머신러닝이 음식점을 추천해줄 수 있을까?
배달 시장의 성장
최근 식습관 변화와 인터넷의 발전으로 인해 앱을 통해 음식점을 찾고 주문 결제까지 지원하는 서비스가 확대되고 있어 배달 시장 규모가 계속적으로 증가하고 이에 따른 모바일 결제는 소비 생활의 대세가 되었고 음식 문화는 그 시대의 다양한 생활상을 대변하고 있으며 근로시간 증가로 인해 외식이 급속하게 증가하고 있고 또한 사용자는 수많은 음식점 중 자신의 선호하는 음식점을 간편하게 찾고자 하며 따라서 많은 판매자들은 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 소비하고 매출을 향상하기 위해 추천 시스템을 도입하고 있으며 쇼핑 영화 음악 음식점 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
일반적인 추천시스템의 작동 방법
일반적으로 추천시스템은 다수의 속성을 포함하고 있는 상세한 데이터일수록 각각의 속성을 활용한 다양한 기법을 적용할 수 있으며 충분한 분량의 데이터가 확보되어야 안정적이며 신뢰적인 성능을 보이며 따라서 본 논문에서는 데이터 희소성 문제를 해결하기 위해 데이터의 속성을 확장하는 메커니즘과 확장된 데이터를 기반으로 다양한 목적 및 상황에 맞는 추천을 제공하기 위해 머신러닝 기반의 3가지 기법을 적용한 추천 시스템 알고리즘을 제안하며 첫 번째 방법인 자연어 평가 기반 음식점 특징 추출 기법은 자연어로 구성된 음식점의 후기 데이터에서 특징 단어를 추출하여 해당 음식점의 특징을 추출하는 방법이며 두 번째 방법인 K-means 기반의 평가점수 유사그룹 생성 기법은 음식점의 3가지 평가점수(맛 환경 서비스)를 기반으로 유사한 평가를 받은 음식점의 그룹을 생성하며 마지막 방법은 선형 회귀 기반 상황별 음식점 주문량 예측 기법으로 날씨 날짜 등의 상황정보와 과거 주문량 데이터를 기반으로 현재 주문량을 예측하며 이와 같이 제안된 3가지 기법을 이용하여 상황에 따라 사용자가 선호할 음식점을 추천한다.
새로운 추천시스템의 작동방법
본 논문에서는 제안하는 추천 시스템은 Python을 기반으로 구현하였으며 중국의 음식점 평가 데이터를 제공하는 Dianping에서 수집한 데이터를 이용하여 추천목록 생성 실험을 진행하였고 제안된 세 가지 기법 중 K-means 기반의 음식점 추천리스트 평균 점수가 가장 높게 나타났으며 그 이유는 이 기법이 평가점수를 기준으로 수행되었기 때문이며 나머지 두 가지 방법의 경우 음식점의 평가의견 특징 예측 주문량을 기준으로 생성한 추천 리스트임에도 불구하고 모두 다 4점 이상의 높은 점수를 가진 음식점이 추천되는 것을 확인하였고 이를 기반으로 향후에는 음식점 추천 시스템 플랫폼을 개발할 예정이며 솔로 다이너를 중심으로 한 음식점 서비스 품질의 평가를 목적으로 Kano 모형과 PCSI 지수를 이용하여 연구를 진행하였고 솔로 다이닝을 하는 실제 솔로 다이너들을 대상으로 하여 이들의 요구사항을 수집하고 이를 포함한 음식점 서비스 품질 항목을 도출하였고 최근 1년 이내에 솔로 다이닝을 한 경험이 있는 솔로 다이너 440여 명을 대상으로 설문을 실시하였으며 총 432부의 설문지가 분석에 활용되었으며 Kano 모형에 기반하여 서비스 품질 속성을 구분하여 솔로 다이너들의 요구사항에 대해 알아보고 이를 바탕으로 고객만족 계수와 잠재적 고객만족 개선지수(PCSI Index)를 도출하여 우선적으로 개선해야 할 사항에 대해 알아보았는데 Kano 모형에 따라 솔로 다이닝 음식점 서비스 품질 속성을 분류한 결과 전체 37개 항목의 서비스 품질 요소 중 매력적 품질이 12개 항목 당연적 품질이 7개 항목 일원적 품질이 1개 항목 무관심 품질이 17개 항목으로 분류되었다.
Kano 모형의 한계점 보완 방안
이후 Kano 모형의 한계점을 보완하기 위해 분류된 품질 특성 안에서 각 요인의 강약 정도를 알아보는 고객만족계수를 도출한 결과 만족 계수가 가장 높게 나타난 서비스 품질은 음식점이 찾기 쉽고 잘 보임이었고 불만 계수가 가장 높게 나타난 서비스 품질은 음식의 위생이었고 이와 함께 Kano 모형의 또 다른 문제로 언급되고 있는 현재 만족 수준에 대해 파악하기 위하여 PCSI 지수를 도출함으로써 각 서비스 품질이 충족되었을 때 고객이 실제로 만족하는 정도가 얼마나 개선될 수 있는지 확인할 수 있었으며 또한 솔로 다이닝 문화가 확산되고 솔로 다이너가 증가함에 따라 점차 다양화되고 있는 솔로 다이너들의 인구통계적 특성과 사회적 특성을 구분하고 이에 따른 서비스 품질 속성의 차이를 확인하였고 분석 결과 솔로 다이너들의 인구통계적 특성 중 성별 연령 별로 품질요인에 대한 인식의 차이가 있는 것을 확인하였고 또한 식사는 생리적 행위이자 동시에 사회적 행위라는 전제 하에 외식 소비자의 사회적 특성에 따른 서비스 품질 속성을 비교한 결과 솔로 다이너들의 고독적 성향과 사교적 성향에 따라 구별되는 물리적 환경이나 서비스 방식을 확인하였다.
솔로 다이너를 위한 시스템 추천
결과적으로 본 연구는 솔로 다이닝을 위한 음식점 서비스품질의 요구사항과 불만사항을 살펴보았을 뿐만 아니라 유의미한 영향을 줄 수 있는 품질요인들을 파악하였으며 현재 만족 수준을 포함한 우선적 개선사항에 대해 알아보았고 이에 더하여 솔로 다이너의 인구통계적 사회적 특성에 따른 인식의 차이를 제시함으로써 향후 솔로 다이너를 대상으로 한 마케팅 방안의 구축을 위한 학문적 실무적 시사점을 제시하였다는 데 의의가 있다.
* 참고문헌 : Kano 모형과 PCSI 지수를 이용한 음식점 서비스품질 평가 (임지현 2017)
* 참고문헌 : 머신러닝 기반 음식점 추천시스템 설계 및 구현 (이우섭 2020)