Phân tích trải nghiệm khách hàng trực tuyến trong lĩnh vực khách sạn tiếp cận theo mô hình chủ đề

Abstract

Quản trị và phân tích trải nghiệm khách hàng là một vấn đề quan trọng mà hầu hết các doanh nghiệp đều quan tâm, đặc biệt là các doanh nghiệp trong lĩnh vực dịch vụ như du lịch, khách sạn, nhà hàng. Trong đó, việc thu thập và phân tích ý kiến bình luận của khách hàng cũng đang được quan tâm và nghiên cứu. Hiện nay, các ý kiến đánh giá, phản hồi của khách hàng trên các trang thương mại điện tử, diễn đàn, hoặc mạng xã hội được lưu dưới dạng văn bản tạo thành một nguồn thông tin khổng lồ cho việc phân tích trải nghiệm của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp. Hay nói khác hơn là việc thu thập, phân tích và hiểu những thông tin ẩn chứa trong các dữ liệu này chính là thấu hiểu được khách hàng. Trong nghiên cứu này, trước tiên, chúng tôi đã thu thập tập ngữ liệu với 127.896 ý kiến nhận xét và trao đổi của khách hàng bằng tiếng Anh trong lĩnh vực khách sạn. Sau đó, thực nghiệm trên tập ngữ liệu này và chọn ra tham số K tốt nhất bằng phép đo Perplexity với Coherence Score (CS) làm tham số đầu vào cho mô hình. Cuối cùng, thực nghiệm tập ngữ liệu tiếp cận theo mô hình chủ đề Latent Dirichlet Allocation (LDA) với hệ số K để khám phá các chủ đề ẩn từ tập ngữ liệu. Sau đó mở rộng mô hình bằng cách phân tích chủ đề kết hợp với yếu tố thời gian (Dynamic Topic Modeling). Kết quả mô hình đã tìm ra các chủ đề ẩn cùng tập từ có tần suất cao được khách hàng quan tâm. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng tính toán và phân tích chỉ số Net Promoter Score (NPS) từ điểm số đánh giá của khách hàng và biểu diễn trực quan kết quả phân tích thành các dashboards. Ứng dụng kết quả thực nghiệm từ mô hình sẽ hỗ trợ ra quyết định giúp doanh nghiệp cải thiện sản phẩm và dịch vụ, nâng cao sự hài lòng của khách hàng hiện có và thu hút khách hàng mới cũng như áp dụng trong quản lý và phát triển kinh doanh của các doanh nghiệp trong lĩnh vực khách sạn.