• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.69-89
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• 2019

최근 소비자들 사이에서 사용하지 않거나 적게 쓰는 자원을 다른 사람과 공유하는 공유경제에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 공유경제의 대표 영역인 공유숙박 서비스를 중심으로 공유경제의 성공요인을 살펴보고자 한다. 공유경제와 숙박업 관련 선행연구와 이론을 바탕으로 공유숙박 서비스에서 중요한 세 가지 성공요인(경제성, 편리성, 신뢰성)을 선정하였다. 공유숙박 플랫폼인 Airbnb의 1,673개 숙박업체를 대상으로 경제성(숙박비, 청소비, 환불제도의 엄격성), 편리성(가용한 편의시설의 개수, 호스트 가능 언어 수), 신뢰성(고객 요구에 대한 응답률/응답시간, 슈퍼호스트 여부) 관련 요인들이 고객 만족도에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과 경제성에서는 환불제도의 유연함, 편리성에서는 가용할 편의시설의 개수, 신뢰성에서는 고객 요구에 대한 응답률과 플랫폼에서 제공하는 신뢰성의 지표인 슈퍼호스트 여부가 공유숙박 성공에 긍정적 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 공유숙박 서비스의 성공을 위해 어떠한 요인을 중점적으로 고려하여 비즈니스 모델을 수립해야 하는지에 대한 방향성을 공유숙박 참여자에게 제시했다는 점에서 연구의 시사점이 있다.

• 서비스연구
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• 제11권3호
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• pp.17-30
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• 2021

최근의 공유경제(Sharing Economy) 비즈니스 모델의 중요성이 부각되면서 경제활동은 단순한 상품 매매에서 벗어나 복잡한 경험체험으로 바뀌고 있고 공유숙박(Sharing Accommodation)의 모델 또한 새로운 숙박 선택모델로 자리 잡았다. 본 논문은 고객이 공유숙박서비스를 체험하는 과정에 느낀 문제점을 고찰하여 공유숙박서비스의 최적화 전략을 제시함으로써 기존의 단점을 개선하고 고객만족도를 제고하기 위한 목적으로 연구를 진행하였다. 본 연구는 Airbnb와 Tujia 두 개의 공유숙박모델을 대상으로 비교 연구를 진행하고 참고 문헌 수집과 정리를 통해 숙박 공유연구 배경을 심층 분석하였다. 고객여정도(Customer Journey Map), 페르소나(Persona), 서비스 블루프린트(Service Blueprint) 등 서비스디자인 연구방법을 활용하여 고객 수요를 파악하고 서비스의 문제점을 발견함으로써 서비스를 최적화하는 방안을 제시하고자 하였다. Kano 모델(Kano Model)과 잠재적 고객만족 개선지수(Potential Customer Satisfaction) 등의 연구방법으로 검증한 후 세 가지 서비스 최적화 방안을 확정하여 서비스 시나리오(Service Scenario) 모형을 통해 최적화한 성과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 공유숙박의 사업자 식별, 서비스 요소 개선과 보다 높은 수준의 고객 체험 제공에 도움이 되며, 더 나아가 공유숙박 시장의 건전한 발전을 촉진할 것이라 확신한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.9-12
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• 2020

에어비엔비와 같은 공유숙박시스템은 하루 400 만명 이상 이용하고 있는 거대한 시장이다. 일반적으로 지출해야 할 숙박비용보다 더 저렴한 가격이나 좋은 조건으로 머물 곳을 찾을 수 있다는 점에서 많은 사람들이 이용하고 있다. 그러나 호스트와 게스트에게 부담되는 과도한 수수료 문제가 존재한다. 또한 기존의 공유숙박 시스템은 호스트가 게스트에게 직접 비밀번호나 열쇠를 전달하기 때문에 보안 상의 이슈가 발생한다. 본 연구는 공유숙박시스템에 스마트 컨트랙트 기술을 도입하여 해당 이슈들을 개선, 해결하여 더 안전하고 합리적인 공유숙박시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.83-89
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• 2021

본 연구의 목적은 중국의 공유경제 시장에서 소비자들의 지각된 기대요인 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 즐거움, 그리고 지각된 위험과 공유숙박 서비스를 제공하는 기업들에 대한 소비자 신뢰, 그리고 공유숙박 서비스의 이용의도에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 실증적으로 분석하고자 하는 목적이 있었다. 실증분석에 필요한 데이터는 앙케트 조사를 통해 얻으며, 신뢰성분석, 타당성분석, 상관분석, 구조방정식 분석 등 방법을 통해 실시하였다. 분석결과를 보면 지각된 유용성, 지각된 즐거움이 신뢰에 긍정적인 영향을 미쳤다. 신뢰는 이용의도에 긍적적인 영향을 미쳤다. 신뢰는 유용한 매개변수로 나타났다. 그러나 지각된 위험이 신뢰에 미치지 않은 영향을 검정하였다. 이러한 결론은 공유숙박 플랫폼 운영회사의 운영방식을 개선하고 공유숙박 산업의 발전에 조언을 제공할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.321-331
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• 2020

본 논문의 연구 목적은 공유숙박 비즈니스 바탕으로 숙박 플랫폼이 세입자의 온라인 리뷰 의향에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 기존 숙박예약 모델보다 공유숙박 중 숙박 플랫품, 집주인, 세입자 간을 공유하는 독립성이 더 명확하다. 공유숙박 플랫폼은 집주인과 세입자간의 오프라인 숙박서비스를 완료하고 거래를 실현할 수 있도록 다양한 지원 서비스를 제공하는 것은 물론, 공유숙박 플랫폼은 세입자가 집주인에게 객관적이고 적극적으로 평가하도록 장려하는 특정 조치를 파악해야 한다. 공유숙박에 대한 신용 생태를 더 잘 확립할 수 있도록 필요하다. 본 논문에서는 공유숙박 플랫폼을 사용해본적 있는 소비자들을 대상으로, 2주간의 설문 조사를 하고 SPSS24.0 프로그램을 사용하여 데이터가 분석되었다. 이 논문의 연구결과는: (1) 플랫폼 리뷰 기능의 사용 용이성, 세입자의 만족도 및 플랫폼 리뷰 인센티브가 세입자의 온라인 리뷰 의향에 긍정적인 영향을 미친다. (2) 플랫폼의 신용 메커니즘은 세입자의 만족도가 온라인 리뷰 의향에 영향을 미치는 과정에서 긍정적인 영향을 미친다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.55-73
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• 2021

공유 경제는 쓰지 않은 자원을 다른 사람들과 나누어 쓰는 협력적 소비로 인식되고 있다. 본 연구에서는 공유 숙박업 이용 고객들의 충성도에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고자 하였다. 고객들이 공유 숙박업 경험에서 느낀 감정과 자아 이미지 일치성, 인지된 가치를 고객 충성도에 영향을 주는 선행요인으로 고려하였다. 그리고 진정한 경험, 숙소 시설, 가격 공정성을 공유 숙박업의 선택속성으로 고려하였다. Airbnb가 공유 숙박업에서 가장 큰 업체이기 때문에 설문 대상으로 선정하였다. 294명의 Airbnb 이용 고객 데이터를 바탕으로 구조 방정식 모형을 활용하여 요인들 간 관계를 분석하였다. 또한, Airbnb를 이용한 고객이 작성한 리뷰를 통해 고객이 어떤 사항을 중요하게 고려하였는지 살펴보았다. 이를 위해 네이버 블로그에서 Airbnb 리뷰를 수집하여 LDA기반 토픽모델링을 실시하였다. 본 연구 결과를 통해 공유 숙박업에 대한 고객들의 충성도에 영향을 미치는 요인들에 대한 이해를 바탕으로, 효과적인 마케팅 전략과 운영 관리 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.1-27
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• 2021

전 세계적인 COVID-19의 유행으로 인해 관광산업 전반이 큰 타격을 받고 있다. 최근 공유경제의 확산으로 팽창되고 있는 Airbnb와 같은 숙박 공유서비스는 공급자와 수요자 간의 신뢰와 소통을 기반으로 거래가 이루어지기 때문에 팬데믹으로 인한 영향을 특히 크게 받고 있다. 팬데믹 상황이 개인의 여행에 대한 인식과 행동을 변화시킴에 따라 이를 개선하기 위한 전략에 대한 논의가 이루어지고 있지만 대부분의 연구는 전통적인 외식업, 숙박업 공급자와 정부 측면의 거시적 전략을 제시하고 있다. 본 연구는 Peer-to-Peer 거래 중심의 공유경제의 특수성을 고려하여 COVID-19 팬데믹 발생 전후로 Airbnb 개별 호스트의 마케팅 전략의 변화가 공유성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석함으로써 개별 호스트 측면의 팬데믹 전략에 대해 논한다. Airbnb의 호스트가 본인의 시설을 홍보하는 통로인 시설소개 텍스트를 수집하여 딥러닝 기반 특성추출방법인 Attention-based aspect extraction 모델로부터 9개의 주요 특성을 추출하였다. 추출된 특성이 해당 텍스트에서 등장하는 빈도가 COVID-19 발생 전후 변화량을 측정하여 이것이 공유성과에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 이러한 영향을 숙박시설의 유형 간에 비교함으로써 시설 유형별 효과적으로 작용하는 특성을 관찰하였다. 회귀분석 결과 주방시설, 정원, 호스트와의 교류 순으로 공유성과에 긍정적인 영향을 보이지만 시설 유형에 따라 공유성과에 미치는 영향은 다소 차이가 있었다. 특히 집 전체를 대여하는 경우 개인실 대여에 비해 주방시설에 대한 설명이 상당한 효과를 보여주었다. 이를 통해 본 연구는 공유숙박 서비스의 개별 서비스 제공자가 시설의 종류에 따라 취할 수 있는 팬데믹 위기 대처전략에 대한 아이디어를 제시한다.

• 지역과문화
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• 제6권1호
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• pp.1-27
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• 2019

본 연구에서는 최근 사회적으로 논의되고 있는 쟁점 중 하나인 공유경제서비스가 지역 관광지 내 공유경제네트워크 구축 과정에서 어떤 방식으로 정착될 수 있을지에 대해서 탐색적 수준에서 분석했다. 일반 소비자들을 대상으로 조사하여 분석한 결과, 숙박 및 차량 기반 공유경제서비스에 대해서 호의적인 태도는 지역공유경제서비스의 네트워크 및 지역 주민교육의 필요성, 지역경제활성화에 대한 신념에 직접적으로 영향을 주지 않고, 소비자 스스로의 공유경제서비스에 대한 지식, 정보 학습의 열망이 매개되어 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 같은 분석결과를 통해 지역의 관광자원개발 과정에서 구축될 수 있는 공유경제서비스 활성화는 지역사회, 지역주민들의 노력만으로 이루어질 수 없으며, 소비자의 공유경제에 대한 정보 및 지식의 학습이 함께 구현되어야만 지역관광지 활성화로 이어질 수 있음을 알 수 있었다. 이제 지역사회의 공유경제 네트워크를 통한 관광지 및 관광자원 개발은 소비자와 지역주민의 상호작용을 통한 긴밀한 의사소통을 통해 추진되어야 할 것이다.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.157-173
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• 2020

최근 빠르게 성장하고 있는 숙박 공유경제 시장에서 품질에 대한 불확실성은 사용자의 만족도에 영향을 미치는 위험요소지만, 이는 시설 제공자가 공개하는 정보를 통해 완화될 수 있다. 그 중 시설 제공자의 본인에 대한 자기소개는 사용자와의 정서적 교류를 통해 심리적 거리를 제거함으로써 공유 성과에 긍정적 영향을 미친다. 본 연구는 대표적인 숙박공유경제 플랫폼인 Airbnb에서 호스트의 자기소개가 포함하는 정보의 종류에 따라 공유성과에 미치는 영향을 분석하고, Airbnb의 숙소 유형에 따라 차이를 분석하였다. 이를 위해 호스트가 공개하는 자기소개 텍스트를 문장별로 분리하고 비지도 학습기반의 딥러닝 방법인 Attention-Based Aspect Extraction 방법을 활용하여 각 문장이 포함하는 의미를 추출하였다. 추출된 의미를 토대로 자기소개 텍스트가 포함하는 의미가 공유성과에 미치는 영향과 숙소 유형에 따른 교호작용 효과를 분석하였다. 연구결과, 숙소 유형별로 호스트의 특정 성향이 공유성과에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였고, 이를 통해 숙소 유형에 따라 공유성과를 극대화하기 위한 마케팅 전략에 대한 실증적인 함의를 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.205-216
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• 2019

유휴 자원을 서로 공유하여 사용함으로써 자원의 가치를 극대화 시키는 공유경제는 오늘날 다양한 분야에 걸쳐 나타나고 있으며 ICT기술의 발달로 점차 확산되어가고 있다. 본 연구는 공유경제의 대표적 사례인 숙박공유 플랫폼 서비스를 중심으로 공유경제 서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인을 밝혀냈다. 나아가 공유경제 이용의도를 사용자(guest)로서의 이용의도와 제공자(host)로서의 이용의도로 나누어 영향요인을 각각 분석하였다. 연구결과, 협력적 규범, 경제적 혜택, 명예적 보상이 사용자(guest)의 이용의도에, 경험개방성, 경제적 혜택, 명예적 보상이 제공자(host)의 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 두 집단의 이용의도에 영향을 미치는 요인 간 차이 비교결과, 경제적 혜택은 사용자(guest)로서의 이용의도에 더 큰 영향을 미치고, 명예적 보상은 제공자(host)로서의 이용의도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.