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Big Data Analysis on Success Factors of Franchise Business

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.17 No.3 (2025.08)바로가기
  • 페이지
    pp.75-82
  • 저자
    Huh-Wook, Gi-Hwan Ryu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A472231

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper intends to analyze the current status of success factors in the domestic franchise business using big data. Franchise businesses that occupy most markets can continue to operate stably using minimal capital, but competition is occurring due to overflowing franchise businesses and the exit rate is also increasing. In this dual situation, the franchise business needs empirical analysis of successful operation strategies, and we intend to derive success factors by utilizing big data for future development. Using TexTom, a big data analysis program, data were collected from May 2022 to May 2025 and text mining was carried out, and based on this, analysis results were derived more easily using the connectivity analysis tool UCinet visualization function. As a result of the study, key factors such as "improvement of operating system", "strategic support of member headquarters", "strengthening brand image", "sensitive response to consumer trends", and "strategies for overseas expansion" were derived. Such results will greatly contribute to proposing strategic directions to franchise management practitioners in the future.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Theory
2.1 Franchise
2.2 Franchise success factor
3. Experiment Methods
4. Experiments Results
5. Discussion
6. Conculsion
References

키워드

“Franchise” “Business” “Success factor” “Big Data” “Text mining”

저자

  • Huh-Wook [ Ph. D. student, Department of Immersive Content Convergence, Graduate School of KwangWoon University, Seoul, Korea ]
  • Gi-Hwan Ryu [ Professor, Department of Tourism and Food Industry, Graduate School of Smart Convergence, KwangWoon University, Seoul, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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