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Q레드테이블의 서비스는 무엇인가요?
A레드테이블은 ‘로컬 빅데이터’를 기반으로 한 ‘아시아 레스토랑 랭킹 서비스’입니다. 2014년 10월 현재, 아시아의 주요도시인 서울, 도쿄, 오사카, 베이징, 상하이 5개 도시에 대해 4개 언어(한국어, 일본어, 중국어, 영어)로 서비스를 진행하고 있으며, 아시아 지역을 방문하는 관광객들에게 ‘현지인이 좋아하는 레스토랑 랭킹’을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Q다른 글로벌 레스토랑 랭킹 사이트와 레드테이블의 차이점은 무엇인가요?
A레드테이블의 가장 큰 차이점으로는 빅데이터 수집방식을 통해 각 도시의 현지인들이 작성한 리뷰를 수집, 분석하고, 이를 바탕으로 관광객들에게 ‘현지인이 좋아하는 레스토랑’을 추천한다는 점을 들 수 있습니다.
세계적인 레스토랑 랭킹 사이트인 미국의 Yelp나 중국의 Dianpping 등과 같은 기업들도 서비스 지역을 해외로 확장하고 싶어 하며 특히 아시아 지역으로 끊임없는 진출을 시도하고 있습니다. 하지만 새로운 지역에 대한 이해 부족과, 현지 레스토랑에 대한 정보의 부족 등으로 인하여 관광객들에게 현지에서 인정받는 진정한 레스토랑을 추천하지는 못하고 있습니다.
Q레드테이블의 랭킹이 ‘로컬 빅데이터’를 기반으로 한다고 하는데 그게 무슨 뜻인가요?
A‘로컬 빅데이터’란 ‘서비스의 대상이 되는 도시의 현지인들이 작성한 대량의 리뷰 데이터’를 뜻합니다. 레드테이블은 ‘현지인이 좋아하는 레스토랑’을 추천하기 위해 이와 같은 ‘로컬 빅데이터’를 토대로 랭킹을 산출하며, 이는 각 나라별 대표적인 레스토랑 랭킹 사이트와 블로그, SNS 등과 같은 온라인 데이터부터 방송, 책, 잡지와 같은 미디어 데이터까지 다양한 출처를 통해 수집합니다.
Q현지인이 좋아하는 레스토랑도 좋지만 나와 같은 관광객들이 선호하는 레스토랑도 궁금해요.
A레드테이블은 사용자가 웹페이지 내에서 선택한 언어를 통해 국적을 판별하고, 국가별 관광객들이 선호할만한 레스토랑들을 ‘Editor’s pick’으로 표시해두었습니다.
이를 위해 먼저 현지 레스토랑에 대한 온라인 리뷰에서 ‘텍스트 마이닝’ 기술을 통해 개별 레스토랑을 형용하는 단어들을 추출합니다. 추출된 단어들을 바탕으로 전체 레스토랑의 개별 이미지들을 형성하고, 이를 다시 국가별 소비자들의 평균적인 취향과 대조함으로써 국가별 관광객들이 선호할만한 레스토랑, 즉 Editor’s pick이 만들어집니다.
Q레스토랑 정보 이외에 현지에 대해 얻을 수 있는 다른 정보가 있나요?
A외식·관광분야의 석박사들로 구성된 레드테이블은 전공지식을 바탕으로 각 도시를 상권의 개념으로 나누고, 각 상권을 업종현황, 경쟁현황, 인기메뉴 등의 기준으로 세밀하게 분석하였습니다. 2014년 10월 기준으로 서울의 69개 상권, 도쿄의 92개 상권, 오사카의 ??개 상권, 베이징의 ??개 상권, 상하이의 ??개 상권을 분석하였고 이를 소비자들이 이해하기 쉽도록 시각화하였습니다. 해당 정보들은 페이지 상단의 ‘상권’ 탭을 통해 확인하실 수 있습니다.
Q대량의 데이터를 수집하려면 시간과 비용이 많이 들지 않나요?
A레드테이블은 웹크롤링 기술을 통해 데이터를 수집하기 때문에 시간과 비용적인 측면에 있어 훨씬 경제적입니다. 쉽게 말해 전용 로봇이 스스로 돌아다니며 온라인상에 흩어져 있는 리뷰들을 수집하는 방식이라고 할 수 있습니다. 이 같은 방식으로 레드테이블은 자사의 회원들이 작성한 리뷰를 통해 랭킹을 만들던 기존 서비스들과 달리, 보다 쉽고 빠르게 서비스 지역을 넓혀갈 수 있습니다.
Q레드테이블이 서비스하고 있는 도시는 어디인가요?
A레드테이블이 서비스하고 있는 도시는 어디인가요?
레드테이블은 현재 서울, 도쿄, 오사카, 베이징, 상하이 5개 도시의 서비스를 제공하고 있습니다.
서울(레스토랑 63,704개, 리뷰 251,992개) - redtable.kr
도쿄(레스토랑 75,208개, 리뷰 1,210,674개) - redtable.jp
오사카(레스토랑 60,191개, 리뷰 462,395개) - redtable.jp
베이징(레스토랑 83,419개, 리뷰 3,352,962개) - redtable.cn
상하이(레스토랑 77,795개, 리뷰 6,521,587개) - redtable.cn
Q앞으로 확장되는 서비스지역이 있나요?
A레드테이블은 서비스를 아시아 지역 전체로 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
현재 확장을 계획하고 있는 지역은 싱가포르(싱가포르), 마닐라(필리핀), 하노이(베트남), 쿠알라룸푸르(말레이시아), 자카르타(인도네시아), 시드니(호주) 등이 있습니다.
Q요즘 레스토랑 랭킹에 대한 소비자의 불신이 큰데, 이를 위해 레드테이블은 어떤 노력을 하고 있나요?
A레드테이블이 랭킹 서비스에 있어 가장 중요하게 생각하는 것은 ‘신뢰’입니다.
랭킹의 신뢰를 위해서 무엇보다 레스토랑을 추천하는 리뷰어에 대한 신뢰가 중요하다고 생각하였고, 이를 위하여 ‘피플스코어(PS)’라는 개념을 만들었습니다. 피플스코어는 소비자가 작성한 리뷰들을 통해 이들의 과거활동을 분석하고 이를 환산한 점수를 말하며, 점수의 기준은 다음과 같습니다.
1. 최근에 레스토랑을 이용했는지(Recency)
2. 평소 얼마나 자주 레스토랑을 이용하는지(Frequency)
3. 새롭게 떠오르는 레스토랑을 잘 발견하는지(Influence)
소비자가 레스토랑에 평점을 매기면, 레드테이블은 이 점수에 각 소비자의 피플스코어를 곱하여 각각 다르게 반영합니다. 즉, 피플스코어가 높은 사용자의 평점을 다른 사용자의 평점보다 더 높게 반영함으로써, 피플스코어가 낮을 수밖에 없는 광고성 리뷰들을 걸러내고 있습니다.
Q레스토랑의 RTI지수란 무엇인가요?
ARTI(REDTABLE INDEX)는 레드테이블이 사용하는 고유의 레스토랑 평가지수입니다.
각 레스토랑의 RTI는 매장의 인기도(Popularity)와 만족도(Satisfaction)를 종합하여 산출하는데, 인기도란 최근에 고객이 방문하였는지를 나타내는 최신성(Recency, R), 얼마나 많은 고객이 방문하였는지를 나타내는 빈도성(Frequency, F), 영향력이 높은 고객들이 많이 방문하였는지를 나타내는 영향력(Influence, I)과 같은 고객들의 과거 행동을 기준으로 산출하며, 만족도는 고객이 책정하는 음식(Food quality, FQ), 서비스(Service Quality, SQ), 분위기(Mood Quality, MQ) 점수를 합산하여 산출합니다.
Q‘레드테이블 어워드’는 무엇인가요?
A레드테이블은 매년 연말, 한 해 동안 가장 많은 사랑을 받았던 레스토랑의 랭킹을 만들고 ‘REDTABLE Award’라는 행사를 통해 각 레스토랑들을 수상합니다. 첫 번째 REDTABLE Award가 시행되었던 2013년에는 서울만을 대상으로 하였지만, 2014년에는 서울, 도쿄, 오사카, 베이징, 상하이 5개 도시를 대상으로, 2015년에는 더 많은 도시들을 대상으로 REDTABLE Award를 시행할 예정입니다.
Q레드테이블만의 차별화된 기술로는 어떤 것들이 있나요?
A레드테이블은 랭킹의 정확성을 높이기 위해 계속하여 알고리즘을 정교화하고 있으며, 기반 기술들은 아래와 같이 지식재산권으로 인정받고 있습니다.
1) 랭킹 계산 방법 및 시스템(METHOD AND SYSTEM FOR CALCULATING RANKING) (특허 등록 제 10-1218141호)
- 리뷰 문서를 이용하여 랭킹을 산출하는 랭킹 계산 방법 및 시스템
2) 메시지 정보 추출 시스템 및 그 방법(SYSTEM AND METHOD FOR EXTRACTING INFORMATION FROM SNS MESSAGES0)(특허 등록 제 10-1379935호)
- SNS 메시지로부터 원하는 내용의 정보가 포함된 특정 메시지를 추출하고 분류하는 메시지 정보 추출 시스템 및 방법
3) 브랜드개성 측정장치 및 측정방법(APPARATUS AND METHOD FOR MEASURING BRAND PERSONALITY) (특허 출원 10-2013-0168612)
- 브랜드 개성 측정장치 및 측정방법에 관한 기술로, 브랜드 개성 측정 항목을 확장하여 내용 분석을 함으로써 측정의 정확성을 향상시키는 브랜드 개성 측정장치 및 측정방법에 관한 기술
4) 레스토랑 마케팅 시스템 및 그의 마케팅 방법(THE RESTAURANT MARKETING SYSTEM AND THE MARKETING METHOD THEREOF) (특허출원 10-2014-0098742)
- 레스토랑 마케팅 시스템 및 그의 마케팅 방법에 관한 기술로 빅데이터 분석기법을 이용하여 수집된 레스토랑에 대한 리뷰로 마케팅 방법을 제공하는 시스템
5) 레스토랑 추천 시스템 및 추천 방법(THE RESTAURANT RECOMMENDING SYSTEM AND THE RECOMMENDING METHOD THEREOF) (특허 출원 10-2014-0098741)
- 레스토랑을 추천하는 방법에 관한 기술로, 빅데이터 분석기법을 이용하여 수집된 레스토랑에 대한 리뷰로부터 레스토랑의 이미지를 분석하여 사용자에게 매칭되는 레스토랑을 추천하는 시스템
6) 상권 이미지 생성 시스템 및 그의 생성 방법(THE MARKETING AREA GENERATING SYSTEM AND THE GENERATING METHOD THEREOF) (특허 출원10-2014-0098740)
- 상권 이미지 생성 방법에 관한 것으로, 빅데이터 분석기법을 이용하여 수집된 상권에 대한 리뷰로 상권 이미지를 생성하여 제공하는 시스템 및 방법