홍콩(홍콩 특별행정구) – 2019년 11월 6일 (travelindex.com) – 홍콩 폴리테크닉 대학교 호텔관광경영대학(SHTM)의 롭 로(Rob Law) 교수와 그의 연구진이 수행한 획기적인 연구 덕분에, 이제 외식업계 종사자들은 온라인 리뷰 분석을 통해 관광객의 식습관과 행동 양식에 대한 포괄적인 정보를 얻을 수 있게 되었습니다. 연구팀은 호주 시드니와 멜버른의 레스토랑 리뷰 4만 건 이상을 분석하기 위한 데이터 마이닝 프레임워크를 개발했습니다. 이를 통해 다양한 관광객 선호도를 발견했으며, 연구진은 자신들의 분석 방법이 다른 관광 분야에도 적용될 수 있다고 제안합니다.

음식은 기본적인 욕구이자 우리 삶의 중요한 부분입니다. 특히 휴가철에는 음식이 관광객 경험의 중심 역할을 하며 총 지출의 약 3분의 1을 차지하기 때문에 더욱 그렇다고 연구자들은 주장합니다. 따라서 관광 전문가들이 상품 및 마케팅 캠페인을 최적화하기 위해 관광객의 식습관과 선호도를 심층적으로 이해하고자 하는 것은 당연한 일입니다. 그들은 선호하는 음식 종류뿐만 아니라 구체적으로 어떤 음식을 먹는지에도 관심을 갖습니다. 그러나 이러한 정보는 매우 부족한데, 이는 설문조사와 같은 전통적인 연구 방법으로는 이처럼 상세한 정보를 대규모로 수집하기 어렵기 때문입니다.

다행히 트립어드바이저나 에어비앤비 같은 인기 웹사이트들은 사용자들이 여행 경험과 식당, 호텔, 기타 서비스에 대한 리뷰를 공유하도록 장려합니다. 이는 관광객의 선호도와 행동에 대한 귀중한 정보를 제공합니다. 따라서 연구진은 식당 리뷰를 처리하고 분석하여 관광객의 "선호도 및 주관적 의견"에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 일반적인 연구 모델을 개발했습니다.

연구진은 자신들의 모델을 가장 효과적으로 검증하기 위해 호주 최대 도시인 멜버른과 시드니의 레스토랑 리뷰에 집중해야 한다는 것을 깨달았습니다. 그 결과, "미식 관광이 호주의 국제 마케팅 전략에서 필수적인 요소가 되었다"는 사실과, 호주가 다양한 이민자 인구의 식재료, 맛, 조리법이 어우러진 "글로벌 요리"를 제공한다는 것을 발견했습니다.

연구진은 리뷰를 자동으로 추출하는 웹 크롤링 소프트웨어를 개발했습니다. 그런 다음 다양한 전처리 기법을 적용하여 콘텐츠를 활용 가능한 데이터로 변환했습니다. 예를 들어, 지오코딩 도구를 사용하여 리뷰 작성자의 위치를 ​​파악했습니다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 리뷰에서 음식 종류나 요리와 같은 관련 단어를 식별하고 후속 분석에 활용했습니다. 사전에 학습된 모델을 리뷰에 적용하여 표현된 감정을 평가하고 각 문장을 긍정적, 부정적 또는 중립적으로 분류했습니다.

이후 데이터 수집 소프트웨어를 멜버른과 시드니에 있는 2,265개 레스토랑에 대한 40,948건의 리뷰에 적용했습니다. 위치 정보를 분석한 결과, 리뷰 작성자는 전 세계 195개국 중 167개국에서 온 것으로 나타났습니다. 이처럼 광범위한 분포를 고려하여 연구진은 리뷰 수가 가장 많은 상위 14개 국가(약 11,000건의 리뷰를 기록한 영국부터 500건 미만의 리뷰를 기록한 독일까지)에 사례 연구를 집중했습니다. 이들 국가는 다시 "서구 국가" 또는 "아시아 국가"로 분류되었습니다.

이탈리아 요리가 가장 인기가 많았으며, 전체 리뷰의 거의 20%를 차지했고, 그 뒤를 중국 요리와 일본 요리가 이었습니다. 특히 이탈리아, 인도, 프랑스 관광객들은 자국 요리를 선호했고, 말레이시아 관광객들은 중국 음식점을, 인도네시아 관광객들은 일본과 태국 음식을 선호했습니다. 연구진은 관광업체들이 이러한 관광객 그룹에 특별히 주의를 기울이고 그들이 선호하는 요리를 제공하여 식사 경험과 전반적인 만족도를 높일 것을 권장합니다.

자국 음식에 대한 선호가 반드시 음식 만족도로 이어지는 것은 아니었습니다. 많은 이탈리아인들이 긍정적인 평가를 남겼지만, 특히 소스와 파스타에 대해 부정적인 의견을 выска한 손님들도 많았습니다. 인도 관광객들은 인도 음식을 제공하는 레스토랑, 특히 와인, 생선, 카레, 양고기 요리에 더 만족하는 모습을 보였습니다. 레스토랑 경영진은 리뷰에 나타난 의견들을 고려해야 합니다. 어떤 요리가 선호되고 가장 긍정적인 평가를 받는지 파악하면 메뉴 계획에 도움이 되고, 다양한 고객층에게 그들이 좋아하는 요리를 추천할 수 있습니다.

이 연구는 또한 다양한 유형의 레스토랑에서 어떤 음식과 음료가 제공되는지 조사했습니다. 호주가 와인 생산지로 유명하고 와인 관광이 점점 인기를 얻고 있는 점을 고려할 때, 연구진은 13가지 레스토랑 유형 중 11가지 유형에서 와인이 소비되고 있다는 사실에 놀라지 않았으며, 특히 서양 요리를 제공하는 곳에서 와인이 많이 소비되었습니다. 펍에서는 맥주가 와인보다 거의 네 배나 더 인기가 많았고, 카페는 주로 커피, 디저트, 계란, 케이크, 초콜릿과 같은 간단한 음식을 제공하는 것으로 알려져 있었습니다.

관광객들은 다른 식사에 비해 아침 식사 장소에 대한 리뷰를 적게 남겼습니다. 하지만 리뷰를 남긴 관광객들은 대부분 카페에서 아침 식사를 했는데, 이는 다른 식당들의 영업시간 때문에 선택의 폭이 좁기 때문일 가능성이 큽니다. 카페는 저녁 시간에 인기가 적으므로, 아침 메뉴에 좀 더 가볍고 산뜻한 옵션을 추가하여 저녁 시간대 고객을 유치하는 데 집중할 수 있을 것입니다.

인도 음식점은 점심시간에 인기가 가장 적었고, 카페는 저녁에 가장 인기가 많았습니다. 레스토랑 경영자는 고객의 식사 선호도를 고려하여 메뉴를 조정해야 합니다. 예를 들어, 와인, 스테이크, 양고기는 저녁에 인기가 많고, 샐러드, 햄버거, 생선, 감자튀김, 맥주는 점심에 더 적합한 메뉴입니다.

서양 관광객들은 아시아 관광객들보다 펍을 더 자주 방문했는데, 이는 아마도 그들의 영국 문화적 배경 때문일 것이다. 연구진은 "유럽과 북미의 많은 국가들이 영국 문화의 영향을 받고 있다"고 지적했다. 카페의 인기는 국가별로 큰 차이가 없었지만, 인도 관광객들이 가장 적게 방문했다. 서양 관광객들이 펍을 선호하는 점을 고려할 때, 관광 전문가들은 이들을 대상으로 "펍 체험" 상품을 제공할 수 있을 것이다.

많은 관광객에게 식당을 고를 때 음식만큼이나 식당의 특징도 중요한 요소입니다. 서비스가 가장 중요한 요소로 꼽혔고, 그 다음으로 직원과 가격이 중요했으며, 가성비와 분위기는 거의 언급되지 않았습니다. 서양 관광객들이 아시아 관광객들보다 분위기를 더 중시하는 것으로 나타났기 때문에, 연구진은 이탈리아 레스토랑이나 펍처럼 서양 관광객들에게 인기 있는 식당들은 서비스 품질과 기타 특징 개선에 집중해야 한다고 제안합니다. 반면, 중국, 태국, 베트남 음식점 운영자들은 아시아 관광객들이 이러한 유형의 식당을 더 자주 찾고 분위기를 덜 중시한다는 점을 고려하여 음식 품질 향상에 투자해야 합니다.

종합적인 결과를 바탕으로 연구진은 자신들의 데이터 마이닝 프레임워크가 관광객 선호도를 더 잘 이해해야 하는 다른 분야에도 성공적으로 확장될 수 있다고 언급합니다. 예를 들어, 추가적인 개선을 거쳐 리뷰에 포함된 음식 및 레스토랑 사진을 분석하여 "관광객의 경험과 구체적인 관심사에 대한 통찰력을 얻는 데" 활용할 수 있다고 제안합니다. 실제로 이러한 기술의 잠재력은 소비자의 태도와 행동을 다방면으로 이해할 수 있는 흥미로운 가능성을 열어줍니다.

편집자 주: Top25Restaurants.com은 세계 최초로 AI 기반 레스토랑 평가 지수를 개발했으며, 요식업계 전문가의 지식을 접목하여 머신러닝의 신뢰도를 더욱 높였습니다. Top25Restaurants.com에서 아시아 최고의 레스토랑을 만나보세요… 더 자세한 정보를 보려면 여기를 클릭하세요…