Impact of Marketing Strategy on the Competitiveness of Tourism and Hotel Businesses
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the study is conditioned by the need to analyse modern marketing theory and its provisions and systematise current methods of marketing promotion of travel companies. In this regard, the purpose of the study is to develop an algorithm for creating a marketing strategy for a tourist and hotel business enterprise, describe the process of identifying competitors, disclose parameters for assessing the competitiveness of tourist and hotel business enterprises, systematise strategies for increasing demand during periods of low demand for tourist services, list elements of a modern marketing strategy for the development of tourist and hotel business enterprises, present the main characteristics of brand positioning in the market. The main approach in the study is the method of system analysis, which was used to consider a complex system of relationships between marketing strategy and the effectiveness of the tourism business. In addition, the following methods of scientific knowledge were used: synthesis, deduction, classification, data grouping, comparison, generalisation, and analysis of information sources. The study presents the results of the analysis, developed an algorithm for creating a marketing strategy for a tourist and hotel business enterprise, described the process of identifying competitors, identified the parameters for assessing the competitiveness of tourist and hotel business enterprises, systematised strategies for increasing demand during periods of low demand for tourist services, listed elements of a modern marketing strategy for the development of tourist and hotel business enterprises, presents the main characteristics of brand positioning in the market.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».