Критерии оценки спроса в сервисе и цифровизация

Автор: Фаткуллина Римма Рафгатовна

Журнал: Сервис в России и за рубежом @service-rusjournal

Рубрика: Теоретические аспекты экономики и туристского сервиса

Статья в выпуске: 3 (105), 2023 года.

Бесплатный доступ

В настоящее время сервис и туризм являются важными сферами экономической деятельности, включёнными в статистическую отчётность по статье платные услуги. Отрасль туризма связана со спросом на различные виды услуг. Важной составляющей видов экономической деятельности, связанных с туризмом, является деятельность коллективных средств размещения. В статье рассматриваются виды услуг, связанных с туризмом, и другие факторы, включая использование современных цифровых технологий, которые влияют на спрос в туризме. Цель исследования заключается в выделении новых возможностей влияния на спрос в туризме путём расширения номенклатуры предлагаемых услуг. Предметом статьи является выявление критериев оценки спроса и современных цифровых методов для эффективного управления спросом. Такими критериями являются: дополнительный сервис, обслуживание при регистрации, бизнесуслуги, месторасположение отеля, стоимость, чистота (гигиена), выделение в пространственном оформлении отеля «виртуальной» игровой зоны, разнообразие банковских услуг и др. Сгруппированы три категории факторов, включая современные цифровые технологии, влияющих на спрос, на предприятиях туризма и сервиса: а) экономические; б) социальные, демографические и психологические; в) факторы бизнес-среды. Динамически развивающийся спрос порождает потребность в оперативном управлении. Этому способствуют цифровые технологии обработки данных в режиме реального времени, в частности методы нечёткой кластеризации, нейронные сети и гибридные (адаптивные нейро-нечёткие) алгоритмы. Результаты применения цифровых технологий могут использоваться для управления спросом в туризме и сервисе после кластеризации параметров средств размещения по критериям, выявленным в статье.

Еще

Цифровые технологии, туризм, сервис, критерии для оценки спроса, услуги, эффективное управление спросом

Короткий адрес: https://sciup.org/140299791

IDR: 140299791   |   DOI: 10.5281/zenodo.8105773

Список литературы Критерии оценки спроса в сервисе и цифровизация

  • Левченко К.К. Методический подход к формированию цифровой экосистемы адаптивного управления туризмом // Сервис в России и за рубежом. 2023. Т.17. №1. С. 5-14. DOI: 10.5281/zenodo.7787176.
  • Маринов С.П. Маркетинговое управление спросом на туристические услуги // Вопросы структуризации экономики. 2012. №1. С. 132-134.
  • Гришанова Е.В. Дополнительные услуги как фактор развития санаторно-курортных предприятий // Международный журнал экспериментального образования. 2014. №6-1. С. 131-134.
  • Батуев Е.Е., Щелконогов А.Е. Туристские услуги и их место в развитии рыночной экономики Южного Урала // Студенческая наука XXI века. 2015. №3. С. 123-125.
  • Бокарева А.М., Удалов Д.Э. К вопросу о характеристике качества гостиничной услуги // Тенденции развития науки и образования. 2020. №63-3. С. 137-141. DOI: 10.18411/lj-07-2020-93.
  • Шутова И.Г. Значимость гостиничной услуги как экономического элемента // Устойчивое развитие науки и образования. 2020. №12(51). С. 26-32.
  • Нестеренко И.С., Нестеренко Г.А., Буграков В.С. Проектирование клиентской зоны, позволяющей повысить спрос на услуги станций технического обслуживания автомобилей // Международный научно-исследовательский журнал. 2022. №1-4(115). С. 55-58. DOI: 10.23670/IRJ.2022.115.1.112.
  • Чингаева А.Д., Терсянцева А.А., Ковалева Н.И. Этапы разработки и внедрения новой услуги гостиничного комплекса // Индустрия туризма: возможности, приоритеты, проблемы и перспективы. 2019. Т. 14. №2. С. 121-126.
  • Зубков В.В., Сирина Н.Ф. Особенности формирования стратегии развития кластеров комплексной транспортной услуги // Вестник Ростовского гос. ун-та путей сообщения. 2022. №3(87). С. 116-125. DOI: 10.46973/0201-727X_2022_3_116.
  • Хайруллина Э.Р. Концепция организации бизнес-моделей на базе цифровой информационной платформы // Сервис в России и за рубежом. 2020. Т.14. №1. С. 34-42. DOI: 10.24411/1995-042X-2020-10104.
  • Оборин М.С. Деловые информационные услуги как фактор экономического развития отрасли // Сервис в России и за рубежом. 2019. Т.13. №1(83). С. 162-170. DOI: 10.24411/1995-042X-2019-10113.
  • Козлова М.Н. Понятие и признаки информационной услуги // Аллея науки. 2018. Т.3. №1(17). С. 598-601.
  • Шобей Л.Г., Григорьева Е.А. Особенности стимулирования потребительского спроса на туристские услуги // Учёные записки Российской Академии предпринимательства. 2019. Т.18. №2. С. 152-164.
  • Бакальская Е.В., Стальмахович Е.Н. Особенности ценообразования на российские товары и услуги // Аллея науки. 2017. Т.3. №16. С. 442-444.
  • Алексанова Е.В., Миронов Д.Н. Банковские продукты, услуги и информационные технологии // Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. 2022. №17. С. 164-170.
  • Сулейманов А.А. Моделирование подсистемы терминальной сессии услуги типа «Виртуальный рабочий стол» // Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения. 2016. Т.16. №5. С. 195-198.
  • Лабыскина К.Ю. Разработка эффективной модели для автоматизированного управления информационными потоками организаций, предоставляющих услуги физическим и юридическим лицам // Вестник Поволжского гос. ун-та сервиса. Сер.: Экономика. 2017. №3(49). С. 142-147.
  • Некрасова Т.П., Пупенцова С.В., Аксенова Е.Е. Методы определения прогнозного объёма спроса и предложения на телекоммуникационные услуги // Вестник ЗабГУ. 2018. Т.24. №10. С. 108-116. DOI: 10.21209/2227-9245-2018-24-10-108-116.
  • Святая Е.О. Концепция инновационной гостиничной услуги: маркетинговый анализ и этапы формирования // Вестник Белгородского ун-та кооперации, экономики и права. 2015. №4(56). С. 458-463.
  • Салютина Т.Ю., Платунина Г.П., Ермоленко Д.С. Комплексный прогноз спроса на востребованные услуги в сети Интернет // Век качества. 2022. №1. С. 41-54.
  • Atsalakis G. S., Atsalaki I. G., Zopounidis C. Forecasting the success of a new tourism service by a neuro-fuzzy technique // European Journal of Operational Research. 2018. Vol. 268. Iss.2. Pp. 716-727.
  • Shu Z., González R.A.C., García-Miguel J.P., Sánchez-Montañés M. Clustering using ordered weighted averaging operator and 2-tuple linguistic model for hotel segmentation: The case of TripAdvisor // Expert Systems with Applications. 2023. Vol.213, P.A, 1. 118922. DOI: 10.1016/j.eswa.2022.118922.
  • Ahani A., Nilashi M., Ibrahim O., Sanzogni L., Weaven S. Market segmentation and travel choice prediction in Spa hotels through TripAdvisor's online reviews // International Journal of Hospitality Management. 2019. Vol.80. Pp. 52-77 DOI: 10.1016/j.ijhm.2019.01.003.
Еще
Статья научная