잠재계층분석기법(Latent Class Analysis)을 이용한 음식관광객 시장세분화에 관한 연구 : 외래 관광객을 중심으로 (Segmentation of food tourism : An application of latent class analysis to foreign tourists)

서지정보

· 발행기관 : 한국호텔외식관광경영학회
· 수록지 정보 : 호텔경영학연구 / 27권 / 8호 / 81 ~ 95페이지
· 저자명 : 민하나, 최규완

초록

음식관광시장을 분석하고 예측하는 것은 국내 인바운드 관광시장의 양적인 팽창과 관광 경험의 질 적인 수준 향상의 지속적인 성장을 도모하기 위한 방한에 한발 더 앞장서는 일이라 판단된다. 즉, 본 연구는 외래 관광객의 시장세분화를 통해 관광객들의 행동을 파악 및 예측하고 그에 따른 마케팅 전 략을 제시하고자 하였다. 특히 군집분석의 문제점을 해결할 수 있는 잠재계층분석(LCA)을 이용하여 음식관련 활동에 따른 외래 관광객의 음식관광 시장을 구체적이고 세하게 분석하여 그에 따른 프 로파일을 제공하였다. 혼합모형(Mixture model)인 잠재계층분석(LCA)을 이용하여 음식관광 시장 세 분화를 실시한 결과, BIC 기준으로 최적시장은 4개로 도출되었으며, 집단1, 집단2, 집단3, 집단4에 대한 각각의 프로파일을 통해 집단별 특성을 보여주었다. 이러한 세분시장이 분류는 방한 외래 관광 객의 국내 음식관광 및 관광행태와 니즈를 이해하는데 의의가 있으며, 관광 및 외식사업자의 업종과 사업형태 및 상황에 따라 목표시작을 정하는데 도움을 줄 것으로 판단된다. 이런 결과를 통해 본 연 구는 LCA를 이용하여 시장 세분화 분석에서의 문제점을 최소화하고 자의적인 군집수의 결정이 아닌 계량적인 방법으로 최적의 군집숫자를 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있으며, 각 세분시장별로 전략적 콘텐츠 개발이 가능하게 하는 방향을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 제공하였다.

영어초록

This study explores the market segmentation of foreign tourists in oder to identify and predict the tourists’ behavior and to suggest marketing strategies accordingly. Specifically, using the Latent Class Analysis (LCA) which could resolve the problems of the cluster analysis, the food tourism market of foreign tourists on the basis of food-related activities was analyzed with the profile. As a result using the mixture model, LCA, the optimal market was derived based on Bayesian Information Criterion(BIC) and divided into four groups: group 1, group 2, group 3, group 4 where the characteristics of each group were shown through each profile. Such a classification of the subdivision market is meaningful for understanding domestic food tourism, behaviors, and needs for foreign tourists who visit Korea, and it will help set a target market according to the type of industry and business style such as tourism and restaurants. This study provides academic implications that LCA was used to minimize the problems in the market segmentation analysis and to suggest the optimum number of clusters by quantitative method rather than an arbitrary decision. The study results also reveal practical implications that suggest possible directions for strategic content development for each market segmentation.

참고자료

· 없음