Wellness tourism: customer-perceived value on customer engagement

Autor: Xinhua Guan, Tzung-Cheng Huan, Yingxin He, Lishan Xie
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Tourism Review. 77:859-876
ISSN: 1660-5373
DOI: 10.1108/tr-06-2020-0281
Popis: This study aims to evaluate the process of value co-creation within wellness tourism by constructing a structural equation model of customer interactions with the environment, service employees and other customers relating to customer-perceived value and customer engagement.,Questionnaires, including wellness tourists’ customer-environment interaction, customer-service employee interaction, customer-customer interaction, customer-perceived value, customer engagement and demographic background, were developed and distributed at well-known wellness tourism destinations around Guangzhou City, Guangdong Province, China. This study collected 528 valid questionnaires from hot spring resorts, national forest parks, mountain parks and spa wellness facilities located in Guangdong Province, China. Structural equation modeling (SEM) was used to analyze the obtained data.,The results reveal that all three types of interactions, which include the customer-environment interaction (CEI), the customer-service employee interaction (CSI) and the customer-customer interaction (CCI), have positive effects on customer-perceived value (CPV) and that CPV positively affects customer engagement (CE). Based on these findings, recommendations for the management of wellness tourism service enterprises are given.,The causes and effects of CPV in wellness tourism, from the perspective of value co-creation, is a rather unexplored area of study. It contributes not only to knowledge about factors that foster CPV but also to the understanding of connections between CPV and CE.,本研究通过构建顾客与环境、服务员工和其他顾客之间互动对顾客感知价值和顾客契合的结构方程模型, 探究养生旅游中的价值共创过程。,本研究在中国广东省广州市附近知名的养生旅游目的地发放问卷, 问卷内容包括养生旅游者的顾客-环境互动, 顾客-服务员工互动, 顾客-顾客互动, 顾客感知价值, 顾客契合和人口统计学背景。本研究从广东省温泉度假区、国家森林公园、山脉等旅游目的地收集了有效问卷528份, 使用结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)对所获得的数据进行分析。,本研究数据分析结果显示, 顾客与环境互动、顾客与服务人员互动和顾客与顾客互动三种互动类型均对顾客感知价值有正向影响, 而顾客感知价值正向影响顾客契合。在此基础上, 本文针对养生旅游服务企业提出了管理建议。,本研究从价值共同创造的角度对养生旅游中顾客感知价值的因果关系进行了一项未被探索的研究, 这不仅有助于我们识别并培育影响顾客感知价值的因素, 而且有助于我们理解顾客感知价值与顾客契合之间的联系。,Este estudio evaluo el proceso de la creacion conjunta de valor dentro del turismo de bienestar, mediante la construccion de un modelo de ecuacion estructural de las interacciones de los clientes con (1) el medio ambiente, (2) los empleados de servicio y (3) otros clientes relacionados con el valor percibido por el cliente y el compromiso del cliente.,Los cuestionarios fueron distribuidos en destinos de turismo de bienestar conocidos cerca de la ciudad de Guangzhou, provincia de Guangdong, China. El contenido del cuestionario incluye: interaccion cliente-medio ambiente, interaccion cliente-empleado de servicio, interaccion cliente-cliente, valor percibido por el clientes, compromiso del clientes y el contexto demograficos. Este estudio recopilo 528 cuestionarios validos de centros turisticos de aguas termales, parques forestales nacionales, montanas y spas de bienestar localizados en la provincia de Guangdong,China. Se utilizo el modelo de la ecuacion estructural (Structural Equation Modeling, SEM) para analizar los datos obtenidos.,Los resultados revelan que los tres tipos de interacciones, que incluyen la interaccion cliente-medio ambiente (ICMA), la interaccion cliente-empleados de servicio (ICES), y la interaccion cliente-cliente (ICC), tienen efectos positivos en el valor percibido por el cliente (VPC), y que el VPC afecta positivamente el compromiso del cliente (CC). Con base en estos resultados, se dan recomendaciones de gestion para las empresas de servicios de turismo de bienestar.,Este es un estudio bastante inexplorado sobre la causa y el efecto del VPC en el turismo de bienestar, desde la perspectiva de la creacion conjunta de valor (CCV). Este estudio no solo contribuye al conocimiento sobre los factores que fomentan el VPC, sino tambien a la comprension de las conexiones entre el VPC y el CC.
Databáze: OpenAIRE