PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Czasopismo
2018 | 16 | nr 3 | 63--70
Tytuł artykułu

The Loyalty of Travel Agency Clients : an Empirical Study

Warianty tytułu
Lojalność klientów biur podróży : badania empiryczne
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The article presents a client loyalty model which may be used in the process of managing an optimum portfolio of clients by means of identifying and selecting key clients of a tourist enterprise. There are also described results of the author's own research allowing us to identify the key factors determining the occurrence of behavioral loyalty of travel agency clients. The analysis covered real data from the booking system of one of the Polish nationwide franchise networks consolidating 44 travel agencies, referring to 3 923 tourist services reservations. In the study of the occurring relationships a non-parametric method of MLP (Multi-Layer Perceptron) neural networks was applied. The following variables turned out to be the most important determinants of behavioral loyalty: duration of the tourist event, number of purchased offers and time between the booking date and the date of tourist event commencement. The customer loyalty prediction model was used to carry out in-depth customer segmentation which, in turn, allowed the development of a loyal customer portrait. A loyal client of travel services is a family-oriented client, travelling for a period of two weeks or longer, accompanied by the family, very often with children under 14, planning and booking holidays well in advance, attached to the place of making the booking (i.e., the travel agent). (original abstract)
Artykuł przedstawia propozycję modelu lojalności klientów, który może być wykorzystywany w procesie zarządzania portfelem klientów poprzez identyfikację i wybór kluczowych klientów przedsiębiorstwa turystycznego. W pracy zaprezentowano również wyniki autorskich badań, które pozwoliły zidentyfikować kluczowe czynniki determinujące występowanie lojalności behawioralnej klientów biur podróży. Analiza obejmowała zestaw historycznych danych pochodzących z systemu rezerwacyjnego jednej z ogólnopolskich sieci franczyzowych, odnoszący się do 3 923 rezerwacji imprez turystycznych. W poszukiwaniu występujących zależności zastosowano nieparametryczną metodę wielowarstwowych sieci neuronowych. Najważniejszymi determinantami lojalności behawioralnej okazały się zmienne: czas trwania imprezy turystycznej, liczba zakupionych ofert oraz czas od daty rezerwacji do daty rozpoczęcia imprezy turystycznej. Model przewidywania lojalności wykorzystano również do przeprowadzenia dogłębnej segmentacji klientów, co z kolei umożliwiło zaprezentowania charakterystyki lojalnego klienta. Lojalny klient sieci biur podróży jest klientem rodzinnym, podróżującym na okres dwóch tygodni lub dłużej, w towarzystwie rodziny, bardzo często z dziećmi poniżej 14 lat, planuje i rezerwuje wakacje z dużym wyprzedzeniem, jest również przywiązany do miejsca dokonywania rezerwacji imprez turystycznych (agenta turystycznego). (abstrakt oryginalny)
Czasopismo
Rocznik
Tom
16
Numer
Strony
63--70
Opis fizyczny
Twórcy
  • Wrocław University of Economics, Poland
Bibliografia
  • Berry, M.J.A., and G. Linoff. 2004. Data Mining Techniques. For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. 2nd ed. Indianapolis, Ind.: Wiley Publishing.
  • Bishop, C.M. 1995. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford - New York: Clarendon Press; Oxford University Press.
  • Butcher, K., B. Sparks, and F. O'Callaghan. 2001. "Evaluative and Relational Influences on Service Loyalty." International Journal of Service Industry Management 12 (3-4): 310-327. doi: 10.1108/09564230110405253.
  • Chen, C.F., M.C. Lai, and C.C. Yeh. 2012. "Forecasting Tourism Demand Based on Empirical Mode Decomposition and Neural Network." Knowledge-Based Systems 26: 281-287. doi: 10.1016/j.knosys.2011.09.002.
  • Cheverton, P. 2001. Zarządzanie kluczowymi klientami. Jak uzyskać status głównego dostawcy. Translated by E. Mokrzycka. Publikacje Biznesowe. Kraków: "ABC" Oficyna Ekonomiczna. Oddział Polskich Wydawnictw Profesjonalnych.
  • Claveria, O., and S. Torra. 2014. "Forecasting Tourism Demand to Catalonia: Neural Networks vs. Time Series Models." Economic Modelling 36: 220-228. doi: 10.1016/j.econmod.2013.09.024.
  • Dick, A., and K. Basu. 1994. "Customer Loyalty: Toward an Integrated Conceptual Framework." Journal of the Academy of Marketing Science 22 (2): 99-113. doi: 10.1177/0092070394222001.
  • Dudek, A., and I. Michalska-Dudek. 2011. "Model przewidywania lojalności klientów biur podróży z wykorzystaniem sieci neuronowej typu MLP." Marketing i Rynek 18 (8): 21-29.
  • Fornell, C., M.D. Johnson, E.W. Anderson, J.S. Cha, and B.E. Bryant. 1996. "The American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose, and Findings." Journal of Marketing 60 (4): 7-18. doi: 10.2307/1251898.
  • Jacoby, J., and R.W. Chestnut. 1978. Brand Loyalty. Measurement and Management. Wiley Series on Marketing Management. New York: Wiley.
  • Johnson, M.D., A. Gustafsson, T.W. Andreassen, L. Lervik, and J. Cha. 2001. "The Evolution and Future of National Customer Satisfaction Index Models." Journal of Economic Psychology 22 (2): 217-245. doi: 10.1016/S0167-4870(01)00030-7.
  • Kandampully, J., and D. Suhartanto. 2000. "Customer Loyalty in the Hotel Industry: the Role of Customer Satisfaction and Image." International Journal of Contemporary Hospitality Management 12 (6): 346-351. doi: 10.1108/09596110010342559.
  • Keiningham, T.L., L. Aksoy, and L. Williams. 2009. Why Loyalty Matters. The Groundbreaking Approach to Rediscovering Happiness, Meaning, and Lasting Fulfillment in Your Life and Work. Dallas: BenBella Books.
  • Kon, S.C., and L.W. Turner. 2005. "Neural Network Forecasting of Tourism Demand." Tourism Economics 11 (3): 301-328. doi: 10.5367/000000005774353006.
  • Lee, M., and L.F. Cunningham. 2001. "A Cost/Benefit Approach to Understanding Service Loyalty." Journal of Services Marketing 15 (2): 113-130. doi: 10.1108/08876040110387917.
  • Lee, S., S. Jeon, and D. Kim. 2011. "The Impact of Tour Quality and Tourist Satisfaction on Tourist Loyalty: the Case of Chinese Tourists in Korea." Tourism Management 32 (5): 1115-1124. doi: 10.1016/j.tourman.2010.09.016.
  • Lu, T.P.J., and E.T.P. Yee. 2001. An Integrated Model of Service Loyalty. Paper read at Academy of Business and Administrative Sciences International Conferences, 2001.07.23-25, at Brussels, Belgium.
  • Luarn, P., and H.-H. Lin. 2003. "Customer Loyalty Model for E-Service Context." Journal of Electronic Commerce Research 4 (4): 156-167.
  • McAlexander, J.H., S.K. Kim, and S.D. Roberts. 2003. "Loyalty: the Influence of Satisfaction and Brand Community Integration." Journal of Marketing Theory & Practice 11 (4): 1-11.
  • Michalska-Dudek, I. 2013. "The Implementation of Loyalty Forecast Model in Identifying Key Clients of an Enterprise." University of Szczecin Scientific Journal Service Management 11 (780): 35-51.
  • Michalska-Dudek, I. 2014. "Multidimensionality and Determinants of Consumer Loyalty in Tourist Services." Folia Turistica (33): 83-107.
  • Michalska-Dudek, I. 2017. Kształtowanie lojalności klientów biur podróży. Monografie i Opracowania / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Wrocław: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego.
  • Oliver, R.L. 1997. Satisfaction. A Behavioral Perspective on the Consumer. New York: Mc-Graw Hill.
  • Oliver, R.L.. 1999. "Whence Consumer Loyalty?" Journal of Marketing 63: 33-44. doi: 10.2307/1252099.
  • Palmer, A., J.J. Montano, and A. Sese. 2006. "Designing an Artificial Neural Network for Forecasting Tourism Time Series." Tourism Management 27 (5): 781-790. doi: 10.1016/j.tourman.2005.05.006.
  • Reichheld, F.F. 2006. The Ultimate Question. Driving Good Profits and True Growth. Boston, Mass.: Harvard Business School.
  • Ripley, B.D. 1996. Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge - New York: Cambridge University Press.
  • Rosenblatt, F. 1958. "The Perceptron - a Probabilistic Model for Information-Storage and Organization in the Brain." Psychological Review 65 (6): 386-408. doi: 10.1037/h0042519.
  • Zins, A.H. 2001. "Relative Attitudes and Commitment in Customer Loyalty Models - Some Experiences in the Commercial Airline Industry." International Journal of Service Industry Management 12 (3-4): 269-294. doi: 10.1108/Eum0000000005521.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171536029

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.