Analisis con big data de las respuestas de los hoteles en TripAdvisor.

 
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  1. Introduccion

    Las comunidades virtuales son un factor estrategico de mejora continua de las empresas turisticas y su necesario analisis se esta convirtiendo en un factor critico en la sociedad de la informacion, en la que hay grandes cantidades de datos textuales disponibles en Internet gracias al uso masivo de los medios sociales de comunicacion online (Pabel y Prideaux, 2016). Mas alla de factores como el precio, los comentarios online de los usuarios se han convertido en una fuente predominante de influencia a la hora de tomar una decision de compra (Pabel y Prideaux, 2016). Los sitios web de contenidos generados por los usuarios (como TripAdvisor) se han convertido en muchos casos en la principal fuente de informacion previa a la compra y dan forma a la reputacion digital del establecimiento--segun Hernandez, Fuentes y Morini (2012), el conjunto de opiniones, experiencias y evaluaciones de clientes sobre un producto, servicio o marca compartidos en sitios web--, motivo por el cual muchos estudios se han centrado en analizar la confiabilidad de las opiniones generadas por los usuarios (Amaral, Tiago y Tiago, 2014). Ademas, la mayoria de las investigaciones realizadas hasta el momento se han centrado mas en las motivaciones de los usuarios para publicar los comentarios y en el impacto de estos, que en las respuestas de las empresas a dichos comentarios (Revilla, Palacios y Cossio, 2015; Sparks y Bradley, 2017). Por ello, el objetivo central de esta investigacion es realizar un analisis de texto automatico con grandes cantidades de datos que permita describir como responden los hoteles de Madrid y Paris a los comentarios online generados por los usuarios en TripAdvisor, con el fin ultimo de generar conocimiento nuevo en la literatura que resulte util a estas empresas a la hora de mejorar su reputacion online. En concreto, este analisis se centrara en las capitales de los dos principales destinos europeos (Espana y Francia) con mayor recepcion de turistas en el ultimo ano (OMT, 2017), que son, ademas, las ciudades mas visitadas de turismo de interior en cada pais (Euromonitor Internacional, 2017).

    De este modo, este trabajo contribuye a la literatura academica porque recoge la perspectiva del hotel (sus respuestas a comentarios online de usuarios) y utiliza big data de un gran numero de comentarios de TripAdvisor (comparando Madrid y Paris); y al mundo empresarial porque ayuda a los hoteles a mejorar su gestion de la reputacion online y de las quejas y opiniones de los usuarios en sus relaciones con la empresa.

    La segunda seccion de este trabajo realiza una revision de la literatura, la tercera se centra en la metodologia, la cuarta revela los principales resultados de la investigacion y la quinta aborda las conclusiones y otras consideraciones finales.

  2. La gestion de comentarios online

    La respuesta de las empresas a los comentarios online generados por los usuarios se ha convertido en una nueva forma de gestion de las relaciones con los clientes.

    Asi, la respuesta de la empresa a los comentarios positivos revela que esta escucha a sus clientes y los valora (Fernandes y Fernandes, 2017), mientras que la respuesta a comentarios negativos puede contribuir a aumentar la satisfaccion del cliente (Moliner-Velazquez, 2012; Xie, Zhang y Zhang, 2014). Sin embargo, a pesar de la facilidad para responder a los comentarios de los usuarios en sitios web como TripAdvisor, investigaciones previas (vease Levy, Duan y Boo, 2013; O'Connor, 2010; Sparks y Bradley, 2017) concluyen que son pocos los hoteles que gestionan activamente su reputacion online en estas plataformas. Asimismo, aquellas que administran el contenido generado por los usuarios fallan en responder de manera efectiva (Fernandes y Fernandes, 2017), lo que aumenta la relevancia y pertinencia de realizar investigaciones centradas en la respuesta a los comentarios.

    Aunque en menor medida que los trabajos de investigacion sobre opiniones y comentarios de los clientes, en la literatura hay estudios (Bradley y Sparks, 2009; Levy et al., 2013) que analizan los tipos de respuestas que las empresas pueden dar a sus clientes. En el caso de los comentarios online generados por los usuarios, destaca sobre todo la investigacion de Sparks y Bradley (2017), quienes distinguen tres tipos de respuestas: las que se limitan a dar un acuse de recibo (agradeciendo los comentarios, asumiendo los errores o disculpandose de forma generica), las que ofrecen una explicacion (excusas, justificaciones o disculpas sinceras acompanadas de expresiones de remordimiento) y las que especifican las acciones que se han tomado al respecto (por ejemplo, investigar el asunto o remitirlo al organo pertinente dentro de la organizacion, reemplazar el producto, cambiar un proceso interno, modificar la capacitacion del personal, invitar a contactar directamente con la empresa u ofrecer una compensacion financiera o de otra indole).

    Segun la investigacion de Kwok y Xie (2016), los comentarios online con mas informacion se perciben como mas valiosos que aquellos con menos informacion. Por tanto, dado que la respuesta de la empresa agrega informacion adicional al comentario, es mas probable que los comentarios online generados por los usuarios con una respuesta de la empresa asociada sean percibidos como mas informativos, utiles y confiables que aquellos sin respuesta (Xie et al., 2014). Por ello, las empresas deben prestar atencion a los comentarios online, ya que son un buen indicador de la calidad del servicio ofrecido (Xiang et al., 2015). Las empresas pueden aumentar la percepcion de utilidad de los comentarios con respuestas estrategicas (Liu y Park, 2015)--pese a que los usuarios que publican un comentario sobre una empresa no esperen una respuesta-, si el negocio publica una respuesta es probable que esta influya, entre otros aspectos, sobre la percepcion de la marca o empresa que tienen otros usuarios e incluso sobre su voluntad de compra (Levy et al., 2013; Xie, Kwok y Wang, 2017).

    En definitiva, responder a los comentarios online de los usuarios es una parte importante de la gestion de la reputacion online de un negocio (Sparks y Bradley, 2017) e investigadores como Kwok y Xie (2016) y Levy et al. (2013) animan a las empresas a hacerlo activamente proporcionando una respuesta inmediata y autentica. A pesar de ello, la mayoria de las investigaciones realizadas hasta el momento se han centrado mas en los comentarios online generados por los usuarios, especialmente, en la credibilidad de la opinion de los usuarios (Balague, Martin-Fuentes y Gomez, 2016; Kusumasondjaja, Shanka y Marchegiani, 2012) que en las respuestas de las empresas a dichos comentarios (Sparks y Bradley, 2017). Ademas, los trabajos que giran en torno a los comentarios generados por los usuarios existentes hasta el momento se centran principalmente en hoteles de un solo pais (Yang, Mao y Tang, 2018). Las investigaciones que comparan dos o mas paises son minoria y entre ellas es posible destacar la de Melian-Gonzalez, Bulchand-Gidumal y Gonzalez (2013), que analiza distintos paises europeos; la de Callarisa et al. (2012), que se centra en Francia y China, y la de Amaral et al. (2014), esta ultima centrada en restaurantes de las Azores y de Hawai. En el caso de las investigaciones centradas en las respuestas de los hoteles, la tendencia seguida hasta el momento tambien ha sido la de analizar empresas de un solo pais, principalmente Estados Unidos (Kwok y Xie, 2016; Levy et al., 2013; Xie et al., 2017). No obstante, dificilmente se encuentran trabajos comparativos entre paises, salvo el de Ho (2017), que analiza varios paises asiaticos.

  3. Metodologia

    Esta es una de las pocas investigaciones que utilizan big data para analizar las bases de datos de sitios web de comentarios online generados por los usuarios (Xiang et al., 2015). En este caso, el sitio web elegido es TripAdvisor, una de las paginas web de viajes con mas resenas y opiniones creadas por usuarios de todo el mundo (Amaral et al., 2014), que durante los ultimos anos ha sido el foco de atencion de diversas investigaciones (Amaral et al., 2014; Callarisa et al., 2012; Rubio...

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