생활의 모든 차원에 디지털 기술이 점점 더 많이 보급됨에 따라, 물리적 현실과 디지털 현실 모두 우리의 경험을 형성하고 있다. 정보시스템에 대한 종래의 관점은 디지털 세계가 실제 물리적 세계를 반영하고 표현하며, 인간이 현실 세계를 구성할 때 유용한 정보를 제공하는 수단임을 강조해왔다. 즉, 디지털 세계는 현실 세계를 위해 존재한다는 시각이 지배적이었다. ...
디지털 퍼스트 시대
스마트관광
스마트관광도시
관광 경험
빅데이터
인공지능
정보기술
다학제적 접근
2
주관|
2022년 12월-2023년 12월
|20,000,000원
관광 및 호스피탈리티 분야에서의 Social CRM 도입에 관한 연구 - 데이터중심서비스혁신(DDSI) 관점에서
본 연구에서는 데이터중심비즈니스모델링(data-driven business modeling)과 독일을 대표하는 IT 분야 Electronic Markets 저널 에디터인 Rainer Alt 교수와 함께 독일과의 연구 협력 과정에 있어 관광 및 호스피탈리티 분야에 데이터중심서비스혁신(Data-Driven Service Innovation) 관점의 Social CRM 도입에 관한 실증연구를 진행하고자 한다.
본 연구의 내용은 관광 및 호스피탈리티 관련 선행연구 및 소셜 미디어 (i.e. YouTube)의 리뷰 데이터 분석과 문헌연구를 바탕으로 Social CRM의 개념 확인 및 서비스 분류를 통하여 산업 내 적용 가능성을 측정하고 통합적 디지털 고객 관리 (Digital Customer Integration)이론을 정립하는 데에 있다.
1) 관광 및 호스피탈리티 분야에서 Social CRM에 대한 정의와 개념, 적용 가능 업무영역과 프로세스를 조사한다.
2) 데이터중심서비스혁신(DDSI) 관점에서 Social CRM을 통해 고객의 소셜 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 찾아내고 적용한 가능한 업무영역 프랙티스(practice)를 구분하고자 한다.
3) Social CRM 기능적 분류 분석 모델을 바탕으로 연구를 설계 및 기획하고 데이터 기반의 실증연구를 통한 Social CRM 도입이 관광 및 호스피탈리티 산업에 미치는 효과에 관한 연구를 진행하고자 한다.
제시한 본 연구의 필요성과 목적을 토대로 독일 라이프치히대학교와의 연구 교류를 통하여 본 사업에서 연구할 Social CRM 도입에 관한 연구내용은 다음 2가지와 같다.
첫째, 기존의 타 분야 모델을 중심으로 한 Social CRM 연구와는 달리, 본 연구는 이론적 문헌 연구 및 실증적 방법을 통하여 관광 및 호스피탈리티 분야에서의 Social CRM 도입에 관하여 각 기업-소셜미디어 플랫폼-고객의 단계에서 처리되는 데이터의 기능과 프로세스의 개념적 구조를 제시하고자 한다. <그림 2>는 독일 연구책임자 Rainer Alt교수와 참여연구자 Olaf Reinhold의 통합적 Social CRM 구조 모형이다. 본 연구의 기반이 될 Social CRM의 제너럴 한 구조이며, 특히 스마트관광 경영 및 발전의 맥락에서 단계별 역할과 서비스에 대한 분류기준 정립에 활용하려 한다. 둘째, Social CRM 서비스 도입의 산업 내 실현 가능성을 검증하기 위하여 데이터중심서비스혁신(DDSI) 관점에서 고객 데이터 텍스트 마이닝 방법을 활용하려 한다. 이와 관련하여 <그림 1>에서와 같이 본 네트워크 프로그램의 내용에 대하여 그림으로 제시한다. 현재 본 연구와 관련하여 연구 방향에 대한 설정과 YouTube를 활용한 텍스트마이닝을 통해 연구 문제를 정의하였다.
본 연구는 스마트관광을 ‘도시’ 단위로 확장해, 관광으로 생기는 문제를 줄이고 지속가능한 발전 방안을 만들고 확산시키는 연구임.
연구목표는 (1) SDGs 실천을 위한 스마트관광도시 정책 개발, (2) 인프라·플랫폼·거버넌스 중심의 발전과 문제 해결, (3) 데이터 경제 기반 관광 서비스 혁신, (4) 스마트관광 비즈니스 사례 DB 구축 및 유형화임. 연구내용은 발전모델 개발·테스트베드 검증 후 국내외 적용 및 글로벌 확산으로 전개함. 기대효과는 거주민 삶의 질 개선, 데이터 기반 서비스 혁신, 정책 수립 기여 및 SSCI급 저널·글로벌 허브 도약 기대됨.
본 과제는 추천시스템이 소비자의 계획된 행동뿐 아니라 예상하지 못한 비계획된 행동까지 어떻게 바꾸는지 이해하려는 연구임. 온라인과 오프라인 환경에서 추천 정보를 접한 소비자가 어떤 순간에 계획을 수정하게 되는지를 쉽고 명확하게 설명하려는 목적의 연구임.
연구 목표는 비계획된 행동의 개념과 분석틀을 정립함, 추천 정보가 소비자의 원래 계획과 비계획행동 간에 형성하는 인과구조를 규명함, 온라인·오프라인 데이터를 활용해 추천시스템의 영향 차이를 검증함에 있음. 핵심 연구 내용은 정보탐색이론을 기반으로 추천 정보가 의사결정 과정에서 어떤 요인을 통해 비계획된 행동을 유발하는지 문헌연구, FGI, 대규모 실증조사를 통해 분석하는 것임. 기대 효과는 기존 이론을 확장한 새로운 연구모형 제시, 추천시스템 활용 전략 고도화, 소비자 행동 이해 증진, 산업·전시·마케팅 분야의 실무적 활용도 제고 등에 있음.