Tổng quan luận án

Đề tài luận án tiến sĩ "Quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Thu Hà, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Trần Minh Tuấn và TS. Nguyễn Bình Giang tại Học viện Khoa học Xã hội - Viện Hàn lâm Khoa học Xã hội Việt Nam (2022), thuộc chuyên ngành Quản trị kinh doanh (mã số 9.01).

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong quản trị kinh doanh hiện đại, quản trị trải nghiệm khách hàng (Customer Experience Management - CEM/CXM) giữ vai trò chiến lược trong việc thấu hiểu cảm xúc, tâm lý và hành vi của khách hàng nhằm duy trì lợi thế cạnh tranh bền vững. Ngành khách sạn chiếm từ 60% đến 70% tổng doanh thu của ngành du lịch Việt Nam. Cùng với sự phát triển của thương mại điện tử và các nền tảng đặt phòng trực tuyến, khách hàng có xu hướng tìm đọc và chia sẻ nhận xét sau khi sử dụng dịch vụ. Theo dữ liệu từ TripAdvisor, 85% du khách quốc tế sử dụng thiết bị di động để tìm kiếm thông tin điểm đến và 95% du khách tìm đọc các bài đánh giá trước khi ra quyết định du lịch.

Tuy nhiên, hoạt động quản trị dịch vụ khách sạn tại Việt Nam còn gặp tình trạng thiếu thông tin chiến lược, dữ liệu cập nhật chậm và chưa tận dụng các kỹ thuật công nghệ mới. Phần lớn các công trình nghiên cứu trong nước về trải nghiệm khách sạn vẫn sử dụng phương pháp khảo sát truyền thống với mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính (SEM), cỡ mẫu hẹp và bị giới hạn bởi bảng hỏi thiết kế sẵn. Luận án được triển khai nhằm giải quyết khoảng trống trong việc ứng dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn từ các đánh giá trực tuyến để đo lường cảm xúc và quan điểm của khách hàng đối với dịch vụ khách sạn tại Việt Nam.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của luận án là phân tích trải nghiệm của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ khách sạn tại Việt Nam thông qua cảm xúc, tâm lý và quan điểm, từ đó đề xuất các giải pháp quản trị đáp ứng nhu cầu thực tế của khách hàng.

Luận án đặt ra 02 câu hỏi nghiên cứu:

  1. "Phân tích dữ liệu có thể thấu hiểu được cảm xúc và tâm lý của khách hàng sau trải nghiệm dịch vụ khách sạn ở Việt Nam không? Hiện trạng dịch vụ khách sạn ra sao dưới quan điểm của khách hàng?"
  2. "Ý nghĩa của đo lường trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam giúp ích gì cho quản trị trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam?"

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Quản trị các trải nghiệm của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ khách sạn tại Việt Nam.
  • Phạm vi nội dung: Dựa trên mô hình quy trình quản trị trải nghiệm khách hàng 5 bước của Bernd Schmitt (2003), luận án tập trung vào bước thứ nhất là phân tích thế giới trải nghiệm của khách hàng nhằm thấu hiểu cảm xúc và quan điểm của khách hàng.
  • Phạm vi không gian: Khách sạn đạt chuẩn 4-5 sao tại 05 trung tâm du lịch lớn của Việt Nam: Hà Nội, Huế, Đà Nẵng, Nha Trang và Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu các bài đánh giá trực tuyến của khách hàng trên trang TripAdvisor trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2021.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước đây

Tổng quan tài liệu trong luận án phân loại các công trình nghiên cứu liên quan thành hai nhóm tiếp cận chính:

Nhóm tiếp cận theo mô hình phân tích nhân tố ảnh hưởng (SEM và khảo sát truyền thống):

  • Philipp Klaus và Stan Maklan (2012, 2013) xây dựng mô hình thang đo trải nghiệm khách hàng, chứng minh mối quan hệ giữa trải nghiệm khách hàng với sự hài lòng, lòng trung thành và hành vi truyền miệng.
  • Honglei Li và cộng sự (2006) sử dụng thang đo eTailQ và phần mềm LISREL 8 trên mẫu 140 người dùng thương mại điện tử để đo lường lòng trung thành điện tử.
  • Ngô Nguyên Quý và Nguyễn Văn Ngọc (2013) khảo sát 285 khách hàng tại Novotel Nha Trang với mô hình SEM dựa trên 06 tiêu chí (tin cậy, đáp ứng, năng lực phục vụ, đồng cảm, cơ sở vật chất, giá cả cảm nhận).
  • Bùi Thị Quỳnh Trang (2020) nghiên cứu 420 khách hàng tại các khách sạn 4-5 sao tại Việt Nam, phân tích tác động của sản phẩm dịch vụ, môi trường dịch vụ và người cung cấp dịch vụ đến lòng trung thành.
  • Lê Gia Bảo và cộng sự (2018) khảo sát 294 du khách tại Vĩnh Long về sự hài lòng và lòng trung thành.
  • Hossein Bodaghi Khajeh Nobar (2020) khảo sát 384 khách hàng chuỗi Pars Hotels, chỉ ra hệ số tác động của kỳ vọng (0,74) và lòng trung thành (0,65) đến sự hài lòng.
  • Trần Thị Hiền (2018) thu thập 803 đánh giá về chuỗi khách sạn Nikko tại Hà Nội, TP.HCM, Hokkaido, Tokyo và phân tích từ ngữ thủ công kết hợp mô hình hồi quy.

Nhóm tiếp cận theo hướng phân tích dữ liệu lớn và đánh giá trực tuyến:

  • Oh Mun Hyang (Hong Kong Polytechnic University) ứng dụng phân tích văn bản đánh giá trực tuyến trong lĩnh vực nhà hàng.
  • Ernest Emeka Izogo (University of Hull) phân tích đánh giá trực tuyến để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng.
  • Sara Morgado da Costa (University of Lisboa) phân tích dữ liệu TripAdvisor về các công viên giải trí tại Orlando, Florida.
  • Nguyễn Văn Hồ (2020, Đại học Kinh tế TP.HCM) phân tích 127.896 nhận xét tiếng Anh bằng mô hình chủ đề Latent Dirichlet Allocation (LDA) và tính chỉ số Net Promoter Score (NPS).
  • Yabing Zhao và cộng sự (2019) sử dụng 127.629 bài đánh giá TripAdvisor để hồi quy dự đoán xếp hạng khách sạn.
  • Panchapakesan Padma và Jiseon Ahn (2020) xử lý dữ liệu 800 khách hàng từ TripAdvisor tại khách sạn 5 sao, trích xuất 40 từ khóa chất lượng dịch vụ.
  • Jian Dong và cộng sự (2014) khai phá văn bản từ 150 triệu đánh giá trên Daodao.com tại 100 khách sạn 4-5 sao ở Tam Á (Trung Quốc), xác định 07 thuộc tính tạo sự hài lòng.
  • Uroš Godnov và Tjaša Redek (2019) phân tích 18.000 đánh giá khách sạn tại Croatia bằng R, RapidMiner và Aylien A.I.
  • Zaid Alrawadieh và Rob Law (2019) phân tích nội dung 400 câu đánh giá về khách sạn tại Istanbul (Thổ Nhĩ Kỳ).
  • Hongxiu Li và cộng sự (2020) trích xuất 412.784 đánh giá TripAdvisor tại 05 thành phố Trung Quốc để phân tích sự khác biệt giữa các phân khúc khách sạn.

Bảng so sánh hai hướng tiếp cận nghiên cứu

Tiêu chí so sánh Phương pháp phân tích nhân tố ảnh hưởng (SEM) Phương pháp phân tích dữ liệu lớn (Luận án lựa chọn)
Nguồn và quy mô dữ liệu Thu thập qua bảng hỏi thiết kế sẵn; quy mô mẫu nhỏ (100 - 600 mẫu); tỷ lệ hao hụt phiếu cao. Dữ liệu văn bản sẵn có trên Internet; quy mô mẫu lớn (>30.000 đánh giá); cập nhật theo thời gian thực.
Tính khách quan Phụ thuộc vào chủ quan của người thiết kế bảng hỏi; câu hỏi đóng khung; người trả lời có thể thiên lệch. Khách quan, phản ánh chân thực cảm xúc và ngôn từ tự nhiên của khách hàng sau khi trải nghiệm.
Công cụ và kỹ thuật Phần mềm SPSS, AMOS, SmartPLS; kỹ thuật thống kê mô tả, phân tích nhân tố khám phá/khẳng định. Web Harvy, RapidMiner, Pos Tagger; mô hình Word2Vec, Skip-Gram, luật kết hợp, khai phá quan điểm.
Khả năng khái quát và mở rộng Khó mở rộng trên diện rộng; thường giới hạn ở một vài khách sạn đơn lẻ hoặc một địa phương. Dễ dàng áp dụng cho từng khách sạn, từng vùng du lịch hoặc quy mô toàn quốc; hỗ trợ tự động hóa.
Hạn chế chính Chi phí khảo sát cao; dữ liệu tĩnh; câu hỏi không bao quát được hết các khía cạnh phát sinh. Khó phân tổ thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính); đòi hỏi kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

  1. Thiếu khung lý thuyết toàn diện về trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn tại Việt Nam.
  2. Chưa có nghiên cứu định lượng đo lường sự hài lòng của khách hàng đồng thời ở hai cấp độ: mức tổng thể và mức chi tiết từng thuộc tính/dịch vụ (phòng, nhà hàng, vị trí, giá cả, thái độ phục vụ).
  3. Thiếu mô hình đánh giá và xếp hạng sao khách sạn dựa trên quan điểm thực tế của khách hàng từ dữ liệu đánh giá trực tuyến.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý luận và các khái niệm sử dụng

  • Khách hàng và quan điểm lấy khách hàng làm trung tâm: Luận án tiếp thu quan điểm của Peter Drucker (1954) về khách hàng là tập hợp cá nhân, tổ chức có nhu cầu cần được thỏa mãn và Tom Peters (1987) về khách hàng là tài sản gia tăng giá trị.
  • Dịch vụ khách sạn: Tiếp cận theo Luật Du lịch Việt Nam (2005, 2017) và định nghĩa của Roy C. Wood (2015) về ngành khách sạn trong nhóm dịch vụ lưu trú du lịch.
  • Trải nghiệm khách hàng (Customer Experience - CX) và Quản trị trải nghiệm khách hàng (CEM): Dựa trên lý thuyết của Bernd Schmitt (2003) với mô hình 5 bước xây dựng khung quản trị trải nghiệm khách hàng (Phân tích thế giới trải nghiệm; Xây dựng nền tảng trải nghiệm; Thiết kế nhãn hiệu; Cấu trúc giao diện khách hàng; Liên tục đổi mới sáng tạo). Luận án định vị trải nghiệm khách hàng trên Internet là cảm nhận đa chiều xuất hiện qua các điểm chạm trực tuyến.
  • Dữ liệu lớn (Big Data) và Truyền miệng điện tử (E-WOM): Phân tích các đánh giá dạng văn bản do người dùng tạo ra (User-Generated Content) như một dạng truyền miệng điện tử thể hiện trạng thái cảm xúc, sự hài lòng và lòng trung thành.

Phương pháp nghiên cứu và kỹ thuật phân tích

Luận án kết hợp giữa phương pháp định tính (tổng quan tài liệu, xây dựng khung lý thuyết) và phương pháp khai phá dữ liệu lớn (Data Mining, Text Mining, Opinion Mining) với quy trình kỹ thuật gồm:

  1. Thu thập dữ liệu tự động: Sử dụng phần mềm Web Harvy để trích xuất dữ liệu đánh giá văn bản từ nền tảng TripAdvisor.
  2. Tiền xử lý và gán nhãn từ loại: Sử dụng công cụ Pos Tagger để phân tách từ, nhận dạng danh từ (đại diện cho khía cạnh/thuộc tính dịch vụ) và tính từ/trạng từ (thể hiện cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực).
  3. Mô hình hóa ngôn ngữ và tính độ tương đồng: Sử dụng mô hình Word2Vec với kiến trúc Skip-Gram để xác định không gian vector của từ và tính toán khoảng cách tương đồng giữa tập từ khóa cốt lõi với tập danh từ trích xuất.
  4. Khai phá luật kết hợp và phân loại cảm xúc: Ứng dụng phần mềm RapidMiner và các mô hình thống kê tần suất thuật ngữ để đo lường mức độ hài lòng theo từng khía cạnh và tổng thể.
  5. Mô hình xếp hạng sao trực tuyến: Xây dựng thuật toán tính điểm và phân loại sao dựa trên tỷ lệ hài lòng và trọng số của các thuộc tính dịch vụ do khách hàng đánh giá.

Nguồn tư liệu và dữ liệu

  • Dữ liệu sơ cấp: Tập hợp hơn 30.000 bài đánh giá bằng văn bản của du khách thu thập từ trang TripAdvisor đối với hơn 20 khách sạn đạt chuẩn 4-5 sao có từ 1.000 lượt đánh giá trở lên tại 05 thành phố: Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Huế và Nha Trang trong giai đoạn 2015 - 2021.
  • Dữ liệu thứ cấp: Các văn bản pháp luật (Luật Du lịch 2005, 2017), Chiến lược phát triển du lịch Việt Nam đến năm 2030, số liệu từ Niên giám thống kê, báo cáo của Tổng cục Du lịch Việt Nam, tổ chức Grant Thornton và Ngân hàng Thế giới (World Bank).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu liên quan đến đề tài

Chương 1 hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về trải nghiệm khách hàng, quản trị trải nghiệm khách hàng nói chung và trong lĩnh vực khách sạn nói riêng. Tác giả phân tích những ưu điểm và hạn chế của phương pháp phân tích nhân tố ảnh hưởng truyền thống (mô hình SEM), chỉ rõ các hạn chế về quy mô mẫu, tính chủ quan trong thiết kế bảng hỏi và chi phí thực hiện. Đồng thời, chương 1 phân tích xu hướng chuyển dịch sang khai phá dữ liệu trực tuyến trong quản trị kinh doanh hiện đại, từ đó xác định khoảng trống nghiên cứu và thiết lập lý do lựa chọn hướng tiếp cận phân tích dữ liệu lớn cho luận án.

Chương 2: Cơ sở lý luận về trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn

Chương 2 thiết lập nền tảng lý luận về khách hàng, dịch vụ du lịch - khách sạn và bản chất của trải nghiệm khách hàng trên môi trường Internet. Tác giả làm rõ mối quan hệ giữa trải nghiệm khách hàng với các trạng thái tâm lý, cảm xúc (sự hài lòng, sự không hài lòng), lòng trung thành và hành vi truyền miệng điện tử (E-WOM). Chương này phân tích vai trò của dữ liệu lớn trong việc nhận diện phản hồi của du khách, đồng thời hệ thống hóa các chỉ số đo lường chất lượng dịch vụ và mức độ hài lòng dưới góc nhìn trải nghiệm của khách hàng.

Chương 3: Phương pháp phân tích dữ liệu lớn về trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn ở Việt Nam

Chương 3 tập trung thiết kế khung trải nghiệm và khung quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong bối cảnh du lịch Việt Nam. Tác giả trình bày quy trình nghiên cứu bằng phân tích dữ liệu, chi tiết hóa phương pháp thu thập mẫu tự động qua Web Harvy và các kỹ thuật xử lý văn bản (Pos Tagger, RapidMiner, Word2Vec, Skip-Gram). Chương này xây dựng cụ thể:

  • Phương pháp trích rút các nhân tố (khía cạnh dịch vụ) của khách sạn được khách hàng quan tâm.
  • Phương pháp đo lường sự hài lòng của khách hàng ở mức tổng thể và theo từng thuộc tính chi tiết.
  • Phương pháp đánh giá và xếp hạng sao khách sạn dựa trên tập dữ liệu đánh giá thực tế.

Chương 4: Phân tích kết quả đo lường trải nghiệm và đề xuất giải pháp quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực khách sạn ở Việt Nam

Chương 4 công bố kết quả thực nghiệm từ tập dữ liệu hơn 30.000 đánh giá TripAdvisor tại các khách sạn 4-5 sao ở Hà Nội, TP.HCM, Đà Nẵng, Huế, Nha Trang:

  • Trích xuất thuộc tính: Nhận diện các khía cạnh dịch vụ cốt lõi mà khách hàng thảo luận nhiều nhất, bao gồm: phòng ngủ (giường, phòng tắm, độ sạch sẽ, tiện nghi), ẩm thực (nhà hàng, bữa sáng, đồ ăn), vị trí - cảnh quan, thái độ nhân viên và dịch vụ bổ trợ (bể bơi, spa, wifi, thủ tục nhận/trả phòng).
  • Đo lường sự hài lòng: Lượng hóa tỷ lệ hài lòng và không hài lòng ở mức tổng thể và chi tiết theo từng thuộc tính; phân tích tỷ lệ biểu hiện lòng trung thành qua các cụm từ ngữ xác thực.
  • Xếp hạng chất lượng sao: So sánh kết quả xếp hạng sao trực tuyến từ quan điểm người dùng với xếp hạng của TripAdvisor và xếp hạng sao hành chính của cơ quan quản lý, chỉ ra các khoảng chênh lệch về chất lượng cảm nhận.
  • Đề xuất giải pháp và hàm ý: Xây dựng mô hình quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet; phân định nhiệm vụ cho nhà quản trị khách sạn và cơ quan quản lý nhà nước; đề xuất các giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ và quản trị E-WOM trong bối cảnh chuyển đổi số và kinh tế chia sẻ.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận

  1. Phát triển khung lý thuyết về trải nghiệm khách hàng và quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet phù hợp với đặc thù ngành dịch vụ khách sạn Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số.
  2. Bổ sung cách tiếp cận liên ngành giữa khoa học quản trị kinh doanh và khoa học dữ liệu (xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai phá văn bản) trong việc giải thích hành vi, cảm xúc và quan điểm của khách hàng.
  3. Chuyển đổi mô hình toán thống kê trong phân tích văn bản thành mô hình quản trị lấy khách hàng làm trung tâm, lượng hóa trải nghiệm định tính thành các chỉ số đo lường định lượng.

Đóng góp về phương pháp và dữ liệu

  1. Đề xuất quy trình và phương pháp đo lường cảm xúc của khách hàng qua hai cấp độ: sự hài lòng mức tổng thể và sự hài lòng mức chi tiết theo từng khía cạnh/thuộc tính dịch vụ khách sạn.
  2. Đề xuất mô hình xếp hạng sao chất lượng dịch vụ khách sạn dựa trên phân tích văn bản đánh giá trực tuyến của người dùng, hỗ trợ cập nhật tiêu chuẩn đánh giá theo thời gian thực.
  3. Xây dựng bộ dữ liệu sơ cấp gồm hơn 30.000 bài đánh giá của khách hàng từ hơn 20 khách sạn 4-5 sao tại 05 thành phố du lịch trọng điểm của Việt Nam.

Đóng góp thực tiễn và kiến nghị giải pháp

  • Đối với doanh nghiệp khách sạn: Cung cấp công cụ khách quan để nhận diện chính xác các thuộc tính dịch vụ gây ra sự không hài lòng của khách hàng nhằm kịp thời khắc phục; hỗ trợ xây dựng chiến lược marketing truyền miệng điện tử (E-WOM), cá nhân hóa trải nghiệm và định giá phòng phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế.
  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước (Tổng cục Du lịch, Sở Du lịch các địa phương): Cung cấp cơ sở khoa học để điều chỉnh, cập nhật bộ tiêu chuẩn xếp hạng sao khách sạn phù hợp với chuẩn mực quốc tế; định hướng ứng dụng công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu lớn trong quản lý dịch vụ lưu trú, hướng tới mô hình hành chính điện tử minh bạch.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

Theo phạm vi và phương pháp luận của đề tài, các hạn chế được ghi nhận bao gồm:

  1. Dữ liệu nhân khẩu học: Do đặc thù của dữ liệu văn bản thu thập từ Internet, nghiên cứu không thể phân tổ khách hàng theo các biến nhân khẩu học truyền thống (như độ tuổi, giới tính, thu nhập).
  2. Giới hạn nguồn dữ liệu và phân khúc: Dữ liệu nghiên cứu chỉ thu thập trên nền tảng TripAdvisor và tập trung vào phân khúc khách sạn 4-5 sao có từ 1.000 đánh giá trở lên tại 05 thành phố lớn, chưa bao quát các phân khúc khách sạn 1-3 sao hoặc các nền tảng đặt phòng khác (Agoda, Booking.com).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng thu thập dữ liệu đa nền tảng từ nhiều trang web thương mại điện tử du lịch khác nhau và áp dụng cho các phân khúc cơ sở lưu trú đa dạng hơn.
  • Nghiên cứu tích hợp các kỹ thuật học sâu (Deep Learning) nhằm dự đoán đặc điểm nhân khẩu học của người dùng thông qua phong cách ngôn ngữ văn bản.

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo cụ thể cho các nhóm đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh và học viên sau đại học ngành Quản trị kinh doanh, Du lịch và Hệ thống thông tin quản lý: Tham khảo phương pháp luận liên ngành kết hợp giữa quản trị trải nghiệm khách hàng với các kỹ thuật khai phá dữ liệu lớn (Web Harvy, RapidMiner, Pos Tagger, Word2Vec).
  • Giảng viên và cơ sở đào tạo: Sử dụng làm tài liệu tham khảo cho các học phần Quản trị trải nghiệm khách hàng, Quản trị dịch vụ khách sạn, Marketing điện tử và Phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Analytics).
  • Nhà quản trị doanh nghiệp khách sạn: Ứng dụng quy trình trích xuất và đo lường sự hài lòng theo từng thuộc tính để kiểm soát chất lượng dịch vụ, tối ưu hóa quy trình tiếp đón và quản trị danh tiếng trực tuyến.
  • Cơ quan quản lý nhà nước về du lịch: Tham khảo phương pháp xếp hạng sao trực tuyến để đổi mới quy trình thẩm định, đánh giá và giám sát chất lượng cơ sở lưu trú du lịch tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án giải quyết bước nào trong khung quản trị trải nghiệm khách hàng 5 bước của Bernd Schmitt?

Luận án tập trung giải quyết bước thứ nhất trong mô hình của Bernd Schmitt (2003) là "Phân tích thế giới trải nghiệm của khách hàng" (Analyzing the customer's experiential world). Bước này nhằm thấu hiểu trạng thái tâm lý, cảm xúc (hài lòng/không hài lòng) và quan điểm của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ khách sạn thông qua phân tích các bài đánh giá trực tuyến.

2. Dữ liệu sơ cấp của luận án được thu thập từ nguồn nào và quy mô ra sao?

Dữ liệu sơ cấp gồm hơn 30.000 bài đánh giá dạng văn bản được thu thập tự động bằng công cụ Web Harvy từ trang web đặt phòng trực tuyến TripAdvisor. Dữ liệu được trích xuất từ hơn 20 khách sạn đạt tiêu chuẩn 4-5 sao (có từ 1.000 đánh giá trở lên) tại 05 thành phố lớn: Hà Nội, Huế, Đà Nẵng, Nha Trang và TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2015 - 2021.

3. Những công cụ và mô hình phân tích dữ liệu nào được sử dụng trong luận án?

Luận án sử dụng các công cụ và kỹ thuật:

  • Phần mềm: Web Harvy (thu thập dữ liệu), Pos Tagger (tách từ và gán nhãn từ loại), RapidMiner (khai phá dữ liệu).
  • Mô hình thuật toán: Mô hình Word2Vec với kiến trúc Skip-Gram (tính toán độ tương đồng ngữ nghĩa của từ), mô hình thống kê tần suất thuật ngữ và khai phá luật kết hợp (Association Rules).

4. Luận án đo lường sự hài lòng của khách hàng trên những cấp độ nào?

Sự hài lòng được đo lường trên 02 cấp độ:

  1. Mức độ tổng thể: Tỷ lệ hài lòng và không hài lòng chung đối với toàn bộ dịch vụ của khách sạn.
  2. Mức độ chi tiết theo thuộc tính: Tỷ lệ đánh giá tích cực/tiêu cực đối với từng khía cạnh cụ thể như phòng ngủ, phòng tắm, vệ sinh, nhà hàng, đồ ăn, vị trí, thái độ phục vụ của nhân viên, quầy bar, bể bơi, thủ tục nhận/trả phòng và wifi.

5. Phương pháp xếp hạng sao khách sạn đề xuất trong luận án có điểm gì khác so với cách xếp hạng truyền thống?

Phương pháp đề xuất sử dụng thuật toán tính toán định lượng dựa trên tỷ lệ hài lòng thực tế và trọng số các thuộc tính do khách hàng phản hồi trên Internet, cho phép cập nhật liên tục và khách quan theo thời gian thực. Ngược lại, phương pháp truyền thống dựa trên các đoàn kiểm tra định kỳ của hội đồng thẩm định theo bộ tiêu chuẩn hành chính cố định, thường có độ trễ thông tin và tốn kém chi phí.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Thị Thu Hà đã hoàn thành mục tiêu nghiên cứu về quản trị trải nghiệm khách hàng trên Internet trong lĩnh vực dịch vụ khách sạn tại Việt Nam thông qua hướng tiếp cận khai phá dữ liệu lớn. Tác giả đã kết hợp cơ sở lý luận quản trị kinh doanh với các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để lượng hóa cảm xúc, đo lường sự hài lòng đa cấp độ và xây dựng mô hình xếp hạng sao từ phản hồi của người dùng. Công trình đóng góp bộ dữ liệu thực chứng gồm hơn 30.000 đánh giá từ TripAdvisor và cung cấp các hàm ý thực tiễn cho doanh nghiệp lưu trú cũng như cơ quan quản lý du lịch tại Việt Nam.