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마케팅의 핵심은 시장의 세분화, 표적 시장의 선정, 그에 따른 포지셔닝 전략의 수립이며, 음식관광시장도 예외가 될 수 없다. 이에 따라 음식관광 시장세분화에 관한 여러 선행 연구가 진행된 바 있으나, 기존 연구들에는 다음과 같은 결정적인 한계들이 존재한다. 첫째, 대부분의 선행 연구가 구조화된 설문 조사를 통해 자료를 수집하기 때문에, 설문 조사에 기록된 소비자의 응답과 소비자의 실제태도 및 행동, 내재된 욕구 간에는 간극이 발생할 수밖에 없다. 둘째, 음식관광 신상품 개발을 위해서는 소비자 추구 편익을 토대로 한 시장세분화 연구가 요구되나, 이러한 연구는 현재까지 진행된 바가 없는 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 실제 관광객들의 리뷰를 토픽 모델링 기법을 활용하여분석함으로써 설문조사법의 방법론 한계를 극복하고 소비자 추구 편익을 기반으로 시장을 세분화하는 새로운 접근을 시도하고자 한다. 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 토픽 모델링의 일종인 잠재 디리클 할당(latent Dirichlet allocation; LDA) 모형을 사용함으로써 국내 음식관광 후기 텍스트에 숨겨진잠재 토픽을 추출하고, 토픽별 키워드를 근거로 각 세분시장을 해석하였다. 분석 결과, 음식관광 시장이 소비자 편익을 토대로 ‘전통·체험형 음식관광’, ‘유명맛집·카페투어’, ‘가성비·현지 맛집탐방’, ‘이국적인 길거리 음식관광’, ‘쇼핑선호 음식관광’ 등 다섯 개의 세분시장으로 구분되었다.
The core of marketing is market segmentation, targeting, and positioning strategy. the food tourism market is no exception. Accordingly, several previous studies have been conducted on the segmentation of the food tourism market, but the following important limitations exist in existing studies. First, the fundamental limitation is that there must be a gap between the consumers responses collected in the surveys and the consumers' actual attitudes and behaviors, since most of the previous research collects data through structured surveys. Second, it is necessary to study market segmentation based on the consumer benefits for developing new food tourism products, but the research on this has been very limited. Therefore, this study intends to overcome the methodological limitations of the survey method by text mining the reviews of actual tourists, and to present a new approach to market segmentation based on the consumer benefits. In the text mining technique, the latent Dirichlet Allocation (LDA) model, which is a type of topic model, was used in this research. This method extracts the latent topics hidden in the text and then analyzes each segmentation market based on the keywords for each topic. As a result of the analysis, the food tourism market was divided into five categories based on consumer benefits including 'traditional·experiential food tour', 'famous restaurant·cafe tour', 'reasonable local restaurant tour', 'exotic street food tour, and 'complex experience pursuit food tour'.
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Food Tourism, Market Segmentation, Text Mining, Topic Modeling, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Social Media Review
