基于回头客在线评论的餐饮消费满意度影响因素分析

李薇 杨东山

摘要：线上餐饮平台兴起后，更多的消费者选择在网上订餐，在线评论数据量急剧增加。大量的评论数据背后隐藏着消费者对于美食的满意度因素，这些文本数据客观地反映了消费者的满意度情况，其中，回头客再次选择的因素更加值得餐饮商家关注。文章以美团网站五种餐饮类别的50 000条数据为研究对象，对文本数据进行词频统计、语义网络图和系统聚类分析，认为影响回头客满意度的主要因素依次为餐品味道、菜品种类、服务态度、环境整洁及价格实惠。

关键词：文本挖掘;系统聚类;语义网络;可视化分析

大数据给传统餐饮行业带来了巨大的挑战，它改变了传统餐饮行业的管理模式和营销方式，推动着餐饮行业的发展。第46次《中国互联网络发展状况统计报告》统计，截至2020年6月，我国网民的规模达到9.40亿，互联网的普及率达到67.0%，其中，我国网上订餐规模达到4.09亿，占网民规模的43.5%且占比增速较快。

据中国产业经济信息网数据显示，2019年，全国餐饮收入达到46 721亿元，同比增长9.4%。但是，餐饮行业的竞争压力大，线上餐饮平台的兴起带动线下餐饮向线上餐饮转变，现在大多数餐饮商家都和第三方平台如美团、饿了么和大众点评等进行合作。餐饮商家通过这些餐饮平台，提供美食的信息以供消费者选购。

但是，消费者很难依据餐饮商家提供的美食信息做出购买行为，因为商家提供的信息是具有自利性和美化效果的，大多数消费者只能通过其他消费者的评论来判断美食的味道、服务的质量和环境的好坏。……