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Enregistrement W2362563740

Research on Factors Influencing Hotel Revenue Management Decision-making and Performance: An Empirical Study Based on High Star-rated Hotels in China

2013· article· en· W2362563740 sur OpenAlex
Zhijian Hu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLuyou xuekan · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaRevenueContext (archaeology)MarketingProfitability indexBusinessHotel industryEmpirical researchDistribution (mathematics)TourismAccountingGeographyFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an important technology and strategy for revenue and profitability optimization,revenue management(RM) has caught wide attention in the international hotel industry,especially in developed countries,such as the United States,Canada,United Kingdom,France,Germany,and Australia.It has been an important subject for research in the world since it was introduced to the American hotel industry by Marriott about 30 years ago.However,it has been only a few years since Chinese domestic hoteliers began to pay attention to RM.Even now,only a small percentage of hotels in China have applied RM strategies and tactics in their daily pricing and distribution practices.Most of Chinese hotels owned or/and operated by domestic hotel companies without carrying an international brand name have just started to hear about the word of RM when they compete with other hotels run by international hotel chains,most of which have implemented RM.Therefore,the understanding and application of RM in Chinese hotel industry is still in its infancy.This paper is the first empirical study to learn what the factors are that affect hotel RM decision-making and its performance in the unique context of China.Our study is based on in-depth interviews with hotel industry leaders in China and an online survey of 174 valid questionnaires answered by the hoteliers from different high star-rated hotels throughout the country.We used quantitative approaches to analyze the data we have collected.We also compared our findings with those of international researchers.We found that:(1) Who owns or/and runs the hotel affects significantly the hotel's RM decision-making and performance.For example,if a Chinese hotel owner hires an international hotel management contractor to operate its hotel(s),it tends to accept RM and support the management contractor to practice it.If an international hotel chain owns or/and runs a hotel in China,it is highly possible that it will use RM approaches in daily operation to yield the hotel's products and services as it does in other hotels in other countries.(2) The size or the number of guest rooms of a hotel greatly affects its RM decision-making;but it is not related to the hotel's RM performance.On the other hand,a hotel's star rating has strong impact on its RM performance;but it does not affect RM decision-making.(3) Unlike what some international researchers have found,the location,average room rate,occupancy rate and market segmentation of a hotel do not affect its RM decision-making and its RM performance.In conclusion,we suggest that given the current situation in China,the understanding of RM among Chinese hotel owners and managers' and their attitude towards RM play the most important role in RM decision-making and performance.If they understand RM and believe it is helpful,managers will welcome it and invest time and other resources on it.If it is the case,RM decision making will be much easier and effective and it will lead to better RM performance.To make that happen,Chinese hotels,hotel associations,hotel schools,tourism and hotel government authorities need to work together to invest in and improve RM training and education.We believe our study will enrich the findings in RM research and it will be beneficial to the Chinese hotel industry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle