최근의 공유경제(Sharing Economy) 비즈니스 모델의 중요성이 부각되면서 경제활동은 단순한 상품 매매에서 벗어나 복잡한 경험체험으로 바뀌고 있고 공유숙박(Sharing Accommodation)의 모델 또한 새로운 숙박 선택모델로 자리 잡았다. 본 논문은 고객이 공유숙박서비스를 체험하는 과정에 느낀 문제점을 고찰하여 공유숙박서비스의 최적화 전략을 제시함으로써 기존의 단점을 개선하고 고객만족도를 제고하기 위한 목적으로 연구를 진행하였다. 본 연구는 Airbnb와 Tujia 두 개의 공유숙박모델을 대상으로 비교 연구를 진행하고 참고 문헌 수집과 정리를 통해 숙박 공유연구 배경을 심층 분석하였다. 고객여정도(Customer Journey Map), 페르소나(Persona), 서비스 블루프린트(Service Blueprint) 등 서비스디자인 연구방법을 활용하여 고객 수요를 파악하고 서비스의 문제점을 발견함으로써 서비스를 최적화하는 방안을 제시하고자 하였다. Kano 모델(Kano Model)과 잠재적 고객만족 개선지수(Potential Customer Satisfaction) 등의 연구방법으로 검증한 후 세 가지 서비스 최적화 방안을 확정하여 서비스 시나리오(Service Scenario) 모형을 통해 최적화한 성과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 공유숙박의 사업자 식별, 서비스 요소 개선과 보다 높은 수준의 고객 체험 제공에 도움이 되며, 더 나아가 공유숙박 시장의 건전한 발전을 촉진할 것이라 확신한다.
본 연구는 사용자가 숙박 애플리케이션을 사용하는 이유와 재사용하는 데 영향을 끼치는 요인을 조사할 것이며 더하여 사용자가 더욱 편리하게 사용할 수 있는 디자인을 제안하는데 목적이 있다. 여가활동을 즐기는 세대가 많아지고, 모바일 시장이 넓어지면서 O2O 서비스가 다양해졌다. 특히 여가활동에 가장 중요한 서비스는 숙박 서비스이다. 연구를 위해 20~30대 남녀 103명을 대상으로 숙박 애플리케이션 사용에 관련하여 설문조사를 하였고 조사 결과 사용자가 애플리케이션을 재사용하는 가장 큰 이유는 이벤트를 통한 할인 서비스였다. 더하여 설문조사 결과 중 사용자가 애플리케이션을 이용할 때 불편한 디자인 요소들을 모아 새롭게 디자인하여 제안해보고자 한다. 본 연구를 통해 숙박 애플리케이션을 사용하는 사용자들이 원하는 서비스를 개선하여 앞으로의 숙박 시장이 국내뿐 아니라 해외시장으로도 넓게 확장할 수 있기를 기대한다.
최근 소비자들 사이에서 사용하지 않거나 적게 쓰는 자원을 다른 사람과 공유하는 공유경제에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 공유경제의 대표 영역인 공유숙박 서비스를 중심으로 공유경제의 성공요인을 살펴보고자 한다. 공유경제와 숙박업 관련 선행연구와 이론을 바탕으로 공유숙박 서비스에서 중요한 세 가지 성공요인(경제성, 편리성, 신뢰성)을 선정하였다. 공유숙박 플랫폼인 Airbnb의 1,673개 숙박업체를 대상으로 경제성(숙박비, 청소비, 환불제도의 엄격성), 편리성(가용한 편의시설의 개수, 호스트 가능 언어 수), 신뢰성(고객 요구에 대한 응답률/응답시간, 슈퍼호스트 여부) 관련 요인들이 고객 만족도에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과 경제성에서는 환불제도의 유연함, 편리성에서는 가용할 편의시설의 개수, 신뢰성에서는 고객 요구에 대한 응답률과 플랫폼에서 제공하는 신뢰성의 지표인 슈퍼호스트 여부가 공유숙박 성공에 긍정적 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 공유숙박 서비스의 성공을 위해 어떠한 요인을 중점적으로 고려하여 비즈니스 모델을 수립해야 하는지에 대한 방향성을 공유숙박 참여자에게 제시했다는 점에서 연구의 시사점이 있다.
에어비엔비와 같은 공유숙박시스템은 하루 400 만명 이상 이용하고 있는 거대한 시장이다. 일반적으로 지출해야 할 숙박비용보다 더 저렴한 가격이나 좋은 조건으로 머물 곳을 찾을 수 있다는 점에서 많은 사람들이 이용하고 있다. 그러나 호스트와 게스트에게 부담되는 과도한 수수료 문제가 존재한다. 또한 기존의 공유숙박 시스템은 호스트가 게스트에게 직접 비밀번호나 열쇠를 전달하기 때문에 보안 상의 이슈가 발생한다. 본 연구는 공유숙박시스템에 스마트 컨트랙트 기술을 도입하여 해당 이슈들을 개선, 해결하여 더 안전하고 합리적인 공유숙박시스템을 제안한다.
오늘날 고객과 정보와 서비스를 결합하는 디지털전환은 산업전체의 판도를 바꾸는 새로운 비즈니스 모델이 등장하며, 고객의 가치를 창출하는 핵심 경쟁력으로 제시되었다. 이러한 관점에서 본 연구는 숙박정보를 제공하는 앱서비스 사례를 기반으로 디지털전환이 기업에 미치는 영향력을 분석하여 경쟁우위요인을 도출하하였다. 본 사례연구는 숙박예약서비스 산업에서 디지털전환시운영프로세스에서 사용자의 참여를 확대하고, 그 과정에서 사용자에게 새로운 선호요인을 제안하여 경쟁력을 높일 수 있는 서비스방안을 분석하였다. 분석결과, S사의 5가지 경쟁요인 분석을 통해 운영프로세스 상에서의 고객서비스 가치 모델을 도출하였다. 본 연구 결과는 서비스산업에서 디지털전환 시 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구의 목적은 중국의 공유경제 시장에서 소비자들의 지각된 기대요인 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 즐거움, 그리고 지각된 위험과 공유숙박 서비스를 제공하는 기업들에 대한 소비자 신뢰, 그리고 공유숙박 서비스의 이용의도에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 실증적으로 분석하고자 하는 목적이 있었다. 실증분석에 필요한 데이터는 앙케트 조사를 통해 얻으며, 신뢰성분석, 타당성분석, 상관분석, 구조방정식 분석 등 방법을 통해 실시하였다. 분석결과를 보면 지각된 유용성, 지각된 즐거움이 신뢰에 긍정적인 영향을 미쳤다. 신뢰는 이용의도에 긍적적인 영향을 미쳤다. 신뢰는 유용한 매개변수로 나타났다. 그러나 지각된 위험이 신뢰에 미치지 않은 영향을 검정하였다. 이러한 결론은 공유숙박 플랫폼 운영회사의 운영방식을 개선하고 공유숙박 산업의 발전에 조언을 제공할 것이다.
호텔 기업은 고객에게 최고의 숙박과 식사 시설을 제공하여야 한다. 또한 고객에게 최고 품질의 서비스를 해야 한다. 고객의 호텔 선택 기준은 매우 까다롭다. 숙박 이용, 식당 이용, 컨벤션 이용 의도에 따라 호텔 선택의 기준도 다르며, 호텔 인지도도 달라진다. 본 연구는 이러한 호텔 이용자의 이용 의도에 따라 호텔 선택의 영향을 분석하였다. 분석 방법은 구조적 모형 검증 방식을 통하여 실시하였다. 연구 결과의 특징은 식당 이용, 숙박 이용, 컨벤션 이용 의도에 따라 호텔 선택을 하고 있는 것으로 나타났다. 그렇지만 호텔 브랜드 지각 또는 서비스 품질지각에 따라 호텔을 선택하는 가설을 채택하지는 못했다.
본 논문의 연구 목적은 공유숙박 비즈니스 바탕으로 숙박 플랫폼이 세입자의 온라인 리뷰 의향에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 기존 숙박예약 모델보다 공유숙박 중 숙박 플랫품, 집주인, 세입자 간을 공유하는 독립성이 더 명확하다. 공유숙박 플랫폼은 집주인과 세입자간의 오프라인 숙박서비스를 완료하고 거래를 실현할 수 있도록 다양한 지원 서비스를 제공하는 것은 물론, 공유숙박 플랫폼은 세입자가 집주인에게 객관적이고 적극적으로 평가하도록 장려하는 특정 조치를 파악해야 한다. 공유숙박에 대한 신용 생태를 더 잘 확립할 수 있도록 필요하다. 본 논문에서는 공유숙박 플랫폼을 사용해본적 있는 소비자들을 대상으로, 2주간의 설문 조사를 하고 SPSS24.0 프로그램을 사용하여 데이터가 분석되었다. 이 논문의 연구결과는: (1) 플랫폼 리뷰 기능의 사용 용이성, 세입자의 만족도 및 플랫폼 리뷰 인센티브가 세입자의 온라인 리뷰 의향에 긍정적인 영향을 미친다. (2) 플랫폼의 신용 메커니즘은 세입자의 만족도가 온라인 리뷰 의향에 영향을 미치는 과정에서 긍정적인 영향을 미친다.
호텔 기업은 고객에게 최고의 숙박과 식사 시설을 제공하여야 한다. 또한 고객에게 최고 품질의 서비스를 해야 한다. 고객의 호텔 선택 기준은 매우 까다롭다. 숙박 이용, 식당 이용, 컨벤션 이용 의도에 따라 호텔 선택의 기준도 다르며, 호텔 인지도도 달라진다. 본 연구는 이러한 호텔 이용자의 이용 의도에 따라 호텔 선택의 영향을 분석하였다. 분석 방법은 구조적 모형 검증 방식을 통하여 실시하였다. 연구 결과의 특징은 식당 이용, 숙박 이용, 컨벤션이용 의도에 따라 호텔 선택을 하고 있는 것으로 나타났다. 그렇지만 호텔 브랜드 지각 또는 서비스 품질지각에 따라 호텔을 선택하는 가설을 채택하지는 못했다.
스마트미터의 기술 발달과 보급으로 인해 전력데이터의 수집이 보다 수월 해짐에 따라 각 시스템에 효율적인 맞춤 서비스 제공을 위한 전력 데이터 분석 기술에 관한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 관련하여 본 논문에서는 숙박업소의 각 방마다 전력소비량을 측정 및 수집하여 전력소비패턴을 분석하고 특징 추출 및 XGBoost 를 이용한 머신러닝 분석방법으로 각 방의 사람 재실 여부를 판별하는 방법을 소개한다. 이와 같은 연구를 통해 추후 숙박업소 혹은 숙박업소를 이용하는 소비자들의 맞춤 서비스 제공에 응용 및 적용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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