A knowledge destination framework for tourism sustainability: A business intelligence application from Sweden

Based on Grant\u27s (1996) knowledge-based view of the firm, Jafari\u27s (2001) knowledge-based platform of thinking and Schianetz, Kavanagh and Lockington (2007a) Learning Tourism Destination, the Knowledge Destination Framework (Höpken, Fuchs, Keil & Lexhagen, 2011) is introduced and a Web-based Destination Management Information system (DMIS) is presented. It is illustrated how knowledge creation, exchange and application processes can be improved by applying a Business Intelligence approach. By focusing on Online-Analytical Processing (OLAP), exemplarily for the Swedish tourism destination of Åre, it is highlighted how DMIS can be used as a monitor for measuring the proportion of tourists with the smallest ecological footprint (Dolnicar, Crouch & Long, 2008; Dolnicar & Leisch, 2008). After a discussion of study limitations, future research steps are outlined. The paper concludes by providing some critical remarks on the political economics of sustainability on a global scale and by outlining policy implications for the governance of sustainability at the level of tourism destinations

The effects of website quality on customer satisfaction, use intention, and purchase intention: A comparison among three types of booking channels

There is no doubt that hotel distribution has changed dramatically since the advent of the Internet. Online travel agencies’ (OTAs) and hotel websites have risen to reach a broader range of customers to generate more revenue. The latest in a series of disruptive innovations brought by the Internet, is the sharing economy business. This new wave of peer-to-peer businesses allow customers to make money from underused assets. In the hospitality industry, Airbnb is the best-known example of this phenomenon. The proliferation of online accommodation booking websites has created the need for measurement criteria to evaluate the quality of website. It is important for hoteliers, hosts, and website designers to understand and compare what components comprise website quality and how website quality influences customers’ purchase intention across three types of booking channels: OTA websites, hotel branded websites, and hospitality sharing economy platforms (HSEPs). This study identified what constituted website quality by regressing the perceived ease-of-use, information quality, privacy risk, and website aesthetics against overall website quality. This study also proposed a purchase intention model by adding customer satisfaction and use intention as two mediating variables. Results from 973 online survey responses revealed the conceptualization of website quality varied across three types of booking websites and highlighted the importance of website aesthetics. It was suggested OTA website quality was assessed based on customers’ experience in the information search process, while hotel website quality was evaluated with a focus on the technical adequacy. In the HSEP setting, it was noted that aesthetics was viewed as high-quality. Additionally, this study confirmed the inter-relationships among website quality, customer satisfaction and purchase intention, and mapped the customers’ search-purchase relationships in an online context. The mediating effects of customer satisfaction and use intention were also detected. The contribution of this research is both academic and practical. First, given the rapid growth of sharing economy platforms, this research is among the first studies to investigate the impact of website quality on customers’ intention to purchase on the HSEPs; and provides new insights in understanding this niche segment from customers’ perspectives. Second, this study expands upon the current website quality measurements body of knowledge in a more accurate manner by assessing measurement invariance and regressing overall website quality against each proposed website quality dimension across three booking channels. The third contribution of study is through the inclusion of two types of behavioral intentions (use intention and purchase intention) and the examination of the relationship between these two constructs, which suggest the diminished value of the billboard effect. Lastly, this study helps hospitality industry practitioners better position their own websites by revealing and comparing the influential factors that determine online accommodation bookers’ perceptions towards three types of booking channels

Tendencias y características de los viajeros que visitan la ciudad de Pereira por medio de técnicas de minería de datos

El sector del turismo es uno de los más grandes a nivel mundial, generando 212 millones de empleos contribuyendo al PIB de muchos países. Según las estadísticas del ministerio de comercio el total de llegadas de turistas internacionales a la ciudad de Pereira es mayor que el de Armenia y Manizales, esto sin tener en cuenta los turistas que ingresaron por una frontera, datos que se han mantenido desde el año 2011 hasta la actualidad, año 2014. En el Quindío se cuenta con un observatorio de turismo el cual cada vez ha ido incorporando nuevos datos para sus estadísticas, observándose en el año 2014 que se tienen en cuenta a los actores de turismo, como lo son los prestadores de servicios hoteleros, restaurantes, artesanías, servicios de guías. La ciudad de Pereira no cuenta con un observatorio de turismo ni estudios sobre sus viajeros, las entidades encargadas del Turismo de Pereira no tienen en cuenta dicha variable ya que en sus sitios web y en su entidad no hay información recopilada sobre estos. Por esto hizo un análisis de la ciudad, para poder determinar datos estadísticos como: Procedencia de los visitantes, propósito de la visita, servicios utilizados, tipos de comidas preferidas, tipo de transporte utilizado, medio por el cual se enteraron de la ciudad, nivel de satisfacción en la ciudad, costos de la ciudad. Con los datos recopilados se realizó una segmentación y descripción de hábitos de los viajeros realizando análisis de clúster, posteriormente se clasificaron de acuerdo a tendencias y características aplicando reglas de asociación y finalmente se agruparon por el nivel de gastos, percepción y satisfacción luego de visitar la ciudad por medio de un análisis de clúster. Este proceso de extracción de conocimiento a partir de los datos KDD, utilizado actualmente por el sector empresarial, educativo y científico, se desarrolló utilizando la metodología CRISP-DM y fue implementado sobre la aplicación de uso libre RapidMiner y comprende desde la recolección de la información en línea y la extracción de información de la base de datos diseñada para tal fin, su transformación, validación, el cálculo de los clústers y las reglas de asociaciónThe tourism sector is one of the largest worldwide, generating 212 million jobs contributing to the GDP of many countries. According to statistics from the ministry of commerce, total international tourist arrivals to the city of Pereira is greater than that of Armenia and Manizales , this regardless of tourists who entered by a border , data that has been maintained since 2011 to the present, 2014. Quindío has a tourism observatory which increasingly has incorporated new data for its statistics observed in 2014 that takes into account the actors of tourism, such as providers of hotel services, restaurants, crafts, guide services. The city of Pereira does not have a tourism observatory and studies on its rating, entities of Tourism in Pereira do not consider this variable as on their websites and in their entity, there is no information collected about them. Therefore, an analysis of the city, to determine statistics such as: Origin of visitors, purpose of visit, services used, types of favorite foods, type of transport used, satisfaction level in the city, customer perception about costs in the city. With the collected data segmentation and description of travel behavior performing cluster analysis was performed subsequently classified according to trends and characteristics applying association rules and finally grouped by the level of expenditure, perception and satisfaction after visiting the city through cluster analysis. This process of extracting knowledge from the KDD data currently used by the business, educational and scientific sector, was developed using the CRISP -DM methodology and was implemented on the application of free use RapidMiner, process uses collection of information 4 online and extracting information from the database designed for this purpose, transformation, validation, calculation of clusters and association rules

Los datos estadísticos públicos y su uso en el conocimiento del comportamiento de los turistas en Destinos Inteligentes

El conocimiento del comportamiento del turista durante todas las fases del viaje se ha convertido en un elemento clave para la toma de decisiones en materia de planificación y gestión de los destinos turísticos. Aquellos han modificado sus hábitos y pautas de comportamiento. Así, los datos relacionados con el comportamiento del turista son necesarios y vitales, en la medida que permiten transformarlos en conocimiento, con el objetivo de trazar estrategias territoriales turísticas adaptadas a sus necesidades y expectativas. Ello requiere de nuevos datos y métodos de recogida. Sin embargo, la mayoría de las fuentes públicas no aportan de manera suficiente los datos estadísticos necesarios para lograr tal conocimiento. Además, los datos tradicionales elaborados por los institutos de estadística nacionales y regionales se observa una inadecuación, e incluso, duplicidad en la toma de datos, a la vez que carecen de la desagregación escalar necesaria y presentan un fuerte sesgo hacia las cuestiones económicas. Por su parte, el desarrollo de la tecnología ha generado un importante volumen de datos, sobre todo, cualitativos motivacionales y perceptuales, considerados como algunos de los aspectos más relevantes del comportamiento del turista. Estos se obtienen a partir de la información que aportan los propios turistas y residentes en las áreas turísticas —a través de su monitoreo, el uso de las redes sociales, etc.)—proporcionan y que se almacenan en complejos sistemas de Big Data. Ello explica que la generación de información turística ha cobrado un ritmo insospechado, proporcionando nuevos y valiosos datos especializados de carácter territorial, hasta el punto de que comienzan a replantarse las estructuras de gestión de los destinos y las formas de toma de decisiones en los procesos de su promoción y planificación. En este trabajo se analizan los datos que aportan las fuentes estadísticas tradiciones públicas desde la perspectiva de las actuales necesidades de conocimiento del comportamiento del turista. El fin último es detectar sus déficits respecto a las posibilidades de los datos aportados por las fuentes tecnológicas, procediendo, para ello, a su valoración desde la perspectiva de los destinos turísticos inteligentes. Asimismo, se plantea un modelo transversal y escalar de información turística, articulado en el gobierno y transformación en conocimiento de los datos abiertos. Las premisas —a demostrar— son que lo que hace inteligente a los destinos es la toma de decisiones basadas en datos y que los nuevos datos turísticos derivados del uso de las tecnologías y las redes sociales ya no son alternativos a las estadísticas tradicionales, sino que las complementan, e incluso, las completa, lo cual hace necesaria la colaboración público-privada