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Enregistrement W2791994990 · doi:10.1108/jhtt-09-2017-0096

Marketing effectiveness of hotel Twitter accounts: the case of Saudi Arabia

2018· article· en· W2791994990 sur OpenAlexaff
Mansour Talal Alansari, Natalia Velikova, Tun‐Min Jai

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospitality and Tourism Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensNiagara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaMarketingWord of mouthOriginalityHospitalityAdvertisingHospitality industryStructural equation modelingSocial media marketingConfirmatory factor analysisBusinessMicrobloggingValue (mathematics)TourismTest (biology)PsychologyDigital marketingSocial psychologyGeographyPolitical scienceComputer scienceService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of the study is to investigate the relationship between consumers’ attitudes toward hotel Twitter accounts and attitudes toward hotel brands, booking intentions and electronic word-of-mouth. The study focuses on Saudi Arabia owing to the widespread use of Twitter in that market. Design/methodology/approach Modifying a previously developed theoretical model on marketing effectiveness of social media, this study empirically tests consumers’ attitudes toward hotel Twitter accounts. Data have been collected via a structured online survey. A confirmatory factor analysis and a structural equation model fit have been used to test the model. Findings When consumers have positive attitudes toward hotel tweets, they have positive attitudes toward the hotel’s Twitter account, which, in turn, improves their attitudes toward the hotel’s brand and results in intent to book and spread electronic word of mouth. Originality/value The study contributes to the body of knowledge about social media marketing effectiveness in the hospitality 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,279 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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