|
수요를 결정하는 가장 중요한 변수로써 이를 고려한 수요예측이 중요하다고 할 수 있다.
참고문헌.
박인구, 국내외 시장 환경이 관광호텔수요에 미치는 영향 연구, 2002
채희락, 국제관광수요 결정인자 영향력 측정: 편의추정량을 중심으로, 1
|
|
|
내 컨벤션/전시 유치 및 지원을 위한 사업이 활발히 진행 중이다.
일산이라는 도시의 국제화와 성장을 위해 숙박장소의 부족과 관광자원의부족이라는 점이 최대 과제로 남아있는 상황에서 국제적 비즈니스 호텔의건설이 시급하다.
|
|
|
호텔의 객실 수요예측, 학위논문, 2003
29) 상위 열거한 참고 문헌 외에 인터넷 싸이트를 통하여 많은 정보를 참고하였습니다.. 참고한 싸이트는 다음 카페(호텔경영사례연구- http://cafe.daum.net/HotelMgtCasestudy - > 3주차 > 머리말 : 수요예측)에
|
|
|
수요예측 사례
서비스 업종에서도 수요예측은 중요한 역할을 수행합니다. 호텔 예약, 항공편 예약, 음식 배달 등의 서비스 업체들은 수요예측을 통해 서비스 운영을 최적화하고 고객 만족도를 향상시킵니다.
예를 들어, 호텔 예약 업체는 과
|
|
|
수요예측 사례
- 한국농촌경제연구원 www.krei.re.kr
- \"한국형 농촌관광 중장기 발전방향\" 보고서에서 발췌 Ⅰ. 마케팅조사
1. 마케팅조사의 정의와 필요성
2. 자료와 정보
3. 마케팅조사의 절차
|
|
 |
호텔관광학회,2011)
4.지봉구, 최용준 “관광발전을 위한 공항의 기능과 역할에 관한 연구” (한국관광산업학회, <Tourism Research> 11권0호 (1997) pp.229-248)
5. 권우현 , “공항수요유인을 위한 공항경쟁력 구성요소 중요도 평가에 관한 연구”(한
|
|
|
호텔 와인 이벤트 참가자의 시장 세분화와 고객만족에 관한 연구, 한국와인 소믈리에 학회, 2007.
방진식 조경숙, 국내 와인 소비 시장 수요 예측에 관한 연구, 외식경영연구, 한국외식경영학회 , 2001.
오정환, 호텔 마케팅 전략, 기문사, 1996.
최
|
|
|
조성
제3절 친환경 녹색항만을 추구
제4절 마리나 시설의 효과적 활용
제5절 관광 수요의 변화 예의 주시 및 수요 예측
제6절 기존 시설 및 자연환경과의 조화 추구
제7절 시설별 전문화 및 다양화
제6장 결론
[참고 문헌]
|
|
|
수요층은 사업가나 투자자이므로 일반 경기의 흐름을 면밀하게 검토하고 예측하여 투자시기를 선정한다.
특징이 있는 오피스텔을 선택한다. 오피스텔이 지닌 고유의 특징은 오피스텔의 분양뿐만 아니라 입주 후 환금성에도 큰 영향을 미친
|
|
|
예측을 추가로 함으로써 제주도 관광객과의 상관관계를 알 수 있었고, 이는 관광 관련 종사자의 여러 정책적 의사결정을 하는데에 있어 실질적인 도움이 될 수 있을 것이다.
관광수요예측은 복잡하고 변화무쌍한 경쟁시장에서 미래시장에 대
|
|
 |
수요예측 및 운영관리
Ⅰ. 서론
1. 서비스수요예측의 필요성
2. 서비스운영관리의 필요성
Ⅱ. 서비스수요예측
1. 서비스수요예측의 목적
2. 예측되는 서비스수요의 유형
3. 서비스수요예측에 영향을 주는 요인들
Ⅲ. 서비스수요예
|
|
 |
영업전략, 상품 전략들을 만들어 보고 싶습니다. 최근 4차 산업혁명이 초래하는 급격한 변화로 빅데이터를 활용한 적극적인 마케팅 수요 전략이 필요하다고 생각합니다. 저는 학부 전공을 살려 방학기간동안 시장조사, 수요예측기업인 OOO에
|
|
 |
수요 전략이 필요하다고 생각합니다. 저는 학부 전공을 살려 방학기간동안 시장조사, 수요예측기업인 OOO에서 인턴으로 근무한 적이 있습니다. 여기에서 제가 맡은 업무는 기업에서 의뢰가 들어온 출시를 준비 중인 신제품의 고객의 수요가
|
|
 |
판단하건대, 소재 수급의 예측 불확실성을 줄이기 위한 수요예측 시스템 고도화가 필요해 보입니다. AI 기반 수요예측 솔루션 도입, 공급사별 납기 신뢰도 지표화 등을 통해 공급망의 유연성을 높일 수 있으며, 이는 전반적인 구매 전략의 품
|
|
 |
망 전체의 비용이 급격히 증가하는 문제를 겪었습니다.
이러한 상황을 해결하기 위해, 저는 팀원들과 함께 빅데이터 기반 수요예측 시스템 도입을 가정하고, 과거 2년간의 계절별 판매 데이터를 분석하여 트렌드를 반영한 예측 모델을 설계했
|
|
메뉴펼치기
