인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
This study aims to analyze recent changes in consumer perceptions and key trends related to meal kits by employing social media text mining techniques. The data were collected from July 2022 to July 2024, based on social text data retrieved from platforms such as Naver Blog, Café, Knowledge iN, Daum Blog, Google, and Facebook, using keywords related to “meal kit.” Text mining, N-gram analysis, TF-IDF analysis, and CONCOR analysis were conducted on the collected data to extract major keywords and identify the clustered structure of consumer perceptions. The analysis revealed that consumers tend to use the term “kit” more frequently than “meal kit” and that there is a clear perception pattern linked to specific menu items such as tteokbokki, budae-jjigae, and gopchang-jeongol. “Tteokbokki” emerged as a core keyword according to the TF-IDF analysis, indicating a stronger consumer focus on menus rather than brands. The CONCOR analysis identified four major clusters: characteristics of meal kits, meal kit menus, premium restaurant alternatives, and camping-related products. These findings suggest the need for product diversification centered on menu themes and a segmented market strategy based on evolving consumer trends when developing and marketing meal kits.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093263667
