earticle

영어

This study aims to propose a demand-oriented, customized strategy for revitalizing the regional economy in areas experiencing population decline by analyzing press releases on tourism promotion policies and blog reviews from tourists. Utilizing standardized national tourism data from the Public Data Portal, this study integrates information on designated population-declining regions, credit card expenditures, and tourism budgets. Additionally, press releases on local government tourism promotion policies and blog posts from tourists, collected through the Tourism Knowledge Information System, were analyzed using topic modeling. The findings reveal a misalignment between the tourism elements emphasized by local authorities and the aspects that tourists actually favor. By employing Latent Dirichlet Allocation (LDA), key topics and associated keywords were identified, leading to the extraction of Critical Success Factors (CSF). Based on these insights, tourist personas were developed, and a customer journey map was constructed to propose a demand-driven tourism promotion strategy. This research contributes to the sustainable development of the domestic tourism industry and regional economic recovery by employing a data-driven approach to address the widening economic disparities among regions.

한국어

본 연구는 국내에서 시행 중인 관광 홍보 정책의 보도자료와 관광객의 블로그 리뷰 데이터를 수집하여 인구감소 지역의 지역경제 활성화를 위한 수요 중심의 맞춤형 전략을 제시해 보고자 하였다. 이를 위해 공공데이터포털에서 제공하는 전국 관광지 정보 표준데이터를 바탕으로 인구감소지역 지정 현황, 신용카드 지출액, 관광 예산 현황 등을 수집하고, 관광지식정보시스템을 통해 수집한 지자체의 관광 홍보 정책 관련 보도자료와 관광객의 블로그 게시물에 대한 토픽 모델링을 수행하였다. 본 연구에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 분석을 실시하여 지자체가 제공하는 관광 요소와 실제 관광객의 관심 활동 사이에 불일치가 존재하는 것을 확인하였으며, 각각의 토픽과 키워드를 기반으로 주요 성공 요인(Critical Success Factors, CSF)을 도출하고 고객여정지도를 구성함으로써 수요 중심의 맞춤형 관광 홍보 전략을 제시하였다. 본 연구는 갈수록 심화되는 지역경제 불균형의 해소 방안으로 주목받고 있는 국내 관광산업의 활성화를 위한 데이터 기반의 분석을 수행하여 지속가능한 국내 관광 산업의 발전과 지역경제 회복의 가능성을 제시하였다는데 의의가 있다.