관광 유통 분석과 예측을 위한 5C 모형

The 5C Model of Tourism Distribution: A Conceptual Framework

관광 유통은 기술과 환경 등 다양한 동인에 반응한다. IT의 발전과 인터넷 대중화는 관광 유통에 있어 혁신적인 형태의 관광 상품의 확산과 더불어 구조의 변화를 촉발하였고, 새로운 상품, 채널, 수단의 지속적 등장과 지역 및 업종 간 모호해진 경계는 기존 방식의 유통 통계 자료의 한계를 가속화시켰다. 이에 본 연구는 관광 유통의 흐름 파악과 변화 예측을 위한 5C 모형을 제안한다. 5C 모형에서 5C는 Consumer, Commodity, Channel, Charge, Competitor로 구성되며, Consumer는 본 모형의 정보의 원천이자 대상이 되는 소비자, Commodity는 관광 유통의 대상, Channel은 관광 상품과 소비자의 매개이자 촉매를 나타낸다. Charge는 요금과 지불에 관련된 가치적 요소를 포괄하며, Competitor는 소비자의 선택과 공급자의 다양성을 대변한다. 5C 모형은 기존의 관광 유통 문헌을 종합·재해석한 이론적 기반 위에, 소비자 조사를 통한 실제 관광 유통 현황을 반영되도록 함으로써 기존 관광 유통 모형의 한계를 보완하였다. 제안된 관광 유통의 5C 모형은 편향된 관점에서 벗어나 관광 시장에서의 전체적 유통 현황과 변화의 흐름을 가치중립적으로 전망할 수 있는 관광 유통 조사의 기준을 제시해줄 수 있을 것으로 기대된다.

Tourism distribution responds to various drivers such as technology and the environment. Development and dispersion of IT triggered a rapid change in tourism distribution along with a proliferation of innovative products, channels, and methods. This rapid change coupled with ever dimming lines between regions and industries has greatly increased the limitations of traditional data collection methods. We suggest the 5C model in order to forecast tourism trends as a solution. In the 5C (Consumer, Commodity, Channel, Charge, and Competitor) model, the Consumer is simultaneously the source of information, and the subject to be studied. Commodity is the object that is distributed. Channel becomes the intermediary as well as the catalyst between the commodity and the consumer. The charge encompasses the perceived value along with the associated price and payment. Finally, it is the Competitor who represents the diversity of suppliers and alternatives for consumers. This model overcomes limitations of conventional models due to the help of consumer surveys and it synthesizes and reinterprets the extant literature on tourism distribution. This proposed 5C model should provide new insight into consumer research on tourism distribution from an unbiased and value-neutral perspective. It should help to forecast future changes in the tourism market by allowing inference on the overall flow of tourism distribution.