텍스트 마이닝을 활용한 커피전문점 스마트 오더 플랫폼에 대한 소비자 인식 분석: 토픽 모델링 기법 활용

Abstract

최근 모바일 기기 사용량의 증가로 O2O 서비스가 확장되면서 실생활의 소비문화에 영향을 주었다. 그중에 특히 커피전문점 스마트 오더 플랫폼은 최근 4년 동안 사용량이 240% 증가하였다. 이에 따라 본 연구는 텍스트 마이닝을 통한 데이터 분석으로 커피전문점 스마트 오더 시스템을 이용하는 소비자의 인식을 분석하는 데 목적이 있다. 데이터 분석을 위해 2023년 11월 빅데이터 분석 결과에 따른 브랜드 평판 순으로 커피전문점 세 기업을 선정하였고, 구글 플레이 스토어에 등록된 해당 기업들의 스마트 오더 애플리케이션에 대한 리뷰 총 11,817개를 통해 데이터 분석을 진행하였다. 데이터 분석을 위해서 평점별 키워드 분석과 토픽 모델링을 시행하였다. 연구 결과, 첫째, 평점별 키워드 분석을 통해 스마트 오더 시스템의 사용성과 커피의 맛에 대한 긍정적인 반응을 볼 수 있었으며, 업데이트 시스템에 대한 불만이 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 둘째, LDA 토픽 모델링을 통해 전체적으로 업데이트 시스템 오류에 대한 불만이 가장 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 통해 소비자들이 불편함을 느끼고 있는 부분을 파악하여 커피전문점 기업 관계자들에게 실질적인 정보를 제공할 것이다.