Earticle

초록

영어

This study employed text mining techniques like frequency analysis, word clouds, and LDA topic modeling to assess consumer satisfaction and dissatisfaction with Hyundai Motor Company in the Chinese market, compared to brands such as Toyota, Volkswagen, Buick, and Geely. Focusing on compact vehicles from these brands between 2021 and 2023, this study analyzed customer reviews. The results indicated Hyundai Avante's positive factors, including a long wheelbase. However, it also highlighted dissatisfaction aspects like Manipulate, engine performance, trunk space, chassis and suspension, safety features, quantity and brand of audio speakers, music membership service, separation band, screen reflection, CarLife, and map services. Addressing these issues could significantly enhance Hyundai's competitiveness in the Chinese market. Previous studies mainly focused on literature research and surveys, which only revealed consumer perceptions limited to the variables set by the researchers. This study, through text mining and comparing various car brands, aims to gain a deeper understanding of market trends and consumer preferences, providing useful information for marketing strategies of Hyundai and other brands in the Chinese market.

한국어

본 연구는 텍스트 마이닝 기법 중 빈도분석, 워드 클라우드와 LDA 토픽 모델링 등을 사용하여, 중국 시장에서 현대자동차를 중심으로 토요타, 폭스바겐, 뷰익, 지리 등의 자동차 브랜드와 비교하며 소비자 만족와 불만족의 키워드 및 토픽을 분석하였다. 연구 대상은 2021년식-2023년식의 다섯 브랜드의 준중형 차량으로, 이 차량들에 대한 소비자 만족과 불만족 리뷰를 수집하여 분 석하였다. 분석 결과, 현대자동차 아반떼는 긴 축거를 포함한 다양한 만족 요인을 보여주었다. 그러나 아반떼에 대한 불만족 요인 으로는 조종, 엔진 성능, 트렁크 공간, 샤시 및 서스펜션, 안전 구성, 음향 스피커의 수량 및 브랜드, 음악 회원, 격리대, 스크린 반사, CarLife 및 지도 등이 지적되었다. 이러한 문제점들을 개선하면 현대자동차의 중국 시장에서의 경쟁력이 크게 향상될 것으 로 보인다. 한편, 기존 연구들은 주로 문헌 연구와 설문조사에 초점을 맞추었으나, 이 방법들은 연구자가 설정한 변수에 한정된 소비자 인식만을 밝혀내는 데 그쳤다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 통한 다양한 자동차 브랜드 간의 비교를 통해 시장 동향과 소비 자 선호에 대한 더 깊은 이해를 도모할 수 있다. 또한, 현대자동차를 포함한 다른 브랜드들이 중국 시장에서의 마케팅 전략을 개선하는 데 유용한 정보를 제공한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 한국 자동차에 대한 중국 소비자의 만족 및 불만족 요인
2. 텍스트 마이닝
3. LDA 토픽 모델링
Ⅲ. 연구방법
1. 데이터 수집
2. 데이터 전처리
3. 데이터 분석
Ⅳ. 분석결과
1. 단어 빈도 분석과 워드 클라우드
2. 키워드 비교 분석
3. LDA 토픽 모델링
4. 토픽 비교 분석
Ⅴ. 결론
References

키워드

텍스트 마이닝 빈도분석 워드 클라우드 LDA 토픽 모델링 현대자동차 만족 불만족 Text Mining Frequency Analysis WordCloud LDA Topic Modeling Hyundai Automobile Satisfaction Dissatisfaction

저자

• 최염 [ Cui Ran | 정회원, 부경대학교 미디어커뮤니케이션학과 박사 ] 제1저자
• 남인용 [ Inyong Nam | 정회원, 부경대학교 미디어커뮤니케이션학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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