基于机器学习方法的旅游应用用户体验研究：UTAUT2理论与关键因素分析

随着旅游业数字化转型加速，用户体验(UX)成为旅行应用成功的关键。研究人员通过UTAUT2理论框架，结合主题建模和回归分析技术，对Goibibo和MakeMyTrip平台用户评论进行挖掘，揭示了信任、服务质量、应用性能等七大核心影响因素。研究发现这些因素均显著提升用户体验，为开发者优化服务设计提供了实证依据。

　　

旅游业数字化转型浪潮中，旅行应用的用户体验(User Experience, UX)已成为决定市场竞争力的核心要素。这项创新研究巧妙融合用户接受度理论(UTAUT2)和机器学习技术，对主流旅游平台Goibibo和MakeMyTrip的海量用户评论进行深度挖掘。通过主题建模(topic modeling)和回归分析(regression analysis)，研究团队精准识别出七大黄金法则：信任机制(trust)、服务体验(service experience)、客户关怀(customer care)、服务质量(service quality)、应用性能(app performance)、易用性(ease of use)和应用使用频率(app usage)。

数据分析显示，这些关键因素如同精密齿轮般协同作用，显著提升用户满意度。研究结果不仅验证了UX设计原则中"流畅性决定体验"的经典假设，更为UTAUT2理论在数字旅游领域的应用提供了新证据。从学术角度看，该研究架起了技术驱动(technology-driven)与服务驱动(service-driven)研究范式间的桥梁；实践层面则为开发者绘制了清晰的优化路线图，指引其通过性能调优和界面设计提升用户粘性。这项研究犹如数字旅游领域的"用户体验导航仪"，为行业高质量发展提供了科学坐标。