1 TOURMINING 제 3회관광빅데이터분석대회 나홀로여행객의만족도를높이기위한연령별마케팅전략 팀명 - SA132
2 Contents Analysis Plan Data Cleaning Analysis & Interpretation Marketing Plan Additional Analysis 과제파악 데이터구성 모델생성 마케팅전략 주제선정 주제탐색과정 변수변환과생성 모델비교와해석 마케팅활용방안 지역분석 주제선정 최종분석데이터생성 분석결과 마케팅전략총정리 마케팅활용방안
01 Analysis Plan 3 01 Analysis Plan 과제파악 주제탐색과정 주제선정
01 Analysis Plan 과제파악 4 실태조사데이터 2010 2014년국민여행실태조사 - 응답자특성 - 단위여행베이스 - 방문지베이스주제탐색 현황파악및주제선정 분석데이터생성 변수선택 최종데이터생성 분석데이터탐색 통계량탐색 그래프탐색 모형구축 (modeling) 그래디언트부스팅 의사결정트리 회귀분석 신경망 부분최소제곱법 LARS 분석과정 모형평가 / 검증 모형비교 (MSE ) 최종목표 데이터시각화를통한분석과적절한예측모형의설정을통해국내관광산업의발전을위한창의적인전략도출
01 Analysis Plan 주제탐색과정 5 나홀로여행객선택이유 2010-2014 국민여행실태조사 DB 1인가구의증가로나홀로여행객이늘어나는추세 다방면에서나홀로여행객의수요가증가함 더불어나홀로여행객을대상으로하는프로그램, 상품이다양하게생겨남 소비시장의 큰손 인나홀로여행객을마케팅의새로운타겟으로주목
01 Analysis Plan 주제선정 6 최종목표 국내나홀로여행객에대한특징분석을통한창의적인마케팅전략도출 주 제 주제 1 국내나홀로여행객의 전반적만족도 향상을위한모델링과마케팅 주제 2 국내나홀로여행객의 비인기관광지역에대한분석과방문유도 전략수립 전략도출 1 다중대응분석을통해나홀로여행객의특징파악 & 군집화 2 군집화된집단에따라모델링결과분석 3 전반적만족도를가장높일수있는모형선별 & 마케팅전략수립
01 Analysis Plan 7 02 Data cleaning 원데이터구성 변수변환과생성 최종분석데이터생성
02 Data cleaning 원데이터의구성 8 1 나홀로여행객의여행패턴및특징분석을위해연도별 개인베이스데이터 추출후 국내관광여행 이용 2 pid, psid, month, count 가일치하면동일인물의동일여행이므로다음의기준으로세자료를병합 응답자특성단위여행베이스방문지베이스 pid 가구번호 psid 가구원번호 sr_type 조사구 ( 주택 ) 유형 sido 시도 ara_size 지역규모 sex 성 age 연령 school1 최종학력 school2 졸업여부 occ1 직업분류1 occ2 직업분류2 fac 가구내가구원수 marry 혼인상태 inc1 년평균가구소득 inc2 월평균가구소득 wt 가중치 type1 여행구분1 type2 여행구분2 pid 가구번호 psid 가구원번호 month 여행월 count 여행번째 q1 당일 / 숙박여행여부 q2a 여행출발년 q2_a_1 여행출발월 q2_a_2 여행출발일 q2b 여행도착년 q2_b_1 여행도착월 q2_b_2 여행도착일 q2_c_1 여행박 q2_c_2 여행일 : : type1 여행구분 1 type2 여행구분 2 pid psid month count q6_1 q6_1_1 q6_2_a q6_2_b q6_3 가구번호 가구원번호 여행월 여행번째여행한광역시 / 도 ( 해외여행 : 국가 ) 여행한광역시 / 도내시 / 군1( 해외여행 : 도시 ) : 여행지선택이유 _1순위여행지선택이유 _2순위 : 주요이동 ( 교통 ) 수단
02 Data cleaning 변수의변환과생성 9 불필요한변수제거 데이터베이스기존변수변수설명변수제거이유 응답자특성 inc2 월평균가구소득년평균가구소득 (inc1) 만을고려함 wt 가중치분석목적과무관함 type2 여행구분 2 분석목적과무관함 q2a ~ q2_c_1/ q2_1_1~q2_1_5 여행출발 / 도착 / 시기에대한정보 Year, Month, 여행일수 (q2_c_2) 로설명가능 단위여행 베이스 q5 의하위항목동반자에대한정보분석타겟은나홀로여행객이므로불필요 q7_a, q7_b 여행지출비용여행지출총비용 (q7_c) 으로설명함 q8의하위항목 사전예약한서비스세부내용 출발전사전예약여부 (q8) 만을고려함 q10_1_1~q10_1_5 구매한여행상품세부내용 구매한여행상품 (q10_1) 만을고려함 q11 모든항목 여행준비단계지출관련내용 분석목적과무관함 방문지베이스 q11 모든항목 여행지에서지출관련내용 분석목적과무관함
02 Data cleaning 변수의변환과생성 10 결측치제거 2011부터는 여행주목적 에서 4~8 항목을비관광목적으로분류하게되었다. 따라서데이터의통일성을위해, 2010년해당여행객에대한정보를삭제하였다. 변수변환 기존변수 value 새로운변수이름구분 value marry ( 혼인상태 ) 미혼 1/ 사별 3/ 이혼 4 배우자있음 2 marry_12 배우자없음 1 배우자있음 2 목표변수설정 주제 1 국내나홀로여행객의전반적만족도향상방안 전반적만족도 (q6_6) 에대한모형설정
02 Data cleaning 최종분석데이터생성 11 나홀로여행객통합데이터 1318 개관측치 95 개의변수로축소 응답자특성 단위여행베이스 방문지베이스 모든년도의데이터는 2013 년데이터의설문조사항목기준으로통일시킴.
02 Data cleaning 최종분석데이터생성 12 변수명변수설명변수유형변수명변수설명변수유형 pid 응답가구번호 category q6_2_a 여행지선택이유 _1순위 category(1~15) psid 가구원번호 category q6_2_b 여행지선택이유 _2순위 category(1~15) year 년도 numeric q6_2_c 여행지선택이유 _3순위 category(1~15) month 여행월 category(1~12) q6_3 주요이동 ( 교통 ) 수단 category(1~10) count 여행번째 category q6_4 숙박시설 category(1~13) type1 여행구분 category(1~3) q6_5 여행지에서의활동 category(1~21) sr_type 주택유형 category (1,2) q6_6 전반적만족도 category(1~5) sido 시도 category (1~16) q6_7 재방문의향 category(1~5) ara_size 지역규모 category (1~3) q6_8 타인추천의향 category(1~5) sex 성별 category (1,2) q7_c 여행지출비용 _ 총비용 numeric age 연령 numeric q8 여행출발전사전예약을통해이용한서비스여부 category(1,2) school1 최종학력 category (1~9) q9 단체회비 / 단체경비여부 category(1,2) school2 졸업여부 category (1~5) q9_1 단체회비 / 단체경비비용 numeric occ1 직업분류1 category (1~16,99) q10 여행상품구매또는이용여부 category(1,2) occ2 직업분류2 category (1~14,99) q10_1 구매한여행상품 category(1,2) fac 가구내가구원수 numeric q12_2 단체회비 / 단체경비에여행상품구매비용포함여부 category(1,2) marry 혼인상태 category (1~4,9) q12_1 항목별만족도 _ 자연경관 category(1~5,9) inc1 년평균가구소득 numeric q12_2 항목별만족도 _ 문화유산 category(1~5,9) q1 당일 / 숙박여행여부 category(1,2) q12_3 항목별만족도 _ 교통 category(1~5,9) q2_c_2 여행일 numeric q12_4 항목별만족도 _ 숙박시설 category(1~5,9) q3 여행주목적 category(1~8) q12_5 항목별만족도 _ 식당및음식 category(1~5,9) q4_a 여행정보주요획득지 _1순위 category(1~10) q12_6 항목별만족도 _ 쇼핑 category(1~5,9) q4_b 여행정보주요획득지 _2순위 category(1~10) q12_7 항목별만족도 _ 관광정보및안내시설 category(1~5,9) q4_1_a 참고한인터넷사이트 _1순위 category(1~6) q12_8 항목별만족도 _ 관광지편의시설 category(1~5,9) q4_1_b 참고한인터넷사이트 _2순위 category(1~6) q12_9 항목별만족도 _ 지역관광종사자의친절성 category(1~5,9) q5 함께여행한일행존재여부 category(1,2) q12_10 항목별만족도 _ 체험프로그램 category(1~5,9) q6_1 여행한광역시 / 도 ( 해외여행 : 국가 ) category q12_11 항목별만족도 _ 관광지물가 category(1~5,9) a6_1_1~6 여행한광역시 / 도내시 / 군1 ( 해외여행 : 도시 ) category q12_12 항목별만족도 _ 관광지혼잡도 category(1~5,9)
01 Analysis Plan 13 03 Analysis & Interpretation 모델생성 모델비교와해석 최종모형의선택
03 Analysis & Interpretation 모델생성 14 주 제 주제 1 국내나홀로여행객의 전반적만족도 향상을위한모델링과마케팅 주제 2 국내나홀로여행객의 비인기관광지역에대한분석과방문유도 전략수립 다중대응분석 여행이미관광객에의해서선택되는네가지변수에대해서군집화를해보았다. 1318 개관측치 95 개의변수
03 Analysis & Interpretation 모델생성 15 다중대응분석 나홀로여행족에대한연령별군집화 왼쪽의그림은다중대응분석을한결과로, 여러변수조합별로빈도가높은항목끼리가까운곳에위치하게되며, 군집화를통한맞춤마케팅이가능하다. 네변수 성별, 나이, 여행목적, 여행정보원 에대해서시행한결과, 10대 - 20대 - 가족 / 친구추천 - 인터넷어플 70대 - 80대 - 과거경험 90대 - 종교 / 성지순례 등의연관성을파악할수있었음
03 Analysis & Interpretation 모델생성 16 다중대응분석을이용한군집화 군집화결과 청년층집단 : 10 ~ 20 대 중 / 장년층집단 : 30 ~ 50 대 통합데이터 노년층집단 : 60 ~ 90 대 국내나홀로여행객의 전반적만족도 향상방안 타겟변수인전반적만족도에대해서 세집단별로적절한모델링시행
서적 / 기사여행사 / 광고인터넷 / 어플기타 과거경험 q44 가족 / 친구추천 03 Analysis & Interpretation 모델생성 17 시각적탐색 예시 1) 연령대별방문목적분석 예시 2) 연령대별여행정보주요획득지분석 solo 청년층중 / 장년층노년층 청년층중 / 장년층노년층 노년층중 / 장년층청년층 여가 / 위락 / 휴가 가족 / 친구추천 과거경험 건강 / 치료종교 / 성지순례 연령대별로 방문목적 의차이를보임 - 낮은연령대일수록여가 / 위락 / 휴가의목적으로관광 - 높은연령대로갈수록건강 / 치료, 종교 / 성지순례의 목적으로관광하는비율이증가함 기타인터넷 / 어플 연령대별로 여행정보주요획득지 에차이를보임 - 낮은연령대는주변사람들이나인터넷 / 어플을통해정보획득 - 높은연령대로갈수록과거방문경험에의존하는경향 GR 각연령대별로적합한모델링후차별화된마케팅전략을실시하자
03 Analysis & Interpretation 모델생성 18 SAMPLING 세집단으로부터아래와같이데이터를분할함 (70 : 30) 데이터수 Train dataset Test dataset 청년층 164 115 49 중 / 장년층 523 366 157 1318 개관측치 95 개의변수 노년층 631 441 190 MODELING 1 집단별로분할된 train dataset 으로아래와같이여러가지구축모델들에적합시킨다. - 신경망 (Neural Network) - 그래디언트부스팅 (Gradient Boosting)* - 회귀 (Regression) * - 의사결정트리 - 부분최소제곱법 (Partial Least Squares)* - LARS* (* 항목은변수선별이선행되었음.)
03 Analysis & Interpretation 모델생성 19 MODELING 2 후보모델에 test dataset 을적용시켜예측력을비교하고모델분석및평가를시행한다. 아래의두값이작은모델을후보또는최종모델로선택한다. - Test dataset MSE - Test Error Train Error 구축모델옵션 구분내용 회귀 (Regression) 목표변수가전반적만족도 (1~5) 이므로선형회귀 (Linear regression) 진행함 Stepwise 로변수선별을진행함 의사결정트리 (Decision Tree) 노드의최대가지는 3, 최대깊이는 4, 리프크기는 10 으로통일함 LARS (Least Angle Regressions) 변수선택방법은 LASSO, 모델선택기준은 AIC 로진행함
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 20 청년층 후보모형의선정 후보모형의선정 그래디언트부스팅 의사결정트리 구축모델 Mean Square Error Error Rate Train error Test error Test / Train 신경망 (Neural Network) 0.0661 0.4229 6.3967 회귀 (Regression) 0.1399 0.4901 3.5035 부분최소제곱법 (Partial Least Squares) 0.1399 0.4832 3.4545 그래디언트부스팅 (Gradient Boosting) 0.1676 0.2686 1.6022 의사결정트리 (Decision Tree) 0.2646 0.2490 0.9410 LARS(Least Angle Regressions) 0.1492 0.4286 2.8728 신경망모형은 train dataset에서는가장적은 MSE를보였지만, 과적합의우려가있고, test dataset 에대한 MSE가너무커후보모형에서배제하였다.
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 21 청년층 최종모형의선정 후보모형 Mean Square Error Error Rate Train error Test error Test / Train 특징 그래디언트부스팅 0.1676 0.2686 1.6022 모형의해석이어렵고활용도가떨어짐 명확한규칙에의해데이터를분류하므로새로운데이터가 의사결정트리 0.2646 0.2490 0.9410 유입되어도적합이편리함 설명변수가타겟변수에직접적으로미치는효과를수치적으로 파악하기어려움 따라서청년층전반적만족도에대한최종모형으로, 모형의활용도측면에서유리한의사결정트리를선정한다.
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 22 청년층 최종모형해석 - 의사결정트리 1. 상위그룹 : 여자이고, 주요교통수단은철도이며, 여행총비용이 16만5000원이상일때 전반적만족도가가장높다. 하위 2. 하위그룹 : 남자이고, 숙박시설은가족 / 친지집일때 전반적만족도가가장낮다. 특징에맞는마케팅전략수립 상위
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 23 중 / 장년층 후보모형의선정 후보모형의선정 그래디언트부스팅 의사결정트리 구축모델 Mean Square Error Error Rate Train error Test error Test / Train 신경망 (Neural Network) 0.2246 0.9023 4.0175 회귀 (Regression) 0.3313 0.6039 1.8228 부분최소제곱법 (Partial Least Squares) 0.3301 0.6086 1.8440 그래디언트부스팅 (Gradient Boosting) 0.3605 0.4391 1.2181 의사결정트리 (Decision Tree) 0.3857 0.4615 1.1964 LARS(Least Angle Regressions) 0.3359 0.5636 1.6779 GradientBoosting? Regression과 classification 에모두적용가능한모델링방법으로, 원자료에대해서 loss를최소화하는 TREE를적합시킨후잔차를계산한다. 다음단계에서는이잔차가새로운반응변수가되어새로운 TREE를만드는과정을반복해잔차를계산해나간다.
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 24 중 / 장년층 최종모형의선정 후보모형 Mean Square Error Error Rate Train error Test error Test / Train 그래디언트부스팅 0.3605 0.4391 1.2181 중 / 장년층전반적만족도에 대한최종모형으로활용도측면에서 유리한의사결정트리를선정한다. 의사결정트리 0.3857 0.4615 1.1964
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 25 중 / 장년층 최종모형해석 - 의사결정트리 1. 상위그룹 : 여행지총지출비용이 1,000 원 ~29 만 5 천원 하위 여행지에서유흥 / 오락항목을체험하지않을때, 여행지에서교육 / 체험프로그램을할때, 주요교통수단이고속 / 시외버스일때 전반적만족도가가장높다. 2. 하위그룹 : 여행지총지출비용이 1,000 원미만일때, 전반적만족도가가장낮다. 상위 특징에맞는마케팅전략수립
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 26 노년층 후보모형의선정 후보모형의선정 회귀모형 부분최소제곱법 그래디언트부스팅 구축모델 Mean Square Error Error Rate Train error Test error Test / Train 신경망 (Neural Network) 0.1866 0.3718 1.9923 회귀 (Regression) 0.2760 0.3096 1.1220 부분최소제곱법 (Partial Least Squares) 0.2760 0.3097 1.1221 그래디언트부스팅 (Gradient Boosting) 0.2826 0.3193 1.1297 의사결정트리 (Decision Tree) 0.2712 0.2804 1.0339 LARS(Least Angle Regressions) 0.2773 0.3084 1.1122 의사결정트리 LARS
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 27 노년층최종모형의선정 후보모형 Mean Square Error Error Rate Train error Test error Test / Train 회귀모형 0.2760 0.3096 1.1220 부분최소제곱법 0.2760 0.3097 1.1221 그래디언트부스팅은해석이어렵고, LARS는과도하게많은변수를선택하여최종모형에서배제하였다. 부분최소제곱법은현재데이터에서 n이 p보다과도하게크므로회귀모형과동일한결과를보인다. 그래디언트부스팅 0.2826 0.3193 1.1297 의사결정트리 0.2712 0.2804 1.0339 LARS 0.2773 0.3084 1.1122 <LARS 가추천한변수들 > 노년층전반적만족도에대한 최종모형으로활용도측면에서유리한의사결정트리와, 수치적으로해석이쉬운회귀모형을선택한다.
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 28 노년층 최종모형해석 1 회귀모형 (+) 효과변수이름항목계수크기 여행주목적여가 / 위락 / 휴가 2.29 여행정보주요획득지 _1 순위 관광안내서적 1.96 여행한광역시 / 도광주 2.31 여행한광역시 / 도전북 2.42 (-) 효과 변수이름 항목 계수크기 여행정보주요획득지 _1순위 기사 / 방송프로그램 2.02 여행정보주요획득지 _1순위 기타 3.31 여행정보주요획득지 _1순위 여행사 2.15 여행한광역시 / 도경남 2.47 여행한광역시 / 도부산 2.74 숙박시설 - 기타하지않음 3.48 숙박시설 - 펜션하지않음 2.36 교육 / 체험프로그램참가 하지않음 2.32 드라마촬영지방문하지않음 2.22 교육 / 훈련 / 연수하지않음 3.18 야외위락및스포츠활동 하지않음 2.3 휴식 / 휴양하지않음 2.46 유의수준 5% 에서변수선택이진행되었음.
03 Analysis & Interpretation 모델비교와해석 29 노년층 최종모형해석 2 - 의사결정트리 1. 상위그룹 : 여행목적이여가 / 위락 / 휴가또는종교 / 성지순례일때, 여행정보주요획득지 1순위가과거방문경험에의할때, 여행지에서의활동이교육 / 훈련 / 연수일때 전반적만족도가가장높다. 2. 하위그룹 : 상위 하위 여행지주목적이건강 / 치료일때, 연평균가구소득이 104만원이하일때, 숙박여행일때 전반적만족도가가장낮다. 특징에맞는마케팅전략수립
01 Analysis Plan 30 04 Marketing Plan 마케팅전략 마케팅활용방안 마케팅전략총정리
04 Marketing Plan 마케팅전략 31 마케팅전략 다양한마케팅전략수립 전반적만족도를향상시킬수있는 창의적이고실현가능한전략탐색 각연령층의모델링 결과분석 1 청년층 2 중 / 장년층 3 노년층 에대한모델링결과분석을바탕으로
04 Marketing Plan 마케팅활용방안 32 청년층 모델링결과분석 여자이고 주요교통수단은철도이며, 여행총비용이 16만 5000원이상일때전반적만족도가 4.9231로가장높았다. 마케팅전략 1. 나홀로여행객을위한 1인용기차 SOL-TRAIN - 독립된 1인용기차칸 - 안락하고고급스러운공간에서나만의여행
04 Marketing Plan 마케팅활용방안 33 SOL-TRAIN 추천노선 - 산과바다를모두볼수있는순환코스 - 3일간원하는곳에서승 / 하차하며자유로운여행 서울역 정동진 강릉항커피거리 대관령양떼목장 주문진어시장
04 Marketing Plan 마케팅활용방안 34 청년층 마케팅전략 2. 여성나홀로여행객을위한 맛집번개어플 - 어플을통해당일식사를하고싶은 지역, 메뉴, 연령대등을선정후번개모임 채팅방입장하기 - 나홀로여행객이원하는다양한식사메뉴를접할기회생성 - 음식점에서주로 2인이상의메뉴를제공함에따른불편을해소가능 맛집번개어플예시
04 Marketing Plan 마케팅활용방안 35 중 / 장년층 모델링결과분석 여행지총지출비용이 1,000원 ~29만 5천원 여행지에서의유흥 / 오락을체험하지않을때, 여행지에서교육 / 체험프로그램을할때, 주요교통수단이고속 / 시외버스일때전반적만족도가 4.6364로가장높았다. 마케팅전략 1. 중 / 장년층여행객을위한 버스 - 체험프로그램연계티켓 - 버스티켓과선택가능한체험프로그램을동시구매 ( 할인제공 ) - 방문과동시에다양한체험프로그램으로자연스럽게유도가능 출발일 2015 년 8 월 24 일 서울 순창 07:20 좌석 03 ( 창측 ) < 선택체험프로그램 > 장담그기체험 술담그기체험 향초 / 비누만들기 산림욕체험 버스티켓과체험프로그램의연계
04 Marketing Plan 마케팅활용방안 36 노년층 모델링결과분석 여행목적이여가 / 위락 / 휴가또는종교 / 성지순례일때, 여행정보주요획득지 1순위가과거방문경험일때, 여행지에서의활동이교육 / 훈련 / 연수일때전반적만족도 4.9677로가장높았다. 현황파악 최근고령화와실버파워의지속으로노년층의여행욕구를자극하는 프로그램들이늘어나고있는추세다. ex) 실버예능 노년층이다양한관광지를편안하게여행할수있는환경이필요하다. tvn 예능프로그램 꽃보다할배
04 Marketing Plan 마케팅활용방안 37 노년층 마케팅전략 1. 꽃보다할배할매 황혼의배낭여행패키지 - 체력적부담이덜한국내관광지를선별하여여행패키지제작 ex) 순천만자연생태공원, 전주한옥마을 - 성지순례지를중심으로주변지역관광 ex) 디모테오순례길 ( 강원도 ), 하논성당순례길 ( 제주 ) 2. 노년층을타겟으로한내일로기차여행 황혼로 - 일일권구매시최대 3 곳의전국기차역방문가능
04 Marketing Plan 마케팅전략총정리 38 청년층중 / 장년층노년층 1. 버스 - 체험 1. 1 인용기차 SOL-TRAIN 2. 맛집번개어플 프로그램연계티켓 1. 꽃보다할배할매 - 황혼의배낭여행패키지 2. 기차여행 황혼로
01 Analysis Plan 39 05 Additional analysis 주제선정 지역분석 마케팅활용방안
05 Additional analysis 주제선정 40 주 제 주제 1 국내나홀로여행객의 전반적만족도 향상을위한모델링과마케팅 주제 2 국내나홀로여행객의 비인기관광지역에대한분석과방문유도 전략수립 시각적탐색 왼쪽두그림은동반여행객과 나홀로여행객의도별방문빈도에대한 그림이다. 동반여행객과나홀로여행객의 관광지역에차이가있는것으로보인다. 동반여행객의도별방문빈도 나홀로여행객의도별방문빈도
05 Additional analysis 주제선정 41 방문지별나홀로여행객비율 0 0.1 0.2 0.3 광주서울대전대구충청도부산경기도전라도울산경상도인천제주도강원도 비인기관광지역의선택 왼쪽 Mosaic plot 은방문지별나홀로여행객비율에대한그림이다. 강원도는나홀로여행객의비율이가장낮다. 비율을수치화한오른쪽그래프도같은결과를확인할수있다.
05 Additional analysis 주제의선정 42 나홀로여행객의방문지별전반적만족도가중평균값 비인기관광지역의선택 서울 (3.99) 광주 (4.07) 경기도 (3.82) 전라도 (4.1) 충청도 (3.82, (3.82) 3.81, 3.74) 대전 (3.64) 제주 (4.51) 강원도 (3.99) 경상도 (4.15) (3.96, 4.26, 대구 4.09) (3.96) 부산 (4.02) 나홀로여행객을대상. 방문지별만족도비교를위해, 전반적만족도 에대한설문조사 5 점척도항목의 가중평균값을계산하였다. 가중평균 = 1 선택사람수 + 5 선택사람수전체응답자수 강원도지역을여행한관광객에대한만족도는다른 지역에비해낮지않다. 강원도지역에대한지역특징분석과함께 나홀로여행객 방문유도전략수립도출
05 Additional analysis 지역분석 43 지역특징 숙박항목 100% 나홀로여행객의당일 / 숙박여행비율 80% 60% 40% 강원도의나홀로여행객은다른지역에 비해숙박여행의비율이높다. 20% 0% 강원도 전국 숙박여행 당일여행
05 Additional analysis 지역분석 44 지역특징 숙박항목 8 7 6 5 4 3 2 1 0 강원도나홀로여행객의숙박이용 400 350 300 250 200 150 100 50 0 강원도여행객들의숙박이용 나홀로여행객은 가족 / 친지집 또는 민박 에주로숙박 숙박시설다양성의문제 동반여행객은주로 펜션, 콘도미니엄 에서숙박 규모가커서나홀로여행객에게는적합하지않는다.
05 Additional analysis 마케팅활용방안 45 마케팅전략 강원도의마케팅전략 숙박시설의다양화 1. 기존의펜션을 ROOM SHARING - 펜션, 콘도미니엄의편리성과쾌적함 + 합리적인가격 - 나홀로여행객이숙박할수있는새로운개념의숙박시설창출 2. 강원도소재대학과협력해 방학기간중대학기숙사대여 - 성수기 ( 여름, 겨울철 ) 의숙소부족현상해소가능 추가적인숙소설립이없는, 즉시시행가능한현실적인대응방안! 나홀로여행객의장점인독립성은유지 다른관광객들과의교류도도모함
References 46 관광지식정보시스템 - http://know.tour.go.kr/main/main.do BIG DATA 빅데이터활용서 1 - 김경태 안정국 김동현 고객관계관리 (CRM) 를위한데이터마이닝방법론, 자유아카데미 강현철 한상태 최종후 이성건 김은석 엄익현 김미경 통계청, LIG 투자증권리서치본부 Applied Multivariate statistical analysis (six edition) The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction (Second Edition) 감사합니다