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최근 인구구조의 변화 중 인구의 고령화 현상은 외식산업에 매우 중요한 영항을 미치고 있다. 본 연구는 데이터 마이닝의 한 기법인 CHAID(Chi-Squared Automatic Interaction Detection) 의사결정트리 분석법을 이용하여 외식업체 이용 빈도에 따른 실버소비자를 효율적으로 분류할 수 있는 예측모형을 개발하고, 다양한 설명변수들의 상호작용을 탐색하였다. 설문조사는 전국을 6개권으로 구분한 후 그 지역에 있는 주요 음식점을 방문한 경험이 있는 60세 이상의 실버층을 대상으로 550매의 설문지를 배포하여 최종적으로 519매의 유효한 설문지를 얻었다. 분석결과 외식할 때 주된 동행자, 외식장소 선정의 주 결정자, 선호하는 외식업소 종류, 1회 1인당 평균 외식비용, 교육수준, 연령에 따라 외식업체 이용 빈도를 예측할 수 있었다. 또한, 실버소비자들은 상호배타적인 일곱 개의 세분집단으로 분류되었으며, 그 중 세 개의 세분집단은 전체 응답자들보다 외식업체 월 이용 빈도가 매우 높은 대량소비자 구분되었다. 본 연구는 지금까지 주로 연구되어온 실버시장의 세분화 연구방법과는 다른 분석법을 사용하여 외식시장을 다각적인 시각으로 바라볼 수 있게 하였을 뿐만 아니라 외식업체 운영자와 매니저에게 대량 실버소비자에 대한 유용한 시사점을 제공하고 있다.
Continuing and rapid growth of the silver market consumers is a very important and an actionable market for restaurant managers and operators. This study explored how the interaction between silver consumers' characteristics and behaviors of restaurant consumption uses were associated with frequency of dining-out. A decision tree was developed using Exhaustive CHAID. A total of 529 useable data were collected from silver consumers who were 60 years or older, and based throughout six regions in South Korea. The results identified six important predictors and distinguished seven viable segments. Three of these seven segments could be considered actionable segments, thus providing more insights to restaurant managers and operators. Chi-square tests and one-way ANOVA tests were conducted to examine significant differences in existence amongst the segments. The identified target segments and their profiles will be essential in building effective communication and promotion strategies for various marketing purposes.
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Silver consumer, Market segmentation, CHAID decision-tree, Dining-out
