Evaluation of the Role of Artificial Intelligence on Customer Satisfaction as a Competitive Advantage in the Hospitality Industry in the United States
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.
Notice bibliographique
Résumé
The hotel sector is experiencing a radical change due to technology interaction in the service responsibilities. Due to this transformation, the pattern of service delivery according to human interaction changed to digital interaction such as artificial intelligence (AI). It brings out the opportunity for players in the hotel sector to consolidate their competitive advantage. Understanding how artificial intelligence impacts guest satisfaction in the attainment of competitive advantage in the hotel sector guides the business on how it would carry out its operations to ensure maximum satisfaction among the guests. The aim of the paper is to examine the artificial intelligence on customer satisfaction as a competitive advantage in the hospitality industry in the US. The study used a qualitative approach to collect information from 60 students from the Virginia Technical University who had visited the following luxury hotels: The Westin Georgetown, Washington D.C., Canopy by Hilton, Washington D.C., and InterContinental, Washington D.C.—The Wharf an IHG Hotel. From the study results, it was found that there is a positive significant relation between AI technologies (virtual reality, in-person customer experiences, business intelligence tools powered by machine learning, and chatbots and messaging tools) and customer satisfaction (customer patronage, expectations, perceived value, and perceived quality of the service). Businesses in the hotel industry can use AI to enhance guest experience and escalate their satisfaction and loyalty to the hotel making it to remain highly competitive in the sector.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle