메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최규완 (경희대학교 호텔관광대학 Hospitaly경영학부) 방도형 (서울대학교)
저널정보
한국관광학회 관광학연구 관광학연구 제41권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
131 - 149 (19page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 외식소비자의 니즈(needs)와 소비행태가 다양해짐에 따라 마케팅 관점에서 중요한 이슈로 떠오르고 있는 시장세분화(market segmentation)를 실시하였다. 그리고 시장세분화 결과를 바탕으로 외식소비자의 소비행동을 이해하고 목표고객집단을 선정하였다. 연구에 활용된 자료는 2016년 농촌경제연구원에서 실시한 식품소비행태 조사자료이다. 이 자료를 근거로 ‘외식소비행태’ 영역에서 외식소비액, 외식동기, 외식장소, 외식빈도 및 외식선택기준의 5개 범주형 변수를 선정하여 잠재적 계층분석(LCA: latent class analysis)을 실시하였으며, 최적 시장개수는 6개로 결정하였다. 도출한 6개의 세분시장의 특성을 프로파일링하고, 외식빈도 및 외식지출을 기준으로 6개 세분 소비집단의 분포를 살펴본 결과 6개 집단 중 2개 집단이 핵심 목표고객집단으로 선정되었다. 첫 번째 집단은 평균 연령 44.4세로 높은 월평균 소비액(171,581원)과 외식빈도(주 평균 6.9회)를 보이는 집단으로 남성비율(64.2%)이 높고, 소득수준은 200∼350만원 미만이 43%에 이르는 집단이다. 두 번째 집단은 평균 연령 42.7세로 월평균 소비액(171,441원)과 외식빈도(주 평균 7.4회)를 보이는 집단으로 남성비율(65.9%)로 높고, 소득수준이 200만원 이상인 소비자가 66%로 타 집단에 비해 소득수준이 높고, 500만원 이상 고소득자가 가장 많은 집단(6.8%)으로 나타났다.
#Market segmentation #Dining-out consumer behavior #The optimal number of markets #Latent class analysis #Target markets

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (73)

참고문헌 신청
강성진 / 2014 / 지역 음식관광 활성화를 위한 외국인 방문객 시장세분화 연구 - 여행 중 음식 관련 행동들을 기반으로 - / 관광연구 29(5):177~197 dbpia 고민경 / 2008 / 혼합모형(Mixture Model)을 이용한 농촌관광 시장세분화 연구 google schola 고재윤 / 2006 / 와인 바 선택속성에 따른 시장세분화와 고객만족 / 호텔관광연구 8(1):33~46 dbpia 고재윤 / 2007 / 외식 동기를 통한 패밀리 레스토랑 시장세분화 전략에 관한 연구 / 외식경영연구 10(1):71~89 dbpia 구교령 / 2011 / 잠재계층분석기법(Latent Class Analysis)을 활용한 영화 소비자 세분화에 관한 연구 / 한국경영과학회지 36(4):161~184 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0