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우리나라는 세계적으로도 사례를 찾아보기 힘들 정도로 배달음식의 문화와 산업이 발달이 되어 있고 그 산업의 규모도 세계시장의 10%에 달할 정도로 매우 큰 시장이다. 또한 많은 프랜차이즈의 등장과 배달앱의 활성화로 시장은 계속 성장과 발전을 하고 있다. 하지만 지금까지 시장 전반에서 정량적인 계측이나 과학적 연구가 전무 하다시피 하였다. 이에 본 연구에서는 배달요식업에서 가장 중요하게 여겨질 주문량의 예측을 2015년 배달음식 주문량 시계열자료와...

우리나라는 세계적으로도 사례를 찾아보기 힘들 정도로 배달음식의 문화와 산업이 발달이 되어 있고 그 산업의 규모도 세계시장의 10%에 달할 정도로 매우 큰 시장이다. 또한 많은 프랜차이즈의 등장과 배달앱의 활성화로 시장은 계속 성장과 발전을 하고 있다. 하지만 지금까지 시장 전반에서 정량적인 계측이나 과학적 연구가 전무 하다시피 하였다. 이에 본 연구에서는 배달요식업에서 가장 중요하게 여겨질 주문량의 예측을 2015년 배달음식 주문량 시계열자료와 수요에 영향을 줄 것으로 예상되는 요일과 휴일 변수를 반영하여 다양한 산업의 예측에서 사용되는 Box and Jenkins(1976)의 계절형 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)모형으로 모델을 수립하고 예측하였다.
그 결과로 치킨, 중식, 피자, 보쌈 각각의 음식 수요를 예측하는 모델을 수립하고, 각각의 예측과 통합된 수요의 예측을 실시하였다.
연구의 결과는 시장의 전반적인 수요의 예측과 방향성을 확인하는데 활용할 수 있을 것이며, 또한 음식의 종류별 예측 모형은 음식점, 프랜차이즈기업, 배달앱 기업 등에서 재료와 인력의 수급과 단기적인 전략을 수립하는데도 공헌할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

It would be hard to find another place in the world that matches the growth of South Korea’s food delivery culture and industry.
At 10% of the market, it is the largest in the world. In addition, the appearance of many franchises and online food ordering services indicates that the market will ...

It would be hard to find another place in the world that matches the growth of South Korea’s food delivery culture and industry.
At 10% of the market, it is the largest in the world. In addition, the appearance of many franchises and online food ordering services indicates that the market will have continued growth and development.
However, until now, there has been no quantitative measurement or scientific research in the overall market.
Therefore, in this study, I take a look at the delivery food industry; most importantly, the demand forecasting from the 2015 food ordering time series data, as well as the variables that are expected to affect the demand, such as the day of the week, holidays, etc; in order to establish a seasonal ARIMA model by Box and Jenkins (1976) to predict food delivery demand.
As a result, a model to predict the order demands for chicken, Chinese food, pizza, etc, could be made, and could be used to predict the demands for all.
The results of the study can be utilized in order to confirm the prediction and direction of the overall demand of the market. Also, the demands of food by type, restaurant, franchise companies, delivery, as well as the expected demand material and labor can be predicted. I expect that this can also help delivery app companies to build strategies for the future.

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