Causas y consecuencias sociales de la satisfacción de los clientes con hoteles

Velázquez, Beatriz Moliner; Gallarza, Martina G.; Saura, Irene Gil; Blasco, María Fuentes

doi:10.6018/turismo.36.231021

Cited by 6 publications

(2 citation statements)

References 72 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…According to some authors, the satisfaction of tourists is directly related to their attempt to revisit or recommend the establishment (Zeithaml et al, 1996;Yoon and Uysal, 2005;Gonz alez et al, 2007;Moliner et al, 2015;Luong et al, 2020). It should be borne in mind that a satisfied customer does not have to be loyal and customer loyalty does imply satisfaction (Oliver, 1999;Gallarza et al, 2016;Baniya and Thapa, 2017;Serra-Cantallops et al, 2018).…”

Section: Customer Satisfaction and Recommendation Systems In Tourismmentioning

confidence: 99%

An empirical study on the imbalance phenomenon of data from recommendation questionnaires in the tourism sector

Duque

Fernández-Muñóz

Moguerza

et al. 2023

JTF

View full text Add to dashboard Cite

PurposeRecommendation systems are a fundamental tool for hotels to adopt a differentiating competitive strategy. The main purpose of this work is to use machine learning techniques to treat imbalanced data sets, not applied until now in the tourism field. These techniques have allowed the authors to analyse the influence of imbalance data on hotel recommendation models and how this phenomenon affects client dissatisfaction.Design/methodology/approachAn opinion survey was conducted among hotel customers of different categories in 120 different countries. A total of 135.102 surveys were collected over eleven quarters. A longitudinal design was conducted during this period. A binary logistic model was applied using the function generalized lineal model (GLM).FindingsThrough the analysis of a representative amount of data, the authors empirically demonstrate that the imbalance phenomenon is systematically present in hotel recommendation surveys. In addition, the authors show that the imbalance exists independently of the period in which the survey is done, which means that it is intrinsic to recommendation surveys on this topic. The authors demonstrate the improvement of recommendation systems highlighting the presence of imbalance data and consequences for marketing strategies.Originality/valueThe main contribution of the current work is to apply to the tourism sector the framework for imbalanced data, typically used in the machine learning, improving predictive models.

show abstract

Section: Customer Satisfaction and Recommendation Systems In Tourismmentioning

confidence: 99%

An empirical study on the imbalance phenomenon of data from recommendation questionnaires in the tourism sector

Duque

Fernández-Muñóz

Moguerza

et al. 2023

JTF

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Por su parte, uno de los sectores con mayor dinamismo vinculado con el desarrollo de las nuevas tecnologías es la industria turística (Moliner Velázquez, Fuentes Blasco y Gil Saura, 2015). Específicamente, comprendiendo las expectativas de los potenciales consumidores el turismo 2.0 se evidencia como estrategia de diferenciación frente a la competencia y como soporte informativo para establecimientos hoteleros y para los distribuidores de servicios turísticos.…”

Section: Introductionunclassified

Número 12 completo

varios¹

2016

adComunica

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Caracterización Espacial Del Turismo en Extremadura Mediante Análisis De Agrupamiento (Grouping Analysis). Un Ensayo Técnico

Martín¹,

Gallego²,

Rivero³

2017

GeoFocus

View full text Add to dashboard Cite

RESUMENEste artículo aborda un ensayo técnico de caracterización del espacio turístico de Extremadura a partir de la aplicación de Análisis de Grupos o de Agrupamiento (Grouping Analysis), técnica vinculada a la geoestadística. Se consideran variables relativas a los atractivos y la oferta de alojamientos y restauración y, además, se recurre al criterio espacial. Con ello, se trata de ir más allá de los análisis exclusivamente cuantitativos, al incorporar el espacio próximo como factor destacado a la hora de establecer grupos homogéneos. Se realizan numerosos ensayos, utilizando variables muy diversas y diferentes criterios de restricción espacial, desde la omisión del mismo, hasta la consideración de tres vecinos como criterio de distancia. Se pone de manifiesto que los resultados que ofrece la utilización de éste último criterio son sensiblemente mejores que los obtenidos con la omisión del aspecto espacial. Como consecuencia de su aplicación, se obtienen 14 áreas turísticas bien diferenciadas.Palabras clave: Análisis de agrupamiento, restricción espacial, Extremadura, territorio turístico.

show abstract

Causas y consecuencias sociales de la satisfacción de los clientes con hoteles

Cited by 6 publications

References 72 publications

An empirical study on the imbalance phenomenon of data from recommendation questionnaires in the tourism sector

An empirical study on the imbalance phenomenon of data from recommendation questionnaires in the tourism sector

Número 12 completo

Caracterización Espacial Del Turismo en Extremadura Mediante Análisis De Agrupamiento (Grouping Analysis). Un Ensayo Técnico

Contact Info

Product

Resources

About