基于大眾點評數據的海底撈用餐后評價分析

黃鴻哲 余星潔 邵敬毅 周鑫

（1.嘉應學院 廣東省梅州市 514011 2.天津財經大學 天津市 300222）

1 背景

隨著互聯網時代的飛速發展，當今社會已經實現了大數據共享。大數據已經覆蓋了生活的方方面面。當然，吃飯也離不開“大眾點評、美團”等，《大眾點評》市場分析報告顯示，2011年以來，“大眾點評”用戶數持續上升，2015年有所突破2 億。

海底撈成立于1994年，是一家以經營川味火鍋為主，融合當地火鍋特色的大型跨省直營餐飲品牌火鍋店。2008年1月16日，公司通過“大眾評論網站”獲得2007‐2008年度“十大最受歡迎火鍋店”和“二十大最受歡迎餐廳”。多年來，海底撈以其優良的服務和地道的口味而聞名。圖1 顯示了海底撈火鍋餐廳的內外環境。海底撈在大眾點評網擁有豐富的數據基礎，具備文本分析的條件。北京市的海底撈餐廳眾多，選取北京市的海底撈火鍋餐廳為研究對象，可得獲得較多評價數據。

圖1：海底撈餐廳環境狀況

2 研究目的

分析顧客在口味、環境、服務、食材的評價評分和顧客用餐體驗綜合評分，針對顧客用餐后評價挖掘顧客關注的要素，本文旨在通過提升顧客滿意度，為海底撈打造更優質的餐廳提供建議。

3 數據來源及說明

本文利用python 爬蟲技術，在大眾點評網站獲得北京市7 家海底撈的評價數據，分別為回龍觀店、勁松店、三里屯店、通州華聯店、王府井店、西單店、中駿世界城店，抓取到的數據包括口味評分、環境評分、服務評分、食材評分、總評分、評價時間、評價內容，共爬取到2415 條數據，以.xlsx 文件格式保存在Excel 表格中。

4 數據清洗

（1）將總評星級轉換為5 分制。

（2）去除空缺值。

（3）利用正則表達式去除非中文字符。

（4）去除停用詞。中文停止詞列表、哈爾濱工業大學停止詞列表、百度停止詞列表、四川大學機器智能實驗室停止詞列表和自定義停止詞列表，共5 個停止詞列表被合并和消除重復，本文得到的停止詞列表共2314 個詞，其中主要包括語氣詞、連接詞和其他無意義的語篇，如“這”、“哈”、“了”。

（5）分詞。加載自定義詞庫，如“海底撈”、“牛皮”、“老牌”，同時進行jieba 切分。

（6）清洗后的數據共1732 條。

5 數據分析與解讀

5.1 評分分布

根據清洗后的有效數據，統計顧客對味道、環境、服務、食材的評價得分。顏色越深，數字就越多。直觀得到各分類的評分頻數。由圖2 可知，1732 條評論中，評論為5 分的占比最高，且顧客對服務給5 分的評論的最多，為1153 條，對口味、環境、食材評分為5分的評論條數分別為954 條、977 條、978 條。在四類中，3 分以下、3‐4分的評論很少，說明海底撈在口味、環境、服務、食材方面均受到顧客的認可，顧客對服務的滿意度尤其突出。

圖2：口味、環境、服務、食材的評分分布直方圖

綜合得分做直方圖和方框圖，如圖3 和圖4所示。可以得到，1732條評論中，給出5分的有968條，只有極少數給出差評和中差評。綜合得分方面平均分為4.58 分，說明客戶評價平均分在4.5 分以上。

圖3：得分分布直方圖

圖4：得分分布盒形圖

5.2 與綜合評分的相關關系圖

由相關系數熱力圖5所示，評分與口味的相關系數為0.78，評分與環境的相關系數為0.8，評分與服務的相關系數為0.87，評分與食材的相關系數為0.81，其中，評分與服務的相關系數最高，這與我們熟知的海底撈特色服務相符。

圖5：口味、環境、服務食材與評分的相關系數熱力圖

5.3 詞頻分析

到海底撈就餐的顧客根據自身的體驗感受與表達習慣，對海底撈的評價意見各不相同，但涉及某詞語的次數越多，則對于此方面關注程度越高，因此需要對分詞后的文本進行詞頻統計，以此來挖掘就餐顧客的評價重點。數據清理后，用人工對單詞進行排序，并用gooseker 軟件導出詞頻統計表。詞頻以詞云圖的形式表示（圖6）。圖形中的字體越大，單詞出現的頻率就越高。除“海底撈”外，“服務”頻率最高，為2148 次，其次是“海底撈”，2114 次，“服務員”，659 次，“美味”605 次。如圖7所示。

圖6：海底撈評價文本高頻詞詞云圖

圖7：海底撈評價文本詞頻統計top25 條形圖

如表1所示，將高頻詞按口味、環境、服務、食材四要素分類，顯而易見，顧客對服務方面的關注度最高，其次為食材，在熱情周到的服務基礎上，也要豐富食材種類，保證食材的新鮮程度。

表1：高頻詞分類統計表

5.4 口味等因素對評分的影響分析

評分記為“mark”，口味用“taste”表示，環境用“envir”表示，服務用“serve”表示，食材用“ingre”表示，得到回歸方程為：

mark=‐0.17+0.09taste+0.12envir+0.51serve+0.30ingre

經檢驗，回歸系數均在0.1%水平上顯著。由上述回歸表達式可以看出，口味、環境、服務、食材與綜合評分均呈正相關關系，具體體現在，平均而言，口味提高1 分，評分上漲0.09 分；環境提高1 分，評分上漲0.12 分；環境提高1 分，評分上漲0.51 分；食材提高1 分，評分上漲0.30 分。

5.5 服務衍生功能要素評價分析

海底撈除了在點菜時的優質服務外，還有其他衍生出來的功能要素在顧客的點評內容中被多次提到，如生日、美甲、網紅、拍照、打卡等，在分析時，我們提取出生日歌、手部護理、美甲、耳釘、打印照片、拍照片、拉面、網紅、拍照、打卡、拉面表演、表演抻面、扯面、甩面、撈面等關鍵詞，用gooseeker 軟件篩選出涉及到這些關鍵詞的文本評論，進行情感分類，將評論的情感態度分為負面、正面和中性，通過分類，得出顧客對服務衍生出的功能的滿意度。

如圖8所示，在1732 條文本評價中，有586 條涉及海底撈服務衍生的功能要素，在這586 條評價中，有330 條為正向評價，好評率占56.31%，滿意度占大多數；中性評價有224 條，占38.23%；負面評價僅有32 條，占5.46%。由此可知，海底撈的網紅特質是吸引顧客光臨打卡的重要因素，餐廳可著重考慮在特色功能服務方面繼續提升，不斷完善。

圖8：評價內容滿意度分析圖

具體而言，正面評論中，大多數都是沖著生日歌來的，體驗感很不錯；中性評論中，很多是由于美甲排位時間長，顧客預約卻沒有做上；負面評論中，代表性評論是吐槽美甲色板各地不統一。可以看出有不少顧客是被網紅生日歌和美甲服務吸引到店的，網紅生日歌的效果非常好，但美甲服務褒貶不一，大多反映其排隊時間長，各店美甲標準不一，這部分顧客到店后會產生極大落差感。評價內容情感分析如表2所示。

表2：評價內容情感分析

6 商業應用與總結

6.1 結論

（1）海底撈整體評價比較高，客戶對服務的關注度和滿意度最高。

（2）顧客注重食材的豐富度和新鮮度，進而影響口感。

（3）海底撈餐廳在服務方面備受好評，顧客多關注服務衍生的功能因素，即海底撈的網紅特質，且多表現為正向情感態度。

6.2 建議

（1）海底撈餐廳要保持自身優勢，維持在服務方面的特色。

（2）豐富食材種類，做好食材的保鮮工作，提供顧客最新鮮干凈的食材。

（3）海底撈的網紅特質是吸引顧客光臨打卡的重要因素，餐廳可著重考慮在特色功能服務方面繼續提升，不斷完善。很多顧客提到美甲排隊時間長，不同餐廳特色不一樣，建議統一美甲標準，可考慮每個餐廳適當增加美甲服務人員。