游客对智能客服的感知价值与满意度分析

姜帆 曹禹

(九江学院 江西九江 332005)

1 引言

伴随中国人工智能技术日趋完善，智能客服凭借其成本低廉、服务响应性强、服务标准化以及全天候服务输出的天然优势而被广泛应用于通讯、银行、电商、交通等多个行业领域[1]。目前，对服务体验质量高度依赖的旅游业也以引入智能客服为标志开启了智慧旅游产业发展新模式。如今，活跃于市场中的主流旅游交易平台均采用“智能客服—用户互动”模式完成购票、订房、租车、报团、导航、信息咨询等业务。然而在旅游智能客服行业如此大规模的背景下，学界却对其效能产生了较大争议：一方面，智能客服正逐渐改变旅游市场的营销策略和游客的心理与行为[2]，被认为是数字经济时代的产物，旅游产业发展的必然；另一方面则认为智能客服在解决问题能力方面表现欠缺，无法实现个性化服务，导致游客对其的接受度和使用率低下，甚至存在故意回避或抵制情绪[3]。围绕游客体验深化供给侧结构性改革是旅游行业实现高质量发展的基本保障，鉴于旅游智能客服拥有如此之高的行业应用推广程度，探究游客对智能客服的感知价值与满意度成为当下亟须解决的现实问题。

2 文献回顾

伴随人工智能技术的不断创新，有关智能客服的技术开发、设计及其应用路径的探讨从未停止。同时学界开始关注用户对智能客服产生的认知体验，经历了从研究服务质量的评价方法到论证对于用户心理与行为的影响机制。从整体上看，社会舆论对于智能客服发生了从积极推广到怀疑批判的态度转变，应用困境与突破路径成为当下的研究热点。部分学者认为，由于智能客服与人工智能、移动互联网、大数据应用等技术领域融合关系的不断升级，促使智能客服具备了提升效率、提高体验和满意度、减轻客服人员工作压力、节约企业成本、优化企业品牌形象的赋能效用[4]。持反对意见的人则提出智能客服不具备解决复杂问题的能力，且经常出现“答非所问”的情况，导致更多用户群体对其持否定态度[5]。

感知价值是指人们购买产品或享受服务的过程中，用户感知的价值与付出成本之间的权衡[6]，是用户对购买的产品或服务在功能、认知、社会和情感方面的价值进行描述的总和[7]，是企业提升核心竞争力、行业可持续发展的重要动能[8]。感知价值也是满意度评价的重要指标，但由于满意度评价中“期望”因素的存在，致使二者在具有紧密联系的情况下又存在本质差异[9]。即不同用户在相同价值体验水平情况下，期望值越高，满意度越低[10]。因此，立足于需求方探讨智能客服的效用问题，与感知价值和满意度形成了完整的逻辑链，是深化智能客服理论研究、论证行业现实问题的科学思路。

3 研究设计与分析

3.1 问卷设计

关于旅游智能客服感知价值的测评，本文综合借鉴了任丽娜[11]和张强[12]在相关研究中使用的量表，均信度指标表现良好；关于满意度测评，主要借鉴了杨洋[13]和向丹[14]在相关研究中使用的量表，均信度指标表现良好。上述量表根据研究主题对题干语境进行了适当调整，采用Likert5点式测量方法，1表示非常不正确，5表示非常正确。此外，为掌握样本人口统计学特征，研究设计了包括性别、年龄、受教育程度、月收入情况等包含基本信息的题项。

3.2 调查过程与分析方法

笔者于2023年9月27日至2023年10月10日期间，通过问卷星在线发放问卷。共发放问卷数量253份，剔除“无旅游智能客服使用经历”及不良作答的无效问卷后，最终获得198份有效问卷。采用SPSS20.0进行数据整理与编码，并根据研究所需分别实施了描述性统计分析(Descriptive Statistics)、信度分析(Reliability Analysis)、探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis)和回归分析(Regressive Analysis)。

3.3 数据分析

3.3.1 人口学特征分析

关于样本人口学特征中的性别分析结果，男性游客共95名，占比47.98%，女性游客103名，占比52.02%。受教育程度分析结果显示，高中及以下学历游客仅有2名，占比1.01%；高中/中专学历游客有14名，占比7.07%；大专学历游客有50名，占比25.25%；本科学历游客有101名，占比51.01%；硕士学历游客有26名，占比13.13%；博士及以上学历游客有5名，占比2.53%。关于年龄分析的结果显示，18岁以下的游客人数共7名，占比3.54%；18～24岁的游客共119名，占比60.1%；25～34岁的游客共63名，占比31.82%；35～49岁的游客有6名，占比3.03%；50～64岁的游客2名，占比1.01%；64岁以上的游客1名，占比0.51%。关于职业的调查分析结果显示，学生103人，占比52.02%；公务员7人，占比3.54%；事业单位18人，占比9.09%；企业员工人数59名，占比29.8%；私营业主2名，占比1.01%；待业人数3人，占比1.52%；农民和退休人数各1人，占比0.51%；其他职业4人，占比2.02%。关于月收入的分析情况，2500元以下的有96名，占比48.48%；2501～5000元的47名，占比23.74%；5001～10000元收入的游客人数有49名，占比24.75%；10001～15000元收入的游客人数有2人，占比1.01%；15001～20000元收入以上的人数有3人，占比1.52%；20000元以上收入的人数有1人，占比0.51%。

3.3.2 旅游智能客服感知价值现状分析

关于旅游智能客服感知价值的分析结果如表1所示，感知价值的整体水平不高，重点体现在结交朋友(题项4)、获得社会认同(题项6)、获得他人新的认知(题项5)三方面；而服务响应速度(题项3)和互动流畅度(题项1)两方面的服务价值感知水平相对较高。以上分析反映出游客群体对智能客服使用价值的主观性认知状况。

表1 旅游智能客服感知价值现状分析

3.3.3 旅游智能客服满意度现状分析

关于旅游智能客服满意度的分析结果如表2所示，满意度整体水平偏低，问题主要体现在满足个性化需求(题项11)、问题的理解程度(题项8)、传递服务关怀(题项10)三个方面；而回复及时性(题项4)、接入及时性(题项3)、拓展信息渠道(题项5)、界面设计(题项2)及信息可信度(题项5)等方面的满意度水平相对较高。以上分析反映出游客群体对智能客服感知的满意度水平。

表2 旅游智能客服满意度现状分析

3.3.4 信度与效度分析

关于感知价值的信度分析结果(见表3)，Cronbach指数为0.925，项已删除的Cronbach a指全部小于总体 Cronbach，内部一致性表现良好；关于满意度的信度分析结果，Cronbach指数为0.936，项已删除的Cronbach a指全部小于总体 Cronbach，内部一致性表现良好。

表3 感知价值和满意度的探索性因子分析

为检验感知价值和满意度的效度，分别对感知价值和满意度实施了探索性因子分析(见表3)。结果显示，感知价值和满意度的探索性因子分析的各项指数均处于合理范围内，效度情况良好。

3.3.5 旅游智能客服感知价值对满意度的影响分析

为验证智能客服感知价值与满意度的关系，本文实施了回归分析(见表4)。结果显示，感知价值的全部维度(功能、社会、情感、认知)与满意度呈显著正相关。其中，功能和社会两个维度在P＜0.05的水平上呈正相关显著，情感和认知两个维度在P＜0.001的水平上呈正相关显著。且调整后的R2=0.208，代表模型说明处于合理区间。回归模型F值=306.582，Durbin-Watson=1.889。

表4 智能客服感知价值对满意度的影响

4 结论与局限性

4.1 结论

本文基于游客体验深化供给侧结构性改革助推旅游行业实现高质量发展的理念，分析了游客群体对智能客服的感知价值和满意度情况，并成功验证了感知价值与满意度二者之间的内在联系。分析结果显示，游客对旅游智能客服的感知价值和满意度整体水平偏低，集中体现在结交朋友、获得社会认同、获得他人新的了解和认知等感知价值方面的内容，以及满足个性化需求、问题的理解程度、传递服务关怀等满意度方面的内容。感知价值的全部维度与满意度呈显著正相关关系。

上述分析说明当下旅游智能客服在“人——机交互”过程中尚无法提供优质服务的事实。未来的旅游智能客服应利用技术革新集中攻克“人性化”服务水平不足的服务质量难关。结合行业实际，建议短期内采取以人工客服为主体解决游客提出的复杂问题，辅以智能客服协助处理简单问题的客服模式。中长期应视人工智能技术的发展及与智能客服行业的融合水平判断智能客服在旅游行业中的应用程度。此外，建议相关旅游企业应避免对于旅游智慧化的盲目追求，以免市场核心竞争力受损。

4.2 局限性

本文采用问卷调查法成功验证了感知价值与满意度之间的内在联系，但受样本规模限制，从掌握分析游客对智能客服感知价值和满意度现状的角度来看，缺乏全面性。后续应尝试采用大数据文本分析法实施研究，以深化该领域的主题研究。