토픽모델링을 활용한 서울지역 호텔서비스에 대한 고객인식의 변화 분석

Q: 이 논문에서 정의한 온라인 고객후기란 무엇인가?

고객이 온라인 상에 작성한 서비스 이용 경험에 대한 평가나 의견을 의미한다. 이는 단순한 기록을 넘어 잠재적 소비자의 구매 결정에 중요한 영향을 미치는 핵심적인 정보원으로 작용하며, 텍스트 마이닝을 통해 고객의 인식 변화를 분석하는 기초 데이터가 된다.

Q: 서울 지역 호텔 서비스에 대한 고객 인식의 시계열적 변화 양상은 어떠한가?

연구 결과, 객실 품질과 직원 서비스 및 접근성 같은 기본 서비스 품질 요인은 시기에 관계없이 공통적으로 중요하게 나타났다. 다만 후기 분석에서는 무선 인터넷과 같은 최신 정보통신기술 관련 언급이 새롭게 등장하며 고객의 요구 사항이 변화했음을 보여준다.

김건; 윤혜정

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김건 (연세대학교) 윤혜정 (이화여자대학교)

저널정보: 한국서비스경영학회 서비스경영학회지 서비스경영학회지 제17권 제3호

발행연도: 2016.09

수록면: 217 - 231 (15page)

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As online customer reviews are emerged as important factors on purchase decisions, companies have been interested in using online reviews for effective e-CRM and online reputation management. In tourism industry also, service providers actively respond to complaints, evaluation, and suggestions from online customer reviews. Recently, big data analytics using user-generated contents (UGC) have been attempted in various academic fields; however, only a few tourism and hospitality studies were conducted to get insights from online reviews. Therefore, we conducted text mining research using online reviews about hotel services in Seoul for the last 12 years in order to understand customer perceptions and their changes for providing strategic insights for smart tourism industry. As a result of analyzing 204,251 sentences using topic modeling approach and comparing the results based on the former (2004-2009) and the latter (2010-2015) period, we could find out changes and major keywords and provide practical and strategical implications.

#Online reviews #Hotel industry #Text mining #Topic modeling #UGC(User-generated-contents) #Smart tourism #Big data

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-324-001392201

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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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