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Enregistrement W6901801762 · doi:10.60692/m3e8x-vy048

Inbound marketing and customer loyalty in the tourism sector

2024· article· en· W6901801762 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismLoyalty business modelLoyaltyRelationship marketingQuality (philosophy)Data collectionSample (material)Quarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inbound marketing strategies employed by tourism companies have proven to be crucial in post-COVID-19 scenarios, facilitating their adaptability, visibility, and customer retention in adverse environments. The study aimed to determine the relationship between inbound marketing and customer loyalty in the tourism sector. It is a quantitative, correlational, and non-experimental study. The sample consisted of 380 tourists aged 18 and above who visited Trujillo, Peru, in the first quarter of 2022. Data collection utilized the survey technique with a questionnaire as the research instrument. Survey data were tabulated in MS Excel and analyzed using Jamovi 2.3.38, employing descriptive and inferential statistics. The correlation was assessed using the Spearman coefficient. The results highlighted that 40.8% of participants agreed that inbound marketing strategies implemented by Trujillo's tourism sector were highly effective, while 60.0% expressed strong loyalty to these companies. Ultimately, a significance level below 0.05 was identified between the variables, indicating a significant relationship between them. Consequently, the study concluded the existence of a direct and moderate relationship between inbound marketing and customer loyalty in the investigated group. AcknowledgmentWe express our gratitude to Antenor Orrego Private University for their invaluable support in the development of our research thesis. The guidance and resources provided were instrumental in achieving our academic objectives.We extend special thanks to the Faculty of Economic Sciences for their constant support, guidance, and valuable suggestions that have significantly enriched the quality of this research work. Additionally, we appreciate the teaching staff for their inspiration and dedication, which has positively influenced our academic and professional growth.The infrastructure and learning environment of Antenor Orrego Private University have played a crucial role in the achievement of this milestone. This research article is the outcome of the solid foundation we have acquired during our time at this institution.Finally, our sincere thanks to Antenor Orrego Private University for being the cornerstone of our academic education and for providing us with the necessary tools to carry out this research project.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,150 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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