체이드(CHAID) 기법을 이용한 방한 외래관광객의 재방문 패턴 분석

Analysis of Revisiting Patterns for Korea Inbound Market: A CHAID Algorithm

본 연구는 방한 외래관광객의 재방문 행태를 계획 단계, 활동 단계, 사후 단계로 구분하고, 의사결정나무 기법인 체이드(CHAID) 기법을 이용한 재방문 고객의 그룹별 패턴을 분석하였다. 방한 외래관광객의 재방문율 증대는 기업의 비용을 절감하고, 재정의 효율성 향상과 효과성 확대에 영향을 미치는 중요한 정책이라 할 수 있다. 분석 결과에 따르면, 외래관광객 재방문 계획 단계에서 통계적으로 유의한 총 20개 최종 마디, 활동 단계는 11개 최종 마디, 사후 단계는 11개 최종 마디가 형성되었다. 뿌리 마디에 영향을 미친 주요 요인은 계획 단계에서 거주국, 방문 목적, 여행 결정 시점(1개월), 동반자 수, 직업, 여행 정보 입수 경로, 연령, 성별로 나타났고, 활동 단계에서는 거주국, 직업, 연령이 나타났으며, 사후 단계에서는 거주국과 연령에 따라 3년 이내 재방문 의사와 한국 여행 추천 의사에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 방한 외래관광객 재방문 패턴이 단계별로 차이가 있고, 방한 관광 시장 세분화를 위한 의사결정나무의 특성별 영향 요인을 밝히는 기초적 접근 모델로 의의가 있다고 볼 수 있다.

This study is to analyze the patterns of revisit foreign tourists in trip planning, activity and, post trip phase by using the analysis of the decision Tree technique; a CHAID algorithm. The increase in the revisit ratio of foreign tourists visiting Korea is an important market for reducing the cost of enterprises and increasing the efficiency and effectiveness of finances. According to the results of the analysis, there were 20 terminal nodes in the planning stage, 11 terminal nodes in the trip stage, and 11 terminal nodes in the post-trip stage, which were statistically significant at each of stages of revisiting foreign tourists. The major factors influencing the root node by a CHAID algorithm were the country of residence, the purpose of the visit, the decision point of the trip (one month), the number of companions, the occupation, the travel information acquisition route, the age and gender in the planning state. And there were he country of residence, occupation, and age in the trip stage. In the post-trip stage, it was influenced the revisiting behavior and recommendation to travel to Korea within 3 years depending on the country of residence and age.