Role of Geography in the Relative Salience of the Antecedents of Cruise Passengers' Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
While it is quite straightforward to determine the factors that satisfy cruise passengers, such as dining, entertainment, etc., it is a challenge to determine their relative importance. A cruise firm with limited resources needs to concentrate its resources chiefly on those aspects of the cruise travel experience that its customers value more. Unfortunately the findings in the academic literature about the relative importance of the determinants of cruise passengers’ satisfaction provide little guidance as they rarely converge across studies. We offer an explanation for this lack of convergence among the different studies about the relative importance of determinants. We believe that cruise customers who go to different locations form different market segments, with their own unique preferences. The differences in previous studies are due to the data being collected from different locations. We collect a unique dataset from an online website about cruise reviews, and use it to provide empirical support for our explanations. We find that while all consumers prefer value for money the most, the second most important factor is public rooms for tourists headed to Alsaka, cabins for the ones headed to Mediterranean, and service for the ones headed to Caribbean. The findings of this study would be of value to the management of cruise companies in refining advertising message, provision of different cruise services, etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».