The purpose of this paper is to analyze the effects of location factors on sales by restaurant type in the six districts of Seoul (Jongno-gu, Jung-gu, Yeongdeungpo-gu, Gangnam-gu, Seocho-gu, and Songpa-gu). Ordinary least squares (OLS) regression model is selected for four restaurant types whose spatial autocorrelation is not identified, spatial lag model (SLM) is only selected for seafood restaurant, and spatial error model (SEM) is selected for nine other restaurant types. The floating population and the workers of surrounding businesses have generally positive effects on the sales of restaurants. The floating population elasticity of the sales of restaurants are found to be in the descending order of Oriental food, pub, Western food, and traditional food restaurant, and the elasticity of the workers of surrounding businesses are in the descending order of bakery, Oriental food, and Western food restaurant. The spatial multiplier effects are in the descending order of Oriental food, pub, and Western food restaurant. There is a statistically significant sales gap between roast meat, pub, and bakery in Gangnam-gu and those in five other districts. The results of this research can help in starting a restaurant in that they can provide information on the suitability of location by restaurant type.
The study, based on existing studies, explored influencing relationship, suggesting app service quality and user reviews as previous elements to affect use satisfaction about users' comments based on big data and reuse intention. The study includes a comparative analysis of existing studies. Based on such analysis results, the authors looked into app service quality elements perceived by gourmet restaurant app users and the role of user reviews, and suggested practical implications that can help the development and operation of gourmet restaurant app contents. The study subjects were male and female consumers who over 20 years old throughout Korea who had not a searched smartphone gourmet restaurant app in the three months preceding the survey. The subjects were selected from consumers who search the restaurantsby using restaurant apps like Mango plate, Dining code, Hot place, and selecting restaurants. Among them, consumers with experience using restaurants were finally selected for the survey. According to the results, reliability, informativity, and system capability, among service quality, had positive influences on app use satisfaction, while design and mobility had no effect. App use satisfaction had positive influences on app reuse intention. User comment informativity played a controlling role. The study explored the importance of app service quality and user review informativity as elements that affect continued use of gourmet restaurant apps by dining-out consumers.
The study investigated how 'word of mouth' originates in the chain restaurant industry. It has long been acknowledged that 'word of mouth' is a critical factor for the success of a restaurant business due to its targetability and cost effectiveness. A review of the literature revealed four antecedents of 'word of mouth': service quality, perceived value, satisfaction, and relationship quality. Based on the theoretical/empirical relationships between those constructs, a structural model composed of the hypotheses was proposed. The structural model was tested with data collected from 471 chain restaurant patrons. The structural equation modeling analysis revealed that five constructs in the proposed model are interrelated, and during this process, word of mouth is formed in the chain restaurant industry. A positive relationship between service quality and satisfaction (0.265, p<0.05), service quality and perceived value (0.831, p<0.05), service quality and relationship quality (0.465, p< 0.05), and service quality and WOM (0.263, p< 0.05) were found, indicating that service quality is a key prerequisite for word of mouth and other constructs proposed in the model. It was revealed that perceived value doe not have a direct impact on WOM formation (t=1.275, p=0.202), but a positive relationship between perceived value and satisfaction (0.293, p<0.05) and between satisfaction and WOM (0.627, p< 0.05) were found. Therefore, it was concluded that patrons' perceived value influences word of mouth formation, but that impact is mediated by satisfaction. During this process, relationship quality also plays a mediating role in generating word of mouth. Based on data analysis, theoretical/managerial implications are discussed.
The proliferation of online reviews on dining experiences has significantly affected consumers' choices of restaurants, especially overseas. Food quality, service, ambiance, and price have been identified as specific attributes for the choice of a restaurant in prior studies. In addition to these four representative attributes, cultural factors, which may also significantly impact the choice of a restaurant for tourists, in particular, have not received much attention in previous studies. This study employs the text mining technique to analyze over 10,000 online reviews of 76 Korean restaurants posted by Chinese tourists on dianping.com to explore the influence of cultural factors on the consumer's choice of restaurants in the overseas travel context. The findings reveal that "Hallyu (Korean Wave)" influences Chinese tourists' dining experiences in Korea and their satisfaction. Moreover, Korean food-related words, such as cold noodle, bibimbap, rice cake, pig trotters, and kimchi stew, appeared across all the review topics. Our findings contribute to the existing tourism and hospitality literature by identifying the critical role of cultural factors on consumers', especially tourists', satisfaction with the choice of a restaurant using text mining. The findings also provide practical guidance to restaurant owners in Korea to attract more Chinese tourists.
The purpose of this study was to suggest menu pricing strategy based on understanding about customer perceived value of products and services. The technique known as PSM (Price Sensitivity Measurement) was used for analysis of price sensitivity for 3 menu items of a family restaurant in Seoul. A questionnaire was developed through literature review and modified after pilot test. Questionnaires for the main survey were distributed to 250 customers on their visit to the restaurant, and a total of 138 questionnaires were used for analysis (55.2%). The statistical analysis of price sensitivity was conducted using PSM, and descriptive analyses were conducted using SPSS Win (12.0). The main results of this study were as follows: the price sensitivity of beef tenderloin steak was higher than two other menus and the stress range of teriyaki chicken was almost 0, that is, the price sensitivity of teriyaki chicken was very low. Present menu prices of 3 menu items were within the range of acceptable prices, but had some distances from the optimal pricing point. From the result of this study, it was concluded that price adjustment or price promotion strategy would be effective for increase in sales of beef tenderloin steak, and marketing strategies to enhance consumers' perceptions of value should be conducted for all menu items by situations. Overall, PSM technique could be a helpful tool for researchers and managers of foodservice organizations to understand how consumers' perceptions of value are affected by the interaction of price and quality.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.4
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pp.753-758
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2006
The recent drastic increase of imported foreign restaurants provided the importance of service quality and the customer satisfaction is considered as the most important factors for the business activity. In order to identify the important factors for the customer satisfaction of the family restaurant in Korea, we attempt to test the validity of host call service as a significant variable in the family restaurant using Fishbein behaviour model. Based on literature review, the empirical study was conducted using the questionnaires for customers of the family restaurant in Seoul. Descriptive statistics, t-test, F-test and regression analysis were made of the gathered questionnaires using SPSS programs. The results shows that four hypotheses established in this study were significant. Therefore, host call service in the family restaurant should be introduced to increase the customer satisfaction. In conclusion, it proved that host call service in the family were the important factors that could satisfy the customers and the family restaurants will have to make a great effort to develop the differentiated service so as to enhance their competitiveness.
With the growth of the food-catering industry, consumer preferences and the number of dine-in restaurants are gradually increasing. Thus, personalized recommendation services are required to select a restaurant suitable for consumer preferences. Previous studies have used questionnaires and star-rating approaches, which do not effectively depict consumer preferences. Online reviews are the most essential sources of information in this regard. However, previous studies have aggregated online reviews into long documents, and traditional machine-learning methods have been applied to these to extract semantic representations; however, such approaches fail to consider the surrounding word or context. Therefore, this study proposes a novel review textual-based restaurant recommendation model (RT-RRM) that uses deep learning to effectively extract consumer preferences from online reviews. The proposed model concatenates consumer-restaurant interactions with the extracted high-level semantic representations and predicts consumer preferences accurately and effectively. Experiments on real-world datasets show that the proposed model exhibits excellent recommendation performance compared with several baseline models.
Park Geon Gyu;Jo Yong Beom;Gang Byeong Nam;Park Jong Hun
Journal of Applied Tourism Food and Beverage Management and Research
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v.15
no.1
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pp.19-36
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2004
This study was to investigate brand image and its influence on customers perception of fast-food restaurants. A total of 25 brand image attributes were selected on the basis of the literature review and were asked to indicate respondents' perceptions of their image targeting for fast-food restaurants such as Lotteria, McDonald, KFC, and Popeyes. A on-site survey method was applied to collect data. Out of 300 distributed survey questionnaire, a total of 271 useful sample were collected and analyzed in SPSS 10.0. From the factor analysis with 25 brand image attributes, five underline dimensions were identified and named such as interior factor, store factor, atmosphere factor, service factor, and product factor. Then, T-test and ANOVA were conducted to investigate any differences between/among the groups based on those five brand image factors. The results provided that in terms of gender, age, preference for fast food, food cluster, and four different brand, customers differently perceived restaurant brand image. It is hoped that this information may help for restaurant managers and marketers to understand customers' restaurant perception and choice behavior in order to launch appropriate marketing strategies.
The objectives of this study were to identify the pickled garlic's attributes and verify the structural relationships among the attributes, customer satisfaction, and intention of repurchase. In order to achieve the purpose of this study, literature review and empirical study were used. As the results of this research are as follows. A majority of respondents answered that they preferred pickled garlic with soy sauce. And they were down on the lack of variety in pickled garlic products and garlic recipes. The nutrition facts and the value of producer of pickled garlic were verified to examine the effects on consumer satisfaction and intention of repurchase.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.2
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pp.55-62
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2016
Recently, users choosing a restaurant basedon information provided by blogs are increasing significantly. However, those of most blogs are unreliable since domestic restaurant blogs are occupied by advertising postings written by 'power bloggers'. Thus, in order to ensure the reliability of blogs, it is necessary to filter the advertising blogs which are sometimes false or exaggerated. In this paper, we propose the method of distinguishing the advertising blogs utilizing an automatic classification technique. In the proposed technique, we first manually collected advertising restaurant blogs, and then analyzed features which are commonly found in those blogs. Using the extracted features, we determined whether a given blog is advertising one applying automatic classification algorithms. Additionally, we select the features and the algorithm which guarantee optimal classification performance through comparative experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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