The impact of emotional perceived value on hotel guests’ satisfaction, affective commitment and loyalty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the impact of emotional perceived value on hotel guests’ satisfaction, affective commitment and loyalty. Design/methodology/approach Data were collected from 348 respondents living in the United Arab Emirates, and hypotheses were tested using AMOS 28 and structural equation modeling. Findings This study’s unique contribution lies in its revelation that emotional perceived value directly impacts guests’ satisfaction, affective commitment and loyalty. Furthermore, it uncovers that emotional-perceived value indirectly influences loyalty through satisfaction and affective commitment. Practical implications This research underscores the importance of hotel managers prioritizing guests’ emotional perceived value in their offerings. Managers can significantly enhance guests’ satisfaction, affective commitment and loyalty by highlighting self-gratification, aesthetics, prestige, transaction and hedonics. Originality/value This study brings a fresh perspective to understanding customer perceived value (CPV). It argues that the mere emphasis on the functional aspect of CPV would likely fall short of fully comprehending specific outcomes of their experience (e.g. satisfaction-dissatisfaction, loyalty, etc.). Assessing the emotional aspect of CPV, known as emotional customer perceived value (ECPV), adds further explanations and sheds light on the understanding of the CPV concept and its impacts on consumers’ experience. Furthermore, this study emphasizes that emotional perceived value is better comprehended as a multidimensional rather than a unidimensional construct. It adds that the concept of customer value as a multidimensional concept is context-specific (i.e. dimensions vary from one service sector to another), providing a unique and valuable perspective for the luxury hotel industry.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».