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동아시아식생활학회 동아시아식생활학회지 동아시아식생활학회지 제16권 제3호
발행연도
2006.6
수록면
242 - 250 (9page)

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The purpose of this study was to identify tourist product factor combinations which confer the highest utility to tourists and to establish the relative importance of factors in terms of their contribution to total utility across gender. Among 250 questionnaires, 230 questionnaires were utilized for the analysis. χ² analysis, Conjoint model, Max. Utility model, BTL model, Logit model, K-means cluster analysis, and one-way anova analysis were used for this study. The findings from this study were as follows. First, the Pearson's R and Kendall's tau statistics showed that the model fitted the data well across gender. Second, it was found that total respondents and three clusters regarded taste price as the very important factor across gender. Third, it was found that the male and female tourists most preferred product with light red color, shaped package, and highly pungent taste sold at a cheap price in factory. Fourth, it was found that the male tourists most preferred simulation product with light red color, shaped package, and highly pungent taste sold at a cheap price in factory. The female tourists most preferred simulation product with light red color, shaped package, and mild taste sold at a cheap price in factory. Finally, the results of the study provide some insights into the types of effective product designs that can be successfully developed by marketers.
#Conjoint model #preference #factor #leaf mustard Kimchi

목차

Abstract
서론
연구방법
결과 및 고찰
요약 및 결론
문헌

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Baker AH, Wardle J (2003) Sex differences in fruit and vegetable intake in older adults. Appetite 40: 269-275. google schola Brown K, Mcllveen H, Strugnell C (2000) Nutritional awareness and food preferences of young consumers. Nutr & Food Sci 30: 230-235. google schola Gil JM, Sanchez M (1997) Consumer preferences for wine attributes: a conjoint approach. British Food J 99: 3-11. google schola Kang SK, Oh SY (2000) Consumer preferences on Shik-Hye's attributes using conjoint analysis. Korean Food Marketing Assoc 17: 207-222. google schola Koo LC, Tao FKC, Yeung JHC (1999) Preferential segmentation of restaurant attributes through conjoint analysis. International J Contemporary Hospitality Management 11:242-250. google schola

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