آرشیو

آرشیو شماره‌ها:
۶۶

چکیده

هدف: تحولات گسترده و شتابان فناوری های دیجیتال، طی دهه های اخیر، موجب بازتعریف عمیق مدل های سنتی سفر مشتری در صنعت گردشگری شده اند. در گذشته، این مدل ها معمولاً ساده، خطی و محدود به چند مرحله مشخص بودند؛ اما امروزه با ظهور فناوری هایی همچون اینترنت اشیا، کلان داده، هوش مصنوعی و واقعیت افزوده، سفر مشتری به فرایندی پیچیده، چندبُعدی، تعاملی و غیرخطی تبدیل شده است که در آن، رفتار مصرف کننده تحت تأثیر انواع متغیرهای فناورانه و اجتماعی قرار دارد. این پژوهش با اتخاذ رویکردی تاریخی تحلیلی، به بررسی روند تکامل مدل های سفر مشتری در بستر دیجیتالی صنعت گردشگری از سال ۱۹۷۵ تا ۲۰۲۴ می پردازد. تمرکز اصلی بر درک نحوه تغییر الگوهای رفتاری مشتریان در واکنش به پیشرفت های فناورانه و شناسایی نقش آن ها در شکل گیری نقاط تماس نوین، تعاملات چندکاناله و شخصی سازی تجربه های سفر است. با تحلیل تاریخی این دگرگونی ها، پژوهش حاضر ضمن برجسته سازی روندهای کلیدی و عوامل محرک، تلاش می کند که تصویری جامع از مسیرهای آینده مدل های سفر مشتری ترسیم کند و چارچوبی مفهومی برای مواجهه با چالش ها و فرصت های آتی در این حوزه ارائه دهد. روش: این مطالعه با استفاده از روش تحلیل تاریخی و مرور نظام مند ادبیات پژوهش، به بررسی ۸۷۳۳ مقاله از پایگاه داده اسکوپوس پرداخته است. داده ها بر اساس شش حوزه کلیدی شامل تحول دیجیتال، تاریخچه توسعه مدل های سفر مشتری، رفتار مصرف کننده، پیشرفت های فناورانه، شخصی سازی داده محور و ظهور نقاط تماس دیجیتال تحلیل شده اند. برای شناسایی روندهای پژوهشی و تغییرات مفهومی در مدل های سفر مشتری، تحلیل هم واژگانی با نرم افزار وُس ویور به کار گرفته شده است. یافته ها: این پژوهش نشان داد که مدل های سنتی سفر مشتری که بر تعاملات خطی و آفلاین متمرکز بودند، با پیشرفت فناوری های دیجیتال، به چارچوب های پیچیده و چندکاناله تبدیل شده اند. ورود هوش مصنوعی، کلان داده، اینترنت اشیا و واقعیت افزوده، مسیر تصمیم گیری مشتریان را تغییر داده و تجربه سفر را شخصی سازی کرده است. پلتفرم های دیجیتال و سیستم های توصیه گر، تعاملات مشتریان را افزایش داده اند و فرایند رزرو و انتخاب مقاصد را متحول کرده اند. همچنین، تحلیل داده های کلان به بهبود تجربه مشتری و افزایش وفاداری آن ها کمک کرده است. بررسی های منطقه ای نشان داد که در اروپا، تمرکز بر تجربه های لوکس و پایدار است، در آسیا سیستم های هوشمند و پرداخت دیجیتال رشد کرده اند و در بازارهای نوظهور، چالش های زیرساختی همچنان مطرح هستند. علاوه براین، نقاط تماس دیجیتال مانند اپلیکیشن ها، شبکه های اجتماعی و چت بات ها، در تعاملات مشتریان نقش کلیدی ایفا کرده اند. این تحولات نشان می دهد که آینده مدل های سفر مشتری بر شخصی سازی داده محور، استفاده از فناوری های تعاملی و توسعه اکوسیستم های گردشگری هوشمند متمرکز خواهد بود. نتیجه گیری: تحلیل روندهای تاریخی نشان می دهد که مدل های سفر مشتری از چارچوب های ساده به ساختارهای غیرخطی، چندمرحله ای و دیجیتالی شده تحول یافته اند. ظهور فناوری های تعاملی، نیاز به شخصی سازی تجربه های سفر را افزایش داده و پیچیدگی فرایندهای تصمیم گیری را دوچندان کرده است. این پژوهش نشان می دهد که برای بهینه سازی مدل های آینده، کسب وکارهای گردشگری باید از تحلیل داده های کلان، بازاریابی هوش مصنوعی محور و سیستم های پیش بینی رفتار مشتری بهره ببرند. همچنین، بررسی شکاف های پژوهشی نشان داد که تحقیقات آینده باید بر نقش تجربه های تعاملی، اعتماد دیجیتال و ترکیب مدل های سفر مشتری با فناوری های نوظهور همچون متاورس و واقعیت افزوده متمرکز شوند.  

The Evolution of Customer Journey Models in Digital Tourism Markets: A Historical-Analytical Approach

Objective The rapid and extensive advancements in digital technologies over recent decades have significantly redefined traditional customer journey models in the tourism industry. Historically, these models were typically simple, linear, and limited to a few distinct stages. However, with the emergence of technologies such as the Internet of Things (IoT), big data, artificial intelligence (AI), and augmented reality (AR), the customer journey has evolved into a complex, multidimensional, interactive, and non-linear process, where a wide range of technological and social variables influences consumer behavior. Adopting a historical-analytical approach, this study investigates the evolutionary trajectory of customer journey models within the digital tourism landscape from 1975 to 2024. The primary focus is on understanding how customer behavior patterns have shifted in response to technological progress and identifying their roles in shaping new touchpoints, multichannel interactions, and the personalization of travel experiences. Through a historical analysis of these transformations, this research highlights the key trends and driving forces and aims to outline a roadmap for the future development of customer journey models in the tourism domain.   Methodology This study employs a historical analysis approach in conjunction with a systematic literature review, examining 8,733 articles from the Scopus database. The data were analyzed based on six key domains: digital transformation, historical development of customer journey models, consumer behavior, technological advancements, data-driven personalization, and the emergence of digital touchpoints. Co-word analysis was conducted using VOSviewer software to identify research trends and conceptual shifts in customer journey models over time. Findings The results reveal that traditional customer journey models, which were primarily based on linear and offline interactions, have evolved into complex, multichannel frameworks due to the advancement of digital technologies. The integration of AI, big data, IoT, and AR has altered customer decision-making pathways and enabled personalized travel experiences. Digital platforms and recommender systems have increased customer engagement and revolutionized the booking and destination selection processes. Additionally, the use of big data analytics has contributed to enhancing customer experiences and improving customer loyalty. Regional analysis indicates that Europe focuses on luxury and sustainable travel experiences, while Asia has experienced a significant growth in smart systems and digital payment infrastructure. In emerging markets, infrastructural challenges remain a major concern. Moreover, digital touchpoints such as mobile applications, social media, and chatbots play a vital role in shaping customer interactions. These technological shifts suggest that the future of customer journey models will center on data-driven personalization, the adoption of interactive technologies, and the expansion of smart tourism ecosystems.   Conclusion The historical trend analysis shows a transition in customer journey models from simple structures to nonlinear, multi-stage, and digitized forms. The emergence of interactive technologies has heightened the need for personalized travel experiences and increased the complexity of decision-making processes. This research emphasizes that optimizing future models requires tourism businesses to leverage big data analytics, AI-driven marketing, and predictive behavioral systems. Furthermore, the identification of research gaps underscores the importance of future investigations focusing on interactive experiences, digital trust, and the integration of customer journey models with emerging technologies such as the metaverse and augmented reality.

تبلیغات