Identifying hotel revenue management implementation drivers

dc.contributor.authorDomingo Carrillo, Miguel A.
dc.contributor.authorGonzález Rodríguez, Rosario
dc.date.accessioned2021-03-19T13:26:06Z
dc.date.available2021-03-19T13:26:06Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractthis research means to globally analyse which variables drive the implementation of revenue management and the specific variables related with its application that have been boosted. we selected the size of the establishment, belonging to a hotel chain, the implementation of revenue management and the use of specific revenue management software as driving forces for its application, as well as possible relations between them. the model verified the repercussion of these aspects on 13 variables related with demand and pricing and 13 with capacity management linked to its implementation. variance-based Structural Equation modelling (plS-SEm) has been used to both build and test the model. we carried out measurements at two moments with a 10- year difference. revenue management has recently been more advanced and sophisticated. Belonging to a chain and the implementation of a revenue management system have been identified as driving forces which positively and significantly influence revenue management applicationes_ES
dc.description.abstractCon esta investigación se pretende analizar de forma global qué variables impulsan la implementación de revenue management y las variables concretas que han sido impulsadas por estas. Se seleccionan la dimensión del establecimiento, la pertenencia a cadena, la implantación de revenue management y la utilización de un software de revenue management como fuerzas impulsoras de su aplicación, así como la relación entre estas. El modelo confirma la influencia de estos aspectos para 13 de las variables relacionadas con la gestión de demanda y precios, y 13 relacionadas con la gestión de la capacidad, todas ellas vinculadas con su implantación. Se utiliza un modelo de ecuaciones estructurales (plS-SEm) tanto para la construcción como para la prueba del modelo. la medición de variables se realiza en dos momentos diferentes con una diferencia de 10 años entre la primera y la segunda medición. los resultados confirman que revenue management ha avanzado y es más sofisticado en la actualidad. la pertenencia a cadena y la implantación de un sistema de revenue management (software) se identifican como fuerzas impulsoras que ejercen una influencia positiva y significativa sobre la aplicación de revenue managemenes_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10272/19576
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherUnited Academic Journalses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherRevenue managementes_ES
dc.subject.otherHotel implementationes_ES
dc.subject.otherModeles_ES
dc.subject.otherDriverses_ES
dc.subject.otherPartial least squareses_ES
dc.subject.otherRevenue managementes_ES
dc.subject.otherImplantación en hoteleses_ES
dc.subject.otherModeloes_ES
dc.subject.otherImpulsoreses_ES
dc.subject.otherMínimos cuadrados parcialeses_ES
dc.titleIdentifying hotel revenue management implementation driverses_ES
dc.titleIdentificación de los impulsores de la implementación de la gestión de ingresos del hotelspa
dc.typejournal articlees_ES
dspace.entity.typePublication

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