빅데이터 분석을 활용한 코로나 전후외식 소비 변화에 관한 연구

• 영문명: A Study on the Changes in Eating Out Consumption Using Big Data After COVID-19
• 발행기관: 한국상품학회
• 저자명: 김영목(Kim, Young-Mok) 김선철(Kim, Sun-Chul)
• 간행물 정보: 『상품학연구』제40권 제1호, 91~101쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.02.28

국문 초록

본 연구에서는 코로나 이후 외식에 대한 소비 패턴의 가능성과 이러한 변화가 기업들에게 미칠 영향을 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 텍스트 마이닝을 사용하여 온라인의 댓글과 SNS 등의 빅데이터를 수집하고 코로나 전후의 외식 소비 트랜드를 분석하였다. 분석결과, 코로나 이전에는 관광지의 방문 목적으로 현지 맛집 중심의 검색이 주를 이루고 있었다. 또한 가족 외식을 위한 정보 검색과 어버이 날과 같은 이벤트 성 가족 외식 모임을 위한 정보 검색들이 주로 이루어지고 있었다. 또한 코로나 이전에 외식과 관련하여 검색이 주로 맛집 정보와 외식 산업 창업을 위한 정보 검색 등이었지만 코로나 이후에는 배달, 가내 수공업 등의 외식 배달 서비스 관련 키워드들이 상위에 랭크되기 시작하였다. 또한 코로나 이후에는 일반적인 맛집 정보보다는 구체적인 메뉴와 맛집 정보 등의 검색이 강화되었다. 토픽모델링 결과에서는 코로나 이후에 맛집 정보가 집 주변에서 벗어나 국내 주요 관광지의 맛집 정보로 확대되어 검색 범주의 변화가 있었다. 이는 코로나 이후 해외 여행 대신 국내 여행이 활성화되면서 맛집에 대한 정보 검색이 주요 관광지로 집중된 결과로 추정된다. 또한 코로나 이전에는 외식 소비자들이 매우 많은 맛집 정보와 장소 선택에 대한 다양성으로 인하여 주말에 가족 중심의 외식, 맛집 등의 일반적인 주제어들을 주로 검색한 반면에 코로나 이후에는 영업 제한 등으로 많은 맛집들이 사라지고 또한 배달 음식을 하는 새로운 맛집이 등장하면서 코로나 이후 구체적인 매장명과 메뉴 검색이 활성화되었다. 따라서 코로나 이후에는 주요 외식 수단이 배달 음식이고 온라인 외식 소비와 메뉴의 다양성이라는 소비 트랜드의 변화가 일어나서 코로나 이후 외식업체의 전략적 변화가 필요할 것으로 보인다.

영문 초록

This study analyze the consumption patterns for eating out after COVID-19 and the impact of these changes on companies. To this end, this study collected big data such as online comments and SNS using text mining and analyzed the consumption trend of eating out before and after COVID-19. As a result of the analysis, Prior to COVID-19, local restaurant-oriented searches were mainly conducted for the purpose of visiting tourist attractions. In addition, information searches for eating out with family members and information searches for dining out meetings for events such as Parents Day were mainly conducted. Prior to COVID-19, search keywords related to eating out were mainly searched for restaurant information and information for the start-up of the restaurant industry. However, after COVID-19, keywords related to restaurant delivery services such as delivery and domestic handicraft began to be ranked at the top. In addition, search for specific menus and restaurant information has been strengthened rather than general restaurant information. According to the results of the topic modeling, after COVID-19, information on restaurants has been expanded to information on restaurants in major tourist attractions in Korea. This result is because after COVID-19, domestic travel was activated instead of overseas travel, and information search on restaurants was mainly conducted around domestic tourist attractions. In addition, before COVID-19, many restaurant consumers searched for information on restaurants, and on weekends, various restaurant information was searched using general keywords such as family-centered restaurants and restaurants. After COVID-19, many restaurants disappeared due to business restrictions, and new restaurants that served delivery food appeared, and many specific store names and menus were searched. Therefore, after COVID-19, the main means of eating out are delivery food, and the consumption trend of online eating out consumption and diversity of menus has changed, and after COVID-19, strategic changes in restaurants are expected.

목차

I. 서 론

II. 이론적 배경

III. 연구방법

IV. 분석결과

V. 결론 및 논의

참고문헌

키워드

코로나 외식 빅데이터 텍스트마이닝 맛집 음식 배달 토픽모델링 COVID-19 eating out big data text mining restaurant food delivery topic modeling