온라인 리뷰가 호텔예약의도에 미치는 영향 : 긍부정 리뷰의 차이점을 중심으로

노유인 동아대학교 대학원 2018 국내석사

본 연구의 목적은 호텔예약웹사이트를 이용해 본 경험이 있는 20대 대학생들을 대상으로 한 설문조사 결과를 토대로 온라인 리뷰가 호텔예약의도에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 설문조사는 2018년 9월 20일부터 9월 21일까지 호텔예약웹사이트를 이용해 본 경험이 있는 학생을 대상으로 진행되었다. 연구 결과 20대 대학생의 온라인 리뷰가 호텔 예약의도에 미치는 영향의 차이가 유의하게 달라지고 있음을 알 수 있었다. 성별에 따른 호텔 선택 속성 별 온라인 리뷰가 호텔 예약의도에 미치는 영향에는 차이가 없었다. 전체 리뷰의 방향성에 따른 호텔 선택 속성 별 온라인 리뷰의 영향에서는 직원의 친절도에서 긍정적 리뷰 집단과 부정적 리뷰 집단 간에 영향력의 차이가 있음을 알 수 있었다. 호텔등급(3/5성급)에 따른 온라인 리뷰가 호텔 예약의도에 미치는 영향을 알아본 결과, 시내/관광지로의 접근성과 객실의 청결도에서 등급 간 영향의 차이가 있음을 알 수 있었다. 호텔 선택 속성 중 특히 객실의 청결도에 대한 부정적인 리뷰는 호텔 예약의도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 호텔의 객실 점유율을 높이기 위해서는 하우스키핑 부서 직원들에 대한 지속적인 객실 청결 교육 및 훈련이 필요함을 시사한다. 전체 리뷰의 방향성에 따른 호텔 선택 속성 별 온라인 리뷰의 영향에서는 직원의 친절도에서 긍정적 리뷰 집단과 부정적 리뷰 집단 간에 영향력의 차이가 있다는 점을 미루어 보아, 전체 리뷰의 내용이 긍정적이면서, 그 중 특히 직원의 친절도에 대한 긍정적인 리뷰는 호텔 예약의도로 이어질 가능성이 높음을 시사한다. 호텔등급 별 온라인 리뷰의 영향 차이에서는 3성급 호텔을 이용하고자 하는 고객들의 온라인 리뷰의 영향력이 5성급 호텔 이용 고객들에 비해 시내/관광지로의 접근성과 객실의 청결도에서 더 큰 것으로 나타났다. 이는 3성급 호텔 이용고객들은 5성급 호텔 이용고객에 비해 온라인 리뷰의 영향력이 더 크다는 것을 의미하며, 3성급 호텔 실무자들의 호텔 세일즈마케팅 전략으로 호텔예약웹사이트에서 부정적인 리뷰에 대한 즉각적인 피드백과 대처가 효과적인 방안이 될 것으로 판단된다. 연구결과의 보편성을 확인하기 위한 다양한 연령대의 응답자와 폭넓은 변이의 긍부정 리뷰를 활용하는 후속연구는 의미 있는 연구가 될 것이다.

빅데이터를 활용한 국가별 문화 차이에 따른 호텔 이용 후 OTA 리뷰 분석 - 한국, 대만, 일본 중심으로 -

Chan,Yi Ying 세종대학교 대학원 2023 국내석사

With the advent of the four-dimensional industrial revolution, the marketing and business methods of various domestic and foreign industries are changing. In addition, with the rapid growth of the Internet environment, the Internet and data are rapidly growing as tourists rely on each other to search for tourism information, consumption methods, and travel plans. In particular, since the popularization of smartphones and Internet accessibility have increased significantly, customers can imagine the growth of data in that they can share it online in real time immediately after receiving the service experience. In addition, modern society, which is developing into a global society, is actively interacting with neighboring countries. In particular, in the case of the tourism industry, it is worth deriving the opinions of customers coming from abroad and the focus of travel. Therefore, in this study, this study is conducted to derive the hotel perception type of hotel tourists, review keywords, and relationships between them according to cultural differences between Korea, Taiwan, and Japan. Based on this, in this study, online reviews written by Korean, Taiwanese, and Japanese customers after hotel reservations and use are selected as data and an exploratory study is conducted. Using reviews, we intend to verify the needs of each country and the types and differences of reviews. First, I would like to collect online reviews of 4-star and 5-star hotels located in Seoul for AGODA, an online travel agency (OTA). After collecting reviews of Korean (32,620), Traditional Chinese (3,479) and Japanese (10,139) through a web crawler in Python, useful information was extracted based on Natural Language Processing (NLP) among text mining techniques and preprocessed. Preprocessed text mining simply uses word frequency, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), and LDA topic modeling techniques to derive word weights and latent topics to digitize. Finally, according to the results derived, I would like to conduct a study on the causal relationship between the differences in review types between countries and Hofstede's cultural dimension index. To summarize the results of the study, it was found that the higher the uncertainty avoidance index, the lower the average score of the individual review score, and the higher the individualism index, the more diverse the characteristics of online review writing. Therefore, the collected data analyzed that Hofstede's cultural dimension theory 'UAI' and 'Individualism/Collectivism (IDV)' were related to each country's online reviews. 4차원산업혁명의 도래하면서 국내외 다양한 산업들의 마케팅 및 영업 방식이 변화하고 있다. 더불어 인터넷 환경의 빠른 성장에 따라 관광객들의 관광정보 탐색, 소비방식, 여행 계획 이르기까지 인테넷과 데이터가 서로 의존하면서 급격히 성장하고 있다. 특히 스마트폰의 대중화 및 인터넷 접근성이 대폭 증가했기 때문에 고객들은 서비스 경험을 받은 직후 실시간으로 온라인에 공유할 수 있는 점에서 데이터의 성장은 상상할 수 있다. 또한 지구촌사회로 발전 중인 현대 사회는 이웃 나라와의 교류를 활발히하고 있는 추세이다. 특히, 관광산업의 경우 해외에서 찾아오는 고객들의 의견 및 여행시 중점이 되는 부분에 대해 도출할 가치가 있다. 이에 본 연구에서 한국, 대만 및 일본의 문화 차이에 따른 호텔 이용 관광객의 호텔 인식 유형화와 리뷰 키워드 도출 및 서로 간의 관계를 도출하게 위해서 본 연구를 진행하게 된다. 이러한 기반으로 본 연구에서 한국, 대만 및 일본 고객들이 호텔 예약 및 이용후 작성한 온라인 리뷰를 데이터로 선정하여 탐색적연구(Exploratory Study)를 진행하게 된다. 리뷰를 활용하여 국가별의 니즈 그리고 리뷰 유형 및 차이가 무엇인지 검증하고자 한다. 먼저, 온라인여행사(OTA) AGODA대상으로 서울 위치한 4성, 5성 호텔의 온라인 리뷰를 수집하고자 한다. Python에서 웹 크롤러를 통해 한국어(32,620개), 번체자 중국어(3,479개) 및 일본어(10,139개) 리뷰를 수집한 다음, 텍스트 마이닝기법 중에 자연어 처리(NLP)에 기반하여 유용한 정보를 추출하여 전처리를 진행하였다. 전처리를 거친 텍스트 마이닝은 수치화 시키기 위하여 단순히 단어 빈도수, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 그리고 LDA토픽 모델링기법을 활용하여 단어의 가중치 및 잠재 토픽을 도출하고자 한다. 마지막으로 도출한 결과에 따라서 국가간의 리뷰 유형 차이와 Hofstede의 문화 차원 지수 간의 인과관계가 무엇인지 연구를 진행하고자 한다. 연구결과를 요약하자면 불확실성 회피 지수가 높을수록 개인 리뷰 평점 평균 점수가 낮을 것이고, 개인주의 지수가 높을수록 온라인 리뷰 작성의 특징들이 다양해진다는 것을 알 수 있었다. 따라서 수집한 데이터는 Hofstede의 문화차원이론 ‘불확실성 회피(UAI)’와 ‘개인주의/집단주의(IDV)’가 국가별 온라인 리뷰 간에 연관성을 있다는 것을 분석하였다. 본 연구는 정성적 데이터인 온라인 리뷰에서 테이터를 추출하고 가공하여 정량적 분석을 체계화 시키는데 의의가 있으며 이를 바탕으로 인터넷을 통하여 기하급수적으로 증가하고 있는 빅데이터를 관광분야에 적용하기 위한 이론적 기반을 제공한 점에서 시사점을 가진다.

온라인 쇼핑몰의 추가리뷰가 소비자 반응에 미치는 영향에 관한 연구

란야원 韓國外國語大學校 大學院 2021 국내석사

본 연구에서는 온라인 쇼핑몰 중의 온라인 리뷰는 최초리뷰와 추가리뷰로 구분하여 두 리뷰의 차이와 소비자 심리 및 행동에 미치는 영향을 고찰한다. In online shopping, online consumer reviews have an impact on sales and other consumers' purchase intentions. The online shopping review system is a platform for collecting and sharing online consumer reviews, acting as both "intelligence receiver" and "intelligence sender". In daily online shopping, consumers have been inseparable from the online reviews system, an information platform provided by shopping websites. This study classifies online consumer reviews and investigates the influence of two online reviews systems and two evaluations on consumers' trust and purchase intention respectively. In this study, the online reviews system is divided into the review system with additional reviews and the review - 66 - system without additional reviews. Experiment 1 was designed to investigate the effects of the review system with additional reviews and the review system without additional reviews on consumer trust and purchase intention respectively. The online consumer comments are divided into initial reviews and additional reviews. Experiment 2 is designed to investigate the impact of initial reviews and additional reviews on consumer trust and purchase intention respectively in the review system with additional reviews. The results of experiment 1 show that the trust degree and purchase intention of the review system with additional reviews are significantly higher than those without additional reviews. In other words, the review system with additional reviews can make consumers trust more and increase their purchase intention. The results of Experiment 2 show that in the review system with additional reviews, there is no trust difference between the initial review published with the same ID and the additional review. However, additional reviews has a significant positive impact on purchase intention, which means additional reviews can greatly increase consumers' purchase intention. The results of this study add theoretical significance to online consumer review and online review system, and also provide practical implications for marketing managers.

O2O환경에서 소비자 호텔 예약의도에 영향을 미치는 요인: 온라인 리뷰의 증거

시우진 동국대학교 일반대학원 2024 국내석사

The purpose of this study is to investigate the impact of online review quantity, publishing time, and authenticity on hotel booking intentions as well as the moderated moderation effects of online review quality and negative reviews. In particular, this study uses an empirical research design to test proposed hypotheses. Our survey especially focuses on Chinese online consumers. By conducting online survey firm (i.e., Moon Kwon-Seong) from December 2023 to February 2024 in China, we obtained 517 usable responses. Our findings indicate that the number, publication time, and authenticity of online reviews have significant impacts on consumers’ hotel booking intentions. These results are significant for hotel managers to design online reviews. Theoretically, our findings provide implications for enhancing scholars’ knowledge to a better understanding of consumer behaviors. The author discusses theoretical and managerial insights and provide future research directions.

온라인 리뷰가 제품판매에 영향력을 미치는가? 밀키트 시장의 소비자 리뷰 연구

정희석 동아대학교 대학원 2023 국내박사

온라인 쇼핑은 소비자와 판매자가 직접 만나지 않고, 온라인 상 비대면으로 거래를 진행하는 특징을 가지고 있다. 이는 바쁜 현대인에게 구매과정에서 장소와 시간에 구애받지 않는 편리함을 제공하였고, 기존의 오프라인 구매채널에서 온라인으로 빠르게 변화하는 계기가 되었다. 하지만 온라인 쇼핑 내 비대면 거래는 소비자에게 상품에 대한 충분한 정보를 확보하지 못하는 정보의 비대칭을 유발하는 문제점이 존재한다. 이를 해소하기 위해 소비자는 온라인리뷰를 적극적으로 참고하여 정보비대칭을 해소한다. 본 연구에서는 소비자가 온라인 상 발생하는 정보비대칭을 온라인리뷰 중 어떠한 요소로 해소하고 실제 상품매출에 미치는 영향에 대해 검증하고자 한다. 특히 최근 빠르게 성장 중인 밀키트 시장을 대상으로 온라인리뷰(리뷰수, 리뷰평점, 사진리뷰, 감성지수)가 상품매출에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고 검증하고, 기존 선행연구에서 사용하지 않은 리뷰길이를 통한 상품매출에 미치는 효과와 상호작용효과를 검증하고자 하는데 목적이 있다. 데이터 수집을 위해 국내 온라인쇼핑몰에서 판매중인 밀키트 상품을 대상으로 2023년 02월 16일부터 2023년 02월 25일까지 크롤링, 셀레니움 기술을 활용하여 수집을 진행하였다. 수집된 데이터 중 리뷰수, 리뷰평점, 사진리뷰, 리뷰길이는 분석에 용이한 데이터로 변환하였고, 특히 감성지수는 기존선행연구들과 다르게 기계학습 기반 분석(Machine learning-based approach)을 통해 감성분석의 정확도를 높였다. 이를 통해 온라인리뷰가 상품매출에 미치는 주효과를 검증하고, 리뷰길이를 통한 상호작용효과를 분석하였다. 분석결과, 온라인리뷰 중 리뷰수, 리뷰평점, 감성지수는 매출에 긍정적인 효과가 나타났다. 반면, 사진리뷰와 리뷰길이는 상품 내 리뷰가 증가하거나 길이가 늘어날수록 매출에 부정적인 결과가 나타났다. 리뷰평점×리뷰길이, 감성지수×리뷰길이의 상호작용효과는 리뷰길이가 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 사진리뷰와 리뷰길이의 상호작용효과는 리뷰길이가 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 온라인리뷰 중 어떠한 요소들이 상품판매에 영향을 미치는지 파악하고, 빠르게 성장 중인 온라인 밀키트 산업에서 기업들의 매출증대를 위한 효과적인 마케팅 전략수립의 기준을 제시할 것으로 보인다.

모바일쇼핑에서 소비자의 조절초점성향, 온라인 리뷰, 패션브랜드 명성이 구매태도에 미치는 영향

송승빈 성균관대학교 일반대학원 2019 국내석사

정보화 사회가 진행 되면서 과거 오프라인 쇼핑에서 모바일쇼핑으로 흐름이 바뀌면서 마케팅전략에 다양한 변화가 이루어지고 있다. 특히 제품을 직접 보지 않고 스마트폰만으로 쇼핑이 가능한 모바일환경에서 온라인 리뷰와 패션브랜드 명성은 소비자의 가장 큰 구매요인이며 소비자의 동기적 특성인 조절초점성향에 따라 구매에 의사 결정의 차이가 발생할 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 소비자의 조절초점성향, 온라인 리뷰 그리고 패션브랜드 명성에 따른 모바일쇼핑에서의 구매태도를 조사하고 세 변수 간의 상호작용 효과를 검증하는 것이다. 이를 위한 본 연구의 실험 설계는 2(조절초점성향: 향상 vs 예방) X 2(온라인 리뷰: 긍정 vs 부정) X 2(브랜드 명성: 고 vs 저)의 3원 혼합 설계로 구성하였다. 연구자료는 온라인을 통해 패션 제품을 구매해본 경험이 있는 소비자 209명을 대상으로 조사하였고, 이들 중 불완전한 설문지 9부가 제외되어 총 200부가 최종 결과 분석에 사용되었다. SPSS 22.0을 분석에 이용하였으며 빈도분석, 신뢰도분석, T-test, 삼원분산분석, 단순 상호작용 분석 및 단순 주효과 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 모바일 쇼핑에서 조절초점성향과 온라인 리뷰, 브랜드 명성에서 각각 유의한 차이가 있었다. 우선 예방초점성향보다 향상초점성향일수록, 온라인 리뷰가 부정보다 긍정일수록, 모바일에서 판매되는 패션 브랜드 명성이 낮은 것보다 높을수록 호의도와 구매의도에서 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, 온라인 리뷰가 긍정과 부정일 경우 모두 브랜드명성에 따른 호의도와 구매의도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 긍정적 리뷰와 부정적 리뷰 모두 브랜드 명성이 높을 때 호의도와 구매의도가 더 높게 나타났다. 셋째, 향상초점성향의 소비자 경우 브랜드 명성이 높을 때 긍정적 리뷰와 부정적 리뷰 모두 호의도가 높게 나타났다. 그러나 예방초점성향의 소비자 경우 긍정적 리뷰일때, 브랜드 명성이 높을수록 호의도가 높게 나타났지만, 부정적 리뷰일때는 브랜드 명성간에 따른 호의도에 있어 유의한 차이가 나타나지 않았다. 마지막으로 향상초점성향 소비자의 경우 패션 브랜드 명성이 높을 때 긍정적 리뷰에서 브랜드 명성이 낮은 경우보다 구매의도가 높게 나타났지만, 부정적 리뷰일때는 브랜드 명성간의 구매의도에 유의한 차이가 없었다. 그러나 예방초점성향 소비자의 경우 브랜드 명성이 높을 때 긍정적 리뷰와 부정적 리뷰 모두 구매의도가 높게 나타났다. 본 연구는 모바일쇼핑에서 온라인 리뷰와 브랜드 명성에 따라 구매태도가 달라질 수 있으며, 조절초점성향에 따라 브랜드명성에 의해 온라인 리뷰에 따라 구매태도가 달라질 수 있음을 연구했다는 점에서 학문적 의의를 가진다. As the information age progresses, shopping trend has moved from offline shopping to online shopping, various marketing strategies and changes are required. In particular, Online review and the reputation of the fashion brand are the important purchasing factors especially when consumers go online shopping, which means purchase action is conducted without seeing products in real. Also depending on regulatory focus tendency that is motivational factor it can effect on consumer’s purchasing decision making. The purpose of this study was to investigate online purchasing attitude based on the consumer’s focus regulatory tendency, online review and the reputation of the fashion brand and to verify interaction between these three variables. The study is constructed with three-mixed design of 2(regulatory focus tendency: improvement vs prevent) X 2(Online Review: Positive vs negative) X 2(Brand reputation: high vs low). Data were collected from Total 209 consumers who have experience online fashion product purchase. Except for 9 incompletely filled copies, the total 200 copies were adopted in the final analysis. Frequency and credibility analysis along with t-test, three-way ANOVA, simple interaction effect analysis, and simple main effect analysis were conducted with SPSS 20.0 Statistical Package for data analysis. The results of this study were as follow: First, the focus regulatory tendency and online review, brand reputation has attentive differences on mobile shopping. Improvement than prevent focus tendency group, positive than negative online review, higher than lower fashion brand reputation tend to have more positivity and purchase intention is higher. Second, when online review is positive or negative, both purchase intention has slight meaningful based on brand reputation. In other words, Positive and negative review both has high positivity and purchase intention when brand reputation is high. Third, prevent focus regulatory tendency group tend to have positivity when review is positive and brand have high reputation, however negative review doesn’t have any differences on brand reputation. Finally, improvement focus regulatory tendency group have higher purchase intention when fashion brand reputation is higher positive review than lower brand reputation. However, when it is negative review brand reputation does not affect purchase intension. When brand reputation is high, prevent regulatory focus tendency group showed high purchase intention whether review is positive or negative. The results of this study suggest that in mobile shopping according to online review and brand reputation consumer’s purchase attitude can be changed, also based on regulatory focus tendency, brand reputation and online review purchase attitude could be changed.

배달음식 선택속성이 고객감정반응 및 지속이용의도에 미치는 영향 : -온라인리뷰의 조절효과-

김희수 한성대학교 경영대학원 2023 국내석사

본 연구에서는 배달음식 선택속성이 고객감정반응과 지속이용이의도에 미치는 영향에 대하여 온라인리뷰의 조절변수로서의 기능을 수행하는지, 그리고 고객감정반응이 지속이용의도에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고자 하였다. 설문응답은 모바일을 통한 자기기입법으로 실행하였으며 전국 배달음식을 이용하는 고객 대상으로 300명을 모바일 설문조사를 실시한 표본자료를 기초로 하였으며, 타당성 및 신뢰도를 확보하기 위한 요인분석 및 신뢰도 분석을 실시하였으며 IBM SPSS 25.0 통계 패키지 프로그램을 적용하여 실증적 분석을 하였다. 표본 대상자인 경우 일반적 사항은 여성이 남성보다 2배 이상 높았으며 10대부터 50대 연령대가 조사에 참여하였으나 40대가 가장 많은 비율을 차지하였다. 배달음식 주문이유는 식사용으로 가장 많았으며, 주메뉴는 한식, 분식, 중식의 순으로 높게 나타났으며, 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 배달음식 선택속성의 하위요인은 메뉴품질, 편의성, 신속성, 포장으로 명명하였으며, 본 연구의 연구가설 결과는 다음과 같다. 첫째, 가설1은 선택속성은 고객감정반응에 미치는 영향관계에 대한 결과는 다음과 같다. 선택속성의 하위요인인 메뉴품질, 편의성, 신속성, 포장은 고객감정반응에 통계적으로 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 가설2은 선택속성은 지속이용의도에 미치는 영향관계에 대한 결과는 선택속성의 하위요인인 메뉴품질, 포장은 지속이용이도에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 표준화 계수를 바탕으로 크기를 독립변수인 선택속성 종속변수인 지속이용의도에 미치는 영향을 분석결과, 포장 > 메뉴품질의 순서로 지속이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 편의성, 신속성은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 가설3은 고객감정반응이 지속이용의도에 미치는 영향관계 결과는 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 고객감정반응이 높을수록 지속이용의도가 높아지는 것으로 의미하며 고객감정반응은 지속이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 변인임을 알 수 있었다. 이에 따라 가설 3은 채택되었다. 넷째, 가설4은 선택속성과 고객감정반응간의 온라인리뷰의 조절효과를 검증한 결과 메뉴품질은 고객감정반응에 미치는 영향에 대한 온라인리뷰의 조절효과가 없는 것으로 분석되었다. 편의성, 포장, 신속성은 고객감정반응에 미치는 영향에 대한 온라인리뷰의 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 가설5은 선택속성과 지속이용의도간의 온라인리뷰의 조절효과를 검증한 결과 메뉴품질, 포장, 신속성은 지속이용의도에 미치는 영향에 대한 온라인리뷰의 조절효과는 없는 것으로 분석되었다. 편의성은 지속이용의도간에 미치는 영향에 대한 온라인리뷰의 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 가설 검증을 실증 분석 후 도출된 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시한였다. 첫째, 배달음식에 대한 고객감정반응을 높이기 위해서는 메뉴품질, 포장이라는 선택속성요인을 중심으로 한 배달음식 판매 및 운영전략이 필요할 것으로 판단되며, 고객이 신뢰할수 있는 메뉴품질을 유지하기 위해 일정한 맛을 확보해야 할 것이며 새로운 디자인 및 포장용기를 사용시 충분한 수요조사를 반영하여 선택해야 할 것이다. 둘째, 배달음식에 대한 지속이용의도를 높이기 위해서는 재주문을 유도하는 질 좋은 메뉴품질과 우수한 용기를 확보해야 할 것이다. 셋째, 소비자의 욕구를 충족시킬 수 있는 맞춤형 배달음식 개발과 바쁜 상황에서도 청결하게 음식을 담고, 고객에게 깨끗한 포장 음식이라는 이미지로 고객의 지속이용의도를 높여야 할 것이다. 넷째, 배달음식의 고객의 감정반응은 고객만족 및 지속이용으로 장기고객 확보에 직접적인 영향을 미치는 것으로 판단되며 메뉴품질, 포장을 주기적으로 점검하며 운영을 효율화해야 할 것이다. 다섯째, 온라인리뷰를 통해 메뉴품질에 대한 고객들의 감정반응 차이에 의해 정확한 정보를 얻을 수 없다는 것으로 확인되었으며 온라인 리뷰 등이 고객감정반응에 강하게 반응할 수 있다는 점을 인지하여 온라인 리뷰 활성화를 위한 업체만의 정보 인프라를 마련하고, 온라인리뷰의 불만적인 후기에 대한 적극적인 관리가 필요할 것으로 보인다. 여섯째, 메뉴품질, 포장, 신속성은 온라인리뷰의 상호작용을 통한 지속이용의도에 영향을 미치지 않는 점은 다음과 같다. 고객은 지속이용의도를 메뉴품질, 포장, 신속성의 선택속성의 온라인리뷰를 참고하기 보다는 주문한 메뉴에 대한 주문시간, 가성비, 가심비, 편리한 접근 등의 편리성이라는 선택속성의 요인을 참고로 하는 것으로 판단된다. 따라서 고객의 지속이용의도를 위한 온라인리뷰 작성시에는 가능한 신뢰를 바탕으로 한 가성비, 가심비, 정확한 음식 제공에 대한 고객의 온라인리뷰가 지속이용의도를 높일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 온라인리뷰 조절효과를 통해 조절효과가 나타나지 않은 영향관계에 대해 추후 온라인리뷰에 대한 후속 연구 진행의 필요성이 제기된다. 따라서 향후 연구에서는 온라인 리뷰의 조작과 허위리뷰, 악성리뷰를 통해 정확한 정보에 대한 진정성 있는 서비스 채널의 개발이 필요할 것이다. 【주요어】배달음식, 선택속성, 고객감정반응, 지속이용의도, 온라인리뷰

감성분석과 통합기술수용이론(UTAUT)을 활용한 호스피탈리티 서비스 고객의 온라인 리뷰 의존도와 방문에 관한 연구 -메시지 프레이밍 유형 및 소비가치 유형의 조절효과를 중심으로-

반현정 경성대학교 일반대학원 2021 국내박사

The online review is a direct description of a customer's experience of purchasing and using a product or service on the Internet. Due to the nature of the hospitality industry, online reviews affect the image of a company and influence customer decisions. Therefore, the hospitality industry needs to pay attention to online reviews and use them as new marketing tools. Unified theory of acceptance and use of technology(UTAUT) is a theory designed to see if customers accept new information technologies well when new information technologies emerge. It is a theory developed from an integrated perspective to overcome the limitations that exist in the other eight theories of acceptance of technology. In addition, this leverages the framing effect to analyze the characteristics of online reviews to see how the message framing type and consumption value type affect the online review dependence and visit intention. The message framing type is classified as positive message framing and negative message framing. Looking at the prior studies, there are limitations due to the subjective views of researchers when writing scenarios by classifying message framing, and in this work, the online review scenarios has completed through sentiment analysis. Therefore, for effective and well-founded research, the study was conducted using a mixed method. First, frequency analysis and sentiment analysis has been conducted as qualitative research methods. Second, hypothesis verification was carried out using a structural equation model as a research model by applying UTAUT as a quantitative research method. The purpose of this study is to leverage message framing type and consumption value type in online reviews to identify which factors are weighted and meaningful. The results of these studies will be used effectively in marketing strategies that will facilitate visits to the hospitality industry and improve customer perceptions. The research has shown that performance expectations, effort expectations, and social effects of UTAUT have all had a significant impact on online review dependence. Moreover, online review dependence has significantly affected visit intention. In addition, it has been shown that there are moderating effect depending on the type of message framing type and consumption value type. Positive message framing has a greater impact on visit intent compared to negative message framing. As a result, customers' positive aspects of online reviews have positively influenced their intention to visit. Therefore, it has been concluded that it is advantageous to emphasize online reviews in the form of positive message framing that emphasizes the benefits customers can get. As a result of the mediating effect of the consumption value type, hedonic consumption value has a greater influence than utilitarian value. It can be seen that customers are more favorable to visit intention in hedonic consumption value than in utilitarian consumption value. Therefore, it is important for customers to recognize the product as a hedonic product beyond a utilitarian one.

온라인 리뷰가 소비자 구매의도에 영향을 미치는 요인 : 애플리케이션 ‘레드’를 중심으로

YU MENGYING 경희대학교 대학원 2018 국내석사

본 연구는 중국소비자 대상으로 실시했다. 중국 소비자들은 삶의 질에 대한 욕구가 커지면서 쇼핑 선택 폭이 넓어져 국내에서 해외로 나갔다. 하지만 쇼핑을 할 때는 명확한 목적이 없고, 구매한 제품과 관련된 브랜드 정보를 알지 못하는 소비자들이 해외 쇼핑을 할 때마다 쇼핑을 할 수 있는 문제점이 있었다. 2013년에 애플리케이션 “레드”는 이 잠재한 문제점을 발견하고 공유 커뮤니티를 통해 이 문제를 해결하고 시장을 빠르게 점령하고 있다. ‘레드’는 소셜네트워크 서비스 플랫폼으로서 소비자들이 직접 제품에 대한 온라인 리뷰를 작성하고 확인할 수 있도록 하여 제품에 대한 정보를 서로 공유할 수 있는 장소를 제공한다. ‘레드’의 마케팅 전략에서중 구전은 주요형식이다. 구전을 통해 입소문이 나면서 비용이 싸고 신뢰도 높으며 설득력도 높다. 소비자의 소비 행위, 소비자의 브랜드 및 제품에 대한 소비자의 인지도, 충성도 도 구전이 되는 정보의 영향을 받는다. 본 연구를 통해 온라인 리뷰 소비자 구매의도에 영향을 미치는 요인을 밝혀냄으로써, 소비자의 요구사항을 반영하며 사용자의 만족도를 향상시키고 구매의도를 높이며 기업의 경영 전략 수립에 도움을 주고자 한다. 연구결과에 보며 첫째, 온라인 리뷰의 특성인 정보제공성, 유희성, 유용성, 정확성, 신뢰성 모두 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유용성이 만족도에 가장 큰 영향력을 갖는 요인으로 조사되었으며, 신뢰성은 타 요인에 비하여 상대적으로 약한 영향력을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 만족도가 구매의도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으며, 셋째. 제품유형은 탐색재 와 경험재로 나누어 살펴보았는데 .정보제공성 유희성 유용성 정확성 신뢰성이 만족도에 영향을 미칠 때 제품유형의 조절효과가 있다는 것을 밝혀냈고, 유희성이 만족도에 미치는 영향은 경험재 일 때가 탐색재의 경우보다 더 크다는 결과를 밝혀냈다.

온라인 리뷰와 머신러닝을 활용한 드라마 시청률 예측 모델 연구

박승수 연세대학교 정보대학원 2017 국내석사

광고수입의 대부분을 차지하는 방송프로그램은 예능과 드라마 장르에 집중되어 있고, 이에 따라 시청률 경쟁도 광고단가가 상대적으로 높은 시간에 편성된 드라마와 예능 프로그램에서 치열해 지고 있다. 이 중 드라마의 흥행여부는 방송사업자 경영에 큰 영향을 줄 수 있어, 흥행의 성과를 측정하는 주요 기준이 되는 시청률은 방송사업자의 중요한 관심사이다. 이런 상황에서 사전에 시청률을 예측할 수 있다면 방송사업자의 광고시장 경쟁력 확보에 큰 도움이 될 것이다. 실제로 그동안 시청률 예측과 관련된 많은 선행연구가 있었는데, 연구분야는 크게 세가지 였다. 첫 번째는 드라마 시청률에 영향을 미치는 요인을 분석하는 분야 였고, 두 번째는 이렇게 밝혀진 요인을 변수로 하여 예측모델을 개발하는 것이었으며, 세 번째는 소셜 온라인 리뷰와 시청률간의 상관관계를 연구하는 분야 였다. 하지만, 선행연구에서는 온라인 리뷰와 드라마 시청률간 상관관계가 존재한다는 사실만 일부 확인하였을 뿐, 이를 적용한 예측모델은 부족하였다. 본 연구에서는 이런 문제의식을 바탕으로 드라마 시청률에 영향을 미치는 온라인리뷰 관련 요인을 파악하고, 이를 이용하여 기존 예측모델 보다 성능이 향상된 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 예측모델 개발을 위해서 2015년 이후 방송 종료된 드라마 중 30편을 임의로 선정하여, 훈련에 필요한 데이터 (시청률, 드라마제작정보, 온라인리뷰) 를 수집하였다. 수집한 데이터는 모델링에 적합하도록 독립변수와 종속변수로 변환한 후 머신러닝의 3가지 기법 (다중선형회귀, 인공신경망, SVM) 에 각각 적용하여 다양한 유형의 드라마 시청률 예측모델을 개발하였다. 그 다음, 모델의 설명력과 예측 정확도를 계산하여 모델을 최종 확정하였고, 실제 방송중인 드라마에 적용하여 모델을 검증하였다. 연구 결과, 온라인리뷰는 40~50대 시청률 보다 20~30대 시청률에 더 많은 영향을 주는 것으로 나타나 선행연구 결과와 일치하였고, 수치예측에 사용되는 머신러닝 3가지 기법의 예측모델 성능은 서로간에 차이가 없어, 설명력이 뛰어난 선형회귀분석이 좀 더 적합한 것으로 나타났다. 최종적으로 확정된 평균시청률 예측모델을 실제 방송중인 드라마 8편에 대입하여 검증한 결과 평균 오류율 25%로 나와 기존 연구대비 약5~10%의 성능 향상을 확인하였다. 본 연구에서는 드라마 장르만을 대상으로 하였으나, 방송사업자 입장에서는 드라마 장르 못지 않게 예능 장르 또한 중요하다. 다매체 다채널 시대에 그 중요성이 점점 더 증가하고 있는 것이 예능 장르이나 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 지금까지 진행된 드라마 시청률 예측 연구를 토대로 향후에는 예능 장르에 대한 더 많은 연구가 필요할 것으로 보인다. Broadcasting programs, which account for the majority of advertising revenue, are concentrated in the entertainment and drama genres. As a result, viewership competition is becoming more intense in drama and entertainment programs organized at relatively high ad unit prices. Among them, the popularity of the drama can have a great influence on the management of the broadcasting company, and the audience rating, which is the main criteria for measuring the performance of the box office, is an important concern of the broadcasting company. In this situation, if the audience rating can be predicted in advance, it will be a great help to secure the competitiveness of the broadcasting company. In fact, there have been many precedent studies related to the prediction of audience ratings. The first was to analyze the factors affecting the drama ratings, the second was to develop a predictive model with the factors identified as such, and the third was to research the correlation between social online reviews and ratings . However, in the previous research, only a part of the fact that there is a correlation between the online review and the drama viewership was confirmed, and the prediction model using this was insufficient. In this study, we tried to develop a model which is more effective than the existing predictive model by identifying the factors related to the online review that affect the drama viewership based on the consciousness of the problem. In this study, 30 pieces of drama that were broadcast since 2015 were randomly selected to develop a predictive model, and collected data (audience rating, drama production information, online review) necessary for training. The collected data were transformed into independent variables and dependent variables suitable for modeling and then applied to the three techniques of machine learning (multiple linear regression, artificial neural network, SVM) to develop various types of drama view prediction models. Then, the model was verified by applying the explanatory power and predictive accuracy of the model to the final confirmed drama.   As a result of the study, the online review showed that the audience rating of 20 ~ 30 is more influential than that of the 40 ~ 50 audience rating, which is consistent with previous research results. The predictive model performance of the three methods of machine learning used in numerical prediction , And linear regression analysis with better explanatory power is more appropriate. As a result, the average error rate is 25%, which is about 5 ~ 10% higher than the previous research.