游客對智能客服的感知價值與滿意度分析

姜帆 曹禹

(九江學院 江西九江 332005)

1 引言

伴隨中國人工智能技術日趨完善，智能客服憑借其成本低廉、服務響應性強、服務標準化以及全天候服務輸出的天然優勢而被廣泛應用于通訊、銀行、電商、交通等多個行業領域[1]。目前，對服務體驗質量高度依賴的旅游業也以引入智能客服為標志開啟了智慧旅游產業發展新模式。如今，活躍于市場中的主流旅游交易平臺均采用“智能客服—用戶互動”模式完成購票、訂房、租車、報團、導航、信息咨詢等業務。然而在旅游智能客服行業如此大規模的背景下，學界卻對其效能產生了較大爭議：一方面，智能客服正逐漸改變旅游市場的營銷策略和游客的心理與行為[2]，被認為是數字經濟時代的產物，旅游產業發展的必然；另一方面則認為智能客服在解決問題能力方面表現欠缺，無法實現個性化服務，導致游客對其的接受度和使用率低下，甚至存在故意回避或抵制情緒[3]。圍繞游客體驗深化供給側結構性改革是旅游行業實現高質量發展的基本保障，鑒于旅游智能客服擁有如此之高的行業應用推廣程度，探究游客對智能客服的感知價值與滿意度成為當下亟須解決的現實問題。

2 文獻回顧

伴隨人工智能技術的不斷創新，有關智能客服的技術開發、設計及其應用路徑的探討從未停止。同時學界開始關注用戶對智能客服產生的認知體驗，經歷了從研究服務質量的評價方法到論證對于用戶心理與行為的影響機制。從整體上看，社會輿論對于智能客服發生了從積極推廣到懷疑批判的態度轉變，應用困境與突破路徑成為當下的研究熱點。部分學者認為，由于智能客服與人工智能、移動互聯網、大數據應用等技術領域融合關系的不斷升級，促使智能客服具備了提升效率、提高體驗和滿意度、減輕客服人員工作壓力、節約企業成本、優化企業品牌形象的賦能效用[4]。持反對意見的人則提出智能客服不具備解決復雜問題的能力，且經常出現“答非所問”的情況，導致更多用戶群體對其持否定態度[5]。

感知價值是指人們購買產品或享受服務的過程中，用戶感知的價值與付出成本之間的權衡[6]，是用戶對購買的產品或服務在功能、認知、社會和情感方面的價值進行描述的總和[7]，是企業提升核心競爭力、行業可持續發展的重要動能[8]。感知價值也是滿意度評價的重要指標，但由于滿意度評價中“期望”因素的存在，致使二者在具有緊密聯系的情況下又存在本質差異[9]。即不同用戶在相同價值體驗水平情況下，期望值越高，滿意度越低[10]。因此，立足于需求方探討智能客服的效用問題，與感知價值和滿意度形成了完整的邏輯鏈，是深化智能客服理論研究、論證行業現實問題的科學思路。

3 研究設計與分析

3.1 問卷設計

關于旅游智能客服感知價值的測評，本文綜合借鑒了任麗娜[11]和張強[12]在相關研究中使用的量表，均信度指標表現良好；關于滿意度測評，主要借鑒了楊洋[13]和向丹[14]在相關研究中使用的量表，均信度指標表現良好。上述量表根據研究主題對題干語境進行了適當調整，采用Likert5點式測量方法，1表示非常不正確，5表示非常正確。此外，為掌握樣本人口統計學特征，研究設計了包括性別、年齡、受教育程度、月收入情況等包含基本信息的題項。

3.2 調查過程與分析方法

筆者于2023年9月27日至2023年10月10日期間，通過問卷星在線發放問卷。共發放問卷數量253份，剔除“無旅游智能客服使用經歷”及不良作答的無效問卷后，最終獲得198份有效問卷。采用SPSS20.0進行數據整理與編碼，并根據研究所需分別實施了描述性統計分析(Descriptive Statistics)、信度分析(Reliability Analysis)、探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis)和回歸分析(Regressive Analysis)。

3.3 數據分析

3.3.1 人口學特征分析

關于樣本人口學特征中的性別分析結果，男性游客共95名，占比47.98%，女性游客103名，占比52.02%。受教育程度分析結果顯示，高中及以下學歷游客僅有2名，占比1.01%；高中/中專學歷游客有14名，占比7.07%；大專學歷游客有50名，占比25.25%；本科學歷游客有101名，占比51.01%；碩士學歷游客有26名，占比13.13%；博士及以上學歷游客有5名，占比2.53%。關于年齡分析的結果顯示，18歲以下的游客人數共7名，占比3.54%；18～24歲的游客共119名，占比60.1%；25～34歲的游客共63名，占比31.82%；35～49歲的游客有6名，占比3.03%；50～64歲的游客2名，占比1.01%；64歲以上的游客1名，占比0.51%。關于職業的調查分析結果顯示，學生103人，占比52.02%；公務員7人，占比3.54%；事業單位18人，占比9.09%；企業員工人數59名，占比29.8%；私營業主2名，占比1.01%；待業人數3人，占比1.52%；農民和退休人數各1人，占比0.51%；其他職業4人，占比2.02%。關于月收入的分析情況，2500元以下的有96名，占比48.48%；2501～5000元的47名，占比23.74%；5001～10000元收入的游客人數有49名，占比24.75%；10001～15000元收入的游客人數有2人，占比1.01%；15001～20000元收入以上的人數有3人，占比1.52%；20000元以上收入的人數有1人，占比0.51%。

3.3.2 旅游智能客服感知價值現狀分析

關于旅游智能客服感知價值的分析結果如表1所示，感知價值的整體水平不高，重點體現在結交朋友(題項4)、獲得社會認同(題項6)、獲得他人新的認知(題項5)三方面；而服務響應速度(題項3)和互動流暢度(題項1)兩方面的服務價值感知水平相對較高。以上分析反映出游客群體對智能客服使用價值的主觀性認知狀況。

表1 旅游智能客服感知價值現狀分析

3.3.3 旅游智能客服滿意度現狀分析

關于旅游智能客服滿意度的分析結果如表2所示，滿意度整體水平偏低，問題主要體現在滿足個性化需求(題項11)、問題的理解程度(題項8)、傳遞服務關懷(題項10)三個方面；而回復及時性(題項4)、接入及時性(題項3)、拓展信息渠道(題項5)、界面設計(題項2)及信息可信度(題項5)等方面的滿意度水平相對較高。以上分析反映出游客群體對智能客服感知的滿意度水平。

表2 旅游智能客服滿意度現狀分析

3.3.4 信度與效度分析

關于感知價值的信度分析結果(見表3)，Cronbach指數為0.925，項已刪除的Cronbach a指全部小于總體 Cronbach，內部一致性表現良好；關于滿意度的信度分析結果，Cronbach指數為0.936，項已刪除的Cronbach a指全部小于總體 Cronbach，內部一致性表現良好。

表3 感知價值和滿意度的探索性因子分析

為檢驗感知價值和滿意度的效度，分別對感知價值和滿意度實施了探索性因子分析(見表3)。結果顯示，感知價值和滿意度的探索性因子分析的各項指數均處于合理范圍內，效度情況良好。

3.3.5 旅游智能客服感知價值對滿意度的影響分析

為驗證智能客服感知價值與滿意度的關系，本文實施了回歸分析(見表4)。結果顯示，感知價值的全部維度(功能、社會、情感、認知)與滿意度呈顯著正相關。其中，功能和社會兩個維度在P＜0.05的水平上呈正相關顯著，情感和認知兩個維度在P＜0.001的水平上呈正相關顯著。且調整后的R2=0.208，代表模型說明處于合理區間。回歸模型F值=306.582，Durbin-Watson=1.889。

表4 智能客服感知價值對滿意度的影響

4 結論與局限性

4.1 結論

本文基于游客體驗深化供給側結構性改革助推旅游行業實現高質量發展的理念，分析了游客群體對智能客服的感知價值和滿意度情況，并成功驗證了感知價值與滿意度二者之間的內在聯系。分析結果顯示，游客對旅游智能客服的感知價值和滿意度整體水平偏低，集中體現在結交朋友、獲得社會認同、獲得他人新的了解和認知等感知價值方面的內容，以及滿足個性化需求、問題的理解程度、傳遞服務關懷等滿意度方面的內容。感知價值的全部維度與滿意度呈顯著正相關關系。

上述分析說明當下旅游智能客服在“人——機交互”過程中尚無法提供優質服務的事實。未來的旅游智能客服應利用技術革新集中攻克“人性化”服務水平不足的服務質量難關。結合行業實際，建議短期內采取以人工客服為主體解決游客提出的復雜問題，輔以智能客服協助處理簡單問題的客服模式。中長期應視人工智能技術的發展及與智能客服行業的融合水平判斷智能客服在旅游行業中的應用程度。此外，建議相關旅游企業應避免對于旅游智慧化的盲目追求，以免市場核心競爭力受損。

4.2 局限性

本文采用問卷調查法成功驗證了感知價值與滿意度之間的內在聯系，但受樣本規模限制，從掌握分析游客對智能客服感知價值和滿意度現狀的角度來看，缺乏全面性。后續應嘗試采用大數據文本分析法實施研究，以深化該領域的主題研究。