관광산업은 21세기 신 성장 동력 산업으로 음식업, 숙박업, 여행업 등 소비산업 전반에 걸쳐있는 고부가가치 산업이다. 특히 향후 지역 균형 발전, 국가 경쟁력 및 이미지 제고에 기여할 수 있는 높은 성장 잠재력과 다양한 경제적 파급효과를 가진다. 최근 교통 및 통신의 발달로 저가항공사의 확대와 여행지 정보에 대한 접근성 개선이 이루어져 해외여행의 선호도가 높아지고 있다. 해외여행 관광객은 여행 형태에 따라 패키지여행과 자유여행의 2가지 집단으로 구분할 수 있다. 두 집단의 소비자 특성 차이는 여행 의사결정 방식의 차이로 이어지며, 특히 정보 획득 및 활용 방식에서 차이를 보일 것으로 예상하였다.
본 연구는 여행 유형에 따른 집단별 특성을 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 여행자 집단은 패키지와 자유여행객으로 나누어졌으며, 두 집단의 특성은 여행 목적지를 결정하는 데 영향을 미치는 요인들의 차이를 비교함으로써 분석되었다. 이를 위하여 2014년부터 2018년까지 식별 가능한 목적지를 대상으로 패키지여행과 자유여행의 두 가지 집단에 대해 관광수요모형을 수립한 후, 각 소비자 집단의 특성에 따른 영향 요인의 차이를 경제적 요인과 입소문 효과(WOM: Word of Mouth) 중심으로 살펴보았다.
분석의 구성 및 절차는 다음과 같다. 종속변수는 해당 기간에 우리나라 국민이 특정 국가로 출국한 여행객 수를 패키지여행과 자유여행으로 나누어 설정하였다. 독립변수는 기초변수, 경제변수, WOM변수의 3가지 그룹으로 나누어 생성하였다. 다양한 경제 지표와 소셜미디어 정보의 영향력은 물론 독립변수의 시점에 따른 차이점을 파악하기 위해 도출된 다수의 조합을 효과적으로 분석하기 위하여 단계별 탐색법을 사용하였다. 분리 단계는 최적 경제 및 WOM 지표를 선택하는 과정이고, 조합 단계는 선택된 최적 지표를 조합하여 시점에 따른 분석을 하는 과정이다. 두 단계의 결과로 얻은 모형을 기준으로 다중회귀분석과 라쏘회귀분석을 이용하여 영향 요인 및 중요 변수를 파악한다. 마지막으로, 비선형 관계를 살펴보기 위한 추가 분석을 수행하였다. 기계학습 모형인 GBM(Gradient Boosting Machine)을 이용하여 선택된 변수들의 비선형 영향력을 살펴보았으며, 주요 독립 변수와 종속 변수 간 관계를 PDP(Partial Dependence plot)로 시각화하였다.
연구 결과 패키지여행객과 자유여행객은 여행 의사결정에 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 경제 변수에 있어서는 한국 경제 변수가 모든 집단에서 유의미하지 않지만, 목적지 국가의 경제 상황은 패키지여행객 집단에게 유의미하였다. 두 집단에서 모두 WOM 영향력이 매우 크지만 SNS를 활용하는 시점은 달랐다. 일반적인 예상과는 달리 패키지여행객의 여행 후 SNS 활동에 따른 정보 생성을 자유여행객들이 여행지 선택 전에 참고하는 것으로 보인다. 모형 확장 및 비선형 분석은 이러한 결과를 다시 확인해 주었으며, 특히 경제 변수들의 영향력이 제한적이라는 사실을 보여주었다.
본 연구는 여행자 집단을 특성에 따라 나누고 영향 요인을 바탕으로 비교 분석하였다는 점에서 독창적인 의의를 갖는다. 또한 경제적 요인이 가장 중요하게 선정되었던 기존 연구와 달리 입소문 효과가 가장 큰 영향력을 갖는다는 결과 역시 주목할 점이다.
본 연구의 결과는 여러 측면으로 관광산업 활성화에 활용될 수 있다. 직접적으로는 여행객들의 의사결정에서 중요한 요인을 파악하여 유형에 따른 여행객 맞춤 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등 경영 의사결정에 기여 할 수 있다. 더 나아가서는 국내 관광산업의 발전을 위한 전략 수립에 활용될 수 있다. 이 연구가 분석한 대상은 해외 관광산업의 수요로서 국내 관광객의 특성이기는 하지만, 국내 관광산업의 측면에서 외래 관광객의 특성을 이해하고 여행 수요를 파악하는 것 역시 가능하기 때문이다.