互动交流指网站为弥补线上交易相对于线下交易在个性化服务上的不足，通过人机互动的形式多方位了解顾客需求并及时给予针对性回应。在互动交流层面，共选取信息推介、客服咨询、会员服务 3个指标层因素。

　　1.2.5 售后服务

　　售后服务是交易达成后网站基于顾客的旅行体验所进行的后续服务行为，已达到完善服务流程，降低不良评价比例的目的。在售后服务层面，从投诉渠道、问题处理、网站回访 3个阶段进行测度。

　　1.3 问卷设计

　　本文共设计两份调查问卷。其一，针对在线旅游网站整体质量评价情况设计问卷，采用五点量表法，将指标直接转化为问卷题项，获取指标权重;其二，针对携程网质量评价情况设计问卷，将二级指标划转换以口语形式表述，便于普通网站用户理解与填写，利于问卷回收。

　　2 数据收集及分析选取

　　使用网络比较充分的大学生以及相关专家作为问卷对象，保证所获的指标权重具有权威性。并采用发放网络问卷和普通问卷相结合的方式收集数据。其中，网络问卷法通过问卷星平台进行填写，普通问卷主要是找寻相关专家完成并收集，借此共回收有效问卷 227 份，被调查者的基本信息如表2所示。

　　对所收集问卷的样本数据进行分析可见：男女比例相当;中青年群体占到样本的 94.3%,该类群体尤其青年群体成为使用在线旅游网站的主要消费人群;受到过专科及以上教育的群体占到 77.1%,可见在线旅游网站主要消费人群具有较高学历;职业主要集中于企业单位人员及学生，共占 71.4%;且平均月收入以中低收入为主，6000 元以下收入消费人群占83.3%.

　　2.1 问卷情况分析

　　2.1.1 信度分析

　　问卷的信度分析采用 Cronbach's 系数。若信度系数超过 0.7,则表明该问卷信度较好;若信度系数低于0.7,则表明该问卷信度过低。通过 SPSS17.0 对问卷进行Cronbach's 系数分析，整体 系数为 0.961,表明该问卷具有较高的一致性。

　　2.1.2 效度分析

　　本文通过因子分析来检验问卷的效度，包括 KMO 样本测度和巴特利特球体检验。本次问卷调查的 KMO 值为0.964,接近于 1;Bartlett 的球形度检验为3554.623,显着性概率为0.000<0.01,说明该问卷适合进行因子分析。

　　2.2 指标权重的确定

　　在诸多评价指标中，各项指标影响在线旅游网站用户体验评价的程度是不同的。本文根据被评价事物隶属等级状况进行综合性评判，尝试以模糊综合评价对在线旅游网站用户满意度进行分析，通过权重分配，突出主要影响因素，以期在提高在线旅游网站用户体验方面提供客观和准确的测量模型。

　　由于权重值的确定至关重要，本文采用层次分析法，邀请消费者自主判定各指标权重的大小。设所建模型的第 层有个评价指标因素(即 个维度)，为了避免单个消费者决策的主观性，采用 Satty 提出的标度法，让 位消费者在给定的因素间进行两两比较，并采用 1~9 分制对比打分，由此建立个判断矩阵：=( )×， =(1,2,… )其中， 表示第 个因素相对于第 个因素的比较结果。

　　然后，为确定下层各因素对上层某因素的重要性过程，采用 AHP 的“和积法”,建立归一化矩阵 ,==1, = 1,2,… ,再计算出和积转化向量 =(1,2,…， )，==1, = 1,2,… ,最终确定 个评价指标的权重，得到归一化特征向量 =(1,2,…，)，= = 1,2,… .并进行一致性检验，最大特征根=1=1( )，其中( ) ==1× ,计算一致性指标=1,根据查表得到随机一致性指标 的数值， =.

　　当 < 0.1 时，认为判断矩阵 的不一致程度在容许范围内，具有满意的一致性，可用归一化特征向量作为权向量。

　　本文建立各级判断矩阵，通过 AHP 得到各指标因素层的权重集并均通过一致性检验，得到一级指标权重集 =(0.0409,0.4276, 0.2745, 0.0811, 0.1759)，二级指标权重集1=(0.0974,0.5695, 0.3331)，2=(0.4729, 0.2844, 0.0729, 0.1699)，3=(0.0811,0.5769,0.3420)，4=(0.1168, 0.6833, 0.1998)，5=(0.1884, 0.7306, 0.0810)。整体权重对照表如表3 所示。

　　3 实例分析

　　针对携程网发放问卷开展实例探讨，将收集到有关携程网的 227 份评价数据根据“满意、较满意、一般、不满意、很不满意”5个评价集进行分类汇总，罗列计算二级指标中各项评价所占的比重，并使用公式 =· 对属性层作综合评价，得到结果：1=1·1= [0.1849,0.4302,0.3234,0.0521,0.0094],2=2·2= [0.1606,0.3610,0.3889,0.0806,0.0089],3=3·3= [0.2071,0.3743,0.2766,0.1314,0.0106],4=4·4= [0.1435,0.4411,0.3294,0.0735,0.0125],5=5·5= [0.1687,0.2863,0.3730,0.1637,0.0083].