빅데이터를 활용한 밀키트 산업의 동향 연구

• 영문명: A study on the trends of meal-kits industry using big data: focusing on comparison of time before and after the outbreak of COVID-19
• 발행기관: 한국외식경영학회
• 저자명: 송흥규
• 간행물 정보: 『외식경영연구』25권 5호, 433~457쪽, 전체 25쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.10.31

국문 초록

본 연구는 2017년부터 주목받은 외식산업으로 급성장한 밀키트 산업이 코로나19 발생 전후로 변화되는 모습을 년도 별로 진단하고 밀키트의 발전을 전망하고 착수하였다. 이를 위해 코로나19가 발생한 2020년 1월 19일을 기점으로 2019년 1월 1일부터 2022년 10월 12일까지 년도 별(2019년, 2020년, 2021년, 2022년 등)로 웹상(네이버, 다음, 구글, 유튜브)에서 검색된 기록물을 텍스트마이닝하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 프로그램을 통해 빈도분석과 TD-IDF분석하였고 Ucinet6와 CONCOR분석을 이용하여 각 변수 간의 네트워크와 의미연결망 분석을 하였다. 분석 결과, ‘밀키트’와 관련된 년도 별 공통 변수들로 요리, 제품을 도출하였고, 해당 년도 별로 도출된 핵심키워드를 중심으로 코로나19 발생 전후 비교하여 밀키트 산업이 변화되는 모습을 확인하였다. 이는 밀키트가 그 시대의 식품 소비의 특징을 반영하고 있고 소비자 외식을 대체할 수 있는 라이프스타일로 자리 잡았다고 보았으며 향후에도 지속된 산업으로 전망하였다.

영문 초록

This study was initiated to diagnose the changes in the milk kit industry, which has been attracting attention since 2017, before and after the outbreak of COVID-19 by year, and to predict the development of the meal kit. For this purpose, from January 19, 2020, when COVID-19 occurred, from January 1, 2019 to October 12, 2022, web search in Korea by year (2019, 2020, 2021, 2022, etc.) records were text-mined. The collected data were analyzed for frequency and TD-IDF through the textom program, and the network and semantic network between each variable were analyzed using Ucinet6 and CONCOR analysis. As a result of the analysis, dishes and products were derived with common variables for each year related to ‘meal kit’, and the changes in the milk kit industry were confirmed by comparing before and after the outbreak of COVID-19 focusing on the key keywords derived for each year. This reflects the characteristics of food consumption at the time, and it is considered that the meal kit has established itself as a lifestyle that can replace consumer eating out, and it is predicted as an industry that will continue in the future.

목차

I. 서론

II. 이론적배경

III. 연구방법

IV. 실증분석

V. 결론 및 제언

키워드

밀키트 코로나19 빅데이터 소비자 인식 Meal-kits COVID-19 Big Data Consumer Perception