第四章 旅游网络营销绩效评价方法
一、旅游网络营销绩效评价指标权重的确定
（一）权重确定的方法
层次分析法起源于 20 世纪 70 年代初期，由美国的 Thomas L. Saaty 教授首先提出来的，是一种定量与定性分析相结合的多准则决策方法。主要应用于具有不确定情况及具有多个评估准则的决策问题中，是一种较为有效的科学决策方法。
层次分析法主要是运用两两比较的判断矩阵，将其最大特征根对应的特征向量的分量作为系数，最后综合出各方案的权重。该方法大致可分为 5 个步骤：
1．构建层次结构
分析复杂问题包含的各因素间的关系，把复杂问题条理化、层次化，构建出一个层次分析的结构模型。复杂的问题被分解成由众多元素组成的各个部分，而其中的所有元素又按各自的属性及之间的相互关系分成若干组，形成不同的层次[35]。这一步已在第三章中完成，详见表 3—3。
2．构造两两比较判断矩阵
在构建好结构模型后，要对同一层次中的所有元素关于上一层次中某个准则的重要性进行两两比较，运用判断矩阵，并让专家进行打分，评判两两元素之间的相对重要程度，用分值来表示，最后进行数据汇总构造出比较判断矩阵。一般来说，构造的两两比较判断矩阵形式如下：【1-3】
对于一致性比率 CR，当 CR<0.1 时，则认为判断矩阵的一致性是可以接受的；否则，就需对判断矩阵作适当的修正，以达到满意的一致性。
（二）专家评判
在确定判断矩阵时，邀请了一批旅游管理、旅游电子商务、旅游市场营销等方面的专家、教授，向其发放判断矩阵调查问卷（见附录 2），让其对各个指标的重要程度进行评判，对指标进行两两比较打分。
（三）权重的确定
对回收后的 10 份有效问卷用 YAAHP 软件进行分析。首先，在 YAAHP 软件的“层次结构模型”界面中，输入旅游网络营销绩效评价指标的框架（如图 4-3）。【4】
然后，在判断矩阵界面，利用“群决策”选项，添加十位专家的相关信息，并将其权重均设为 0.1；再选择其中一位专家，在判断矩阵界面中，将该专家问卷调查表上的数据输入到相应的判断矩阵中。全部输入完之后，经过统计可知，十位专家的所有判断矩阵的一致性参数 CR 值均小于 0.10，即认为判断矩阵具有满意的一致性。最后，选择“加权几何平均”选项，点击“计算群决策结果”选项，便计算出最终的权重。计算出的权重，如下表所示：【5】
二、旅游网络营销绩效评价标准
（一）模糊综合评价法及模型构建
在对复杂事物的众多因素进行综合评价时，由于众因素属于不同的层次，使得对众多因素权的分配较为困难，这时需运用多层次模糊综合评价法。由于旅游网络营销绩效评价体系共包含四个层次、三个大类、十个二级指标、二十九个三级指标，指标的数量、类型较多，故应采用多层次模糊综合评价方法。模糊综合评价对多因素、多层次的复杂问题评价效果较好，具有别的数学模型难以替代的优越性。其步骤如下：
1.建立评价因素集【6】
第 j 列表示所有评价因素对评语集中第 j 个元素vj的隶属程度。
4.模糊评价矩阵的确立
由于各个指标对综合评判的重要程度不同,即指标权重不同,因此要将各指标的权重W 与 R 结合,进行综合评价，进而确立模糊综合评价矩阵 B。【7】
B 即为模糊综合评价结果集，bj称为模糊综合评价指标，表示在综合运用所有指标进行评价时,评价指标对评语集中第 j 个元素的隶属程度。
上述公式中的“o”符号，是模糊合成运算符，在此采用加权平均运算法即：将wi与rij相乘得积，然后再对积进行求和运算，最终结果为bj。该方法依据指标权重大小，均衡兼顾了所有的指标，较适用于旅游网络营销绩效评价这一由多种指标共同起作用的情况。
5.模糊综合评价结果分析
由于模糊综合评价的结果是一个模糊的向量，而不是一个具体的数值，因而能够提供极为丰富的内容信息。
在此，依据最大隶属度原则得出其评价结果：将模糊综合评价结果集 B 中，最大的模糊综合评价指标br（{ }bbj=MACr）所对应的评语元素 r，作为最终的评价结果，即被评价对象总体上隶属于第 r 等级。
（二）旅游网络营销绩效评价等级的确定
1.指标属性的确定
由于定量指标与定性指标所运用的评价标准不同，因此，在确定旅游网络营销绩效评价等级之前，先要明确各指标的指标属性。
针对本文提出的旅游网络营销绩效评价指标体系所包含的二十九个三级指标，可以得出如下的各指标属性：【8】
2. 旅游网络营销绩效评价等级的确定
由之前列好的旅游网络营销绩效评价体系各指标属性表可以看出：旅游网络营销绩效评价体系由定性指标与定量指标两类组成。本文在借鉴前人的研究并咨询专家后，将旅游网络营销绩效评价体系中的定性指标的评价等级分为“好、较好、一般、较差、差”共五个等级，而其中的定量指标也分为上述五个等级，但具体评价标准需做进一步界定。
由表 4-3 可以看出，旅游网络营销绩效评价体系中定量指标包括：信息更新频率、网站访问速度、独立访问者的数量、日均页面点击量、跳出率、销售收入增长率、销售利润增长率、会员注册数量共 8 个指标。以下对这些定量指标进行评价标准界定：
（1）信息更新频率本文在对信息更新频率进行评价时，以一个月作为评价周期。统计一个月中网站信息的更新频率，若为日日更新，则该指标的评价结果为好；若不符合，则相应的对评价结果降级。
（2）网站访问速度本文在对网站访问速度进行评价时，利用“Alexa”来进行测评。Alexa 是一家专门发布网站世界排名的网站，提供 Alexa 排名官方数据查询，网站访问量查询，排名变化趋势数据查询等。如，通过“Alexa”查询可知，携程旅行网的网页面平均载入时间 1.625 秒，比 52%的网站访问速度快。在此，还要参考一般用户愿意等待的页面平均载入时间（10 秒），将二者结合来确定研究对象的网站访问速度所属的评价等级。
（3）独立访问者的数量本文在独立访问者的数量进行评价时，也利用“Alexa”来进行测评。根据“Alexa”提供的某一旅游网站用户覆盖数，及其在同行业中的用户覆盖数排名，来确定研究对象的独立访问者的数量所属的评价等级。
（4）日均页面点击量本文在对日均页面点击量进行评价时，以一个月为周期，利用“Alexa”提供的日均 PV 值及其在同行业中排名情况，来确定研究对象的日均页面点击量所属的评价等级。
（5）跳出率本文在对跳出率进行评价时，以“Alexa”提供的数据为依据，与同行业其他旅游企业网站的跳出率进行比较，来确定研究对象的跳出率所属的评价等级。
（6）销售收入增长率本文在对销售收入增长率进行评价时，以销售收入年增长率为考查对象，通过收集旅游企业对外公开的财务数据和对业内专家进行咨询，设定当销售收入增长率大于 100%时，该指标评价等级为好；当销售收入增长率为 20%-50%时，该指标评价等级为一般；当销售收入增长率小于 0 时，该指标评价等级为差。
（7）销售利润增长率本文在对销售利润增长率进行评价时，也以销售利润年增长率为考査对象，通过收集旅游企业对外公开的财务数据和对业内专家进行咨询，设定当销售利润增长率大于 50%时，该指标评价等级为好；当销售利润增长率为 20%-30%时，该指标评价等级为一般；当销售利润增长率小于 0 时，该指标评价等级为差。
（8）会员注册数量本文在对会员注册数量进行评价时，以旅游企业公布的数据为依据，并咨询专家的意见，最终确定研究对象的会员注册数量所属的评价等级。
由此，我们可以得出如下旅游网络营销绩效评价指标等级表：【9】
