본 연구는 코로나 19로 인한 비대면 소비가 증가하고 있는 상황에서 밀키트에 대한 소비자의 인식을 확인하기 위해 텍스트마이닝을 활용한 빅데이터 분석을 수행하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰을 활용하여 네이버, 다음, 구글과 같은 포털 사이트를 통해 밀키트와 관련한 키워드를 수집하였다. 수집 기간은 2020년 1월부터 2021년 4월까지로 설정하였고, 총 17,484개의 키워드를 수집하였고, 불필요한 키워드는 정제하여 총 80개의 핵심 키워드가 본 연구를 위해 사용되었다. 이에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 먼저, 빈도, TF-IDF 분석을 수행한 결과, ‘밀키트’, ‘코로나’, ‘출시’, ‘프레시지’ 등의 핵심 키워드가 제시 되었다. 다음으로, Ucinet 6와 NetDraw를 사용한 의미연결망 분석 결과, 연결중심성은 ‘밀키트’, ‘출시’, ‘프레시지’, ‘메뉴’, ‘코로나’, 근접중심성은 ‘밀키트’, ‘집밥’, ‘코로나’, ‘간편조리식’, ‘메뉴’, 매개중심성은 ‘밀키트’, ‘집밥’, ‘코로나’, ‘간편조리식’, ‘밀키트 사진’ 순으로 나타났다. 마지막으로, CONCOR 분석 결과,밀키트 속성, 밀키트 판매경로 및 판매처, 제조사, 조리방식, 제품명, 상품개발의 특성과 같은 6개의 그룹으로 군집화되었다. 이러한 분석 결과를 통해 밀키트와 관련한 소비자의 인식, 밀키트의 주요 구성 요인 및 이유 등을 확인하였다. 또한 코로나 19 이후 밀키트 수요와 관련한 연구를 위한 효과적인 자료 제시 및 마케팅 전략을 구축하는데 의미 있는 시사점을 제안할 것으로 판단된다.
This study conducted big data analysis using text mining to confirm consumers" perceptions of meal-kits in the face of increasing non-face-to-face consumption due to the COVID-19 pandemic. To this end, keywords related to meal-kits were collected through portal sites such as Naver, Daum, and Google using the social matrix program Textom. The collection period was from January 2020 to April 2021, and a total of 17,484 keywords were collected, with a total of 80 keywords used for this study by refining unnecessary keywords. The results are as follows. First, by performing frequency and tf-idf analysis, important keywords such as meal-kit, Corona, launch, and Fresheasy were presented. Next, semantic network analysis using Ucinet 6 and NetDraw showed that degree centrality was meal-kit, launch, fresh, menus, and Corona, and for closeness centrality, it was meal-kit, home-cooked meal, Corona, for easy cooking, and menus. For betweeness centrality it was meal-kit, home-cooked meal, Corona, for easy cooking, and photo. Finally, CONCOR analysis resulted in a cluster of six groups: meal-kit attributes, channels and distributors, manufacturers, recipes, product names, and characteristics of product development. These analyses results confirm consumer perceptions related to meal-kits, key components, and reasons for meal-kits. In addition, this study proposes meaningful implications for establishing effective data presentation and marketing strategies for research related to demand for meal-kits after the COVID-19 pandemic.
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