1. 引言
近年来，上海的旅游业一直保持着高速发展的态势，在政策支持和市场需求的双重推动下，旅游业已经成为城市经济的重要增长点。按照《全面推动上海旅游业高质量发展三年步骤计划(2025~2027年)》的要求，上海正在努力创建“中国入境旅游第一站”和“文旅深度融合示范区”1。2025年春节期间，上海接待的游客数量为1777.84万人次，同比增长了6.08%，显现出了强大的市场活力2。
作为酒店市场的重要组成部分，经济型连锁酒店凭借高性价比和标准化服务占据了较大的市场份额。2025年，上海的酒店总数超过了1500家，其中经济型连锁酒店的占比突出，以如家、汉庭、锦江之星等为代表，市场竞争日益激烈，该市场遭遇着标准化与个性化需求之间的矛盾3。汉庭酒店作为国内经济型连锁酒店的领先品牌，目前在全国超过4000家门店，平均入住率超过80%，其价格优势使其成为中低收入客群的选择；在快速扩张的进程中，因为人员培训未能跟上步伐，管理体系尚待完善，服务标准难以达成统一等情况，前厅服务的短板渐渐显露。汉庭的员工流动率高达25% (而行业平均水平为18%)，再加上培训力度短缺，造成服务技能表现出高低不一的状况，在高峰期客户的等待时间比行业平均水平多出了15分钟，投诉率也明显上升4。
前厅作为酒店对客服务的窗口，是品牌形象与客户情感相联系的重要载体，对于顾客的满意度有着直接影响。本文选取汉庭上海X酒店作为研究对象，根据SERVUAL模型的五大核心维度(有形性、可靠性、响应性、保障性和移情性)设计调查问卷，全面系统地分析该店前厅服务质量并给出未来改进策略。本文的研究成果有助于弥补理论层面在细分场景研究方面的短缺，促使经济型连锁酒店从“规模扩张”向“质量改进”转变，完成服务质量的持续提升。
2. 相关理论及文献综述
2.1. 理论基础
2.1.1. 感知服务质量理论
从20世纪70年代开始，服务质量渐渐成为了核心的研究方向。1984年，Gronroos教授提出了“感知服务质量”概念及理论框架[1]。该理论核心在于重视顾客体验与希望之间的关系，服务质量不再仅仅从企业视角来界定，而是由顾客的感知所决定。顾客体验高于希望时，质量被看作是优良的；当体验不如希望时，质量问题就会出现。并且，Gronroos还给出了“技术质量”和“功能质量”这两个维度。其中，技术质量指代服务的结果，而功能质量则指代服务的过程。技术质量会对最终的满意度产生影响，功能质量则会塑造对于服务的认知，这两者相互交织在一起，共同决定了整体的质量感知。服务质量不再仅仅是一种静态的衡量标准，而是动态体验所带来的结果。
2.1.2. 服务质量满意度理论
20世纪70年代末，学者们展开了对服务质量和顾客满意的初步探究之旅。著名营销学者Oliver (1981)率先提出了顾客满意度的概念，并且把它定义为消费者在体验完服务之后，对于服务质量所实施的总体评价[2]。研究表明，顾客满意度其实就是消费者所感知到的服务质量和其自身预期相互比较之下的结果。
到了80年代后期，国内外学者对服务质量满意度的研究慢慢走向成熟，并且开始塑造起系统性的测量框架。北美学者PZB在1985年提出了服务质量缺口模型(GAP Model) [3]。
基于此理论，PZB在1988年又进一步研发出SERVQUAL模型，该模型以有形性、可靠性、响应性、保障性和移情性(Empathy)作为核心维度[4]。该模型表明消费者的服务满意度会受到感知质量与目标质量之间差异的影响，企业应该衡量这五个维度的得分来调整服务策略，从而增强顾客的体验。
在SERVQUAL模型里，PZB起初采用了“Empathy”这个词，此术语在早期文献中往往被译为“同理心”。可在实际运用中，“Empathy”还体现企业对顾客需求的感知，包含个性化服务与关怀，于是更为贴切的译法是“移情性”。
1992年至今，研究者渐渐把服务质量满意度纳入更为复杂的系统性框架当中，致力于营造更具动态性的研究模型。Cronin和Taylor (1992)提出了SERVPERF模型，该模型看作顾客满意度主要由实际感知到的服务成果决定，而不是希望与现实之间的差距[5]。SERVPERF仅仅关注顾客对服务成果的感知，虽然能够直接测量满意度，但无法显示顾客希望的来源，也就难以准确地定位改进的方向。因此，学者们逐步将目光投向顾客的情感因素对于满意度所产生的影响，提出满意度除了受认知过程的影响之外，还与顾客的情感体验紧密相连，ISO (1990)国际标准也开始全面考虑顾客的满意度，并且把它界定为顾客针对某一项服务或者产品所作出的总体体验评价[6]。伴随互联网技术的不断发展，学者们还针对线上服务质量满意度的特点展开了研究，而且也对数字化环境当中的满意度测量方式进行了研究[7] [8]。
本文选用SERVQUAL模型，首先因其具备更全面的考量能力以及服务质量的分析功能；而且，该模型还能够衡量顾客的实际感知，并且能够考虑顾客的目标，以此来表现服务的短板，有助于企业执行精准的改进。在改进服务流程的场景下，SERVQUAL的五维度框架也具有更为突出的优势。
2.2. 国内外研究进展
2.2.1. 关于SERVQUAL模型的国内外研究进展
PZB在1988年提出SERVQUAL模型以后，学者Saleh等人率先把SERVQUAL模型应用到酒店行业的研究中，发现顾客对酒店服务的不满主要源于酒店管理者与顾客对服务认知的不同，此差距影响了客户的整体满意度[9]。学者Akbab将此模型修改为有形性、可靠性、响应性、保障性和移情性这五个维度。其中，有形性指的是酒店的设施，设备以及环境的状况；可靠性突出服务的稳定性和连贯性，响应性关注员工的服务速度和积极性，保障性关乎员工的专业素养和顾客的安全感，移情性则体现了酒店对顾客个性化需求的重视，使得该模型更贴合酒店行业的服务特点[10]。学者Cronin针对SERVQUAL模型“理论性强但实证性弱”的问题提出用成果感知服务质量度量法(SERVPERF模型)作为更为精确的评价体系。研究显示，和SERVQUAL模型经由“预期与感知的差异”去衡量服务质量相比，SERVPERF模型直接按照顾客的实际感知服务成果开展测量，规避了预期变量造成的主观偏差，加强了测量的稳定性和解释力[11]。学者Rupali和Babita通过因子分析法对SERVQUAL模型的变量进行优化，发现服务质量可以归结为六个关键维度：有形性、可靠性、响应性、保障性、移情性和客户导向[12]。Nguyen通过模糊层次分析法(FAHP)结合SERVQUAL方法评估服务质量发现，提升服务质量应关注提高顾客满意度和忠诚度，并应考虑服务的抽象特性，如无形性、异质性及产出与消费的同步性[13]。
国内学者针对服务质量模型也展开了相关研究，宁双和律丽借助SERVQUAL模型，以日照金海花园大酒店作为案例，对星级酒店服务质量的巩固策略开展了探究发现：该酒店设施守护存在短缺，服务响应不够及时，员工的专业素养尚需进一步增强等[14]。高楠利用SERVQUAL模型以如家酒店服务质量为研究对象，对入住顾客展开问卷调查发现：如家连锁酒店存在服务设施欠缺，对顾客需求的响应不够及时等情况，并给出改进硬件设施、优化员工服务意识、简化服务流程，以此来优化整体服务质量和顾客满意度[15]。张碧等人采用SERVQUAL模型和顾客满意度调查的方式，对高星级酒店的服务质量执行了全面评定[16]。
综上所述：SERVQUAL模型在酒店行业的应用已经比较成熟，绝大多数研究主要集中在酒店的整体服务质量上，对于酒店前厅这个关键环节的研究相对较少。前厅作为经济型连锁酒店对客服务的主要窗口，其服务质量更会直接影响到顾客的满意度和忠诚度，因此应用SERVQUAL模型研究前厅服务极有必要。
2.2.2. 关于酒店服务质量影响因素国内外研究进展
国外学者展开的研究有：Moro借助对酒店行业的服务能力实施分析，识别定期考量服务质量有益于找到改进机会，优化客户满意度，优化市场竞争力[17]。Palazzo借助对酒店服务质量的核心要素实施研究，发现便利性、客户信任度、服务感知和价值体验能够优化市场吸引力并且优化客户满意度[18]。Grobelna借助对员工情绪与服务质量的关联实施研究，提出工作压力和主管支持是影响员工情绪疲劳和流失意愿的关键因素，加强员工培训和情绪管理有益于优化整体服务质量并且改善客户体验[19]。GUO等人借助市场调研和数据分析得出，巴西酒店的服务质量受本土化服务特色，员工外语能力和服务快捷性等因素的影响，改善这些因素有帮于改善客户体验和酒店的市场竞争力[20]。
国内学者针对酒店服务质量的影响因素展开了研究：倪冬梅借助对酒店服务质量的影响因素及其改进策略开展分析发现，酒店服务质量会受到员工服务态度、硬件设施、服务标准化程度以及客户个性化需求满足情况等因素的影响，加强员工培训、改进设施保卫水平以及赋予个性化服务等改进措施可改进整体服务质量[21]。肖慧娟以深圳福田香格里拉酒店作为案例，对酒店前厅服务质量存在的问题及应对措施开展了研究发现：影响前厅服务质量的主要因素涉及服务流程的合理性、员工的专业素养以及服务响应速度。作者提出了改进前厅服务流程，加强员工专业培训以及改进服务效率等策略，以改善顾客的体验[22]。张蓉倩以广州A酒店中餐厅作为案例，针对高星级酒店餐饮服务质量管理的影响因素展开研究发现：餐饮服务质量会受到服务人员素质、餐饮环境、出品稳定性以及顾客目标管理等因素的影响，建议借助优化员工培训质量、改善餐饮环境以及加强出品管理等举措，来优化餐饮服务质量[23]。
当前的研究显示，酒店的服务质量会受到客户信任度、服务的便利性、员工的专业素养、设施的守护以及个性化服务等因素的影响，实施加大员工培训力度、改善响应的速度等举措，有助于改进顾客的满意度和提高市场的竞争力，但是以往研究未有涉及数字化系统对于酒店服务质量的影响，本研究将有助于填补这方面的空白。
3. 研究方案设计和数据分析
3.1. 研究对象
汉庭上海X酒店位于上海人民广场地铁站周边，地理位置较为便利。酒店规模中等，共有120间客房。其空间设计较为简约，功能布局十分合理，在设计时充分考虑到了旅客的舒适感和实用性。该酒店有标准间、大床房以及商务客房，能够满足不同旅客的入住需求。所有的客房都配置了高品质的寝具，使用了人体工学床垫，以此来保证旅客能够享有良好的睡眠体验。卫浴设施选用的是国际品牌的洁具，并且还有24小时恒温热水，高速Wi-Fi全面覆盖，智能电视和独立空调也一应俱全。
前厅服务作为酒店经营的核心枢纽，前台全天24小时值守，给予宾客全天候的接待服务。入住登记快速高效，身份证核验和房卡发放全程不超过三分钟。退房手续简便，账单确认和押金退还简单快捷。在高峰时段，增设自助办理设备，缩减了排队等待时间，进一步改进了效率。餐饮服务也是前厅的一部分，早餐供应时段固定且品类丰富，涉及简餐、热饮以及中西结合的美食，能够满足不同客人的口味需求。餐饮区域一直维持着高标准的卫生，服务员随时执行巡视，以确保用餐环境的整洁。自动售卖机和零食小站24小时开放，为客人赋予了便捷的补给。服务主要集中在入住与退房环节，并且不会超出这个范围。对于行李寄存，叫车预约，快递代收等事宜，都有各自专门的流程。前台人员经由系统接受过专业培训，具备相应的专业素养，能够快速地响应客人的需求。在一些特别情况下，延误退房，房型调整，商务会议需求等，也能够灵活地实施处理。服务的标准化以及体验的一致性，是汉庭酒店做到品牌化管理的关键所在。酒店安全管理得到了严格的执行，检测系统全面覆盖了大堂、走廊、电梯等公共区域，能够及时地开展监测。门禁系统较为完善，住客凭借房卡才可以踏入楼层，从而保障了安全，在夜间还设置了值班经理，从而能够及时处理偶发事件，消防通道会定期开展检查，这样就可以确保隐患问题被降低到最低的程度。
3.2. 样本选择
本次研究基于对汉庭上海人民广场地铁站酒店前厅服务质量满意度测评的数据进行统计分析，受访者共计264人，涵盖不同学历、年龄、职业及收入背景，具备较好的样本代表性与广泛性。学历分布显示，大专学历占比最高，达到46.21%。整体来看，受访者学历水平较高，说明参与者具备较强的认知理解能力，有助于对酒店服务质量作出较为客观的评价。在年龄结构上，30~40岁群体比例最高，占32.95%，表明，样本以中青年顾客为主体，这与汉庭酒店的市场定位相契合，中青年人群对服务细节与效率的关注度较高。职业构成方面，企业人员占比最高，达41.67%，调查中职业分布具有较强的多样性和现实性，能够有效反映不同社会群体对酒店前厅服务体验的综合感受，增强了数据分析的全面性与深度。在收入水平方面，3000元以下与3000~5000元收入区间的受访者占比分别为28.79%和33.71%，二者合计超过六成(62.5%)，样本总体呈现中低收入群体集中的特点，与汉庭酒店作为经济型连锁酒店的定位高度吻合，进一步确保了测评数据的客观性与适配性(如表1)。
综上所述，本次测评样本在学历、年龄、职业与收入等方面分布合理，具备较好的广延性与代表性。
Table 1. Descriptive analysis
表1. 描述性分析
项目 |
选项 |
频数 |
百分比(%) |
学历 |
硕士及其以上 |
18 |
6.82 |
本科 |
94 |
35.61 |
大专 |
122 |
46.21 |
高中/中专 |
24 |
9.09 |
初中及以下 |
6 |
2.27 |
年龄 |
18~30 |
58 |
21.97 |
30~40 |
87 |
32.95 |
40~50 |
67 |
25.38 |
50~60 |
36 |
13.64 |
60以上 |
16 |
6.06 |
职业 |
政府工作人员 |
40 |
15.15 |
企业人员 |
110 |
41.67 |
教学科研人员 |
29 |
10.98 |
学生 |
15 |
5.68 |
其他 |
70 |
26.52 |
收入 |
收入3000以下 |
76 |
28.79 |
3000~5000 |
89 |
33.71 |
5000~7000 |
60 |
22.73 |
7000~9000 |
22 |
8.33 |
9000~12000 |
10 |
3.79 |
12000以上 |
7 |
2.65 |
合计 |
264 |
100.0 |
3.3. 问卷信效度分析
信度分析适用于量化量表的一致性和稳定性，其中包含重测信度，复本信度和内部一致性信度等方面。通常，Cronbach α系数高于0.9时，表明问卷的信度非常好；处于0.8到0.9之间时，显示问卷的信度较好；而系数在0.5到0.8范围内时，则认为问卷的信度是可以接受的。如果该系数低于0.5，就表示测量信度的不足。本文借助SPSS26.0来实施数据处理和信度分析发现本研究系数处于0.703到0.897这个范围之内，整体信度系数为0.876，表明本次问卷整体信度相对较高，能够体现出测量内容的稳定性(见表2)。
本文把“效度”分析当作工具来使用，这种分析主要关注测量结果和实际情况之间的契合程度。借助Kaiser的理论框架，如果KMO值比0.9要高，就显示问卷数据极为适合做因子分析；如果KMO值在0.8到0.9这个范围之内，说明问卷比较适合做因子分析，并且能够很好地解释其内部结构。如果KMO值处在0.7到0.8这个区间里面，即便不是最适合的，但还是具备使用因子分析的可行性。本文利用SPSS26.0统计软件得出本次调查KMO结果为0.823，比最低接受阈值要高很多(见表3)。
Table 2. Reliability analysis
表2. 信度分析
研究对象 |
维度 |
题项数 |
各维度Cronbach’s α |
整体Cronbach’s α |
服务质量满意度 |
有形性 |
4 |
0.749 |
0.876 |
可靠性 |
5 |
0.897 |
响应性 |
4 |
0.703 |
保证性 |
4 |
0.708 |
|
移情性 |
4 |
0.852 |
|
Table 3. KMO and Bartlett’S test
表3. KMO和 Bartlett检验
KMO检验与Bartlett球形检验 |
值 |
KMO值 |
0.823 |
Bartlett球形检验 |
|
近似卡方 |
953.592 |
df |
253 |
P值 |
0.000*** |
这两个统计指标表明，本次研究所收集的问卷调查数据在信度和效度方面都达到了较高的标准，说明数据之间存在足够的关联性，能够支持进一步的因素分析或其他统计处理。
4. 汉庭上海X酒店前厅管理现状分析
4.1. 酒店前厅服务质量满意度分析
4.1.1. 样本服务期望分析
从表4可知，第一名是D3 (员工的回答令人满意)，其数值为4.82；第二名是D1 (在前厅感到安全)，数值为4.67；第三名是D2 (员工很有礼貌)，数值为4.54；第四名是B2 (员工热情相助)，数值为4.37分。C1 (员工服务快速)得分为4.18分，位列第五，C4 (员工值得信赖)和E3 (饭店能急我所急)均评列为4.17 分，并列第六。A4 (酒店操作系统稳定)的数值为3.85分，为22项中的最低分。从表中还可看出，“预期”列的最高平均分与最低平均分相差0.97分，差异不大(见表4)。
Table 4. Statistical analysis of service expectations
表4. 服务期望统计分析
序号 |
人数 |
最小值 |
最大值 |
平均数 |
标准差 |
A1 |
264 |
3 |
5 |
4.15 |
0.834 |
A2 |
264 |
3 |
5 |
4.12 |
0.845 |
A3 |
264 |
3 |
5 |
3.86 |
0.897 |
A4 |
264 |
2 |
5 |
3.85 |
0.841 |
A5 |
264 |
3 |
5 |
4.08 |
0.853 |
A6 |
264 |
3 |
5 |
4.03 |
0.874 |
续表
B1 |
264 |
3 |
5 |
4.00 |
0.815 |
B2 |
264 |
4 |
5 |
4.37 |
0.843 |
B3 |
264 |
3 |
5 |
3.90 |
0.856 |
B4 |
264 |
3 |
5 |
3.88 |
0.815 |
C1 |
264 |
3 |
5 |
4.25 |
0.846 |
C2 |
264 |
3 |
5 |
3.87 |
0.793 |
C3 |
264 |
3 |
5 |
3.86 |
0.794 |
C4 |
264 |
3 |
5 |
4.17 |
0.878 |
D1 |
264 |
3 |
5 |
4.67 |
0.755 |
D2 |
264 |
3 |
5 |
4.54 |
0.754 |
D3 |
264 |
3 |
5 |
4.82 |
0.739 |
D4 |
264 |
2 |
5 |
3.97 |
0.865 |
E1 |
264 |
3 |
5 |
3.86 |
0.745 |
E2 |
264 |
3 |
5 |
3.93 |
0.912 |
E3 |
264 |
3 |
5 |
4.17 |
0.831 |
E4 |
264 |
3 |
5 |
3.95 |
0.935 |
4.1.2. 样本服务感知分析
从表5可知，排在前两位的分别是E4 (饭店可认知我的特别需求)和E2 (员工可满足我所需)，它们的得分分别为4.14和4.07；位列第三的是E3 (饭店可急于我之所急)，得列为4.01；得分最低的是A1 (前厅环境氛围)，得列为2.85。在“感知”这一项中，得分最高与最低的题项之间相差1.29，差距较为明显(见表5)。
Table 5. Statistical analysis of service perception
表5. 服务感知统计分析
序号 |
人数 |
最小值 |
最大值 |
平均数 |
标准差 |
A1 |
264 |
1 |
5 |
2.85 |
1.44 |
A2 |
264 |
1 |
5 |
3.61 |
1.06 |
A3 |
264 |
1 |
5 |
3.52 |
1.13 |
A4 |
264 |
1 |
5 |
3.71 |
1.1.1 |
A5 |
264 |
1 |
5 |
3.82 |
1.03 |
A6 |
264 |
1 |
5 |
3.90 |
1.04 |
B1 |
264 |
1 |
5 |
3.55 |
1.15 |
B2 |
264 |
1 |
5 |
3.49 |
1.18 |
B3 |
264 |
1 |
5 |
3.63 |
1.14 |
B4 |
264 |
1 |
5 |
3.69 |
1.16 |
C1 |
264 |
1 |
5 |
3.76 |
1.11 |
续表
C2 |
264 |
1 |
5 |
3.76 |
1.05 |
C3 |
264 |
1 |
5 |
3.67 |
0.99 |
C4 |
264 |
1 |
5 |
3.88 |
0.99 |
D1 |
264 |
1 |
5 |
3.97 |
0.94 |
D2 |
264 |
1 |
5 |
4.03 |
0.96 |
D3 |
264 |
1 |
5 |
3.95 |
0.99 |
D4 |
264 |
1 |
5 |
3.82 |
1.06 |
E1 |
264 |
1 |
5 |
3.89 |
1.00 |
E2 |
264 |
1 |
5 |
4.07 |
0.95 |
E3 |
264 |
1 |
5 |
4.01 |
0.97 |
E4 |
264 |
1 |
5 |
4.14 |
0.95 |
4.1.3. 样本顾客满意度分析
根据服务质量(SQ) = 服务感知(P) − 服务期望(E)
这家酒店的前厅在22个项目上的总体服务质量得分，也就是顾客满意度得分，通过表6，从顾客满意度的平均分来观察，“可靠性”和“安全性”这两个维度的问题表现得最为明显，这显示顾客对于酒店前厅服务的稳定性，准确性以及员工的态度存在着比较大的不满情绪。
在表6“可靠性”这个维度当中，B2 (员工热情相助，−0.88)和B4 (服务正确，无差错，−0.19)的评分相对较低，这表明顾客对于前厅员工自动给予帮助的能力以及服务的准确性存在着一定程度的不满意情况，这种情况有可能会对整体的入住体验产生影响。
在表6“安全性”这个维度里，D3 (员工的回答令人满意，得分−0.87)的评分也比较低，这显示出顾客对于员工解答问题的专业性和可靠性缺少信心。
在表6“响应性”这个维度中，C1 (员工服务很及时，得分−0.49)的评分偏低，显示前厅员工的响应速度没有达到顾客的预期，从整体上看，顾客对前厅服务的可靠性，安全性以及响应速度都有一定的不满，酒店应该着重关注员工的服务热情、交流能力和执行效率，以此来改进整体的满意度。
Table 6. Customer satisfaction score
表6. 顾客满意度得分
序号 |
人数 |
最小值 |
最大值 |
平均数 |
标准差 |
A1 |
264 |
−4 |
2 |
−1.3 |
0.1 |
A2 |
264 |
−3 |
2 |
−0.51 |
−0.043 |
A3 |
264 |
−3 |
2 |
−0.34 |
−0.099 |
A4 |
264 |
−2 |
3 |
−0.14 |
−0.026 |
A5 |
264 |
−3 |
2 |
−0.26 |
0.012 |
A6 |
264 |
−3 |
2 |
−0.13 |
−0.061 |
B1 |
264 |
−3 |
2 |
−0.45 |
−0.02 |
B2 |
264 |
−2 |
2 |
−0.88 |
−0.028 |
B3 |
264 |
−2 |
2 |
−0.27 |
−0.015 |
续表
B4 |
264 |
−3 |
2 |
−0.19 |
−0.245 |
C1 |
264 |
−3 |
2 |
−0.49 |
0.013 |
C2 |
264 |
−2 |
2 |
−0.11 |
0.046 |
C3 |
264 |
−3 |
2 |
−0.19 |
−0.065 |
C4 |
264 |
−2 |
3 |
−0.29 |
−0.034 |
D1 |
264 |
−1 |
1 |
−0.7 |
0.126 |
D2 |
264 |
−1 |
1 |
−0.51 |
0.141 |
D3 |
264 |
−3 |
1 |
−0.87 |
0.073 |
D4 |
264 |
−2 |
3 |
−0.15 |
−0.042 |
E1 |
264 |
−3 |
2 |
0.03 |
−0.008 |
E2 |
264 |
−2 |
3 |
0.14 |
−0.194 |
E3 |
264 |
−2 |
3 |
−0.16 |
0.051 |
E4 |
264 |
−2 |
2 |
0.19 |
0.058 |
借助对问卷中每个维度上各个题项的服务质量得分求取平均值，便可收获该维度的服务质量得分。从五维度的顾客满意度评分情况(表7)来看，“安全性”维度(D)的满意度−0.557，为最低水平，显示顾客在前厅的安全感以及对员工的礼貌和解答能力的评价较低。
表7“可靠性”维度(B)得分−0.448，“有形性”维度(A) −0.447，这两个维度的评分均偏低，显示出顾客对酒店服务的稳定性以及前厅环境存在一定的不满情绪。
表7“响应性”维度(C) −0.271，此数值相对较高但仍然是负值，这表明顾客对服务速度和自动性的认可程度不高，而唯一的正值出现在“移情性”维度(E)中，为0.050，这表明顾客对个性化关怀的评价相对较好。总体上来看，安全性，可靠性以及环境质量这些方面是影响满意度的关键问题。
Table 7. Five-dimension customer satisfaction score
表7. 五维度顾客满意度得分
序号 |
人数 |
最小值 |
最大值 |
平均数 |
标准差 |
A |
264 |
−3.00 |
2.16 |
−0.447 |
−0.021 |
B |
264 |
−2.50 |
1.75 |
−0.448 |
−0.022 |
C |
264 |
−2.25 |
2.25 |
−0.27 |
−0.014 |
D |
264 |
−1.50 |
1.90 |
−0.557 |
−0.073 |
E |
264 |
−2.50 |
2.00 |
0.050 |
−0.025 |
4.2. 汉庭上海X酒店前厅管理面临的问题
4.2.1. 前厅服务有形性问题
调查中发现：顾客对于前厅的环境、设施设备以及标识清晰度等方面的感受未及预期目标。当前厅存在环境布局不合理、设备陈旧以及操作系统运行不稳定等情况时，会对顾客的整体体验产生影响。倘若大堂的标识不够清晰，或者POS机系统不稳定，还有可能会降低顾客对酒店的整体印象。
4.2.2. 前厅服务可靠性问题
调查中显示：顾客对酒店实现承诺的能力存有一定的怨言，比如酒店在服务进程中出现执行欠妥、服务波动、信息表述有误等情况；顾客在入住或者退房环节可能遭遇预订信息出错、账单结算有误的状况；员工在处理事宜时存在拖沓现象，从而致使顾客对酒店服务的信任度降低。
4.2.3. 前厅服务响应性问题
研究中发现：酒店员工在顾客需求的响应速度以及服务的积极性方面还仍需提升。在顾客入住，咨询或者退房等过程中，反映出员工反应较迟缓、积极性不够，甚至在处理顾客问题时无法及时给出有效的解答。
4.2.4. 前厅服务安全性问题
调查中发现：顾客对于酒店的安全管理以及隐私保护方面的感受较差，这与酒店的安保举措不足、前厅管理存有瑕疵、员工应对安全问题时专业性不足相关。客户会认为酒店的安全巡逻做得不够到位，人员出入的管理较为松懈，前厅区域的监测范围存在缺失，从而致使顾客在入住过程中不易获取安全感。员工在处理顾客隐私保护事宜时，缺少恰当的礼仪和技能，也会引发顾客的不满情绪。
4.2.5. 前厅服务移情性问题
调查中这部分得分最高，显示出酒店在留意顾客需求、赋予个性化服务方面做得比较好，员工能够及时响应顾客专属需求，给顾客个性化体验。
综上，汉庭上海X酒店前厅服务质量在有形性、可靠性、响应性、安全性、移情性五个维度得分差异大，其中移情性得分最高但仍有提升空间，安全性得分最低，有形性、可靠性、响应性得分均为负。
4.3. 汉庭上海X酒店前厅管理建议
4.3.1. 有形性优化
在有形性维度(A维度)里，A1 (前厅环境氛围)所得的分数是最低的，仅为2.85，这就显示顾客对于前厅环境的总体感受不好。A4 (酒店操作系统稳定) 3.85分，这是所有测评指标当中得分最高的一项，说明酒店的管理系统或者POS机在运行过程当中大概存在着不稳定或者使用起来不方便的状况，对顾客的入住和退房体验产生了影响。改善前厅的整体环境以及提升操作系统的稳定性，是当下迫切去应对的两个重要问题。
为改善前厅环境，酒店优先对大堂布局开展改进，以此保证顾客踏入酒店时能保留良好的初印象。大堂空间要整洁，还要合理放置座椅，以便顾客等待时使用。宜采用暖色调照明，优化前厅的明亮度，让顾客感觉更舒适；可扩大一些绿植或装饰画，以增进整体的美观度。另外，酒店要确保前厅指引标识清晰，自助入住设备，电梯，行李寄存等功能区域的指引标识，便于顾客快速找到所需的服务设施。
对于酒店操作系统，建议针对PMS (酒店管理系统)，POS机以及自助终端执行定时维护，以此保障其稳定运行，减少系统崩溃次数、卡顿或者数据填写错误等情况的发生。
使用自助入住设备，让顾客在下午3~6点等高峰时段能够自主办理入住手续，减轻前台的排队压力。要保证前厅的Wi-Fi网络处于稳定状态，方便顾客在等待过程中使用网络。加强整体体验感，酒店可以设置数字化信息屏，即时呈现房价，天气，周边餐饮推荐等信息，为顾客供应更多便利。借助改善前厅的环境氛围以及改进系统稳定性，既能够加强顾客的舒适感，又可以缩减因设备问题致使的不必要等待，增强整体满意度。
4.3.2. 可靠性优化
在B维度(可靠性维度)中，B4 (服务正确，无差错)的得分为−0.19，这体现部分顾客在入住，退房或者账单结算等过程中遭遇了错误或者信息不符的状况。B2 (员工热情相助)的得分为4.37，虽然这个分数相对较高，不过仍然可以对员工的自动服务意识开展进一步的提升。为了提升服务的可靠性，酒店需要从服务的准确性以及员工的能动性这两个方面着手开展改进。
为保证服务的准确性，酒店需加强员工培训，着重关注信息输入，账单结算，客房预订核查等方面，以减少因操作失误而引发的投诉。培训可借助案例分析和实操模拟来执行，优化员工应对不同情况的能力。酒店应形成标准化操作流程，诸如入住登记时要求前台员工执行双重信息核对，保障顾客姓名和房型，入住时间等关键信息的准确性。而且，还可设立“入住检查机制”，由前厅经理定期抽查入住和退房记录，促使员工严格按照流程操作，改进服务的准确度。
在加强员工的自动性方面，酒店可以推行服务奖励制度，促使员工积极提供帮助。比如在顾客抵达时积极迎接并引领至前台，在顾客遭遇问题时积极赋予解决方案。并且，酒店应该定时展开客户体验反馈调查，搜集顾客对于服务的真实评价。依照反馈来改良培训内容，使得员工能够更为精准地满足顾客的需求。
4.3.3. 响应性优化
在响应性维度(C维度)里，C1 (员工服务立即)得到了4.18分，这显示多数顾客对于服务速度较为满意，不过还是存在着可以优化的地方。C4 (员工值得信赖)得到了4.46分，表明顾客在前厅员工的可靠性方面还存有一些目标，优化服务的响应速度以及增强员工的可靠性是重点所在。
酒店应合理配置人力资源，要保证在入住的高峰期(比如下午3点到6点这个时间段)有足够的前台员工来给予服务。可以实施弹性排班的制度，遵照每天的预订情况来灵活地调整前厅员工的人数，以此来提升顾客在高峰期的入住体验。还可以设立快速办理通道，对于常住顾客、VIP会员或者仅仅只是必要领取房卡的顾客给予简化流程的待遇，从而降低他们的等待时间。
为优化服务响应的灵活性，酒店可塑造快速响应机制，促使员工在顾客提出需求时快速予以处理。若顾客显示房间设施存在问题，前厅需在5分钟内安排工程部展开检查，并及时反馈处理结果。酒店还应巩固前厅与其他部门的协作，在前厅、客房、工程、餐饮等部门间搭建更高效的交流机制，进而问题能够得以快速解决。酒店要优化员工的交流及应变能力，保证在服务过程中能为顾客赋予准确的信息，提升顾客的信任度。比如，当顾客咨询周边交通或旅游信息时，前厅员工应能够给出准确且实用的建议，而非只是简单回复“不知道”或“请自行查询”。
4.3.4. 安全性优化
在D维度(安全性维度)里，D1 (在前厅感到安全)取得了4.54分，位列第二。这显示出多数顾客对前厅的安全管理持认可态度，但仍有提升空间。D3 (员工的回答让人满意)得到4.67分，排在第一，显示顾客对员工的表达能力比较满意，但是其也提示酒店务必保证前厅员工在安全管理方面能够给出清晰、确切的信息，以此来增强顾客的安全感。
为改良酒店的安全管理，酒店需改良物理安全措施，保证前厅区域的检测系统完成全面覆盖，在前厅安排可见的安保人员或设置安全提示，“本区域已设有24小时监控”，以此来加强顾客的安全感。在夜间时段，要巩固门禁管理，防止非住客随意步入酒店电梯或客房区域，化解潜在的隐患问题。另外，前厅可扩充紧急求助设备，诸如一键报警按钮，由此在应急状况下顾客或员工能够快速求助，优化应急反应能力。
酒店需提升前厅员工的安全应急处理能力，要定期开展安全习练，促使员工能在诸如火灾，盗窃，医疗急救等偶发事件中立即进行反应，为顾客赋予可靠的帮助。员工应当认识酒店内所有的安全通道和疏散路线，且能在偶发事件发生时正确引导顾客，在前台区域装备基本的急救用品、创可贴、消毒液、医用口罩等，以满足顾客的临时需求，从而提升安全保障的水平。
4.3.5. 移情性优化
在移情性维度(E维度)里，E4 (饭店能认识我的专属需要)收获了4.14分，处于排名最高的位置，这表明顾客认同酒店在个性化服务方面所开展的努力，顾客还是期待酒店能够进一步优化对其专属需求的响应能力。E2 (员工能了解我所需)的得分为4.07，这表明顾客希望前厅员工能够愈加自动地去满足他们的个性化需求，比如给予更多的定制化服务或者灵活地调整入住安排。
要提升前厅的移情性服务水平，酒店需要优先提升前厅员工的共情意识，经由情境培训来提升他们对顾客需求的敏锐度。员工需在恰当的时候赋予顾客帮助，而不是仅仅被动地等待顾客提出需求。当看到顾客携带着大件行李时，应该自发去帮忙。
酒店可凭借上述分析，给予更为智能的个性化推荐。借助对历史入住数据的剖析来了解顾客的喜好，例如偏爱靠窗的房间，偏向于得到额外枕头等。在顾客执行预订时事先为其安排恰当的房间，并且在入住时自动核实是否符合其需求，以此增强顾客的满意度与忠诚度。酒店还可借助会员服务来改进顾客体验，诸如给予积分兑换，准许免费滞后退房，供应会员专属礼遇等，让长期居住的顾客体会到更多的附加价值，增进其对酒店品牌的忠诚度。
5. 研究局限及展望
本研究基于SERVQUAL模型对汉庭上海X酒店前厅服务质量展开针对性分析，但仍存在三方面明显局限。其一，单一案例代表性不足。研究仅聚焦汉庭上海某一家门店，该酒店受所在区域(如交通便利性、客源结构)、门店运营年限等独特因素影响，其前厅服务质量特征难以完全代表汉庭品牌整体水平，更无法全面反映经济型酒店行业前厅服务的普遍现状，研究结论的推广范围受限。其二，横断面数据缺乏动态性。研究依赖某一特定时间段的顾客满意度数据与服务质量测评结果，无法捕捉不同季节(如旅游旺季与淡季)、不同政策环境(如节假日服务调整)下，顾客需求变化与酒店前厅服务质量的动态关联，难以揭示服务质量问题的长期演变趋势及成因。其三，研究维度存在疏漏。研究主要围绕SERVQUAL模型的五大维度展开，未充分纳入顾客性别、年龄、消费频次等人口统计学特征对满意度的影响，也未考虑线上预订渠道差异(如官网、第三方平台)可能带来的服务感知偏差，导致对满意度影响因素的分析不够全面。
针对上述局限，未来研究可从三方面推进。一是拓展案例与样本范围，可选取汉庭品牌不同城市、不同运营年限的门店，或对比其他经济型酒店品牌(比如如家、7天)的前厅服务数据，通过多案例分析增强结论的行业代表性。二是采用纵向追踪数据，通过定期(如每季度)收集同一批酒店的服务质量与满意度数据，分析服务改进措施的长期效果，揭示顾客需求与服务质量的动态变化规律。三是丰富研究维度与方法，在SERVQUAL模型基础上，加入人口统计学变量、预订渠道类型等影响因素，结合深度访谈法收集顾客与员工的质性数据，更全面地解析前厅服务质量提升的关键路径，为经济型酒店行业提供更具实操性的参考。
6. 结语
随着顾客对服务品质要求的逐步提高以及智能化技术在酒店行业的普遍使用，经济型酒店在改进服务质量时遭遇着更多的问题和机遇。未来，汉庭上海X酒店应该持续加深对顾客需求的了解，推进数字化转型的步伐，借助大数据和人工智能等技术手段做到服务的精准化和个性化。并且，形成动态的服务质量评定机制，定期收集顾客的意见，以此保证服务改进的持续性和系统性。在员工管理方面，提议设立更具鼓舞性的培训和考核制度，调动员工的服务积极性和更新意识。经由软硬件两方面的共同作用，汉庭酒店将在激烈的市场竞争中形成独特的服务品牌，进一步稳固其在经济型酒店市场的领先地位。
NOTES
1上海市政府. 上海发布三年行动计划推动旅游业高质量发展[EB/OL]. 上海政府网, 2025-02-26. http://www.shanghai.gov.cn/
2乐琰, 揭书宜, 冯易如, 等. “全家游上海”热度起飞魔都迎客有百变“魔方” [N]. 第一财经日报, 2025-01-20(A01).
3汤源楠, 周静敏, 王舒媛. 酒店改造型设施设计研究(上)——基于上海地区经济型酒店现状问题调查与分析[J]. 住宅科技, 2024, 44(9): 7-14.
4房雨辰. 华住汉庭智慧快捷酒店满意度影响因素研究[D]: [硕士学位论文]. 镇江: 江苏科技大学, 2021.