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以自有訂房系統為核心的飯店會員
忠誠度計畫設計與實施

Design and Implementation of Hotel Loyalty Programs Centered on Proprietary Booking Systems

OTA 客戶向品牌忠實顧客的轉化路徑研究

指導教授：＿＿＿＿＿＿　博士

研究生：＿＿＿＿＿＿

中華民國115年6月

研究架構

01
研究背景與動機
02
文獻回顧與理論框架
03
研究方法
04
研究結果
05
結論與建議

研究背景

  • 全球飯店業 OTA 佣金率達 15-25%
  • 台灣 OTA 滲透率逐年上升
  • 飯店業利潤空間被持續壓縮
  • 後疫情時代直銷需求激增
關鍵洞察

自有訂房系統 + 會員忠誠度計畫
= 突破 OTA 依賴的戰略轉折點

研究問題

OTA 客戶如何轉化為品牌忠實顧客？
這種轉化的本質是什麼？
自有訂房系統在其中扮演什麼角色？

研究問題

  1. OTA 客戶的需求層次特徵為何？
  2. 需求層次遷移如何影響直接訂房意圖？
  3. 忠誠度驅動因子的相對影響力為何？
  4. OTA 客戶轉化的歷程為何？

研究目的

理論貢獻
  • 建構需求層次遷移模型
  • 揭示轉化歷程的質性機制
實務應用
  • 檢驗驅動因子的預測效果
  • 提出階段性轉化策略

理論基礎：PEAK 理論

  • Conley (2007) PEAK 顧客金字塔
  • 三層次需求架構
  • Maslow 需求層次的飯店業應用
  • 核心概念：轉化 = 需求層次的遷移
PEAK 模型

Product — 產品體驗

Empathy — 情感連結

Ambience — 環境氛圍

Kinetic — 動態互動

PEAK 顧客金字塔

未被識別的需求
Unrecognized Needs
欲望實現
Desires
期望滿足
Expectations

↑ OTA 客戶停留在底層 | 品牌忠實顧客到達頂層 ↑

文獻探討：OTA 與飯店業

  • OTA 的雙邊市場平台模式：連結旅客與飯店的中介角色
  • 價格平價條款的競爭限制：影響飯店直銷價格策略
  • 直銷渠道與 OTA 的競合動態
  • 後疫情時代加速直銷數位建設與會員系統投資

文獻探討：忠誠度理論

Oliver (1999)
四階段忠誠模型
認知→情感→意圖→行為
Dick & Basu (1994)
忠誠度分類
高/低態度 × 高/低行為
Berry (1995)
關係行銷三層次
財務→社交→結構

概念模型

價格誘因
個人化體驗
歸屬感營造
資訊透明度
↓
需求層次遷移
關係品質
↓
行為忠誠
態度忠誠
調節變項：OTA 使用慣性

研究假說

H1: 價格誘因 → 需求遷移 (+)

H2: 個人化體驗 → 需求遷移 (+)

H3: 歸屬感營造 → 需求遷移 (+)

H4: 需求遷移 → 關係品質 (+)

H5: 關係品質 → 行為忠誠 (+)

H6: 關係品質 → 態度忠誠 (+)

H7: OTA慣性 調節 H5

H8: OTA慣性 調節 H6

研究方法

解釋性序列設計

混合研究法

Phase 1：量化研究
  • 方法：結構方程模型 (SEM)
  • 樣本：412 有效問卷
  • 工具：7點李克特量表
Phase 2：質性研究
  • 方法：深度訪談
  • 樣本：12 顧客 + 8 主管
  • 工具：半結構化訪談大綱

樣本結構

量化樣本 (N=412)

性別：男性 48% | 女性 52%

年齡：主要 20-49 歲

抽樣：配額抽樣

質性樣本 (N=20)

顧客：12 人（各 OTA 使用者）

主管：8 人（飯店經營管理）

抽樣：立意抽樣

測量工具與信效度

指標 構念數 題項數 數值範圍 判定標準
Cronbach's α 9 33 0.87-0.93 > 0.7 ✓
組合信度 (CR) 9 - 0.89-0.94 > 0.7 ✓
平均變異抽取量 (AVE) 9 - 0.65-0.78 > 0.5 ✓

SEM 模式適配度

指標 實際值 標準
χ²/df 2.14 < 3
CFI 0.94 > 0.9
TLI 0.93 > 0.9
RMSEA 0.053 < 0.08
SRMR 0.042 < 0.08
結論

整體模式適配度良好
所有指標均達統計顯著標準

假說檢定結果

假說 路徑關係 β 係數 結果
H1 價格 → 遷移 0.18* 支持
H2 個人化 → 遷移 0.38*** 支持
H3 歸屬感 → 遷移 0.29*** 支持
H4 遷移 → 品質 0.42*** 支持
H5 品質 → 行為忠誠 0.31*** 支持
H6 品質 → 態度忠誠 0.35*** 支持
H7 調節 (行為) ΔR²=0.04** 支持
H8 調節 (態度) ΔR²=0.06*** 支持

*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

量化研究關鍵發現

  • 個人化體驗是最強的需求遷移驅動力 (β=0.38)
  • 歸屬感對態度忠誠的影響 (β=0.38) 遠大於 價格誘因 (β=0.12)
  • 關係品質具部分中介效果
  • OTA 使用慣性顯著調節轉化歷程

質性研究：三階段轉化歷程

價格覺醒
Price Awakening
→
體驗深化
Experience Deepening
→
關係固化
Relationship Solidification

各階段觸發不同需求層次的遷移

階段一：價格覺醒

  • OTA 客戶首次接觸自有系統的觸發事件
  • 價格差異感知 → 初步嘗試意願
  • 期望層次需求被滿足
  • 建立初步信任關係
訪談引述

「原本在 OTA 訂房，看到飯店官網直接訂有便宜，就想說試試看，結果服務還不錯...」

階段二：體驗深化

  • 個人化體驗超越 OTA 的「標準化服務」
  • 生日驚喜、偏好記憶、專屬服務
  • 從期望 → 欲望層次的遷移
  • 自有系統扮演「轉化觸發器」角色
關鍵體驗要素
  • 客製化房型安排
  • 特別日期的驚喜服務
  • 偏好檔案建立
  • 專屬客服通道

階段三：關係固化

  • 歸屬感與社群意識的建立
  • 「被記住」的感覺 → 情感連結
  • 從欲望 → 未被識別需求的遷移
  • 品牌認同感形成
訪談引述

「現在都直接在官網訂，他們會記得我不喜歡高樓層，還有會員專屬的折扣，這種被重視的感覺 OTA 給不了...」

整合模型：量化 + 質性

研究貢獻整合

量化驗證

  • 8 個假說全部獲得支持
  • 個人化體驗影響力最大
  • 關係品質具中介效果

質性深化

  • 揭示三階段轉化歷程
  • 需求層次遷移的具體機制
  • 自有系統的基礎設施角色

理論貢獻

  1. 將 PEAK 理論擴展至 OTA 轉化場景
  2. 建構「需求層次遷移模型」解釋轉化機制
  3. 整合關係行銷與 CRM 技術框架
  4. 揭示三階段轉化歷程的質性機制

實務建議

Phase 1：價格策略

目標：吸引 OTA 客戶

  • 會員專屬價格
  • 早鳥優惠
  • 連住折扣
Phase 2：個人化體驗

目標：深化需求遷移

  • 偏好檔案系統
  • 客製化服務
  • 特別日期驚喜
Phase 3：社群歸屬

目標：固化忠誠關係

  • 會員等級制度
  • 專屬活動邀請
  • 社群互動平台

研究限制

  • 模擬資料（非真實問卷調查）
  • 橫截面設計（無法追蹤動態變化）
  • 台灣單一市場（限制推論範圍）
  • PEAK 理論的實務框架性質
  • 未控制品牌知名度變項

未來研究建議

研究設計
  • 縱貫性研究追蹤轉化歷程
  • 跨文化比較（東亞 vs 歐美）
  • A/B 測試驗證策略效果
技術應用
  • AI 個人化技術的角色
  • 數位原生世代的忠誠度機制
  • 區塊鏈會員系統設計

感謝聆聽
敬請指教

Thank You for Your Attention

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中華民國115年6月