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학술저널
저자정보
Yae-Ji Kim (Kyungsung University) Hyun-Jeong Ban (Kyungsung University) Dong-Ho Kim (Hyejeon College) Hak-Seon Kim (Kyungsung University)
저널정보
한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.26 No.2(Wn.115)
발행연도
2020.2
수록면
36 - 44 (9page)

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In this study, the experience of airline lounge was analyzed through text mining of online review to provide marketing implications that could be used to establish sustainable strategy of airline lounge. Analyzing online review is an effective way to understand customer needs and to identify key attributes for customer satisfaction. The number of online reiviews extracted is 3,573. And those reviews were written from January 1<SUP>st</SUP> 2008 to March 31<SUP>st</SUP> 2019. This study conducted a semantic network analysis as part of text mining by collecting online reviews of airline lounge. According to the analysis, the top five frequent words are ‘food’, ‘staff’, ‘drink’, ‘selection" and ’busy’. Through a CONCOR (CONvergence of iterated CORrelation) analysis, keywords were divided into four clusters. Each cluster was named as ‘Physical environment’, "Brand’. ‘Service’, and "F&B’(Food & Beverage). The results enable a better understanding of customer’s experience in airline lounge. These findings suggest important implications with empirical evidence for building an effective marketing strategy based on deeper understanding of customers" experience of lounge areas. These are key elements in business mana gement throughout the airline industry.
#Text mining #Semantic network analysis #Airline lounge #Customer experience #Online review

목차

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

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
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 google schola 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 Berry, M. W., & Kogan, J. (Eds.). (2010). Text mining: applications and theory. John Wiley & Sons. google schola Drieger, P. (2013). Semantic network analysis as a method for visual text analytics. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 79, 4-17. google schola

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