Một nghiên cứu của Đào Duy Huân (2015) về đánh giá NLCT của ngành du lịch thành phố Cần Thơ. Trong nghiên cứu này, tác giả đã đưa ra được ma trận hình ảnh cạnh tranh du lịch của 04 tỉnh: Cần Thơ, An Giang, Tiền Giang, Bến Tre với các nhân tố: (1) Cơ sở hạ tầng; (2)Vị trí địa lý; (3) Tài nguyên thiên nhiên; (4) Di tích lịch sử; (5) Lễ hội truyền thống; (6) Sản phẩm du lịch; (7) Việc đầu tư mở rộng; (8) Quảng bá hình ảnh; (9) Các cơ sở lưu trú; (10) Nhân sự, quản lý. Nghiên cứu chủ yếu đánh giá thực trạng du lịch thành phố Cần Thơ, sử dụng phương pháp định tính, khảo sát ý kiên chuyên gia để xây dựng bảng ma trận hình ảnh cạnh tranh. Nguyễn Thành Long, Nguyễn Thanh Lâm và Nguyễn Quyết Thắng (2018), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thương hiệu và NLCT của điểm du lịch: trường hợp nghiên cứu tại tỉnh Bến Tre. Nghiên cứu sử dụng kết hợp giữa phương pháp định tính và phương pháp định lượng, sử dụng bảng khảo sát điều tra 464 người gồm những người làm việc trong ngành du lịch và du khách đã từng đến Bến Tre. Mô hình được xây dựng ở dạng mô hình cấu trúc tuyến tính, gồm 08 yếu tố ảnh hưởng đến thương hiệu và NLCT của điểm đến bao gồm: (1) cơ sở hạ tầng kỹ thuật du lịch; (2) môi trường tự nhiên; (3) khả năng đáp ứng của điểm đến; (4) ẩm thực; (5) an ninh và an toàn trong du lịch; (6) con người; (7) giá cả các loại dịch vụ và (8) dừa và sản phẩm từ dừa. Nghiên cứu đã thực hiện qua 03 giai đoạn, sử dụng phương pháp chuyên gia để hoàn thiện thang đo và thiết kế bảng câu hỏi trước khi tiến hành khảo sát sơ bộ. Sau khi hoàn thiện bảng câu hỏi, nghiên cứu đã khảo sát 500 người thuộc các DN du lịch và du khách, kết quả có 464 phiếu khảo sát hợp lệ. Nghiên cứu tiến hành các bước phân tích EFA, CFA và phân tích SEM để kiểm định mô hình và các giải thuyết nghiên cứu. Đây là một nghiên cứu quy mô và thực hiện công phu, có ý nghĩa khoa học cao về NLCT du lịch của một địa phương cấp tỉnh như Bến Tre. Lê Thị Ngọc Anh (2019), nghiên cứu NLCT của điểm đến du lịch Thừa Thiên Huế. Việt Nam. Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Kết quả nghiên cứu định tính đã cho phép nghiên cứu thừa kế và đề xuất sơ bộ mô hình đánh giá NLCT của điểm đến Huế gồm 3 nhóm nhân tố cơ bản với 15 tiêu chí đánh giá cùng các chỉ tiêu đánh giá cụ thể của từng tiêu chí. Ba nhóm đó gồm: Tài nguyên và nguồn lực cốt lõi; Hoạt động quản lý điểm đến; Dịch vụ du lịch cơ bản. Kết quả này được dùng để thực hiện phương pháp Delphi nhằm đảm bảo tính khách quan khoa học trong việc xây dựng mô hình đánh giá NLCT của điểm đến Huế. Tổng số mẫu điều tra từ 696 chuyên gia gồm các cán bộ quản lý DN du lịch lữ hành, các nhà quản lý, các cán bộ giảng dạy, nghiên cứu và tư vấn phát triển về du lịch ở Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng và Quảng Nam, qua các bước phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định và các kiểm định cần thiết để xác định các nhân tố cấu thành NLCT của điểm đến Huế. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định đã xác lập được 7 nhân tố, theo đó mô hình đánh giá NLCT điểm đến Huế được hiệu chỉnh gồm 7 nhân tố: 1) Hoạt động quản lý điểm đến; 2) Tài nguyên du lịch nhân văn; 3) Tài nguyên du lịch tự nhiên; 4) Các dịch vụ du lịch cơ bản; 5) Dịch vụ mua sắm; 6) An ninh an toàn điểm đến; 7) Giá cả các dịch vụ du lịch. Nghiên cứu chỉ ra rằng ngoài những nhân tố mang tính phổ biến (universal attributes), cần có các thuộc tính được nghiên cứu và kiểm định phù hợp với điều kiện và thực tiễn phát triển của từng địa phương điểm đến. Với mô hình này, các nghiên cứu tiếp theo có thể sử dụng để đánh giá NLCT ở các địa phương khác nhau, cung cấp thông tin kiểm chứng góp phần hoàn thiện các vấn đề lý luận, phương pháp luận về đánh giá NLCT điểm đến du lịch địa phương. Tác giả đã sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống, chọn 50% số mẫu dành cho mỗi bước phân tích EFA và CFA. Theo đó, các biến số có thứ tự là số lẻ từ 696 mẫu được lựa chọn ra (348 biến quan sát) để thiết lập mẫu đầu tiên dùng cho bước phân tích nhân rố khám phá EFA, số còn lại 348 quan sát (với số thứ tự là số chẵn) thiết lập mẫu thứ hai dùng để phân tích nhân tố khẳng định. Điều này làm giảm số quan sát và quy mô của nghiên cứu, có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy cũng như tính đại diện cho tổng thể mẫu. Bên cạnh đó, trước khi phân tích nhân tố khẳng định (đối với mô hình chưa được kiểm định) cần thiết phải thực hiện phân tích nhân tố khám phá, chính vì vậy không nhất thiết phải tách mẫu ra hai phần để phân tích riêng EFA và CFA.