个方面实现对个性化服务的支持：第一，机器人主动服务的结果使员工节省出更多时间和精力关照顾客的个性化需求。“机器人传菜帮我们省了不少事，自然就有更多的精力用来注意客人的需要”（员工I）。第二，机器人作为服务设施的控制枢纽，帮助顾客根据自己的需求选择服务。如很多酒店采用的客房聊天机器人，其本质是人工智能技术支持的房控系统，即顾客通过对机器人发出语音指令，控制房间的光线、温度以及各种设备的运转。第三，服务机器人作为智慧系统的组成部分，基于物联网和大数据技术，收集关于顾客偏好和消费习惯的及时信息，使一线员工的服务更加精准化、个性化，从而使传统偶然性的交易型服务有条件转换为习惯性的关系型服务（Rust & Huang，2014）。

机器人利用工具属性提供主动服务和个性服务支持，从本质上来说，是对一线服务员工的赋能（Marinova，de Ruyter & Huang，et al.，2017）：一方面，机器人擅长简单重复、程序化的体力劳动，能够将员工从琐碎枯燥的简单事务中解脱出来，使其有更多的精力关注顾客多样化和个性化的需求；另一方面，机器人的人工智能“大脑”能够收集和分析顾客消费行为规律，帮助一线员工提升服务水平。

（3）顾客价值导向和任务—技术匹配度的影响

服务机器人提升顾客体验的水平受到顾客价值导向的影响。顾客对接待业服务需求有两种价值导向：一种是功能价值导向，如对酒店的基本要求是干净、方便、快捷；另一种是享乐价值导向，如对餐厅的服务氛围、娱乐项目的期望。价值导向的区别导致顾客对服务机器人体验的差异。功能价值导向的顾客更看重服务机器人的工作效率，机器人服务能力的提升能有效改善这类顾客的体验，而技术不成熟导致的服务失误则会引起不满，如商务客人N 指出“我对酒店的要求首先是地理位置，其次是价位、清洁卫生，如果机器人技术还不成熟，总出错，那我宁愿不用”。享乐价值导向的顾客更关注体验的享受性、趣味性、差异性。服务机器人的社交化属性能增强享乐价值导向的顾客的体验感，机器人技术不成熟导致的服务缺陷更容易得到包容，如受访顾客M 表示“这是我们全家第一次住这家酒店，很喜欢这家酒店的机器人服务，尤其是孩子们，兴奋得不得了……很有科技感，虽然小机器人交流起来有点障碍，但毕竟是才刚刚出现的新事物嘛……能自己搭电梯，能自己找到房间，被挡路了还会礼貌地说‘请让路’，感觉很智能”。

机器人承担的任务与其技术是否匹配也会对顾客体验造成影响。任务—技术匹配理论认为一项技术创新能在何种程度上实现效益取决于它与组织运营系统的契合程度（Zmud & Apple，1992）。这一理论虽然根植于信息技术领域，但在服务机器人的应用方面同样得以验证。例如，虽然酒店和餐厅的配送机器人基于相同的技术基础，但不同服务场景的顾客体验差别迥异：餐厅送餐任务量大，且需求多样、开放，令传菜机器人较难胜任，服务失败率高，常需要员工从旁协助；而酒店机器人配送任务相对简单、程序化，服务失败率低，更容易使客人产生积极的服务体验。因此，在接待业服务场景下，机器人服务不仅需要技术与功能相匹配，还需充分顾及服务情境对技术的要求。

3. 服务机器人改善顾客体验的理论框架

结合访谈分析、参与式观察和已有文献，笔者提出服务机器人改善顾客体验的理论框架（见图1）。社会化属性和工具属性是服务机器人的两类基本特征，它们通过两条路径分别影响服务过程，最终共同影响顾客体验。服务机器人的社会化属性提供了自然的社交线索，通过人机互动创造ASP，进而营造愉悦的服务氛围；工具属性基于自动化和智能化技术，通过主动服务和个性化服务提升对客服务能力。另外，顾客价值导向和任务—技术匹配度也影响顾客对服务体验的感知结果。这一基于质性研究归纳得出的理论框架，可以为后续实证研究提供基础。

图1 服务机器人改善服务体验分析框架Fig. 1 The conceptual model of service experience enhancement via service robots

需要指出的是，服务机器人技术的制约因素也应受到重视。人机互动技术的不成熟使很多顾客较难从机器人社会化属性中直接感知到款待体验；自动化和智能化技术的局限则使机器人无法顺畅地应对接待业的复杂情境和顾客需求，从而造成服务传递难以顺利实现，甚至导致服务失败。这些干扰因素使服务机器人属性对顾客体验的影响机制呈现出复杂性和动态性。

结论与讨论

1. 研究结论

本文通过网络文本分析，识别出接待业服务机器人具有社会化属性和工具属性，并勾勒出顾客对机器人体验的基本轮廓。在此基础上，进一步通过深度访谈发现了社会化属性与工具属性对顾客体验的影响机制，最终得到服务机器人改善顾客体验的理论框架。

服务机器人社会化属性的发现是本研究的主要贡献之一。社会化属性表现为机器人的拟人化特征和社交线索，它们激发顾客与机器人的社会化互动，这是区别于人际交往的全新体验（Tung & Au，2018）。这一体验能提升顾客的积极情绪，营造愉悦的服务氛围。旅游接待业领域中以往文献对人际互动（如主客互动、客客互动）的研究较为充分（张机、徐红罡，2016），但尚未充分注意到人与技术之间的互动关系。随着对客服务技术日益渗透到服务一线，人机关系将成为影响服务质量的重要因素。本研究确认了接待业情境下ASP 的存在，并且解释了机器人的社会化属性影响顾客体验的作用机制，这对服务管理领域人机互动理论的推进有一定贡献。

本研究的另一贡献是探索了服务机器人与一线员工合作改善顾客体验的模式。服务机器人能够替代一线员工完成一些程序化和重复性的简单劳动，但复杂、开放式问题的处理和深度的情感互动是机器人无法胜任的，这部分无法由机器人取代的工作形成了一线员工与服务机器人合作的基础。研究表明虽然顾客在与服务机器人互动过程中能够产生社会化感知，但这种感知不能单独激发顾客的款待体验。在当前的技术水平下，款待体验的实现仍然依赖服务员工深层次的情绪劳动。

2. 接待业管理对策建议

本文对接待业管理实践有重要的启发意义。首先，服务机器人的应用可以改善顾客体验，但当前机器人技术的不足也可能产生消极影响。企业需结合自身的服务流程设计，重视技术与任务的匹配，以发挥机器人服务的优势。其次，机器人的工具属性是对一线员工的赋能，要合理安排机器人与服务员工的合作分工，实现服务质量的优化。最后，服务企业应当重视机器人社会化属性的开发和利用。社会互动是顾客在接待业场景下的自然需求，而当员工服务缺位时，机器人的社会化属性能够在一定程度上补偿人情味的不足。

3. 研究局限与展望

本文是对服务机器人应用的初步探索，在研究深度和研究方法的应用方面存在诸多不足。例如，接待业顾客体验存在多个维度，本研究受到研究方法的局限，未能深入探究机器人的属性分别对各维度产生怎样的影响。又如，本文基于网络文本分析方法提出了机器人的社会化属性这一概念，但这一概念的结构尚不清晰，需要通过后续研究进一步细化。此外，由于获取具有机器人服务经历的顾客样本存在较大难度，本文采用了质性的研究方法，未来研究可通过量化方法对本文提出的理论框架进行实证检验。