La autocongruencia y la satisfacción del turista en relación con la lealtad al destino de viaje dentro del sector turismo

Abstract

El turismo es reconocido como un factor importante para el desarrollo económico. De esta manera, los usuarios notan lo llamativo que puede ser llegar a conocer un destino con distintas atracciones, lo cual desarrolla la percepción de la experiencia de manera positiva, favoreciendo la lealtad al destino. Es por ello que, el presente trabajo de investigación tiene por objetivo general identificar la relación entre la autocongruencia, la satisfacción del turista y la lealtad al destino del viaje. Para poder alcanzar dicho objetivo, la investigación se basa en un marco analítico que combina tres variables: Autocongruencia, satisfacción del turista y lealtad al destino. Para la metodología, se utilizará una muestra de 400 usuarios que les gusta visitar atracciones turísticas en el Perú. De igual manera, en cuanto a la escala de medición, se empleará un cuestionario estructurado con la escala de Likert de 7 puntos, donde 1 es “muy en desacuerdo” y 5 es “fuertemente de acuerdo”. Por último, el análisis estadístico se evaluará mediante el software Smart PLS.

Tourism is recognized as an important factor for economic development. In this way, users notice how striking it can be to get to know a destination with different attractions, which develops the perception of the experience in a positive way, favoring loyalty to the destination. That is why the present research work has the general objective of identifying the relationship between self-congruence, tourist satisfaction and loyalty to the travel destination. In order to achieve this objective, the research is based on an analytical framework that combines three variables: Self-congruence, tourist satisfaction and loyalty to the destination. For the methodology, a sample of 400 users who like to visit tourist attractions in Peru was continued. Similarly, regarding the measurement scale, a structured questionnaire with a 7-point Likert scale will be used, where 1 is "strongly disagree" and 5 is "strongly agree". Finally, the statistical analysis will be evaluated using the Smart PLS software.