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논문KCI 등재

빅데이터 활용에 의한 리조트 관광객의 소비성향 분석

The Analysis of Consumption Trend of Tourists to Resorts by Big Data Application

황욱선|민정기
한국호텔리조트학회 (Korea Hotel & Resort Association)|2017.05|호텔리조트연구 (Journal of Hotel & Resort)|제16권 제2호|pp. 5-26

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Trend AnalysisResortTextomkey words : Big Data analysisUCINET6
주제분류관광학

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The objective of this research is to survey the perception trend analysis of resort among various accommodations by analyzing big data of resort-related data from social media (SNS) and to provide resort industry practical and useful information on how to respond on the result from the big data analysis. In order to do that, this paper analyzed the followings: 1) Network analysis with degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality by using Textom, UCINET6 and NetDraw, and 2) CONCOR analysis to find clusters and to see what kinds of relationships are present among them. As a result, words such as 'event', 'resort', 'travel', 'package', 'family', 'family travel', 'reservation', 'goods', 'discount', 'preparation', 'tourist site', 'utilization', 'recommendation', 'time' are top ranked in frequency ratio and all of centrality ratios. Especially, 'event', 'resort' and 'travel' played a key role. Therefore, from the point of suppliers' view, it suggests that the suppliers should prepare various information to customers regarding those words. Cluster of words of 'resort', 'family', 'package', 'hotel', 'travel', 'family travel', 'jeju', 'reservation', 'price', 'ocean', 'vacation', 'moment', 'spa', 'luxury' is organized of those very high on web visibility. This cluster is correlated to all of 5 other clusters. Consequently, the resort management companies in Jeju island could utilize the findings such that customers who want to visit a resort in ocean area are very interested in family travel package offered by the ocean resorts for their marketing promotions.

Abstract

The objective of this research is to survey the perception trend analysis of resort among various accommodations by analyzing big data of resort-related data from social media (SNS) and to provide resort industry practical and useful information on how to respond on the result from the big data analysis. In order to do that, this paper analyzed the followings: 1) Network analysis with degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality by using Textom, UCINET6 and NetDraw, and 2) CONCOR analysis to find clusters and to see what kinds of relationships are present among them. As a result, words such as 'event', 'resort', 'travel', 'package', 'family', 'family travel', 'reservation', 'goods', 'discount', 'preparation', 'tourist site', 'utilization', 'recommendation', 'time' are top ranked in frequency ratio and all of centrality ratios. Especially, 'event', 'resort' and 'travel' played a key role. Therefore, from the point of suppliers' view, it suggests that the suppliers should prepare various information to customers regarding those words. Cluster of words of 'resort', 'family', 'package', 'hotel', 'travel', 'family travel', 'jeju', 'reservation', 'price', 'ocean', 'vacation', 'moment', 'spa', 'luxury' is organized of those very high on web visibility. This cluster is correlated to all of 5 other clusters. Consequently, the resort management companies in Jeju island could utilize the findings such that customers who want to visit a resort in ocean area are very interested in family travel package offered by the ocean resorts for their marketing promotions.

참고문헌 (35)

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