Search results

Sustainable consumption is a crucial route to sustainable tourism. Hence, the purpose of this study is to investigate the individual and combined effect of social learning and eco-labels on the green hotel selection.

This study used a between-subject online experimental method with 199 respondents, which is used only in around 15% of published tourism articles. Additionally, this method provided reliability and control features.

Social learning and eco-labels individually could not influence tourists to select green hotels. However, the interaction of positive performance social learning with eco-labels could potentially influence tourists' green hotel selection. Therefore, internalizing green hotel performance from trusted sources and external validation bring behavioral changes among tourists to select green hotels. This study offers a new social learning-based model for understanding sustainable consumption.

This study can use various other types of social influences and can be expanded to other green settings.

This study provides policy and promotion formulation insights to hotel managers and sustainable tourism promoters to market green hotels.

Away from the traditional theory, this study bridges the gap between social learning of performance from relatable sources, assurance from governing entities and sustainable consumption. The interaction effect of social influence and eco-label on green hotel selection is a novel finding. Also, this study introduces various levels of social learning to the discussion of sustainable consumption.

该研究对 199 名受访者使用了主题间在线实验方法, 仅在大约 15% 的已发表旅游文章中使用。此外, 这种方法提供了可靠性和控制功能。

可持续消费是可持续旅游的重要途径。因此, 本研究调查了社会学习和生态标签对绿色酒店选择的个体和综合影响。

单独的社会学习和生态标签不能影响游客选择绿色酒店。然而, 积极绩效社会学习与生态标签的相互作用可能会影响游客对绿色酒店的选择。因此, 从可信赖的来源和外部验证中内化绿色酒店绩效, 会带来游客选择绿色酒店的行为变化。该研究为理解可持续消费提供了一种新的基于社会学习的模型。

该研究可以使用各种其他类型的社会影响, 并可以扩展到其他绿色环境。

它为酒店经理和可持续旅游推广者提供了政策和促销制定的见解, 以推销绿色酒店。

与传统理论不同, 本文填补了相关来源的绩效社会学习、管理实体的保证和可持续消费之间的研究空白。社会影响和生态标签对绿色酒店选择的交互作用是一个新的发现。此外, 它还将不同层次的社会学习引入到可持续消费的讨论中。

El estudio utilizó un método experimental online entre sujetos con 199 encuestados, utilizado sólo en alrededor del 15% de los artículos de turismo publicados. Además, este método ofrecía características de fiabilidad y control.

El consumo sostenible es una vía crucial para el turismo sostenible. Por ello, este estudio investiga el efecto individual y combinado del aprendizaje social y las etiquetas ecológicas en la selección de hoteles ecológicos.

El aprendizaje social y las ecoetiquetas por separado no pudieron influir en los turistas para que seleccionaran hoteles ecológicos. Sin embargo, la interacción del aprendizaje social del rendimiento positivo con las ecoetiquetas podría influir potencialmente en la selección de hoteles ecológicos por parte de los turistas. Por lo tanto, la interiorización del rendimiento de los hoteles ecológicos a partir de fuentes de confianza y la validación externa provocan cambios de comportamiento entre los turistas para seleccionar hoteles ecológicos. El estudio ofrece un nuevo modelo basado en el aprendizaje social para entender el consumo sostenible.

El estudio puede utilizar otros tipos de influencias sociales y puede ampliarse a otros entornos ecológicos.

Proporciona ideas para la formulación de políticas y promociones a los directores de hoteles y a los promotores del turismo sostenible para comercializar hoteles ecológicos.

Se aleja de la teoría tradicional y tiende un puente entre el aprendizaje social de los resultados a partir de fuentes relacionadas, la garantía de las entidades gobernantes y el consumo sostenible. El efecto de la interacción entre la influencia social y la etiqueta ecológica en la selección de hoteles ecológicos es un hallazgo novedoso. Además, introduce varios niveles de aprendizaje social en el debate sobre el consumo sostenible.

Actualmente, Sol Meliá es la compañía líder en el mercado español por su oferta en hoteles urbanos, vacacíonales, y de reuniones y convenciones. Además de dominar la industria hotelera española, disfruta también de una posición de privilegio a nivel internacional. En el presente artículo se estudia su origen y su evolución durante las últimas cuatro décadas, periodo en el que ha pasado de disponer de un hotel en alquiler en Mallorca a convertirse en una compañía de servicios hoteleros que, a través de la gestión o franquicia, explota 227 establecimientos repartidos en 4 continentes y 25 países.

This study aims to investigate the consumer acceptance of robots in hotels before and after COVID-19, with a specific emphasis on whether COVID-19 had a significant effect on the acceptance of robots by hotel guests and whether guests had higher levels of acceptance of hotel robots since the initial COVID-19 outbreak was brought under control in China.

The sample for this research included Chinese hotel guests before and after COVID-19, with 247 responses obtained before its outbreak and a further 601 responses gathered after. Several hypotheses were developed and tested in a pseudo-experimental design.

The results showed that COVID-19 increased hotel guest acceptance of robots. After COVID-19, the perceived importance of the usefulness, social influence, attitude and value of robots increased, while the perceived importance of the ease of use and anthropomorphism of robots decreased. As a contactless service, the usefulness of robots was more valued by customers. This led customers to lower their requirements for the ease of use of robots. In addition, people were more concerned about the social influences on robot use.

Hotel guest attitudes and behavioral intentions toward robots and the services they can provide are changing. However, whether this change is purely ephemeral and motivated by a pragmatic stance triggered by COVID-19 remains to be established.

The hospitality industry is encouraged to create a new profile of guests in terms of their favorable or unfavorable disposition toward being served by robots. Hotels should consider the deployment of robots according to the demographic characteristics of customers (e.g. according to guest age levels).

This research demonstrated that major crises affect customer attitudes and behaviors toward new technologies. COVID-19 resulted in guests paying more attention to the advantages of services offered by hotel robots as a means of reducing the probability of contagion.

疫情前后酒店机器人非接触式服务的技术接受度对比研究

摘要

本研究调查了新冠疫情爆发前后酒店顾客对机器人接受程度的变化, 重点研究了新冠疫情是否对机器人的潜在接受程度有显著影响, 以及自疫情在中国得到控制以来, 顾客对酒店机器人的接受程度是否有所提高。

本研究的样本主要是新冠疫情爆发前后的中国酒店顾客, 在疫情爆发前收集了217份样本, 在疫情爆发后收集了601份样本。研究提出了若干假设, 并采用伪实验设计进行了检验。

结果显示, 新冠疫情的爆发提高了酒店顾客对机器人的潜在接受度。新冠疫情后, 机器人的有用性, 社会影响, 态度和价值的影响增加了, 而机器人的易用性和拟人化的影响降低了。由于机器人的无接触服务, 使得顾客更加关注有用性。这导致顾客对易用性的关注降低。此外, 顾客更加关注使用机器人的社会影响。

酒店顾客对机器人服务的态度和行为意图正在发生变化。然而, 这一变化是否是短暂的, 只是由新冠疫情驱动的, 仍有待确定。

我们鼓励酒店业根据客人对机器人的接受/不接受程度来创建一个新的客户档案。酒店也可以根据顾客的人口统计学特征（比如年龄）来部署机器人。

这项研究表明, 重大灾难会影响顾客对新技术的态度和行为。 COVID-19的爆发导致客人更加关注酒店机器人的服务优势（降低传染概率）。

Aceptación de la tecnología antes y después de la pandemia del COVID-19: Servicios ofrecidos por robots en hoteles

Resumen

Esta investigación analiza la aceptación por parte de clientes del uso de robots en hoteles antes y después del comienzo de la pandemia del COVID-19, prestando una atención especial a si dicha pandemia ha tenido un efecto significativo sobre los niveles de aceptación de robots por parte de clientes en hoteles en China a raíz de la pandemia del COVID-19.

La muestra de este estudio incluye clientes de hoteles en China encuestados antes y después del brote de COVID-19, con 247 cuestionarios recogidos antes del brote y otros 601 después del mismo. Este estudio incluye una serie de hipótesis puestas a prueba adoptando un diseño de investigación de carácter pseudo-experimental.

Los resultados de este estudio apuntan a que el brote de COVID en China conllevó un incremento en la proporción de los clientes de hoteles propensos a aceptar el uso de robots en este contexto. Después de la pandemia, hubo un incremento en la percepción de la importancia de su utilidad, influencia social, actitud y valor de los robots en este contexto, mientras que descendió la percepción de la importancia de la facilidad del use de robots y antropomorfismo descendió. Como servicio sin necesidad de contacto físico, la utilidad de los robots en hoteles fue más valorada por los clientes Esto produjo una disminución en los requisitos de los usuarios en lo referente a la facilidad del uso de robots en hoteles. Además, los participantes en esta encuesta se mostraron más propensos a valorar la influencia sobre la sociedad del uso de robots.

La actitud de clientes de hoteles y su aceptación del uso de robots en este contexto, así como los servicios que éstos proveen están cambiando rápidamente. No obstante, aún no se sabe con certeza hasta que punto estos cambios son meramente efímeros y motivados por una actitud pragmática hacia la crisis creada por la pandemia del COVID-19.

El sector de la hostelería debería intentar desarrollar un perfil de clientes nuevo en lo referente a su grado de aceptación de los robots como parte de los servicios ofrecidos. Los hoteles deberían considerar el uso de robots en los servicios ofrecidos dependiendo de las características demográficas de sus clientes (ejem. Nivel de estudios y formación).

Este estudio demuestra que las crisis de gran magnitud, como lo es la pandemia actual de COVID-19, pueden afectar las actitudes y comportamientos del consumidor en lo referente al uso de nuevas tecnologías. La pandemia del COVID-19 ha llevado a muchos clientes de hoteles a prestar una mayor atención a las ventajas de los servicios ofrecidos por robots como forma de reducir las posibilidades de contagio.

The purpose of this paper is to determine whether different scales and ways to collect reviews and ratings found on online travel agencies (OTAs) can affect hotels, and whether hotels obtain the same or different evaluations.

Hotel ratings from five OTAs in four European markets were collected and compared in pairs. An initial comparison was made with the hotel scores of each OTA to show what a typical user would see. Then, a rescaled score (0-10) was used to compare all the OTA scales appropriately and to distinguish between what customers observe and what the reality is.

The results reveal that Booking.com that uses a scale (2.5-10) and Agoda with a scale (2-10) seem to give higher rating scores than Atrapalo (1-10), Travel Republic (0-10) and hotel reservation service (1-10). However, when the scores are rescaled (0-10), the worst ratings are found on Booking.com followed by Agoda.

OTAs should include, next to the scores, the scale used to rate hotels so as to provide users with better and clearer information. Moreover, rating questionnaires should match the verbal denominations with their numerical values to avoid biased ratings.

OTAs and hotel managers are losing information provided by customers because customers are not aware of the scale when rating hotels. Moreover, hotel ratings are used by potential customers to obtain a clearer image of an establishment. However, if some hotels are being overrated by some scales, customers might have higher expectations, which may not be met.

The unique rating scales of Booking.com and Agoda provide additional insights into their hotel evaluations, which seem to be apparently higher when in fact they are not.

在线旅行评论评分量表及其对酒店得分和竞争力的影响

摘要

这项研究旨在研究在线旅行社（OTA）上评论和评级的不同量表和方式是否会影响酒店获得的评估。

本研究收集并比较了来自四个欧洲市场中五个OTA的酒店等级数据。研究首先对每个OTA的酒店得分进行了比较, 以显示一般用户会看到的内容。然后研究使用重新缩放的得分（0-10）来恰当地比较所有OTA的酒店等级, 并区分顾客观察到的内容和现实。

结果显示, Booking.com使用的量表（2.5-10）和Agoda的量表（2-10）, 似乎高于Atrapalo（1-10）, Travel Republic（0-10）和 hotel reservation service （1-10）的评分。但是, 当分数重新调整为（0-10）时, 最差的评分是在Booking.com上, 其次是Agoda。

OTA应在评分旁边注明用于对酒店进行评分的量表, 以便为用户提供更好, 更清晰的信息。此外, 评级问卷应使评价描述与其数值相匹配, 以避免评级出现偏差。

OTA和酒店经理正在丢失客户所提供的信息, 因为客户在对酒店进行评级时并不了解其使用的量表。此外, 潜在客户使用酒店评级来获得更清晰的企业形象。但是, 如果某些酒店被某些网站的评级量表高估, 那么客户可能会有偏高的期望, 而这些期望可能无法被满足。

Booking.com和Agoda的独特评分等级标准为酒店提供了更多见解, 而实际上酒店的情况可能并非如此。

Las escalas de calificación de las opiniones de los viajes online y sus efectos en la valoración y competitividad de los hoteles.

El objetivo de esta investigación es determinar si las diferentes escalas y formas de recopilar opiniones y valoraciones de las Agencias de Viajes Online (OTAs), pueden afectar a si los hoteles tienen las mismas o distintas calificaciones.

Las calificaciones de hoteles de cinco OTAs en cuatro mercados europeos, se recopilaron y compararon por pares. Se realizó una comparación inicial con las puntuaciones de los hoteles de cada OTA, para mostrar lo que vería un usuario típico. Luego, se utilizó una puntuación de reescalado (0-10), para comparar todas las escalas de las OTAs de manera apropiada y así poder diferenciar entre lo que los clientes observan y lo que es en realidad.

Los resultados revelan que Booking.com, que utiliza una escala (2.5-10) y Agoda con una escala (2-10), parecen puntuar con calificaciones más altas que Atrapalo (1-10), Travel Republic (0-10) y hotel reservation service (1-10). Sin embargo, cuando se vuelven a escalar las puntuaciones (0-10), las peores calificaciones se encuentran en Booking.com, seguida de Agoda.

Las OTAs deben incluir, junto a las puntuaciones, la escala utilizada para calificar los hoteles a fin de proporcionar a los usuarios una información mayor y más clara. Además, los cuestionarios de calificación deben hacer coincidir las denominaciones verbales con sus valores numéricos para evitar calificaciones sesgadas.

Por un lado las OTAs y los gerentes de hoteles, están perdiendo información proporcionada por los clientes, porque los clientes no son conscientes del tipo de escala utilizada cuando califican los hoteles. Por otro lado, los clientes potenciales utilizan las calificaciones de los hoteles para obtener una imagen más clara de un establecimiento. Por lo que en muchos casos, los clientes pueden tener expectativas más altas, que pueden no cumplirse, si los hoteles están siendo sobrevalorados por algunas escalas.

Las escalas de calificación únicas de Booking.com y Agoda, brindan información adicional sobre las evaluaciones de sus hoteles que parecen ser aparentemente más altas cuando en realidad no lo son.

Using a video revealing unhygienic practices in Chinese five-star hotels as the case study, this study aims to understand the impact of service failure online exposure on hotel revenue performance in terms of seriousness, magnitude and duration, as well as to identify the hotel-characteristics and hotel-responsiveness factors that influence revenue recovery.

This study uses the actual Revenue per Available Room data of ten hotels involved in the incident and five different market segments during 2016–2019. Event study method is used to investigate the effect of online exposure on hotel revenue performance.

This study confirms the significant negative effect of online exposure and that hotels take nearly nine months to fully recover. The results indicate that hotel size, hotel age and response strategy play an important role in reducing negative impacts. Moreover, this study reveals the dynamic spillover effects of online exposure on different hotel market segments. These effects change from a competitive to a contagious effect with a decrease in class ratings.

Low-class hotel managers should take effective actions to avoid possible negative spillovers from others’ service failure incidents. Hotel managers could consider the synergy of different strategies rather than a single response strategy to minimize losses.

This study theoretically broadens knowledge about the negative impact of online exposure on Chinese hotel revenue. Additionally, the findings examine the dynamic spillover effects on hotels in different segments. Furthermore, they extend the existing findings on the negative impact of online public opinion crises.

本研究以一段揭示中国五星级酒店不卫生行为的视频为案例, 旨在了解网上曝光的服务失败事件在严重程度、规模和持续时间方面对酒店收入绩效的影响, 并确定影响收入恢复的酒店特征和酒店回应因素。

本研究使用了2016–2019年期间10家涉及酒店和5个不同的细分市场的实际每间可用房收入（RevPARs）数据。采用事件研究法（ESM）来研究网上曝光对酒店收入绩效的影响。

本研究证实了网上曝光的显著负面效应, 酒店需要近9个月的时间才能完全恢复。结果表明, 酒店规模、酒店年龄和回应策略在减少负面影响方面发挥了重要作用。此外, 本研究还揭示了在线曝光对不同酒店细分市场的动态溢出效应。这些效应随着酒店星级的下降而从竞争效应变为传染效应。

低星级酒店管理者应采取有效行动, 避免其他酒店的服务失败事件可能带来的负面溢出效应。酒店管理者可以考虑不同策略的协同作用, 而不是单一的回应策略来减少损失。

本研究从理论上拓宽了关于网上曝光对中国酒店收入绩效的负面影响的知识。与此同时, 本研究的结果考察了不同细分市场的酒店的动态溢出效应。此外, 还扩展了现有的关于网络舆情危机的负面影响的研究结果。

Este estudio utiliza los datos reales de ingresos por habitación disponible (RevPAR) de 10 hoteles implicados en el incidente y cinco segmentos de mercado diferentes durante 2016-2019. Se utiliza el método de estudio de sucesos (ESM) para investigar el efecto de la exposición en línea en el rendimiento de los ingresos de los hoteles.

Utilizando como caso de estudio un vídeo que revela prácticas antihigiénicas en hoteles chinos de cinco estrellas, este estudio pretende comprender el impacto de la exposición online de fallos en el servicio sobre el rendimiento de los ingresos hoteleros en términos de gravedad, magnitud y duración, así como identificar las características y los factores de respuesta del hotel que influyen en la recuperación de los ingresos.

Este estudio confirma el importante efecto negativo de la exposición online, tardando los hoteles casi nueve meses en recuperarse totalmente. Los resultados indican que el tamaño del hotel, su antigüedad y la estrategia de respuesta desempeñan un papel importante en la reducción del impacto negativo. Además, este estudio revela los efectos indirectos dinámicos de la exposición online en diferentes segmentos del mercado hotelero. Estos efectos cambian de un efecto competitivo a un efecto contagioso con una disminución de las calificaciones de la categoría o clase hotelera.

Los revenue managers de los hoteles de categoría baja deberían tomar medidas eficaces para evitar posibles repercusiones negativas de los fallos en el servicio de otros hoteles. Los directores de hotel podrían considerar la sinergia de diferentes estrategias en lugar de una única estrategia de respuesta para minimizar las pérdidas.

Este estudio amplía teóricamente los conocimientos sobre el impacto negativo de la exposición online en los ingresos de los hoteles chinos. Además, los resultados examinan los efectos indirectos dinámicos en hoteles de diferentes segmentos. Además, amplían los resultados existentes sobre el impacto negativo de las crisis de opinión pública online.

This perspective study aims to discuss the inclusion of technology in hotels as a key driver of sustainability.

The paper covers literature and prospects the implementation of smart hotels as a tourism agenda to achieve sustainable development goals.

Smart hotels can provide a better and more efficient tourism service, in terms of operational tasks and sustainable gains, without losing critical human interaction, which can be a tactic to boost the hotel’s relationship with their customers.

The paper shows how smart hotels can increase business efficiency, and in addition, meet tourist expectations and become more sustainable. In this sense, smart and sustainable hotels deserve to be listed in tourism agenda 2030.

这篇观点文章讨论了将技术作为可持续发展的关键驱动因素纳入酒店。

本文涵盖文献和前景, 将智能酒店的实施作为实现可持续发展目标的旅游议程。

智能酒店可以在运营任务和可持续收益方面提供更好、更高效的旅游服务, 同时不会失去关键的人际互动, 这可以成为加强酒店与客户关系的一种策略。

本文展示了智能酒店如何提高业务效率, 此外, 满足游客的期望并变得更具可持续性。从这个意义上说, 智能和可持续发展的酒店值得列入 2030 年旅游议程。

El artículo analiza la bibliografía sobre hoteles inteligentes y su posibilidades de implantación como tema de la agenda turística para alcanzar los objetivos de desarrollo sostenible.

Este artículo de perspectiva analiza la inclusión de la tecnología en los hoteles como motor clave de la sostenibilidad.

Los hoteles inteligentes pueden proporcionar un servicio turístico mejor y más eficiente, en términos de tareas operativas y ganancias sostenibles, sin perder la crítica interacción humana que puede ser una táctica para impulsar la relación del hotel con sus clientes.

El documento muestra cómo los hoteles inteligentes pueden aumentar la eficiencia empresarial y, además, satisfacer las expectativas de los turistas y ser más sostenibles. En este sentido, los hoteles inteligentes y sostenibles merecen figurar en la agenda turística 2030.

The purpose of this paper is to evaluate the hotel selection problem of airlines for their hotel and airline alliance (HAA) to develop potential customers of airlines. This paper will propose a hybrid mathematics evaluation model to help airline to select an optimal hotel with both qualitative and quantitative criteria.

To solve the hotel selection problem of airlines for their HAA, this paper focuses on the implementation of the NGT, Fuzzy TOPSIS and MCGP models in the hotel selection process. Initially, the NGT was used to create HAA decision-making criteria based on the literature review and expert opinions, and it was found that scale and scope possibility, brand value, tourism attraction, operating cost and industrial conditions are the most important criteria. Later, the Fuzzy TOPSIS method was used to obtain the general normalized fuzzy preference and to compute the closeness coefficients of each alternative hotel with respect to each criterion. Third, five tangible constraints were incorporated into the Fuzzy TOPSIS-MCGP model to calculate the optimal hotel with LINGO software.

Airline managers can use the proposed model to form a clear view of how to choose the most suitable hotel to cooperate with to outperform their competitors. Having access to this information allows airline managers to take steps to perform better and improve the performance of the partnership, helping them to gain more confidence in their decision-making capabilities while reducing investment risks.

This is the first paper that has adopted Fuzzy TOPSIS-MCGP to select hotel for their HAA from the airline’s point of view. The major contributions of this study are as follows: an efficient and simple evaluation framework is proposed for handling vagueness and uncertainty in real-world hotel selection problems; the advancement of treating uncertainty in the MCDM process; the fuzzy TOPSIS-MCGP method is extended for such problems, taking into account tangible and intangible criteria; airline managers can now make decisions in choosing to select the best hotel for their HAA that meets the airline's business goals and passenger demands; hotel operators are flexible in selecting their airline partnership, thus creating greater profit for both parties.

饭店和航空公司之间横向联盟的选择模型：NGT, fuzzy TOPSIS和MCGP方法的综合应用

本文的主要目的是在协助驾驶评估酒店选择的问题, 并通过由酒店与航空公司的合作联盟HAA, 开发整合的潜在客户。评估模型, 以帮助航空公司选择同时满足定性和定量标准的最佳酒店。

这些研究集中在规模和范围的可能性, 品牌价值, 旅游吸引上力, 运营成本和产业条件上。第二个步骤是日期近似近似最佳解排序技术（fuzzy TOPSIS）计算每家替代酒店与理想解决方案的接近度系数。规划方法（MCGP）选择最佳酒店, 同时选择方法同时考虑酒店的定性和定量标准, 并且从未在酒店选择文献中被采用过。

为了帮助评估评估合适的酒店和建立合作联盟, 因此本文提出了NGT-Fuzzy TOPSIS-MCGP模型, 以帮助决策的决策者实现替代的酒店。在此模型中, 决策者通过最后, 在名目人群技术（NGT）确定客观的酒店选择规范, 然后他们可以根据模糊近似最佳解排序技术（TOPSIS）确定标准权重, 并计算模糊的TOPSIS-MCGP模型中, 决策制定者可以使用多选择目标规划（MCGP）, 通过设定每个目标的期望水准寻找最佳酒店。

这是第一篇以航空的角度, 同时采用模糊TOPSIS-MCGP方法选择合适的酒店的论文。本文最主要的贡献是: 1. 提出了一种有效而简单的评估框架, 用于处理现实世界中酒店选择问题中的模糊性和不确定性。2. 在处理MCDM过程中不确定性方面的进展；模糊TOPSIS-MCGP方法针对此类问题进行了扩展, 同时考虑了有形和无形的标准。3. 航空公司经理现在可以做出决定, 选择适合其HAA的最佳酒店, 借以满足航空公司的业务目标以及乘客的需要。4. 酒店运营商可以灵活选择航空公司合作伙伴关系, 从而为双方创造更大的利润。

饭店, 航空公司, 名目人群技术（NGT）, 最佳解排序技术（TOPSIS）, 多选择目标规划（MCGP）, 横向联盟

El modelo de selección Para alianzas horizontales entre hoteles y aerolíneas (Haa): una aplicación integrada de los métodos NGT, fuzzy TOPSIS y MCGP

El objetivo principal de este documento es evaluar el problema de selección de hoteles de las aerolíneas para su HAA (hotel airline alliance) a fin de desarrollar clientes potenciales para las aerolíneas. Este documento propondrá un modelo híbrido de evaluación matemática para ayudar a la aerolínea a seleccionar un hotel óptimo con criterios cualitativos y cuantitativos.

Para resolver el problema de selección de hoteles de las aerolíneas para su HAA, este documento se centra en la implementación de los modelos NGT, Fuzzy TOPSIS y MCGP en el proceso de selección de hoteles. Inicialmente, el NGT se utilizó para crear criterios de toma de decisiones de HAA basados en la revisión de la literatura y las opiniones de expertos, y se descubrió que la escala y la posibilidad de elección, el valor de la marca, la atracción turística, los costes operativos y las condiciones industriales son los criterios más importantes. Posteriormente, se utilizó el método Fuzzy TOPSIS para obtener la preferencia fuzzy general y normalizada y calcular los coeficientes de cercanía de cada hotel alternativo con respecto a cada criterio. En tercer lugar, se incorporaron cinco restricciones tangibles al modelo Fuzzy TOPSIS-MCGP para calcular el hotel óptimo con el software LINGO.

Los gerentes de aerolíneas pueden usar el modelo propuesto para tener una visión clara de cómo elegir el hotel más adecuado para colaborar con el fin de superar a sus competidores. Tener acceso a esta información permite a los gerentes de las aerolíneas tomar medidas para gestionar mejor y mejorar el resultado de la alianza, lo que les ayuda a ganar más confianza en su capacidad de toma de decisiones y al mismo tiempo reducir los riesgos de inversión.

Este es el primer documento que adopta el modelo Fuzzy TOPSIS-MCGP para seleccionar un hotel para su HAA desde el punto de vista de la aerolínea. Las principales contribuciones de este estudio son las siguientes: 1. Se propone un marco de evaluación eficiente y simple para manejar la imprecisión y la incertidumbre en los problemas de selección de hoteles del mundo real. 2. El avance del tratamiento de la incertidumbre en el proceso MCDM; extiende el método fuzzy TOPSIS-MCGP a tales problemas, teniendo en cuenta criterios tangibles e intangibles. 3. Los gerentes de aerolíneas ahora pueden tomar decisiones al elegir el mejor hotel para su HAA que cumpla con los objetivos comerciales de la aerolínea y las demandas de los pasajeros. 4. Los operadores de hoteles son flexibles en la selección de su asociación de aerolíneas, creando así mayores ganancias para ambas partes.

Hotel, Aerolínea, Técnica de grupo nominal (NGT), Técnica Para el orden de preferencia por similitud a solución real (TOPSIS), Programación de objetivos de opción múltiple (MCGP), Alianza horizontal

Trabajo de investigación

This study aims to take boutique luxury hotels as its research subject to enrich the view on the self-positioned image of luxury hotels and simultaneously compare this image with the one perceived by customers. It also investigates whether a gap exists between the two images.

The best-rated boutique luxury hotel in Hong Kong is selected as the case hotel. Through the interpretation and discussion of high-frequency wordlists and semantic co-occurrence network charts, major topics in the hotel’s self-presented image and customers’ perceived image are identified accordingly.

Five dimensions (event making, exquisite food, excellent amenities and services, special function venue and promotion) used by hotels to form their boutique luxury image are recognised. Between hotels’ self-positioned image and customers’ perceived images, minor similarities such as the recognition of excellent amenities and services were confirmed but considerable differences were identified, indicating the ineffective marketing by the boutique luxury hotel despite its success in terms of ranking. Managerial suggestions on how to address the image discrepancy were proposed.

This study contributes insights into hotel image discrepancy among social media platforms in luxury hotel segments by adding the category of boutique luxury hotels. It also identifies the implications for enhancing the development of a hotel image to meet customers’ needs and expectations.

酒店的自我定位形象与顾客感知形象——以香港某精品豪华酒店为例

本研究试图以精品豪华酒店为研究对象, 丰富豪华酒店自我定位形象的视角, 同时将其与顾客感知的形象进行比较, 考察二者之间是否存在差距。

本文选取香港评分最佳的精品豪华酒店为案例酒店。通过对高频词表和语义共现网络图的解读和讨论, 识别出酒店自我呈现形象和顾客感知形象中的主要话题。

酒店利用五个维度（活动打造、精致的食物、优质的设施和服务、特殊的功能场所和促销）来塑造其精品豪华形象。在酒店的自我定位形象和顾客的感知形象之间, 发现了一些细微的相似之处, 如对优质设施和服务的认可, 但差异之处相当大, 表明尽管精品豪华酒店取得了优秀的排名, 但其营销效果不佳。本文提出了解决形象差异的管理建议。

本研究通过增加精品豪华酒店类别的案例, 有助于深入了解豪华酒店细分市场中社交媒体平台之间的酒店形象差异。本文还确定了促进酒店形象发展的影响, 以满足客户需求和期望。

Imagen auto-posicionada del hotel versus imagen percibida por los clientes: un estudio de caso de un hotel boutique de lujo en Hong Kong.

Este estudio se esfuerza por tomar a los hoteles boutique de lujo como tema de investigación para profundizar en el conocimiento sobre la imagen de los hoteles de lujo y compar el posicionamiento presentado por el hotel con el que perciben los clientes. También investiga si existe una brecha entre las dos imágenes.

Para el caso se selecciona el mejor hotel de lujo calificado en Hong Kong. A través de la interpretación y discusión de listas de palabras de alta frecuencia y gráficos de redes de coincidencia semántica se identifican los principales temas en la imagen presentada por el hotel y la imagen percibida de los clientes.

Se reconocen cinco dimensiones (creación de eventos, comida exquisita, excelentes comodidades y servicios, lugar de funciones especiales y promoción) utilizadas por los hoteles para formar su imagen de lujo boutique. Entre la imagen auto-posicionada de los hoteles y las imágenes percibidas por los clientes, se confirmaron pequeñas similitudes, como el reconocimiento de excelentes comodidades y servicios, pero se identificaron diferencias considerables, lo que indica la comercialización ineficaz del hotel boutique de lujo a pesar de su éxito en términos de clasificación. Se propusieron sugerencias gerenciales sobre cómo abordar la discrepancia de imagen.

Este estudio aporta información sobre la discrepancia de imagen del hotel entre las plataformas de redes sociales en los segmentos de hoteles de lujo al agregar la categoría de hoteles boutique de lujo. También identifica las implicaciones para mejorar el desarrollo de una imagen de hotel que satisfaga las necesidades y expectativas del cliente.

Although interorganizational relationships are acknowledged as positive for tourism, studies on the subject fail to systematically analyze the joint effects of relationships with different types of organizations. The purpose of this paper is to analyze the influence of the interaction between different types of interorganizational relationships over a hotel firm’s performance.

A structured questionnaire applied to hotel managers was used to assess hotel relationships. Hotel performance was assessed through Trip Advisor information. Structural equations modeling (SEM) was used for data analysis.

Results reveal that only relationships with other hotels had a significant influence on performance. The competition had a negative effect on hotel performance, as well as on horizontal and support organization relationships. Relationships with support organizations presented a significant effect on the formation of relationships between companies (horizontal and vertical) and mediated the negative effect of competition over horizontal relations.

Hotel relationships are idiosyncratic and path-dependent, hence monitoring and copying competitors’ relationships is not advisable. Hotels may improve their productive integration by relating with support organizations. From a destination management perspective, results show that support organizations facilitate interfirm relationships and productive integration within a destination.

The paper systematically analyzes the influence of different interorganizational relationships and competition on hotel performance. Empirical results contradict some aspects of networks and clusters. Some relationships may have positive effects on destinations, but not on hotel firms. Additionally, support organizations play a central role on interfirm relationship formation and maintenance.

集群或网络：组织间关系对巴西酒店绩效的影响Clú

但有关该主题的研究未能系统地分析与不同类型组织之间关系的联合影响。本文的目的是分析不同类型的组织间关系之间的相互作用对酒店公司绩效的影响。

应用于酒店经理的结构化问卷用于评估酒店关系。通过Trip Advisor信息评估了酒店的表现。使用结构方程建模 进行数据分析。

只有与其他酒店的关系才对业绩产生重大影响。竞争对酒店业绩以及横向e支持组织的关系都具有负面影响。与支持组织的关系对公司间关系有显着影响, 对竞争的中介作用对水平关系有负面影响。

本文系统地分析了不同组织间关系和竞争对酒店绩效的影响。实证结果与网络和集群的某些方面相矛盾。某些关系可能对目的地有利, 但对酒店公司却没有相同的影响。此外, 支持组织在公司间关系的形成和维护中起着核心作用。

因此建议不要监视和复制竞争对手的关系。酒店可以改善与支持组织有关的生产整合。从目的地管理的角度来看, 结果表明, 支持组织促进了旅游企业之间的关系以及目的地内的生产整合。

Clústeres o redes: la influencia de las relaciones interorganizacionales en el desempeño de los hoteles brasileños

Si bien las relaciones interorganizacionales se reconocen como positivas para el turismo, las investigaciones sobre el tema no logran analizar sistemáticamente los efectos conjuntos de las relaciones con diferentes tipos de organizaciones. El propósito de este artículo es analizar la influencia de la interacción entre diferentes tipos de relaciones interorganizacionales sobre el desempeño de la empresa hotelera.

se utilizó un cuestionario estructurado aplicado a los gerentes de hoteles para evaluar las relaciones con los hoteles. El desempeño del hotel se evaluó a través de la información de Trip Advisor. Se utilizó el Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM) para el análisis de datos.

los resultados revelan que solo las relaciones con otros hoteles tuvieron una influencia significativa en el rendimiento. La competencia tuvo un efecto negativo en el desempeño del hotel, así como en las relaciones horizontales de las organizaciones de apoyo electrónico. Las relaciones con las organizaciones de apoyo tienen un efecto significativo en las relaciones entre empresas y un efecto de mediación en la competencia, influencia negativa en las relaciones horizontales.

el documento analiza sistemáticamente la influencia de las diferentes relaciones interorganizacionales y la competencia en el desempeño del hotel. Los resultados empíricos contradicen algunos aspectos de redes y clústeres. Algunas relaciones pueden ser positivas para los destinos, pero no tener los mismos efectos para las empresas hoteleras. Además, las organizaciones de apoyo juegan un papel central en la formación y el mantenimiento de relaciones entre empresas.

las relaciones hoteleras son idiosincrásicas y dependen de la ruta, por lo que no es aconsejable monitorear y copiar las relaciones de la competencia. Los hoteles pueden mejorar su integración productiva relacionándose con las organizaciones de apoyo. Desde una perspectiva de gestión de destinos, los resultados muestran que las organizaciones de apoyo facilitan las relaciones entre empresas del turismo y la integración productiva dentro de un destino.

The purpose of this study is to compare the spatial distribution of Airbnb and hotels in London and examine the relationship between demographic, socioeconomic and environmental factors and the supply of these two types of lodging supply.

Local information of Airbnb listings in London was collected through Insideairbnb.com. Gathered data were examined using geo-spatial auto-correlation analysis and spatial econometric models.

The results indicate that Airbnb predominates in the areas around popular tourist attractions and the peripheral areas of the city, while in the downtown area Airbnb and hotels are in the state of coexistence. The mono-centric model and the agglomeration model could be extended to the context of peer-to-peer accommodation. The location of Airbnb and traditional hotels capitalizes on different factors.

The study is based on secondary data due to data availability. And, it is based on the case of London, so the findings may not reflect the situation of small cities and rural destinations.

This study not only gives suggestions for local councils to regulate the location of hotels and Airbnb but also provides professional landlords with reference to choosing Airbnb location.

This study extends the hotel location theoretical models into the context of Airbnb and sheds lights on the distinction between these two business models in terms of location factors.

爱彼迎和酒店的位置：空间分布和关系

本研究旨在比较伦敦Airbnb和酒店的空间分布, 并探讨人口、社会经济和环境因素与这两类住宿供给的关系。

伦敦Airbnb房源信息通过Insideairbnb.com网站收集, 采用地理空间自相关分析和空间经济计量模型进行分析。

结果表明Airbnb主要集中在旅游景点周边和城市周边地区, 在市中心地区, Airbnb与酒店处于共存状态。单中心模型和聚集模型适用于共享住宿情境。Airbnb和传统酒店的空间分布影响因素的重要性存在差异。

本研究将酒店区位理论模型扩展到Airbnb情境下, 并揭示了这两种商业模式在区位因素方面的区别。

本研究采用二手数据。案例地为伦敦, 因此研究结果可能无法反映小城市和乡村旅游目的地的情况。

地方政府应更加重视专业公司的劳动力保障并限制旅游景点周边的短期租赁。

Ubicación de los hoteles y preferencias: distribución espacial y relaciones

El propósito de este estudio es comparar la distribución espacial de Airbnb y los hoteles en Londres y examinar la relación entre los factores demográficos, socioeconómicos y ambientales y la oferta de estos dos tipos de oferta de alojamiento.

La información local de los anuncios de Airbnb en Londres se recopiló a través de Insideairbnb.com. Los datos recopilados se examinaron mediante análisis de autocorrelación geoespacial y modelos econométricos espaciales.

Los resultados indican que Airbnb predomina en las zonas aledañas a los atractivos turísticos populares y las zonas periféricas de la ciudad, mientras que en la zona centro Airbnb y los hoteles se encuentran en estado de convivencia. El modelo monocéntrico y el modelo de aglomeración podrían extenderse al contexto de la acomodación entre pares. La ubicación de Airbnb y los hoteles tradicionales se basa en diferentes factores.

Este estudio amplía los modelos teóricos de ubicación de hoteles en el contexto de Airbnb y arroja luz sobre la distinción entre estos dos modelos comerciales en términos de factores de ubicación.

El estudio se basa en datos secundarios debido a la disponibilidad de datos. Y se basa en el caso de Londres, por lo que los hallazgos pueden no reflejar la situación de las ciudades pequeñas y los destinos rurales.

Los hallazgos sugieren que las autoridades locales deberían prestar más atención a la seguridad laboral de las empresas profesionales y restringir los alquileres a corto plazo alrededor de las atracciones turísticas.