인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
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
초록·키워드
This study examines customer satisfaction at MICHELIN Green-star restaurants in the USA through Google Reviews using a big-data approach. Using KH Coder for text mining, the study combines frequency analysis, co-occurrence networks, topic modeling (LDA), and sentiment classification to identify key satisfaction drivers. Results show that experience, food, service, and value dominate reviews, while topic modeling reveals five latent dimensions: Restaurant, Atmosphere, Service, Experience, and Food. Sentiment analysis highlights a spectrum from dissatisfaction with waiting times to strong satisfaction, reflecting the overall experience. Findings indicate that satisfaction in sustainable luxury eateries is multidimensional, encompassing sensory, emotional, and structural aspects. Practically, while sustainability enhances reputation, satisfaction is mainly driven by excellence in food, service, and ambiance, emphasizing consistent delivery across core experiential touchpoints.
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) : I410-151-26-02-095632316