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문화 융합(CC)

언택트 서비스 증가와 커피전문점 배달서비스 연구 - 빅 데이터를 활용한 커피배달 키워드 중심으로 -

원문정보

Expansion of coffee shop untact service and research on delivery service - Focusing on coffee delivery keywords that utilize big data -

임미리, 류기환

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초록

영어

COVID-19 is also influencing the coffee industry. This will increase untact consumption, a new consumption trend. Consumption utilizing online channels and delivery service applications that represent untact consumption is becoming commonplace. The coffee industry is also increasingly using coffee shops with drive-through and smart ordering systems that can be ordered with minimal contact. While most of the untact services are preempted at franchise stores, many independent coffee shops still offer differentiated services by communicating directly with customers. However, along with the prolonged COVID-19 infection, coffee shops in the present era, which cannot be free from infectious diseases, have no choice but to worry about delivery services. Therefore, this study analyzed the factors that influence coffee delivery services. Research results due to the influence of COVID-19, regular delivery services have increased along with coffee delivery services. Regular delivery services will play a central role in coffee delivery services due to increased use of home cafes by consumers who want to enjoy coffee in various ways.

한국어

COVID-19는 커피산업에도 영향을 주고 있다. 이에 새로운 소비 트렌드인 언택트 소비가 증가하고 있으며 언 택트 소비를 대표하는 온라인 채널과 배달 어플리케이션을 활용한 소비가 일상화되고 있다. 커피산업에서도 최소한의 접촉만으로 주문이 가능한 드라이브스루, 스마트오더 시스템을 갖춘 커피전문점의 이용이 증가하고 있다. 그러나 언 택트 서비스의 대부분이 프랜차이즈에서 선점하고 있는 반면, 개인 커피전문점에서는 차별화된 서비스로 고객과 소통 하며 직접서비스를 제공하는 매장들이 많다. COVID-19 감염의 장기화와 함께 전염병으로부터 자유로울 수 없는 현 시대의 커피전문점에서는 배달서비스에 대한 고민을 하지 않을 수 없다. 이에 본 연구는 커피배달 서비스에 영향을 미치는 요소들을 분석하였다. 연구결과 COVID-19의 영향으로 커피배달 서비스와 함께 정기배달 서비스 또한 증가하 였다. 커피를 다양한 방법으로 즐기고자 하는 소비자들의 홈 카페 이용 증가로 정기배달 서비스가 커피배달 서비스에 중심적인 역할을 하게 될 것이다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 언택트 서비스(Untact Service)
2. 배달서비스 애플리케이션(Delivery Service Application)
3. 빅 데이터(Big Date)
Ⅲ. 연구방법
1. 데이터 수집(Date Collection)
2. 텍스트 마이닝(Text Mining)
3. 사회 연결망 분석 (Social Network Analysis)
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 데이터 수집 결과
2. 데이터 분석 결과
Ⅴ. 결론
References

저자정보

  • 임미리 Miri Lim. 정회원, 광운대학교 일반대학원 박사과정
  • 류기환 Gihwan Ryu. 정회원, 광운대학교 스마트융합대학원 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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