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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hyun-Jeong Ban (Kyungsung University) Hyun-Woo Joung (The University of Mississippi) Hak-Seon Kim (Kyungsung University)
저널정보
한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.25 No.9(Wn.110)
발행연도
2019.9
수록면
38 - 46 (9page)

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This study explores the seat comfort experience of airline passengers through online review. Analyzing online review is an effective way to understand customer needs and to identify key attributes for customer satisfaction. Prior research rebuild the importance of online review, which has significant impact on the customer satisfaction. 2,222 of online reviews were extracted, and those reviews were written from January 2008 to March 2019. This study conducted a semantic network analysis as part of text mining by collecting online reviews of airline seat comfort. According to the analysis, the top five frequent words are ‘flight’, ‘legroom’, ‘economy’, ‘airline’ and ‘hour’. Through a CONCOR (CONvergence of iterated CORrelation) analysis, keywords were divided into four clusters. Each cluster was named as ‘Physical environment’, ‘Flight schedule’. ‘Service’, and ‘Aircraft’. These findings suggest important implications with empirical evidence for building an effective marketing strategy based on deeper understanding of customers’ experience of in-flight environment. These are key elements in business management throughout the airline industry.
#Text mining #Semantic network analysis #Airline seat comfort #Customer experience #Online review

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. LITERATURE REVIEW
3. METHODOLOGY
4. RESULT
5. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
Ahmadpour, N., Robert, J. M., & Lindgaard, G. (2016). Aircraft passenger comfort experience: Underlying factors and differentiation from discomfort. Applied Ergonomics, 52, 301-308. google schola Ahn, Y. J., Kim, I., & Hyun, S. S. (2015). Critical in-flight and ground-service factors influencing brand prestige and relationships between brand prestige, well-being perceptions, and brand loyalty: First-class passengers. Journal of Travel & Tourism Marketing, 32(1), S114-S138. google schola Aralbayeva, S., Tao, S., & Kim, H. S. (2018). A study of comparison between restaurant industries in Seoul and Busan through big data analysis. Culinary Science & Hospitality Research, 24(7), 109-118. Crossref Ban, H. J., & Jun, J. K. (2019). A study on the semantic network analysis of luxury hotel and business hotel through the big data. Culinary Science & Hospitality Research, 25(1), 18-28. google schola Ban, H. J., & Kim, H. S. (2019). Understanding customer experience and satisfaction through airline passengers’ online review. Sustainability, 11(15), 4066. google schola

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