Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  22,505,276
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

06

Kinh doanh và quản lý

BB

Trần Thị Kim Phương, Nguyễn Thị Kim Huệ, Hồ Mai Thảo Nhi, Đoàn Thị Hoài Thanh, Nguyễn Ký Viễn, Lê Văn Huy(1), Trần Trung Vinh

Liên kết trách nhiệm xã hội điểm đến, hình ảnh thương hiệu, sự hài lòng và tình yêu thương hiệu với trung thành thương hiệu điểm đến

Linking destination social responsibility, brand image, tourist satisfaction and brand love to brand loyalty in a tourism destination

Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng

2025

4

24-34

1859-1531

Nghiên cứu này xây dựng một mô hình nhằm khám phá mối quan hệ giữa trách nhiệm xã hội điểm đến (DSR), hình ảnh thương hiệu, sự hài lòng, tình yêu thương hiệu và trung thành thương hiệu điểm đến. Đồng thời, nghiên cứu kiểm tra vai trò trung gian của sự hài lòng và tình yêu thương hiệu trong mối quan hệ giữa DSR và trung thành thương hiệu điểm đến. Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tiếp bằng bảng hỏi giấy từ du khách trong nước và quốc tế tại Đà Nẵng. Tổng cộng 609 bảng hỏi hợp lệ được sử dụng để phân tích và kiểm định mô hình và giả thuyết thông qua mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu từng phần (PLS-SEM). Kết quả nghiên cứu xác nhận tất cả các giả thuyết đề xuất. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đưa ra những hàm ý lý thuyết và khuyến nghị chính sách phù hợp.

This study develops a model to explore the relationships between destination social responsibility (DSR), destination brand image, tourist satisfaction, destination brand love, and destination brand loyalty. Furthermore, it investigates the mediating roles of tourist satisfaction and destination brand love in the relationship between DSR and destination brand loyalty. Data were gathered through direct surveys with paper questionnaires, targeting both domestic and international tourists in Da Nang. A total of 609 valid responses were analyzed using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) to evaluate the proposed model and test the hypotheses. The results support all hypotheses, offering valuable theoretical insights and practical policy recommendations.

TTKHCNQG, CVv 465