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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문지영 (경성대학교) 반현정 (경성대학교) 김학선 (경성대학교)
저널정보
한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.26 No.10(Wn.123)
발행연도
2020.10
수록면
198 - 207 (10page)

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‘Meal-kit’ means Meal and Kit, and it can be easily and quickly cooked using prepared and mixed ingredients and sauces. As the food industry changes rapidly, new concept products are emerging especially after the Corona Virus spread. The Meal-kit products are also bringing new trends to home meal replacement market. Therefore, the semantic network analysis was conducted by collecting articles or opinions from consumers to find out what concepts regarding meal-kits are important. We have collected articles or opinions of Meal-kit through Naver and Daum. The semantic network analysis has been implemented by Ucinet 6.0 as the analysis program to visualize texts relating with Meal-kit. According to the analysis, the word ‘convenient, home, meal, cooking, and ‘HMR’ were the top five words. There were divided by 4 groups, which are ‘Menu’, ‘Environment’, ‘Company’ and ‘Content’ by CONCOR analysis. These results can help food industry make more effective sales by specifying a marketing plan that is appropriate in detail.
#Meal-kit #COVID-19 #Big data #Semantic network analysis

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Ban, H. J., & Kim, H. S. (2019a). Semantic network analysis of hotel package through the big data. Culinary Science & Hospitality Research, 25(2), 110-119. google schola Ban, H. J., & Kim, H. S. (2019b). Understanding customer experience and satisfaction through airline passengers’ online review. Sustainability, 11(15), 4066. google schola Ban, H. J., & Jun, J. K. (2019). A study on the semantic network analysis of luxury hotel and business hotel through the big data. Culinary Science & Hospitality Research, 25(1), 18-28. google schola Cho, M., Bonn, M. A., Moon, S., & Chang, H. S. (2020). Home chef meal kits: Product attributes, perceived value and repurchasing intentions the moderating effects of household configuration. Journal of Hospitality and Tourism Management, 45, 192-202. google schola Chung, S. J. (2018). Could ‘Big data’ change the hotel industry?. Hotel and Restaurant, 17, 47-56. google schola

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