빅데이터 분석을 통한 향후 중국시장 유통 및 관광 전략에 관한 연구

• 영문명: A Study on Strategies for Chinese Market based on Big Data Analysis
• 발행기관: 한국물류학회
• 저자명: 박대근(Park Dae Keun) 이희정(Lee Hee Jung)
• 간행물 정보: 『물류학회지』제27권 제2호, 105~115쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 경제경영 > 무역학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.04.30

국문 초록

중국 경제는 성장세에 있어 소비 시장이 확대되고 있는 가운데 여가와 관광에 대한 인식이 급격하게 변하고 있으며, 중국의 아웃바운드 관광시장은 지속적으로 성장하고 있다. 타국에 비해 경쟁우위를 가지고 중국 관광객들을 유치하기 위해서는 중국 관광들의 니즈와 동향을 파악하여 기존 유통 및 관광 전략의 평가 및 보완 등 환류 작업이 활발하게 진행되어야 한다. 지금까지 중국 관광객에 대한 연구는 설문 조사 위주로 진행되어 왔다. 설문 조사는 중국 관광객 개인의 여행 정보와 만족도 및 향후 의사들을 진단하여 정책이나 전략에 반영할 수 있는 자료가 되기는 하지만, 시간과 인력 및 비용 등 투자가 필요하므로 적시의 현황들을 분석하는 데에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 대 중국 관광객에 대하여 뉴스 기사들을 활용하여 분석하고자 하였다. 2015년 1년간의 네이버 뉴스채널을 통하여 ‘중국’과 ‘관광’ 키워드를 동시에 포함하고 있는 공신력 있는 정보를 제공하는 뉴스를 수집하여 분석하였다. 형태소 분석을 통해 어휘들을 추출하고, 분석에 필요한 어휘들을 정리하였으며, 텍스트 네트워크 분석 방법론을 활용하여 해당 어휘들의 중심성 지표들을 산출하고 이를 네트워크 챠트로 나타내었다. 어휘들을 군집화하여 주제들을 추출하였으며, 해당 주제를 하위네트워크로 나타내었다. 분석 결과, 첫째로 중국 관광객을 위한 유통 및 관광 마케팅에 있어서 면세점을 비롯한 유통과 호텔, 리조트 등 호스피탈리티 산업을 통하여 방문을 촉진하고자 한 것으로 나타났다. 반면에 지역, 문화, 축제와 같은 관광 산업 자체나 관광지들의 중요성은 상대적으로 부각되지 못한 것으로 분석되었다. 지역적으로는 서울, 명동 지역 위주로 논의가 많이 되어 지역적 편중 또한 존재하는 것으로 분석 되었다. 한류라는 키워드는 기사에 언급된 횟수는 상대적으로 적지만, 문화 축제, 유통 및 호스피탈리티 산업과 전체적으로 연결되어 관광을 촉진한 것으로 나타났다. 2015년도의 이슈였던 메르스 사태는 2015년 8월 이후로 중국 관광객의 수요가 회복되면서 다른 주제나 어휘들과의 관련성이 낮은 것으로 분석 되었다. 유통 및 관광 산업과의 연계 강화, 지역 특색 차별화와 시설 투자를 통한 관광지 지역적 편중 해소, 한류의 적극적 활용 등이 중요한 정책적 함의로 분석 되었다.

영문 초록

As China’s economy continues to grow, the perception of leisure and tourism is rapidly changing, and the outbound tourism market in China is steadily growing. In order to attract Chinese tourists with a competitive advantage over other countries, it is necessary to review the needs and trends of Chinese tourism and to actively review and complement existing distribution and tourism strategies. So far, research on Chinese tourists has been focused on surveys. The survey data can be used to diagnose Chinese tourists’ individual travel information, degree of satisfaction, and future decisions and to be reflected on policies and strategies. However, there are limitations in analyzing timely situations because investment is required such as time, manpower and cost. Therefore, in this study, we tried to analyze the news articles about the tourists of China. Through the Naver News Channel, we collected and analyzed the news of 2015, which includes both ‘China’ and ‘Tourism’ keywords. We extracted vocabularies through morphological analysis, summarized the vocabulary needed for analysis, Utilizing text network analysis, centrality indicators of the vocabularies are calculates and expressed them by network chart. Communities of vocabularies were extracted and topics were represented by subnetworks. As a result of the analysis, firstly, it was shown that the distribution and tourism marketing for Chinese tourists were intended to promote visits through duty free shops and hospitality industries such as hotels and resorts. On the other hand, it is analyzed that the importance of the tourism industry itself or sightseeing places such as the regional culture, and festival is relatively not emphasized. It is analyzed that there is a regional unbalance because there are many discussions mainly in Seoul and Myeong-dong region. Although the number of times referred to in the article is relatively small, “Korean Wave” has been linked to the cultural festival, distribution and hospitality industry as a whole. The MERS situation, which was an issue in 2015, was analyzed as the lack of relevance to other topics or vocabulary as the tourism demand of Chinese tourists had been recovered since August. It is analyzed as an important policy implication such as strengthening linkage with distribution and tourism industry, differentiation of regional characteristics, dissolution of concentration of tourist area through additional facility investment, and active utilization of Korean Wave.

목차

국문초록

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 문헌연구

Ⅲ. 연구 방법 및 분석 결과

Ⅳ. 결론

참고문헌

Abstract

키워드

중국 관광객 유통 관광 뉴스기사 형태소 분석 텍스트 네트워크 분석 Chinese tourists distribution tourism news articles morpheme analysis text network analysis