基于DEA 的酒店集团网站运营效率评价分析

余菲菲， 左仲明

( 池州学院 旅游与历史文化学院， 安徽 池州 247000 )

随着网络化的发展， 网民数量不断增加， 截至2020 年12 月我国互联网普及率达70.4%， 网民规模达9.89 亿[1]。 网络在酒店行业的应用十分广泛。 消费者利用网络平台预定酒店， 对入住酒店的服务进行在线评价， 可以帮助酒店有效提高运营管理效率， 影响酒店管理集团的收益和形象， 同时也为其他消费者提供参考。

目前国内学者对酒店网站运营的研究主要围绕酒店网站的网络营销、 在线预订和酒店网站访问者行为等方面展开。 肖雪以构建理论模型来评判网络口碑对酒店消费者购买决策的影响[2]。李建杰主要分析中端酒店网络预定渠道的影响因素， 为我国现阶段中端酒店发展网络预定渠道提出建议[3]。 时华忆认为酒店网站营销缺乏良好环境以及营销人才， 提出打造优质高效的互联网平台、 培养吸收专业人士等建议来推动高星级酒店网络营销的发展[4]。 沈涵等通过设计8 组对照实验， 研究网络口碑的传播方向、 有用性投票和口碑情绪的交互作用， 以此为酒店树立网络口碑提出建议[5]。 沈阳基于酒店品牌指数MBI 排名，运用时间日志调查系统分析研究酒店网站访问者行为多时间维度特征[6]。 在酒店网站评价研究方面， 主要表现在对酒店网站的信息、 特征、 功能分析上， 而对酒店网站运营效率评价的文献研究较少。 杨晓聪构建酒店网站功能评价指标体系， 分析各因素对酒店网站评论的影响[7]。 杨晶从信息、 交易、 交流和界面四大功能构建酒店集团网站功能评价指标体系并对金陵和7 天酒店集团进行调查分析[8]。

数据包络分析法(date envelopment analysis，DEA)是1978 年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper 首先提出来在相对效率评价概念基础上发展起来的一种非参数检验方法[9]， 目前已被不同行业及部门广泛应用于处理多指标投入和多指标产出方面研究。 邓帆帆基于DEA 模型对我国传媒上市公司生产效率进行横向和纵向比较分析[10]； Aurkene 等应用DEA 对旅游目的地网站质量进行评价分析[11]； 张敏等选用内容架构、 链接量及旅游信息覆盖程度等指标构建在线旅游网站的评价体系， 并用 DEA 的 CCR(Charnes、 Cooper 和 Rhodes 名字首字母缩写)模型对我国12 家在线旅游网站的信息服务进行运营效率测评[12]； 汝子报等运用 DEA 模型对12家 “非遗” 网站数据进行实验分析[13]； 张慧通过DEA 模型分析了30 家团购网站运营效率[14]；覃靖岚等运用DEA 方法对国内14 家酒店网站进行网站运营效率评价分析[15]。 科学研究分析酒店集团网站运营效率对有效增加酒店集团的收益、 提升酒店形象具有重要意义。 基于此， 以酒店集团为研究对象， 运用DEA 模型对酒店集团网站运营效率进行评价分析， 旨在为酒店集团乃至服务行业提升网络服务水平提供参考和借鉴。

一、 研究方法与指标数据

1. DEA

DEA 是一种较为成熟的效率统计评价方法。DEA 模型是一个线形规划模型， 表示为产出对投入的比率。 通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较， 试图使服务单位的效率最大化。 在这个过程中， 获得效率评分为1 的单位被称为相对有效率单位， 而其他效率评分低于1 的单位被称为无效率单位。DEA 中， 受评估的单位或组织称为决策单元(decision making unit， DMU)。 DEA 有三类模型: 一是CCR 模型， 该模型假设DMU 处于固定规模报酬情形下， 用来衡量总效率； 二是BCC(Banker， Charnes 和 Cooper 名字首字母缩写) 模型， 该模型假设DMU 处于变动规模报酬情形下， 用来衡量纯技术和规模效率； 三是DEAMalmquist 指数模型， 该模型用于测算DMU 的生产效率在不同时期的动态变化情况。

本文以投入和产出两方面作为研究视角， 选用DEA 的 BCC 模型， 定量分析 DMU 的综合技术效率、 纯技术效率、 规模效率以及规模报酬。

设研究DMU 个数为n， 每一个DMU 投入指标种类为m种， 产出指标种类为s种， 其中第j个 DMU 为Dj， 第j个投入为Xj， 第j个产出为Yj， 投入向量Xij和产出向量Yij的公式如下:

上式中Xij表示第j个DMU 对第i类投入的投入量，Yrj表示第j个DMU 在第r类产出的产出量， 构建第j个DMU 的效率优化评价模型为:

其中，θj代表第j个 DMU 的相对效率，λr为第r种产出指标的权重系数，λi为第i种投入指标的权重系数，λj代表权重变量。 如果θj ＜1，说明DMU 的综合效率不足，θj值越小说明效率越低；θj越接近 1， 说明运营效率越大， 该 DMU状态越接近最优； 如果θj ＝1， 说明 DMU 达到了投入最小且产出最大， 即DEA 为有效。

2. 指标选取与数据来源

(1) DMU 的选取

为全面研究酒店集团网站运营效率， 参考中国酒店集团规模TOP50 排行榜和美国酒店权威杂志 《HOTELS》 公布的 “全球酒店 325 强”(截至 2020 年 1 月 1 日)名单[16]， 同时考虑样本信息数据指标的完整度， 选取具有完整官方页面以及后续信息的12 家酒店集团官方网站作为有效的DMU， 其中本土和国际酒店集团各有6 家，见表1。

表1 12 个 DMU 基本信息

(2) 投入和产出指标选取

基于指标选取的科学性、 实用性和操作性原则， 选择网站内容、 网站功能、 网站结构和网站技术作为投入指标， 选取日均访问量和网站流量排名作为产出指标(见表2)。

表2 投入和产出指标说明

(3) 数据来源与处理

2021 年 3 月通过站长之家、 Alexa 等工具对投入以及产出数据做指标采集。 其中 TRA、ALT、 BI 来自站长之家(https:∥tool.chinaz.com)SEO 综合查询； TL 通过站长工具中的死链接检测抓取； UV 和WR 两项数据来源于Alexa(http:∥www.alexa.cn)， 其中 UV 数据选取截至 3 个月周期段的日均UV 访问量值， WR 来自同周期段内排名数据。 得到的投入和产出指标原始数据见表3。

表3 投入和产出指标数据

二、 酒店集团网站运营效率分析

运用DEAP2.1 软件对12 个DMU 的各项投入与产出指标进行DEA 测算， 得出综合技术效率、 纯技术效率、 规模效率以及规模报酬等各个数据(见表4)。

表4 酒店集团网站运营效率DEA 评价结果

1. 综合技术效率分析

综合技术效率是纯技术效率和规模效率的乘积， 综合体现了酒店集团网站资源利用效率和产出水平的高低。 当综合技术效率等于1 时， 所测算的DEA 即为有效， 说明该酒店集团对网站资源利用十分合理， 产出水平较高； 当综合技术效率小于1 时， 说明该酒店集团对网站资源利用不合理， 产出水平较低， 需要改进。

12 个酒店集团网站的综合技术效率平均值为0.712， 说明酒店集团网站运营效率整体水平一般。 而酒店集团网站运营纯技术效率和规模效率均值分别为0.840 和0.841， 规模效率与纯技术效率持平， 说明部分酒店集团网站的综合技术效率低的原因与酒店集团的纯技术效率、 规模效率的非有效组合有关， 网站内容、 网站收录量、网站结构、 网站技术等方面的资源投入与运营管理存有提升空间。

12 个酒店集团中， 5 个网站运营的综合技术效率值为1， 即DEA 有效， 处于综合技术效率生产的前沿， 同时这5 个酒店集团网站的纯技术效率和规模效率值均为最优， 说明这些酒店集团网站综合技术效率高的原因在于网站内容、 网站收录量、 网站结构、 网站技术等处于有效组合状态， 产出水平较高。

12 个酒店集团中， 7 个网站运营的综合技术效率值均小于1， 即 DEA 无效， 其中有6 个网站(D1、 D2、 D3、 D5、 D7 和 D8)运营的综合技术效率值低于平均值0.712， 说明这6 个酒店集团网站的投入与产出比例较大， 酒店集团网站的信息资源利用程度较低。 6 个综合技术效率小于0.712 的酒店集团中， D5 和D7 的纯技术效率值均为 1， 但规模效率值均低于规模效率均值0.841， 说明这两个酒店集团网站综合技术效率低的原因是规模效率低。

2. 纯技术效率分析

纯技术效率衡量的是酒店集团网站因技术和管理等因素影响的生产效率。 酒店集团网站的纯技术效率表现的是该酒店集团网站规模大小一定时， 酒店集团网站的网络信息资源的合理程度和运营管理水平的高低。

12 个酒店集团网站的纯技术效率平均值为0.840， 说明这些酒店集团网站的技术管理已经较为成熟， 处于较前沿的位置。 其中， 8 个酒店集团网站运营的纯技术效率值达到1， 即纯技术有效， 说明这8 个酒店集团能够有效利用网络信息资源， 运营水平较高。 其余 4 个酒店集团(D1、 D2、 D3 和 D8)网站运营的纯技术效率值小于1(即纯技术效率无效)， 且低于纯技术效率均值0.840， 说明这4 个酒店集团网络信息资源没有得到合理利用， 生产过程中的实际技术效率没有达到理想水平， 并低于当前同行水平； 同时， 这4 个酒店集团网站运营的规模效率都小于1， 即规模效率无效， 说明这4 个酒店集团网站有可能受到不完全竞争或者财务约束的影响， 未来应注重扩大网站规模， 合理规划网站布局， 提高专业技术水平和运营管理能力， 以充分利用酒店集团的网络信息资源， 加强网络营销。

3. 规模效率和规模报酬分析

规模效率表示由于企业规模因素影响的生产效率， 酒店集团网站的规模效率表现的是酒店集团的规模对产出效率的影响程度。 规模报酬是指当其他条件保持不变时， 该酒店集团网站内部各种生产要素按相同比例变化而引发的产量变化，用于分析酒店的生产规模变化与导致的产量变化的关系。

12 个酒店集团网站的规模效率的平均值为0.841， 说明这12 个酒店集团网站规模比较适宜。 其中5 个酒店集团网站的规模效率数值为1， 即规模有效， 说明其运营规模最优， 同时规模报酬不变， 表明其规模大小适宜， 不需要增减规模。 5 个酒店集团(D1、 D2、 D3、 D5 和 D8)网站规模报酬呈现递增， 2 个酒店集团(D7 和D9)网站规模报酬呈现递减， 其中D1、 D5 和D7网站规模效率值低于均值0.841， 另4 个网站规模效率值高于均值0.841， 说明规模扩大或缩小都会引起产出水平的增减。 规模无效的酒店集团是规模投入不足或投入过大而引起的， 因此酒店集团网站的有效运营应掌握合理的信息资源配置， 避免规模无效， 提高运营效率。 若规模太大， 需要考虑合理规划资源结构配置或降低投入配置资源； 而规模过小， 则要考虑扩大资源投入以提高运营效率。 此外， 网站综合技术效率、 纯技术效率和规模效率值有效的酒店集团中国际酒店集团占比居多， 表明本土酒店集团网站在整体运营水平、 技术管理水平， 以及规模大小的适宜程度仍存在一定的提升空间。

4. 投影分析

利用 BCC 模型， 运用 DEAP2.1 软件对 7 个DEA 无效的酒店集团网站进行投影功能分析，结果见表5。 表5 显示， 7 个酒店集团网站中有4 个(D1、 D2、 D3 和 D8) 在 TRA、 BI、 TL 和ALT 指标上存在投入冗余问题， 各有1 个酒店集团网站在UV 和WR 指标上存在产出不足问题。

表5 DEA 无效的酒店集团网站投入和产出指标投影结果 %

表5 结果显示， 3 个酒店集团网站在TRA 指标上均存在不同程度投入冗余， 需要不同幅度减少网页资源投入量， 避免资源浪费以提升网站运营效率。 4 个酒店集团网站的BI 指标存在投入冗余， 说明在推广网站知名度方面资源投入过多， 应注重加强自身网站资源结构配置和功能建设， 优化网站运营管理。 在 TL 指标上， 4 个酒店集团网站需不同程度减少内部链接数， 说明存在页面结构不合理、 内容繁复不集中的问题， 应优化网站结构， 突出主要内容。 在ALT 指标上，4 个DEA 无效酒店集团网站的易用性不高， 网页打开时间过长， 应优化网站资源， 加快网站页面加载速度。

由表5 可见， 需要提升UV 的是D2 的网站，需要提升 WR 的是 D1 的网站。 D1、 D2 和 D8 的网站需要同步优化网站资源投入结构、 控制推广网站知名度的投入资源、 减少链接、 加快页面载入速度， 以提高网站运营效率。

三、 结论与建议

1. 研究结论

基于网站内容、 网站功能、 网站结构和网站技术选取 TRA、 BI、 TL 和 ALT 作为投入指标，以体现网站综合运营能力的UV 和WR 作为产出指标， 构建酒店集团网站效率评价指标体系， 运用DEAP2.1 测算12 个样本酒店集团网站的综合技术效率、 纯技术效率和规模效率， 对酒店集团网站运营效率进行定量分析， 得出以下研究结论。

首先， 12 个酒店集团网站运营效率整体水平一般。 从综合技术效率数据来看， 12 个样本的综合技术效率平均值为0.712， 7 个酒店集团网站综合技术效率无效， 网络信息资源没有得到充分的利用， 产出水平有较大的提升空间。

其次， 12 个酒店集团网站的技术管理已经较为成熟， 处于前沿地位。 测算结果显示， 纯技术效率平均值为0.840， 8 个酒店集团网站运营的纯技术效率值达到1， 大部分酒店集团能够有效利用网络信息资源， 技术水平能够得到合理有效的运用。

再次， 12 个酒店集团网站的运营规模程度比较适宜。 从规模效率数据来看， 12 个酒店集团网站的规模效率平均值为0.841， 5 个酒店集团网站规模有效且规模报酬不变， 5 个酒店集团网站规模报酬呈递增状态， 2 个酒店集团网站规模报酬呈递增状态。

最后， 本土酒店集团网站无论是整体运营水平、 技术管理水平， 还是规模大小的适宜程度都存在一定的提升空间。

2. 对策与建议

结合酒店集团网站资源的投入冗余和产出不足的分析， 提出酒店集团网站提升运营效率的建议。

(1)提升网页的丰富度， 优化网站结构布局

要有足够丰富的网页资源来满足酒店客户获取相关信息的需求。 考虑到酒店集团网站运营效率， 酒店集团网站应合理规划网页资源， 分配好文件、 文章以及图片资源， 提高酒店集团网站的丰富度， 以满足酒店客户获取资讯的需求。 官网作为酒店展示自己的基础阵地， 需要在网页设置、 网站功能、 网站展示的信息层面进行优化，方便客户快速找到感兴趣的内容， 以此达到让客户了解和认可酒店的目的， 最终引流成为消费性客户。 因此， 酒店集团网站在运营过程中应注意页面标题和关键词信息传达的专业度和有效性，除酒店基础信息外， 还应从价格信息、 优惠信息、 在线互动、 在线预订、 会员信息、 服务信息、 区位信息、 距离目的地信息、 用户评价信息、 周边环境设施信息、 酒店承办的特殊服务等信息层面进行内容展示， 提升网页价值， 以此最大程度发挥网站的运营效果。

(2)优化搜索引擎布局， 注重网络营销

互联网的特性决定酒店集团可以对其进行精准挖掘， 引导有住店需求的客户， 形成业绩； 同时酒店集团亦可以通过网络品牌传播给暂无入住需求的客户留下品牌印象。 通过购买的方式向搜索引擎投放关键词， 通过对关键词描述、 匹配方式及点击价格的优化提升排名和出现概率。 不仅仅投放区域性、 地标性、 机构性关键词， 还可以在潜在目标客户群关注度较高的网页进行关键词布局， 对客户进行引导。 利用大数据平台进行客户画像研究分析， 掌握酒店客户网络消费行为的方式、 特征， 有针对性地优化酒店集团网页的资源配置和功能布局， 不断优化网页浏览速度， 让客户可以便捷地获取具有易用性的信息， 有效发挥网站网络营销的功能。

(3)加强网站运营管理， 充分利用网络技术

酒店集团网站的综合技术效率无效的原因在于纯技术效率无效、 规模效率无效或两者兼有之。 如纯技术效率无效， 则需要从网站内容、 网站收录量、 网站结构、 网站技术等方面提升资源投入与运营管理水平； 如规模效率无效， 则应根据规模报酬状态调整规模大小的配置。 酒店集团应注意把握好集团网站的发展规模， 若规模效率无效则要适当调整规模， 同时减少投入的资源浪费， 提升产出， 做到对症下药， 才能够提升网站运营管理效率， 使得运营收益最大化。 酒店集团还应充分利用现有的管理和网络技术， 为消费者提供良好的页面进入和服务器加载速度。