Análisis de mercado para la implementación de un hotel boutique en el destino Guayaquil
Bibliographic record
Abstract
La siguiente tesis persigue como objetivo principal valorar el hotel boutique como idea de negocio utilizando \ncomo herramienta el análisis de mercado. Para llevar a cabo este análisis se realizaron varias entrevistas a personajes \nespecialistas en la industria de servicios local. Además de 200 encuestas que fueron realizadas en el aeropuerto José \nJoaquín de Olmedo y en lugares turísticos como el Malecón Simón Bolívar. Dentro de la tesis se realizó un FODA de la \nidea de negocio, un estudio del perfil del competidor y un análisis financiero. \nLas encuestas fueron procesadas con el programa SPSS y luego analizadas. Para el estudio del perfil del competidor \ndirecto se realizaron visitas al hotel que representa una competencia para este proyecto. Y para el análisis financiero \nse realizaron cotizaciones de mobiliario, equipos, inmueble, con el objetivo de llegar a un aproximado del tamaño de la \ninversión. \nFinalmente se pudo establecer, gracias a los resultados obtenidos por los instrumentos de medición, como mercado \nmeta a los hombres de negocios, promedio de edad 30 años, que vienen a la ciudad generalmente por negocios o \nvacaciones. Su promedio de estadía es de 1 a 3 días en hoteles de lujo tradicionales de la ciudad. De los turistas \nencuestados un 41% está familiarizado con el término hotel boutique, de este porcentaje un 25.5% probablemente se \nhospedarían en un hotel boutique, y definitivamente si un 11.5%. \nSegún los estados financieros, se obtienen flujos de caja positivos, TIR de 43%, y un VAN mayor a la inversión inicial \nrecuperable en dos años. Adicionalmente el estado de resultados muestra un ingreso promedio de 300 mil dólares \nanuales en los primeros cinco años del proyecto. \nPara las estrategias de marketing de la idea de negocio se pensó en realizar campañas publicitarias en las que se \npromocione principalmente la característica de servicio personalizado, y al mismo tiempo al hotel como un atractivo \npotencial de la ciudad. \nEn conclusión, después de haber utilizado las herramientas financieras y de promoción; la idea de negocio sería muy \nrentable y ganaría mercado a los hoteles tradicionales establecidos en la ciudad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".