ЕКОНОМІКА СПІЛЬНОГО КОРИСТУВАННЯ В ТУРИЗМІ: ТРАНСФОРМАЦІЙНИЙ ВПЛИВ ПЛАТФОРМ AIRBNB ТА UBER НА ТРАДИЦІЙНИЙ ГОТЕЛЬНО-РЕСТОРАННИЙ БІЗНЕС
PDF

Ключові слова

економіка спільного користування
готельно-ресторанний бізнес
цифрові платформи
туризм
трансформація
інновації

Як цитувати

Богайчук, В., & Ярмолюк, Д. (2025). ЕКОНОМІКА СПІЛЬНОГО КОРИСТУВАННЯ В ТУРИЗМІ: ТРАНСФОРМАЦІЙНИЙ ВПЛИВ ПЛАТФОРМ AIRBNB ТА UBER НА ТРАДИЦІЙНИЙ ГОТЕЛЬНО-РЕСТОРАННИЙ БІЗНЕС. Соціальний розвиток: економіко-правові проблеми, (5). https://doi.org/10.70651/3083-6018/2025.5.14

Анотація

Стаття присвячена аналізу трансформаційного впливу економіки спільного користування на традиційний готельно-ресторанний бізнес у контексті розвитку цифрових платформ, зокрема Airbnb та Uber. Дослідження розкриває ключові зміни у структурі туристичного ринку, спричинені поширенням сервісів peer-to-peer, що забезпечують доступ до житла та транспорту поза межами класичних бізнес-моделей. Сучасна туристична галузь зазнає суттєвих змін під впливом цифрової трансформації та розвитку економіки спільного користування (sharing economy), яка базується на нових формах споживання, доступі до ресурсів, а не їхній власності. Одним із найбільш яскравих проявів цієї трансформації є стрімке зростання впливу таких цифрових платформ, як Airbnb та Uber, які радикально змінюють традиційні уявлення про функціонування готельного та транспортного секторів у туризмі. В умовах постійного зростання попиту на індивідуалізовані, гнучкі та доступні туристичні послуги, платформи спільного користування забезпечують високий рівень зручності, демократизацію доступу до ринку як для споживачів, так і для постачальників послуг. Основна мета дослідження – визначити стратегічні виклики та можливості для традиційних суб’єктів туристичної індустрії в умовах конкуренції з боку цифрових платформ та формулювати напрями їхньої адаптації до нових ринкових умов. У ході наукової роботи використано міждисциплінарний підхід, що включає аналіз наукових джерел, ринкову аналітику, експертні інтерв’ю з представниками туристичного бізнесу, а також кейс-методи для вивчення досвіду адаптації готелів і ресторанів у різних країнах. Результати дослідження свідчать про те, що ефективне реагування традиційного готельно-ресторанного сектору на виклики цифровізації можливе за умови впровадження інноваційних сервісів, підвищення персоналізації обслуговування, цифрової інтеграції процесів бронювання та комунікації з клієнтами, а також формування гнучких моделей взаємодії з платформами sharing economy. Також підкреслено необхідність удосконалення нормативно-правового регулювання в контексті забезпечення рівних умов конкуренції. Отримані висновки можуть бути використані для розробки стратегій розвитку туристичних підприємств у цифрову епоху та вдосконалення державної політики у сфері туризму.

https://doi.org/10.70651/3083-6018/2025.5.14
PDF

Посилання

1. Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171–209. https://doi.org/10.1007/s11036-013-0489-0

2. Gandomi, A., & Haider, Z. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137–144. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007

3. Marr, B. (2016). Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119278825

4. Katal, A., Wazid, M., & Goudar, R. H. (2013). Big data: Issues, challenges, and technologies. In 2013 International Conference on Emerging Trends and Applications in Computer Science (ETACS) (pp. 404–409). https://www.stat.purdue.edu/~doerge/BIOINFORM.D/SPRING16/KatalWazidGoudar_2013.pdf

5. Galetsi, P., Katsaliaki, K., & Kumar, S. (2020). Big data analytics in health sector: Theoretical framework, techniques and prospects. International Journal of Information Management, (50), 206–216. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.05.003

6. Wulff, A., & Wunck, C. (2016). Integration of business process management and Big Data technologies. In International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (pp. 8–10). https://ieomsociety.org/ieom_2016/pdfs/61.pdf

7. Mohamed, A., Najafabadi, M. K., Wah, Y. B., Zaman, E. A. K., & Maskat, R. (2020). The state of the art and taxonomy of big data analytics: view from new big data framework. Artificial intelligence review, (53), 989–1037. https://doi.org/10.1007/s10462-019-09685-9

8. Batini, C., Cappiello, C., Francalanci, C., & Maurino, A. (2009). Methodologies for data quality assessment and improvement. ACM computing surveys (CSUR), 41(3), 1–52. https://doi.org/10.1145/1541880.1541883

9. Naeem, M., Jamal, T., Diaz-Martinez, J., Butt, S. A., Montesano, N., Tariq, M. I., ... & De-La-Hoz-Valdiris, E. (2022). Trends and future perspective challenges in big data. In Advances in Intelligent Data Analysis and Applications: Proceeding of the Sixth Euro-China Conference on Intelligent Data Analysis and Applications, 15–18 October 2019, Arad, Romania (pp. 309–325). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-5036-9_30

10. Chakraborty, D., Rana, N. P., Khorana, S., Singu, H. B., & Luthra, S. (2023). Big data in food: Systematic literature review and future directions. Journal of Computer Information Systems, 63(5), 1243–1263. https://doi.org/10.1080/08874417.2022.2132428

11. Zikopoulos, P., & Eaton, C. (2011). Understanding big data: Analytics for enterprise class hadoop and streaming data. McGraw-Hill Osborne Media. https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/2132803

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Авторське право (c) 2025 Валентин О. Богайчук, Діна І. Ярмолюк