Un análisis longitudinal del ranking de hoteles de Tripadvisor

El#Turismo#y#la#Experiencia#del#Cliente# ! UN ANALISIS LONGITUDINAL DEL RANKING DE HOTELES DE TRIPADVISOR José Luis Ximénez de Sandoval Universidad de Málaga Facultad de Turismo. Campus de Teatinos. Málaga. España [email protected] -167- IX#Jornadas#de#Investigación#en#Turismo# El#Turismo#y#la#Experiencia#del#Cliente# ! RESUMEN La influencia que el ranking de hoteles de Tripadvisor ejerce en los turistas a la hora de decidir dónde alojarse es reconocida tanto en el mundo académico como empresarial. Pese a la gran cantidad de autores que han analizado esta aplicación desde múltiples ángulos, nuestro trabajo se centra en un aspecto que todavía está poco estudiado: La evolución temporal del ranking. En septiembre/2015 iniciamos este trabajo con la extracción de las clasificaciones de los hoteles de las capitales de los 28 países miembros de la UE. En marzo/2016 volvimos a extraer los rankings, comparando la evolución en el tiempo de las clasificaciones de más de 8.000 hoteles europeos para poder responder entre otras a las siguientes cuestiones: ¿Cómo varía el ranking a lo largo del tiempo? ¿Los mejores hoteles en 2015 siguen siendo los mismos en 2016? ¿Hay grandes saltos en la clasificación? ¿La variación del ranking es similar en todas las ciudades? ¿Cuánto tiempo puede tardar un hotel en llegar a estar entre los mejores de su ciudad? Los sorprendentes resultados obtenidos nos indican que Tripadvisor, como consecuencia de su enorme éxito y de su propio modo de establecer las valoraciones de los hoteles, ha llegado al colapso. PALABRAS CLAVE Tripadvisor, Comentarios, Opiniones, Reputación Online, Valoración de hoteles, Clasificación de hoteles, Web 2.0. ABSTRACT The influence that the Tripadvisor Hotels Ranking has on tourists when deciding where to stay is recognized in both the academic and business world. Despite the large number of authors who have analyzed this application from multiple angles, our work focuses on an aspect that is still little studied: The temporal evolution of the ranking. -169- IX#Jornadas#de#Investigación#en#Turismo# ! ! In September / 2015 we started this work with the mining of hotels classification in the capitals of the 28 countries of the EU. In March / 2016 we extracted again the rankings, comparing the evolution over time of the classifications of more than 8,000 European hotels to answer among others the following questions: How does the ranking change over time? The best hotels in 2015 remain the same in 2016? Are there big jumps in the standings? Are Changes in ranking similar in all the cities? How long can take a hotel get to be among the best in the city?. Our surprising results indicate that Tripadvisor, due to its enormous success and their own way to establish the reviews of hotels, has come to collapse. KEYWORDS Tripadvisor, Online Reviews, User generated content, Hotels Ranking systems, social media, Data mining, opinion mining,online reputation, fake reviews “Amo las listas”. Umberto Eco, El Vértigo de las listas. 2009 1 INTRODUCCION Por varias razones los seres humanos nos sentimos atraídos por las listas. Nos ahorran esfuerzos para clasificar y elegir. Nos ayudan a ordenar, a tomar decisiones. Son básicamente útiles. Si bien las listas son casi tan antiguas como el ser humano, y así lo indica Umberto Eco cuando nos recuerda que el primer ejemplo de lista aparece en la Ilíada de Homero, el autor italiano también reconoce que la gran madre de todas las listas, infinita por definición porque está en continuo desarrollo es la World Wide Web. Es en esta red infinita donde surge en el año 2000 una empresa que ha revolucionado el sector turístico precisamente por sus listas: Tripadvisor. A partir de los comentarios y valoraciones de sus usuarios, ordena y clasifica hoteles, restaurantes y destinos de los cinco continentes para facilitarnos la toma de decisiones. Su éxito es innegable y la influencia que ejerce en los turistas a la hora de decidir el hotel en que alojarse es reconocida tanto en el mundo académico como empresarial. -170- El#Turismo#y#la#Experiencia#del#Cliente# ! Pese a la gran cantidad de trabajos académicos que en los últimos años han analizado esta aplicación, todavía hay innumerables aspectos por investigar. Entre ellos, el que será objeto de nuestro estudio: La evolución del ranking a lo largo del tiempo. 2 OBJETIVOS El objetivo de nuestra investigación es analizar cómo evoluciona la clasificación de hoteles de Tripadvisor en las ciudades que son capitales de los 28 estados miembros de la UE, y responder, entre otras, a las siguientes cuestiones (1)¿Los mejores hoteles en 2015 siguen siendo los mismos en 2016?, (2)¿Y los peores hoteles, también siguen siendo los mismos?, (3) ¿Qué ocurre con los hoteles situados en las zonas centrales del ranking?, ¿tienden a subir hacia mejores posiciones, a bajar hacia la parte inferior o bien se mantienen en la zona central?. (4) ¿Hay diferencias significativas entre las distintas ciudades en las variaciones de sus rankings? (5)¿Hay muchos hoteles que presenten grandes saltos en la clasificación o por el contrario son pocas las posiciones que un hotel sube o baja en 6 meses?. La estructura de nuestro trabajo es la siguiente: En primer lugar, realizamos una revisión bibliográfica sobre Tripadvisor y los rankings de hoteles, posteriormente detallaremos la metodología aplicada así como los pasos seguidos en la construcción de nuestra base de datos. A continuación presentamos los resultados obtenidos. Por último planteamos nuestras conclusiones y una serie de sugerencias, junto con la bibliografía utilizada. 3 ESTADO DEL ARTE Desde una perspectiva histórica estamos en una nueva era en las relaciones entre la tecnología y el turismo (Mistilis & Buhalis, 2012). Las redes sociales están jugando un papel cada vez más importante como fuente de información para los viajeros (Xiang & Gretzel, 2010) en el proceso de búsqueda para la compra de un viaje (Jain et al. 2012) Más concretamente los contenidos generados por los usuarios en Internet han cambiado la manera en que los consumidores compran productos y servicios (Ghose et al., 2012). Hoy día quien esté planificando un viaje, tiene más confianza en los comentarios de otros turistas que en los consejos de una agencia de viajes (Ong, 2012). -171- IX#Jornadas#de#Investigación#en#Turismo# ! ! Smyth et al. (2010) publican uno de los primeros trabajos que estudian y cuantifican la evolución de los hoteles en Tripadvisor, (aunque en este caso se centran tan sólo en la variación temporal de las puntuaciones). Analizaron más de 30.000 comentarios sobre hoteles de Irlanda, y los comparan con 50.000 comentarios de hoteles de Las Vegas durante dos años. Mientras la puntuación media de los hoteles de Las Vegas se había mantenido constante en torno a 3,8 puntos, los hoteles irlandeses pasaron en los mismos dos años de una puntuación media de 3,6 a 3,8. Además, el 64% de los hoteles irlandeses con una puntuación previa entre 2 y 3 puntos, tenían al final del periodo de estudio una puntuación superior a 3. Para los autores esto es debido a lo que ellos llaman “El Efecto TripAdvisor”. Mientras los hoteles en Las Vegas hace ya tiempo que alcanzaron unos aceptables niveles de calidad, los hoteleros irlandeses, siendo conscientes de que unos comentarios negativos en TripAdvisor pueden dañar la imagen de su establecimiento, han trabajado para mejorar sus niveles de servicio y así evitar futuros comentarios negativos. Jurca et al. (2010) analizan cómo evoluciona a lo largo del tiempo la posición de un hotel en el ranking conforme van apareciendo nuevos comentarios. Analizado un hotel concreto de Nueva York los resultados muestran claramente que la mediana y la moda proporcionan unos rankings mucho más estables que la media aritmética. Finalmente concluyen que las listas basadas en puntuaciones obtenidas a través de media aritmética inducen al usuario a exagerar su puntuación para mover en la dirección deseada tanto como sea posible la puntuación global del hotel. Sin embargo si se utilizara la mediana seria el propio usuario el primer interesado en proporcionar la valoración más exacta posible. El problema del exceso de información a disposición del usuario es ya reconocido por O’Mahony et al (2010) quienes entienden que hay una gran producción de opiniones por parte de los usuarios pero que un gran número de ellas no son de interés. Esta gran cantidad de comentarios publicados por los turistas ha generado también gran preocupación en el sector ante la posibilidad de fraude. Ong (2012) se preguntó si la cantidad de comentarios afecta a la fiabilidad percibida de los mismos concluyendo que efectivamente un alto número de opiniones proporciona credibilidad. Quizás los usuarios son conscientes de la posibilidad de que algunos comentarios sean falsos, pero cuando el -172- El#Turismo#y#la#Experiencia#del#Cliente# ! número de comentarios es elevado (cientos) entonces el impacto de la manipulación de un comentario falso disminuye drásticamente. Fruto de esta preocupación por el fraude, en 2014 la Comisión Europea (EC 2014) publicó un informe específico sobre los comentarios online de los clientes en el sector hotelero donde entre otras recomendaciones indicaba que las webs de opiniones deben tomar medidas para verificar que sus usuarios se alojaron realmente en el establecimiento sobre el que están opinando. En este sentido como señala (Biffaro 2015), en diciembre de 2014 la ICA (Italian Competition Authority) sancionó con una multa de 500.000 Euros a Tripadvisor por infringir varios artículos del código de comercio italiano. El ICA encontró desleal la falta de medidas por parte de Tripadvisor para atajar las opiniones engañosas. Pero, como indica, (Hensens 2010) la mayor medida que tiene Tripadvisor para luchar contra los comentarios fraudulentos es el elevado número de opiniones por hotel. Su investigación sobre el fraude en los comentarios refleja que los hoteles con mayor número de opiniones son más insensibles a los comentarios falsos., considerando que a partir de 100 opiniones un hotel es prácticamente inmune a los comentarios fraudulentos. En relación al funcionamiento de los rankings de hoteles y al margen de las opiniones falsas o fraudulentas también encontramos otras preocupaciones e inquietudes. Así, Mellinas et al (2015) señalan claramente la falta de honestidad para con los consumidores que presenta el ranking de hoteles de Booking.com al encontrar evidencias de que se manipulan las puntuaciones. También analizan los rankings Mateos et al (2015) quienes en este caso llaman la atención sobre el excesivo poder de Booking y la preocupación del sector sobre esta posición dominante. 4 METODOLOGÍA Y BASE DE DATOS El proceso de extracción de datos lo iniciamos a lo largo del tercer trimestre de 2015 cuando recopilamos las clasificaciones en Tripadvisor de los hoteles de las ciudades capitales de los 28 estados miembros de la UE. Durante el primer trimestre de 2016, seis meses desde la primera toma de datos, una vez transcurrido tiempo suficiente para poder obtener una primera aproximación sobre la evolución temporal de estos rankings, -173- IX#Jornadas#de#Investigación#en#Turismo# ! ! volvimos a extraer las clasificaciones en dichas ciudades. Posteriormente se inició el proceso de comparación de datos. Para realizar nuestra investigación, hemos utilizado una aplicación para la extracción automatizada de datos de la web, una base de datos donde almacenar toda la información recopilada y una hoja de cálculo han completado el conjunto de herramientas utilizadas en nuestro de trabajo. Las técnicas estadísticas utilizadas han sido principalmente el análisis de tablas de contingencia y análisis gráfico-exploratorio. Al extraer las clasificaciones en las 28 capitales europeas en el Q3 de 2015, obtuvimos información sobre un total de 9.150 hoteles. En el segundo periodo de extracción, a lo largo del Q1 de 2016 recopilamos información de 9.215 hoteles. Una vez cruzadas las 2 tablas, nos encontramos con 3 casos de hoteles: (1) Hoteles que aparecían en los rankings de 2015, pero que no están en los rankings de 2016, (2) Hoteles que aparecen en 2016 pero que no estaban en el ranking de 2015, (3) Hoteles coincidentes en ambos rankings. A este último caso pertenecen los 8.145 hoteles que serán objeto de nuestro estudio comparando su posición en 2015 y 2016. Esto supone el 89% de los hoteles que teníamos en 2015 y el 88,4% de los hoteles que tenemos en 2016.El resto de hoteles han sido descartados de nuestro análisis ya que al no estar en ambas tablas no podemos realizar una comparación. Hay varios motivos para que un establecimiento no esté en 2015 o en 2016: (1) Cambio de nombre: Hoteles que han cambiado su nombre y no ha podido ser identificada su nueva o anterior denominación, (2) Mortalidad: Hoteles que existían en 2015 y que ya no existen en 2016, (3) Creación de nuevos hoteles: Hoteles creados con posterioridad al Q3-2015. Por último no podemos descartar (4) Errores en el proceso de extracción o manipulación de los datos., Pese a tener que renunciar a un 11% de nuestros datos, creemos que el número de hoteles con el que contamos para nuestro análisis (8.145) es suficientemente elevado como para que nuestros resultados sean válidos. Para cada uno de estos 8.145 hoteles disponemos de la siguiente información: (1)Nombre del hotel, (2)Ciudad, (3)Posición en el Ranking 2015, (4)Posición en el Ranking 2016, (5)Puntuación del hotel en 2015, (6)Puntuación del hotel en 2016, (7)Nº de comentarios en 2015, (8)Nº de comentarios en 2016. La lista de las 28 ciudades con el número de hoteles analizados se muestra a continuación: -174- El#Turismo#y#la#Experiencia#del#Cliente# ! Elaboración propia a partir de los datos extraídos de Tripadvisor1 Para facilitar el análisis, las tablas y gráficas estarán siempre ordenadas por el número de hoteles de cada ciudad recogidos en nuestra base de datos (en modo descendente). 5 VARIACION EN EL RANKING El estudio de la variación en el tiempo de los rankings de las distintas capitales europeas lo hemos dividido en tres apartados: 1- Un primer apartado donde analizamos CUANTOS hoteles han cambiado de posición en el periodo estudiado. En este sentido, llamamos VOLATILIDAD del ranking al número de hoteles que han cambiado de posición. Un ranking muy volátil será aquel en el que la gran mayoría de hoteles han modificado su posición, entre el momento inicial y el final. 2- Un segundo apartado donde analizamos CUANTO han variado los hoteles. Así, llamamos FLEXIBILIDAD del ranking al nº de posiciones que un hotel puede subir o bajar en la clasificación entre el momento inicial y el final. 3- Por último, realizaremos un análisis de los rankings POR ZONAS, dividiendo la clasificación en zona ALTA, MEDIA y BAJA para comprobar si el comportamiento es similar en dichas zonas, y estudiar además en qué medida hay trasvase de hoteles de unas zonas a otras. Dada la repercusión que puede tener para un hotel estar en la zona alta del !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 1 Todos los cuadros, tablas y gráficos que aparecen en este trabajo son de elaboración propia a partir de los datos extraídos de Tripadvisor. -175-