Online word of mouth through which consumers share their opinions and experiences on online platform has been given new significance in academia due to the popularity of the proxies, the valence and the volume of numerical ratings. In this paper, we underline multi-dimensional attributes of textual reviews, marginalized proxies of online word of mouth due to the difficulty of the measurement, and empirically show whether and how different the multidimensional attributes of textual reviews affect the sale of the product. Furthermore, we also show the impacts can be moderated by the status and the reputation of the hotels, and the impacts are different depending on whether the similar criteria of multi-ratings, new features of numerical ratings, are overlapped with the attributes extracted. To show the interesting causalities, we crawl hotel information including all the details of the hotels, prices, numerical and textual reviews, from hotels.com. We limit our analysis to New York-located hotels to exclude any possible endogeneity issues from strong seasonality or locational preference. In the analysis, we first extract frequently commented topics and match the topics with sentiments. Then, we build up an econometric model to analyze our hypotheses. As expected, the multi-dimensional attributes play different role on the sales. We split the sample by the status and the reputation, and found the impacts are significantly different.
본 연구는 온라인상에서 제공되는 텍스트 리뷰에 내포된 다양한 범주의 제품 특성들이 개별적으로 온라인 호텔 매출에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 다중 범주의 특성과 매출 간의 관계에서 호텔의 명성과 사회적 지위의 조절 효과를 살펴보았고, 항목별 평점에서 주어지는 정보와 텍스트 리뷰에서 추출한 정보의 중복 여부에 따른 효과를 확인하고자 하였다. 데이터는 Hotels.com(호텔스닷컴) 웹사이트에서 수집한 뉴욕 지역의 호텔로 한정 하였으며, 호텔의 가격, 평점, 예약 수, 텍스트 리뷰 등의 전반적인 데이터를 수집하였다. 아울러 텍스트 리뷰에서 추출한 다중 범주 특성의 감정 분석을 추가로 진행하여 감정 점수를 개별 키워드에 연결시켰다. 본 연구를 통해, 다양한 개별 항목의 특성들이 호텔 매출에 유의한 상관관계를 나타내는 정도가 서로 다름을 확인할 수 있었다. 또한, 전체 호텔 표본 내 사회적 지위, 명성별 분류를 통한 세부 분석에서 매출에 대한 유의한 효과가 분류 별 서로 상이하게 나타남을 확인하였다.
