Н1. Социальные медиа и интернет существенно определяют потребительское поведение и влияют на выбор в индустрии гостеприимства.

Для тестирования данной гипотезы был проведен анализ средних по переменным “Факторы, определяющие выбор отелей”. Анализ полученных по ним данных позволил выделить 4 группы факторов в зависимости от их уровня важности для респондентов (см. табл. 4.2):

Таблица 4.2

Группировка факторов выбора отелей в зависимости от их важности для респондентов

Как видно из таблицы 4.2, факторы выбора отеля 3.5, 3.6, 3.7, имеющие отношение к ресурсам интернета и социальным медиа попали в группу важных факторов. Стоит также отметить, что фактор 3.4. влияет на 4.4., который входит в группу наиболее важных факторов с коэффициентом корреляции Пирсона 0,4. Эта связь также подтверждается с помощью однофакторного регрессионного анализа АГ'ЮУА (см. рис. 4.1.).

Другие коррелирующие между собой факторы выбора отеля по Пирсону к коэффициентами >0,5, имеющие двухстороннюю связь и приемлемый показатель статистической значимости (р<0,05), перечислены ниже:

• 1) Участие в программе лояльности клиентов (частое проживание в отеле) — Предпочитаемый бренд = 0,641;
• 2) Соотношение цены и качества — Цена номера = 0,549;
• 3) Рекомендации деловых партнеров / коллег — Предыдущий опыт = 0,5;
• 4) Рекомендации деловых партнеров / коллег — Предыдущий опыт = 0,528;
• 5) Рекомендации деловых партнеров / коллег — Рекомендации друзей = 0,714;
• 6) Средства рекреации (теннисный корт, бассейн, СПА центр) — Интерьеры отеля (ресепшн, номерной фонд, рестораны, конференц-залы и т.п.) = 0,556;
• 7) Достопримечательности рядом с отелем — Средства рекреации (теннисный корт, бассейн, СПА центр) = 0,505;
• 8) Развлекательные заведения недалеко от отеля — Средства рекреации (теннисный корт, бассейн, СПА центр) = 0,517;
• 9) Возможность шоппинга недалеко от отеля — Достопримечательности рядом с отелем = 0,652;
• 10) Развлекательные заведения недалеко от отеля — Достопримечательности рядом с отелем = 0,577;
• 11 развлекательные заведения недалеко от отеля — Возможность шоппинга недалеко от отеля =0,7.

Данные корреляционные связи показывают частичную взаимозаменяемость данных факторов выбора отеля.

• 2. Анализ переменной 06. «Ресурсы для получения первичной информации об отеле» установил высокую долю интернет-ресурсов и СМ в списке источников начальной информации об отеле, а пятерка самых востребованных информационных ресурсов выглядит следующим образом:
• 1) Поисковые интернет-системы (например, google.ru) — 83% ответов «использую»
• 2) Сайты отелей (например, mariott.com) — 38% ответов «использую»
• 3) Звонок турагенту — 33%
• 4) Он-лайн агентства по бронированию (например, booking.com) — 32% ответов «использую»
• 5) СМ Вконтакте — 24% ответов «использую»
• 6) Звонок в отель — 14%

Если в целом сравнить все указанные в опросе интернет- и традиционные источники получения первичной информации, то он-лайн ресурсы в настоящее время имеют долю в 84% против 16% традиционных офф-лайн источников (звонок в отель или турагенту).

• 3. Весьма интересными также являются результаты анализа данных по ответам на вопрос()7.«Какой из следующих ресурсов сыграл наибольшую роль при принятии Вами решения о выборе отеля». Пятерка самых востребованных для принятия решения о бронировании ресурсов выглядит следующим образом:
• 1) Сайты отзывов (например, otziv.ru) — 47%
• 2) Он-лайн агентства бронирования — 39%
• 3) Звонок турагенту — 28%
• 4) Сайты отелей — 26%
• 5) Звонок в отель — 16%

Результат показывает высокую долю интернет-ресурсов, содержащих отзывы .Более подробно влияние отзывов на потребительское поведение в сфере гостеприимства будет рассмотрено в анализе данных для тестирования гипотезы Н2.Соотношение интернет- и традиционных ресурсов для принятия решения для переменной С)7 — 73%/27%.Бронирование отеля через интернет осуществили 51% опрошенных в исследовании респондентов.

Таким образом, Шне отвергается.

он-лайн агентства бронирования booking.com, tripadvisor.com также дают возможность пользователям ознакомиться с отзывами клиентов, уже побывавших в интересующем их отеле.

По итогам анализа данных при тестировании гипотезы Н1 возможно построить логистическую модель процесса потребительского поведения при выборе отеля (см. рис. 4.2).

Модель показывает, что в целом роль интернет-ресурсов в продвижении к финальным стадиям бронирования несколько падает одновременно с ростом значения офф-лайновых ресурсов с коэффициентами потери 1,15 и 1,43 соответственно, но и на финальной стадии бронирования по-прежнему остается весьма высокой.

Поисковые сайты (google) = 83%

Он-лайн тур-агентства (booKing.com etc.) ? 32% Сайты отелей = 38%

Facebook я 7%

Twitter = 3%

Блоги = 8%

Youtube я 11%

Сайты отзывов (otziv.ru) = 10%

Odnoklassmki я 8%

Vkontakte = 24%

Другие = 2.6%

С Он-лайн тур-агентства (booking.com etc.) = 39% Мета-поисковые сайты (kayak.com etc.) я 7% Сайты отеля я 26%

Сайты отзывов (otziv.ru) = 47%

Мобильное приложение = 4%

Рис. 4.2. Логистическая модель процесса потребительского поведения

при выборе отеля

Это можно объяснить некоторой степенью недоверия потребителей к оплате бронирования в он-лайн режиме, что также подтверждается полученными данными переменных ()13г6 и ()13г8 из цикла вопросов об индексе технологической готовности. В своих ответах на вопросы посвященные безопасности он-лайн платежей большинство респондентов в целом выразили большое сомнение в безопасности онлайн платежей с помощью кредитной карты.