Exploring the role of digital marketing and brand image on the decisions to visit tourists to improve the community's economy in Indonesi
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to analyze the relationship between brand image and visiting decisions, digital marketing and visiting decisions, and brand image with digital marketing. This research method is quantitative through surveys, research data was obtained by distributing online questionnaires to 489 tourism industry managers who were selected using a simple random sampling method, and the online questionnaire was designed using statement items with a Likert scale of 1 to 7. Data analysis used a structural equation model based on covariance (CB-SEM) with SmartPLS 4.0 software to analyze research data. The independent variables are brand image and digital marketing, and the dependent variable is the decision to visit. The stages of data analysis are validity testing, reliability testing, model suitability testing and significance testing of hypothesis testing. The results of this research are that brand image has a positive and significant relationship with the decision to visit, digital marketing has a positive and significant relationship with the decision to visit, and brand image has a positive and significant relationship with digital marketing. Based on the results of this research, several suggestions can be made that tourism must explore the potential of various digital marketing channels. From the results of this research, the channel with the lowest contribution is the presence on social media which is still very minimal and the quality of the newsletter is less attractive. The researcher's next suggestion is to take advantage of the marketing potential of social media. Tourism does not only rely on guest recommendations to get the next guests but must be more active in various marketing efforts, especially digital marketing because the enormous potential in disseminating information about tourism's unique selling points through digital media is unlimited.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».