혼합회귀모델과 결합분석을 이용한 호텔서비스 세분시장별 최적설계 구성 과정에 관한 연구

• 영문명: Design of New Service by Mixture Regression Model and Conjoint Measurement for Hotel Industry at Segment Level
• 발행기관: 한국산업경영학회
• 저자명: 손영우(Young Woo Sohn) 곽영식(Young Sik Kwak)
• 간행물 정보: 『경영연구』 第21卷 第2號, 57~78쪽, 전체 22쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2006.05.01

국문 초록

  "80년대 초부터 다양한 학문분야에서 혼합회귀모델(mixture regression model)과 결합분석(conjoint analysis)이 적용되고 있다. 여기에서 결합분석은 신제품 및 신규 서비스 개발에 널리 일반적으로 쓰이는 기법이다. 혼합회귀분석은 한 표본 안에서 제 각기 다른 인과관계를 보이는 숨어 있는 하위집단(hidden segment)을 찾아내는데 쓰인다. 혼합회귀분석과 결합분석을 통합한다면 기존의 방법론에 비해 세분시장별로 더욱 적합도가 높은 신제품 및 신규 서비스를 개발할 수 있을 것이다.   따라서 본 연구에서는 효과적인 호텔 서비스의 세분시장별 최적설계를 위하여 혼합회귀모델을 결합분석형태와 통합한 새로운 형태의 모델 도입을 시도하였다. 본 연구에서는 고려상표군을 고려할 수 있는 결합분석 형태의 설문지를 개발하였다. 또한 이 설문지에 의해 수집된 데이터를 혼합회귀분석에 적용하여 세분시장별 최적 서비스를 설계하였다. 본 연구 결과, 각각의 세분시장별로 고객들이 가장 선호하는 서비스(제품) 구성안을 제시하여 호텔의 서비스 설계에도 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다. 끝으로, 이와 같은 결과를 토대로 혼합회귀모델과 결합분석에 대한 실무적 시사점과 연구의 한계점에 대해서 논의하였다.

영문 초록

  Since the early 1980s scholars have applied latent structure and other type of finite mixture models from various academic fields. Although the merits of finite mixture model are well documented, the attempt to apply the mixture model to hotel business service has been relatively rare. The researcher aims to try to full this gap by introducing finite mixture model and segmenting hotel customers.   The mixture regression model shows the optimal segments number and fuzzy classification for each observation by EM(expectation maximization) algorism. The finite mixture model is to unmix the sample, to identify the groups, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each segment. We illustrate results of segmenting 240 customers data including ratio scales. And then, we identify 6 segments and the optimal hotel service specification for each hotel.

목차

〈요약〉
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결과 및 토의
참고문헌
Abstract

키워드

시장세분화 혼합회귀모델 결합분석 호텔서비스 설계 Market Segmentation Mixture Regression Model Over-lapping Clustering Non-overlapping Clustering Fuzzy Clustering Conjoint Measurement