A Study on Market Segmentation, Target Marketing and Product Positioning Strategy for Medical Tourism in Bangalore
Notice bibliographique
Résumé
Medical Tourism refers to an increasing tendency among people from England, the U.S., and many third world countries, where medical services are either very expensive or not available, to leave their countries in search of more affordable health options, often packaged with tourist attractions. According to ASSOCHAM (2008) estimates, the Indian spa industry is expected to receive investment of US $35 billion in the next 3-4 years. However, the profit margins in the spa industry was as high as 60-65% and domestic spa industry is offering a mix of traditional ayurvedic, as well as Chinese, Thai and Swedish healing techniques. Medical tourism is a new concept where two important service industries are dovetailing to attract people who seek healthcare services located beyond the geographical territory of their country. It provides state of the art private medical care in collaboration with the tourism industry to get patients from other countries at highly competitive prices when compared to those prevalent in the western countries. The CII McKinsey Report (2002) mentions that the Medical Tourism market has been growing at the rate of 15% for past 5 years and by 2012, 10,000 crore will be added to revenues of the private players. G.V.R.K. Acharyulu, B. Krishna Reddy (2005), opine that India is undergoing a healthcare revolution and is emerging as the global destination for medical tourists. They stress the importance of logistics and supply chain of a hospital for an international patient and show that provision of both modern and traditional system of medicine is a unique advantage for India. Bangalore is quoted as the garden of life by the Department of Tourism (DOT, 2009) (Government of Karnataka, thanks to a number of super speciality hospitals, dental clinics and Ayurvedic spas, which are attracting foreign medical tourists in high numbers. The most interesting fact is that, foreign medical tourists are coming not only from gulf countries and neighboring Asian countries, but also from developed countries like USA, Canada, Australia, and many European countries. As many as fifteen super speciality hospitals, dental clinics and spas are into medical tourism in Bangalore.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».