La propuesta de valor en la oferta de alojamiento turístico entre particulares. Una perspectiva desde la lógica del dominio del servicio

  1. Ramos Henríquez, José Manuel
Dirixida por:
  1. Ricardo Jesús Díaz Armas Director
  2. Desiderio Gutiérrez Taño Director

Universidade de defensa: Universidad de La Laguna

Fecha de defensa: 17 de abril de 2020

Tribunal:
  1. Josefa Delia Martín Santana Presidente/a
  2. Antonio Francisco García Rodríguez Secretario/a
  3. Jacques Bulchand Gidumal Vogal
Departamento:
  1. Dirección de Empresas e Historia Económica

Tipo: Tese

Resumo

La propuesta de valor es considerada como un elemento clave en la configuración competitiva de la oferta de servicios y desempeña un papel fundamental en la estrategia empresarial (Payne y Frow, 2014). Sin embargo, las definiciones del concepto de propuesta de valor en la literatura académica no son prácticas para medirla directamente. Esta tesis propone operacionalizar el concepto de propuesta de valor, desde la definición de Payne et al. (2017) y la Lógica del Dominio del Servicio (SDL). La SDL ha tratado de incorporar el concepto desde varios axiomas y premisas teóricas, pero no se ha comprobado empíricamente. Payne et al. (2017) han propuesto una definición que incorpora teóricamente los componentes que consideran forman parte de la propuesta de valor, pero no se ha operacionalizado. En esta investigación, primero se aborda la importancia de la propuesta de valor como marco teórico conceptual para la co-creación de ofertas relevantes entre los diversos actores en los servicios turísticos en general y, de forma específica, en el alojamiento entre particulares distribuidos mediante plataformas. Luego se desarrolla un marco teórico sustentador del estudio de los elementos y características que conforman la propuesta de valor en dichos servicios. Los resultados empíricos de la tesis indican que la propuesta de valor se puede descomponer en tres componentes principales: recursos compartidos, paquete de valor y comunicación. A partir de todas las variables disponibles, se ha analizado cuáles son las que más contribuyen a ser un Superhost de Airbnb, utilizando para ello métodos de Machine Learning: Boruta, Lasso y Elastic Net para la selección de características y SVM para la predicción. La operacionalización de la propuesta de valor muestra, adicionalmente, las posibilidades y la contribución del aprendizaje automático en el campo del turismo y del marketing.