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영어

The purpose of this study is to annalize foreign visitors' online reviews written in English after using Seoul business hotels(3 star hotels & 4 star hotels) by using TripAdvisor's big data. For this, data for the period of January 2015 through to November 2017 were collected by using SCTM(Smart Crawling & Text Mining) program. With this data, text mining were conducted by Textom and semantic network analysis were conducted by Ucinet 6 for visualization of derived clusters consisting of related words. As results, foreign visitors who stayed at business hotel gave more attention on attributes such as room, breakfast, staff, location, transportation and price. Finally, 4 clusters of evaluation criteria were delineated and those are 'overall service quality and evaluation', 'front desk service quality', 'city shopping facility and accessibility', and 'transportation between airport and hotel'. Among them, 'overall service quality and evaluation' cluster was the largest. The results suggest some important marketing implications on both research and practice.

한국어

본 연구는 트립어드바이저 예약사이트를 통해 서울 지역 비즈니스호텔(3성급 & 4 성급)에서 숙박한 경험이 있는 외래방문객들이 남긴 영문 리뷰를 수집하여 의미연결망 분석을 수행하였다. 데이터 수집은 SCTM(Smart Crawling & Text Mining)을이용하였고, 수집된 데이터는 Textom과 Ucinet6를 사용하여 리뷰에 사용되는 주요단어들을 추출하고 단어들의 연결관계를 활용한 의미연결망분석을 실시하여 시각화하였다. 분석결과, 비즈니스호텔의 외래투숙객들은 호텔의 객실, 아침식사, 인적서비스, 위치, 교통편, 가격 등의 속성에 큰 관심을 가지고 있는 것으로 나타났다. 숙박후기에사용된 주요단어들과 단어들의 연계관계를 파악하여 도출된 군집은 총4개로 중심클러스트 1개(호텔의 물적 및 인적서비스 평가), 중규모 클러스트 2개(로비 및 프론트데스크 서비스 & 도심 쇼핑시설 및 접근성), 소규모 클러스트 1개(호텔, 공항 간 교통수단)로 구성되었다. 도출된 결과를 바탕으로 비즈니스호텔의 개발, 운영관리 및 마케팅을 위한 실무적 시사점을 제시하였다.