Search results

This study aims to examine how perceptions of corporate social responsibility (CSR) activities (i.e. environment, society and stakeholders) enhance perceived value, social media engagement to win customer loyalty in the hotel industry. In addition, it investigates the mediating effects of customer perceived value and social media engagement between CSR activities and customer loyalty.

A self-administered survey was conducted on customers in Malaysia. Based on the data collected from 389 customers, the analysis used the structural equation modelling (SEM) approach. The validity and reliability of the measurements were confirmed before the hypotheses of the study have been tested.

The results revealed that CSR related to the environment has significant direct and indirect impacts on customer loyalty. In addition, the effect of perceived value and social media engagement on customer loyalty has been supported. The results also demonstrated the mediating role of perceived value and social media engagement between CSR activities and customer loyalty.

This study advances the understanding of the impact of CSR activities, perceived value and social media engagement on customer loyalty in the hotel industry. Hoteliers can gain benefits by understanding how specific CSR activities can enhance customer perceived value and social media engagement value, thus leads to customer loyalty.

This study investigates the association between CSR activities, perceived value, social media engagement and customer loyalty, which has been lacking a full investigation in the hospitality literature.

El objetivo de este estudio es examinar cómo las percepciones de las distintas actividades de Responsabilidad Social Corporativa (RSC) (i.e., medio ambiente, sociedad y skateholders) mejoran el valor percibido por los clientes, su compromiso en medios sociales y su lealtad en la industria hotelera. También se investigan los efectos mediadores del valor percibido por el cliente y su compromiso en medios sociales sobre las relaciones entre las actividades de RSC y la lealtad.

Se realizó una encuesta autoadministrada a los clientes en Malasia. Tomando como referencia los datos recogidos de 389 clientes, se utilizó la metodología SEM. La validez y fiabilidad de las escalas de medida fueron confirmadas antes de contrastar las hipótesis del estudio.

Los resultados revelaron que sólo la RSC relacionada con el medio ambiente tiene un impacto, tanto directo como indirecto, sobre la lealtad de los clientes. Además, se han confirmado los efectos del valor percibido y el compromiso en medios sociales sobre la lealtad de los clientes. Los resultados también demostraron el papel mediador del valor percibido y el compromiso en medios sociales sobre la relación entre las actividades de RSC y la lealtad de los clientes.

Este estudio permite comprender mejor el impacto de las actividades de RSC, el valor percibido y el compromiso en medios sociales en la lealtad de los clientes en la industria hotelera. Los hoteleros pueden obtener beneficios al comprender cómo las actividades específicas de RSC pueden mejorar el valor percibido por los clientes y su compromiso en medios sociales y, por lo tanto, aumentar la lealtad de los clientes.

Este trabajo analiza la asociación entre las actividades de RSC, el valor percibido, el compromiso en medios sociales y la lealtad de los clientes, lo cual ha sido escasamente estudiado en la literatura sobre hospitalidad.

RSC, Medios sociales, Valor percibido, Compromiso, Lealtad de clientes, Industria hotelera

Trabajo de investigación

This paper aims to analyze the antecedents of two variables concerning the presence of quality certifications in hotel chains: the (ex ante) decision to become a member of the quality system and the (ex post) trend to increase or decrease the number of certified properties. Six hypotheses are posed and tested.

The empirical investigation is carried out on the Spanish Q for Quality in Tourism using a database including 295 hotel chains and 2,727 hotels.

The results evidence the presence of differences in the behavior of hotel chains relative to certification depending on their size, market segment, customer origin and the geographical concentration of their establishments.

This research deepens in how the hotel chain characteristics affect the effectiveness of a quality certification. The consideration of two stages in investment decisions allows the authors to identify differences in the ex ante and ex post decision processes. As a result, one factor (geographical concentration) has been detected as being underrated by managers in the first stage.

Este artículo analiza los antecedentes de dos variables relacionadas con las certificaciones de calidad en cadenas hoteleras: La (ex-ante) decisión de formar parte de un sistema de calidad, y la (ex-post) tendencia a incrementar o reducir el número de establecimientos certificados. Seis hipótesis han sido propuestas y contrastadas.

La investigación empírica ha sido desarrollada en el marco de la marca Q de calidad para el turismo en España usando una base de datos que incluye 295 cadenas hoteleras y 2,727 hoteles.

Los resultados ponen de manifiesto la presencia de diferencias en el comportamiento de las cadenas hoteleras en materia de certificación dependiendo de su tamaño, segmento de mercado atendido, origen de la clientela y del grado de concentración geográfica de sus establecimientos.

El artículo profundiza en cómo las carfacterísticas de la cadena hotelera afectan a la eficacia de la certificación de calidad. Tener en consideración la existencia de dos etapas en las decisones de inversión nos permite identificar diferencias entre los procesos de decisión ex-ante y ex-post. Como resultado, hemos observado que un factor (la concentración geográfica) está siendo infravalorado por parte de os directivos en sus decisiones en la primera etapa.

The purpose of this study is to determine what the history of research in marketing implies for the reaction of the field to recent developments in technology due to the internet and associated developments.

This paper examines the introduction of new research topics over 10-year intervals from 1960 to the present. These provide the basic body of knowledge that drives the field at the present time.

While researchers have always borrowed techniques, they have refined them to make them applicable to marketing problems. Moreover, the field has always responded to new developments in technology, such as more powerful computers, scanners and scanner data, and the internet with a flurry of research that applies the technologies.

Marketing will adapt to changes brought on by the internet, increased computer power and big data. While the field faces competition for other disciplines, its established body of knowledge about solving marketing problems gives it a unique advantage.

This paper traces the history of academic marketing from 1960 to the present to show how major changes in the field responded to changes in computer power and technology. It also derives implications for the future from this analysis.

El objetivo de este estudio es examinar qué implica la historia de la investigación académica en marketing en la reacción del campo de conocimiento a los recientes desarrollos tecnológicos como consecuencia de la irrupción de Internet.

Esta investigación analiza la introducción de nuevos temas de investigación en intervalos de diez años desde 1960 hasta la actualidad. Estos periodos proporcionan el cuerpo de conocimiento básico que conduce al ámbito del marketing hasta el presente.

Aunque los investigadores tradicionalmente han tomado prestadas ciertas técnicas, las han ido refinando para aplicarlas a los problemas de marketing. Además, el ámbito del marketing siempre ha respondido a los nuevos desarrollos tecnológicos, más poder de computación, datos de escáner o el desarrollo de Internet, con un amplio número de investigaciones aplicando tales tecnologías.

El marketing se adaptará a los cambios provocados por Internet, aumentando el poder de computación y el big data. Aunque el marketing se enfrenta a la competencia de otras disciplinas, su sólido cuerpo de conocimiento orientado a la resolución de problemas le otorga una ventaja diferencial única.

Describe la historia académica del marketing desde 1960 hasta la actualidad, para mostrar cómo los principales cambios en este campo respondieron a los cambios tecnológicos. Se derivan interesantes implicaciones para el futuro.

Historia, Revisión, Cambio, Tecnología, Conocimiento, Internet, Datos, Métodos

Revisión general

This study aims to explore the relationships among green practices, environmental corporate social responsibility (CSR) image, customers’ trust and their behavioral intentions in a certified hotel context and examine the moderating effect of customers’ involvement in the buying process.

A survey was used to collect data from Spanish hotel customers. A structural equation model was developed to assess the research hypotheses.

Consumers’ trust on environmentally certified hotels has a direct effect on their behavioral intentions. Environmental CSR image has a direct effect on consumers’ trust on environmentally certified hotels, but it does not exert significant influence on consumers’ behavioral intentions. Additionally, the results support a positive and significant influence of consumers’ perceptions of green practices on the environmental CSR image of hotels. Finally, there is not a moderating effect of consumers’ involvement on the effects of green practices on CSR environmental image and of this variable on behavioral intentions.

To cross validate the results of this study, it is recommended that the formation of behavioral intentions in various types of environmentally certified hotel settings be investigated in future research.

Hospitality managers should design strategies to raise the perception of the green-related features of environmentally certified companies.

No prior study investigates the relationship between green practices, customers’ trust, their degree of involvement in the buying process and their behavioral intentions in relation to companies’ environmental CSR image in the hotel sector.

Este estudio explora las relaciones entre las prácticas medioambientales, la imagen de RSC medioambiental, la confianza de los consumidores y sus intenciones comportamentales en un contexto hotelero certificado examinando el efecto moderador de la involucración de los consumidores en el proceso de compra.

En la recopilación de los datos se empleó una encuesta dirigida a clientes de establecimientos hoteles en España. Así mismo, se desarrolló un modelo de ecuaciones estructurales para evaluar las hipótesis de investigación.

La confianza de los consumidores en hoteles certificados medioambientalmente tiene un efecto directo en sus intenciones comportamentales. La imagen de RSC medioambiental tiene un efecto directo en la confianza de los consumidores en dichos hoteles, a pesar de que no ejerce una influencia significativa en sus intenciones comportamentales. Además, los resultados respaldan una influencia positiva y significativa de las percepciones de los consumidores sobre las prácticas medioambientales en la imagen de RSC medioambiental de los hoteles certificados. Finalmente, no existe un efecto moderador de la involucración de los consumidores en los efectos de las prácticas medioambientales en la imagen de RSC y de esta variable en las intenciones comportamentales.

Para validar los resultados de este estudio, se recomienda investigar la formación de intenciones comportamentales en diversos tipos de entornos hoteleros certificados medioambientalmente.

Los gerentes de establecimientos hoteleros deben diseñar estrategias para aumentar la percepción por parte de los consumidores de las características medioambientales de las empresas certificadas medioambientalmente.

Ningún estudio previo analiza la relación entre las prácticas medioambientales, la confianza de los consumidores, su grado de involucración en el proceso de compra y sus intenciones comportamentales en relación con la imagen de RSC medioambiental en el sector hotelero.

This study aims to predict overnight stays in Italy at tourist accommodation facilities through a nonlinear, single factor, stochastic model called CIR#. The contribution of this study is twofold: in terms of forecast accuracy and in terms of parsimony (both from the perspective of the data and the complexity of the modeling), especially when a regular pattern in the time series is disrupted. This study shows that the CIR# not only performs better than the considered baseline models but also has a much lower error than other additional models or approaches reported in the literature.

Typically, tourism demand tends to follow regular trends, such as low and high seasons on a quarterly/monthly level and weekends and holidays on a daily level. The data set consists of nights spent in Italy at tourist accommodation establishments as collected on a monthly basis by Eurostat before and during the COVID-19 pandemic breaking regular patterns.

Traditional tourism demand forecasting models may face challenges when massive amounts of search intensity indices are adopted as tourism demand indicators. In addition, given the importance of accurate forecasts, many studies have proposed novel hybrid models or used various combinations of methods. Thus, although there are clear benefits in adopting more complex approaches, the risk is that of dealing with unwieldy models. To demonstrate how this approach can be fruitfully extended to tourism, the accuracy of the CIR# is tested by using standard metrics such as root mean squared errors, mean absolute errors, mean absolute percentage error or average relative mean squared error.

The CIR# model is notably simpler than other models found in literature and does not rely on black box techniques such as those used in neural network (NN) or data science-based models. The carried analysis suggests that the CIR# model outperforms other reference predictions in terms of statistical significance of the error.

The proposed model stands out for being a viable option to the Holt–Winters (HW) model, particularly when dealing with irregular data.

The proposed model has demonstrated superiority even when compared to other models in the literature, and it can be especially useful for tourism stakeholders when making decisions in the presence of disruptions in data patterns.

The novelty lies in the fact that the proposed model is a valid alternative to the HW, especially when the data are not regular. In addition, compared to many existing models in the literature, the CIR# model is notably simpler and more transparent, avoiding the “black box” nature of NN and data science-based models.

一般来说, 旅游需求往往遵循规律的趋势, 例如季度/月的淡季和旺季, 以及日常的周末和假期。该数据集包括欧盟统计局在打破常规模式的2019冠状病毒病大流行之前和期间每月收集的在意大利旅游住宿设施度过的夜晚。

本研究旨在通过一个名为cir#的非线性单因素随机模型来预测意大利游客住宿设施的过夜住宿情况。这项研究的贡献是双重的:在预测准确性方面和在简洁方面(从数据和建模复杂性的角度来看), 特别是当时间序列中的规则模式被打乱时。我们表明, cir#不仅比考虑的基线模型表现更好, 而且比文献中报告的其他模型或方法具有更低的误差。

当大量搜索强度指标被作为旅游需求指标时, 传统的旅游需求预测模型将面临挑战。此外, 鉴于准确预测的重要性, 许多研究提出了新的混合模型或使用各种方法的组合。因此, 尽管采用更复杂的方法有明显的好处, 但风险在于处理难使用的模型。为了证明这种方法能有效地扩展到旅游业, 使用RMSE、MAE、MAPE或AvgReIMSE等标准指标来测试cir#的准确性。

cir#模型明显比文献中发现的其他模型简单, 并且不依赖于黑盒技术, 例如在神经网络或基于数据科学的模型中使用的技术。所进行的分析表明, cir#模型在误差的统计显著性方面优于其他参考预测。

这个模型作为Holt-Winters模型的一个拟议模型, 特别是在处理不规则数据时。

即使与文献中的其他模型相比, 所提出的模型也显示出优越性, 并且在数据模式中断时对旅游利益相关者做出决策特别有用。

创新之处在于所提出的模型是Holt-Winters模型的有效替代方案, 特别是当数据不规律时。此外, 与文献中的许多现有模型相比, cir#模型明显更简单、更透明, 避免了神经网络和基于数据科学的模型的“黑箱”性质。

Normalmente, la demanda turística tiende a seguir tendencias regulares, como temporadas altas y bajas a nivel trimestral/mensual y fines de semana y festivos a nivel diario. El conjunto de datos consiste en las pernoctaciones en Italia en establecimientos de alojamiento turístico recogidas mensualmente por Eurostat antes y durante la pandemia de COVID-19, rompiendo los patrones regulares.

El presente estudio pretende predecir las pernoctaciones en Italia en establecimientos de alojamiento turístico mediante un modelo estocástico no lineal de un solo factor denominado CIR#. La contribución de este estudio es doble: en términos de precisión de la predicción y en términos de parsimonia (tanto desde la perspectiva de los datos como de la complejidad de la modelización), especialmente cuando un patrón regular en la serie temporal se ve interrumpido. Demostramos que el CIR# no sólo aplica mejor que los modelos de referencia considerados, sino que también tiene un error mucho menor que otros modelos o enfoques adicionales de los que se informa en la literatura.

Los modelos tradicionales de previsión de la demanda turística pueden enfrentarse a desafíos cuando se adoptan cantidades masivas de índices de intensidad de búsqueda como indicadores de la demanda turística. Además, dada la importancia de unas previsiones precisas, muchos estudios han propuesto modelos híbridos novedosos o han utilizado diversas combinaciones de métodos. Así pues, aunque la adopción de enfoques más complejos presenta ventajas evidentes, el riesgo es el de enfrentarse a modelos poco manejables. Para demostrar cómo este enfoque puede extenderse de forma fructífera al turismo, se comprueba la precisión del CIR# utilizando métricas estándar como RMSE, MAE, MAPE o AvgReIMSE.

El modelo CIR# es notablemente más sencillo que otros modelos encontrados en la literatura y no se basa en técnicas de caja negra como las utilizadas en los modelos basados en redes neuronales o en la ciencia de datos. El análisis realizado sugiere que el modelo CIR# supera a otras predicciones de referencia en términos de significación estadística del error.

El modelo propuesto destaca por ser una opción viable al modelo Holt-Winters, sobre todo cuando se trata de datos irregulares.

El modelo propuesto ha demostrado su superioridad incluso cuando se compara con otros modelos de la bibliografía, y puede ser especialmente útil para los agentes del sector turístico a la hora de tomar decisiones cuando se producen alteraciones en los patrones de datos.

La novedad radica en que el modelo propuesto es una alternativa válida al Holt-Winters especialmente cuando los datos no son regulares. Además, en comparación con muchos modelos existentes en la literatura, el modelo CIR# es notablemente más sencillo y transparente, evitando la naturaleza de “caja negra” de los modelos basados en redes neuronales y en ciencia de datos.

This paper aims at investigating how tourist experience elicits satisfaction and contributes to loyalty and willingness to pay more for a museum destination. The study also investigates the significant moderating role of visiting frequency on the relationship between satisfaction and willingness to pay more.

The research was conducted with 385 tourists who visited the National Museum in Ghana and answered questions relating to experience, satisfaction, loyalty, and willingness to pay more. Structural equation modelling was used to test the relationships and effects of the adapted constructs.

The results revealed the significant effects of tourist experience on satisfaction, as well as the significant effects of satisfaction on loyalty and willingness to pay more. In addition, a significant moderating effect of visiting frequency was reported on the relationship between satisfaction and tourist willingness to pay more.

The research is destination-specific. The application of the findings to other museums would demand a bigger sample size for generalisation to be made.

Managers should develop strategies that promote museum tourist travelling experience, satisfaction, desire and choice, and thereby attract more tourists to museum sites.

The research contributes to the growing literature on museum tourist experience as an important variable in promoting tourist satisfaction, loyalty, and tourist willingness to pay more.

This study aims to examine the effect of social influence, environmental concerns and altruism on consumer purchase intention of eco-fashion (PIEF). In addition, this study, exploring the essential behavioral outcomes influenced in marketing, seeks to deepen the existing insight in this area.

To obtain the required data, the authors surveyed a group of people with previous experience in the purchase of eco-friendly apparel. The research hypotheses were tested using the structural equation modeling technique.

According to the results, social influence had the most significant impact on PIEF. Also, environmental concerns and altruism had a significant effect on PIEF. The results further indicated that eco-fashion purchase intention, in turn, influenced consumer willingness to engage in eWOM and pay a price premium.

The results of the present study guide marketing practitioners for the segmentation of target consumers, as the information on consumers’ natural needs and desires in a socio-cultural context is of significant use to fashion managers to understand their customers deeply. This information also helps them discover better ways of designing their marketing campaigns.

This paper contributes to research by advancing an understanding of how consumers make eco-fashion consumption decisions in purchasing apparel and provides businesses with managerial insights into devising marketing strategies to promote eco-fashion consumption, which facilitates fashion companies’ development of a sustainable fashion supply chain.

Este estudio examina el efecto de los factores influencia social, preocupación medioambiental y altruismo en la intención de compra de moda ecológica (PIEF) por parte de los consumidores. Además, este estudio, que explora los importantes resultados conductuales influenciados en el área del marketing, pretende profundizar en los conocimientos existentes en esta área.

Se encuesto a un grupo de personas con experiencia previa en la compra de ropa ecológica. Las hipótesis de la investigación se contrastaron con SEM.

La influencia social fue la que más influyó en el PIEF. Asimismo, la preocupación por el medio ambiente y el altruismo tuvieron un efecto significativo en el PIEF. Los resultados indicaron además que la intención de compra de moda ecológica, a su vez, influía en la disposición del consumidor a participar en el eWOM y a pagar un sobreprecio.

Los resultados del presente estudio orientan a los profesionales del marketing en la segmentación de los consumidores objetivo, ya que la información sobre las necesidades y deseos naturales de los consumidores en un contexto sociocultural es de gran utilidad para que los gestores de la moda conozcan en profundidad a sus clientes. Esta información también les ayuda a descubrir mejores formas de diseñar sus campañas de marketing.

El artículo contribuye a la investigación al avanzar en la comprensión de cómo los consumidores toman decisiones de consumo de moda ecológica en la compra de prendas de vestir y proporciona a las empresas ideas de gestión para diseñar estrategias de marketing que promuevan el consumo de moda ecológica, lo que facilita a las empresas de moda el desarrollo de una cadena de suministro de moda sostenible.

环境关注和利他主义等因素对消费者购买环保时装意向（PIEF）的影响。此外, 这项研究探讨了在营销领域有影响的重要行为结果, 试图深化这一领域的现有见解。

我们调查了一组有购买生态友好服装经验的人使用结构方程模型（SEM）方法对研究假设进行了检验。

社会影响对PIEF的影响最大。此外, 对环境的关注和利他主义对PIEF也有重大影响。结果进一步表明, 环保时装的购买意向反向影响了消费者参与eWOM和支付价格溢价的意愿。

且结果只限于环保时装消费。

本研究的结果为营销从业者提供了关于细分目标消费群体的指导。消费者在特定社会文化背景下的自然需求和欲望等信息对于时尚经理人深入了解他们的顾客来说有重要作用, 而这些信息也有助于他们探索更好地设计营销活动的方法。

为企业提供了设计促进环保时装消费的营销策略的管理建议。这促进了时尚公司发展可持续时尚供应链, 为该领域研究做出了贡献。

Adopting an exploratory approach, this paper aims to focus on the potential negative consequences that online firestorms (OFs) might have on consumer–brand relationships. Specifically, the authors focus on the individual level through taking a close look at the content that users generate during these attacks.

The authors conducted content analysis to study four recent brand-related OFs that occurred on Twitter.

The results show that brands are at the core of the users’ conversations, although other actors, such as competing firms, can also be affected. Negative comments greatly exceed positive ones. Actions against the brand, both passive (avoidance) and active (vengeance), emerged during the OFs.

The exploratory nature of the study could cast doubt on the generalizability of the results. Moreover, the number of OF analyzed is limited, although they represent an interesting variety of brand misconducts.

Nowadays, brands are publicly scrutinized through social networks, as the networks enable users to speak out about brands’ perceived mistakes and wrongdoings. This paper confirms that managers should monitor, understand and try to respond to OFs to minimize their impact.

Online firestorms are a recent phenomenon that has gained attention finally, as they can reach hundreds of users in real-time and can involve a huge amount of comments posted online against a brand. These attacks could severely damage the brand, even when there is no strong evidence of the posted content being true. This paper adds to the scarce literature on the topic and analyzes the negative effects for brands.

Este trabajo exploratorio identifica posibles consecuencias negativas que los ataques colaborativos online contra las marcas podrían tener en las relaciones marca-consumidor. Para ello se adopta la perspectiva del participante en el ataque colaborativo mediante un análisis pormenorizado del contenido que los usuarios generan durante el tiempo que dura el ataque contra la marca.

Se ha llevado a cabo un análisis del contenido generado durante cuatro ataques colaborativos recientes que protagonizaron distintas marcas en Twitter.

Del análisis de contenido se desprende que las marcas son las protagonistas de las conversaciones de los usuarios aunque otros actores tales como marcas competidoras también han sido mencionadas. Los comentarios negativos predominan sobre los positivos. También se identifican acciones contra la marca, tanto pasivas (evitar comprarla) como activas (venganza).

El carácter exploratorio del estudio impide la generalización de sus resultados. El número de ataques colaborativos analizados son limitados aunque representan una interesante variedad de errores y malas conductas por parte de las marcas.

Actualmente las marcas son objeto de escrutinio público en las redes sociales en tanto que facilitan la interacción entre usuarios y el comportamiento informativo de cualquier tipo. Este trabajo confirma que los responsables de marca deben controlar, comprender y tratar de responder a estos ataques colaborativos contra las marcas para minimizar su impacto.

Los ataques colaborativos contra las marcas son un fenómeno que está recibiendo una enorme atención últimamente en la medida en la que miles de usuarios participan en ellos en tiempo real generando una enorme cantidad de comentarios online contra una marca. Estos ataques pueden dañarla seriamente, incluso ante la ausencia de evidencias claras de que el contenido que se comparte sea cierto. Este trabajo contribuye a la escasa literatura existente sobre los ataques colaborativos online contra las marcas y analiza sus posibles efectos negativos.

Artículo de investigación

This paper aims to evaluate the Digital Government Collaborative Platform (DGCP), which facilitates collaborations between the citizens and the government to address environmental issues in Sri Lanka. The DGCP is an artifact developed by the value-sensitive design approach.

The DGCP is evaluated following the Framework for Evaluation in Design Science Research (FEDS). In total, 224 citizens participated in the survey based on the User Experience Questionnaire (UEQ) and open questions about human values embedded in the design. Fifteen government officers were interviewed to enhance the evaluation.

The DGCP received positive evaluations from the citizens and government officers. The platform is attractive, novel and pragmatic, also generating hedonic experiences for the citizens. The users believed that human values are reflected in the DGCP. Furthermore, they shared a few suggestions to improve it.

The paper contributes knowledge to evaluating digital government systems, especially in developing countries. The human-value-centered DGCP was evaluated using multiple methods of quantitative (i.e. UEQ Survey) and qualitative (i.e. qualitative interviews with stakeholders) techniques. Furthermore, the systematic process of DGCP evaluation produces a case-based guideline for evaluating related and similar digital government systems using FEDS.