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빅데이터 환경에서 기업들은 고객 관리를 위하여 사용자가 생성한 데이터를 분석 및 활용하는 과제에 직면해 있다. 대표적으로 온라인 리뷰는 고객의 의사 결정에 많은 영향을 주며, 특히 경험적 상품은 의사결정을 위하여 주변 의견에 의존하는 경향이 있어 리뷰는 환대 산업 분야에서 중요한 요소로 작용한다. 리뷰에는 고품질 리뷰와 저품질 리뷰가 존재하며, 기업은 고품질 리뷰를 작성할 동기를 높이기 위하여 관리자 응답을 작성한다. 본 연구는 고객의 리뷰 작성 노력 및 동기 부여를 위한 경영적 대응의 외부 효과를 분석하고, 플랫폼 웹사이트 자체의 리뷰 품질에 초점을 맞춘 연구를 수행하였다. 분석을 위하여 TripAdvisor 예약사이트에서 수집한 미국 3대 도시(New York, Los Angeles, Chicago) 호텔 방문자 리뷰를 사용하였으며, Hidden Markov Model을 활용하여 고객이 작성한 관리자 응답 이전 리뷰와 이후 리뷰 사이의 숨겨진 고객의 리뷰 작성 노력 상태의 전환을 확인하였다. 분석 결과, 부정적 평점의 리뷰는 관리자 응답을 받으면 다음번 리뷰 작성 노력의 수준이 낮은 수준에서 높은 수준으로 전이할 확률이 증가하고, 높은 수준에서 낮은 수준으로 전이할 확률은 감소하는 것으로 확인되었다. 따라서 부정적 리뷰에 남긴 관리자 응답은 리뷰 작성 노력의 상태를 개선한다고 볼 수 있으며, 호텔 관계자는 이를 바탕으로 고객의 리뷰 작성 노력을 개선하여 유용한 리뷰를 남길 가능성을 높이고, 이에 따른 웹사이트 리뷰 품질의 전반적인 향상을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.