智能酒店顾客体验质量(CEQ)驱动因素的组态路径研究——基于内容分析与fsQCA方法

为解决智能酒店顾客体验质量(CEQ)优化难题，研究人员基于线索利用理论和复杂性理论，通过内容分析与模糊集定性比较分析(fsQCA)对6家智能酒店的5,852条在线评论进行系统研究，识别出员工表现、智能服务等8个关键因素，发现4条高CEQ组态路径，为智能酒店人机交互优化提供理论与实践指导。

　　

智能酒店的兴起正重塑数字时代的顾客体验生态。这项研究通过创新性地结合线索利用理论(cue utilization theory)和复杂性理论(complexity theory)，对6家代表性智能酒店的5,852条在线评论展开深度解码。运用内容分析和模糊集定性比较分析(fsQCA)双剑合璧，成功捕获影响顾客体验质量(CEQ)的八大关键因子：员工表现(staff performance)、性价比(price and value)、地理位置(location)、智能服务(smart service)、安全保障(safety and security)、学习体验(learning)、服务场景(servicescape)以及餐饮服务(food and beverage)。

组态分析揭示出四条通往高CEQ的黄金路径：1）员工表现-服务场景主导型；2）智能服务-服务场景协同型；3）员工表现-智能服务-安全保障铁三角型；4）员工表现-智能服务-服务场景三位一体型。这些发现不仅解构了智能酒店中人机交互(human-technology interplay)的复杂机制，更为行业提供了通过战略组态配置提升CEQ和竞争优势的精准路线图。