레스토랑 수익 극대화를 위한 테이블관리 기법에 대한 시뮬레이션 연구 = A Simulation Study of Restaurant Table Management Systems for Revenue Maximization

국문 초록 (Abstract)

한정된 공급력 대비 시간대에 따른 수요량 변화가 급격하지만, 공급 형태의 유연성이 상대적으로 높은 레스토랑의 경우, 공급의 형태 및 공급의 배정 방법에 따라 수익성과에 차이를 가져올 수 있다. 레스토랑 수익 극대화를 위한 레스토랑 공급 경영 관련 기존 연구들은 최적 테이블믹스와 최적 테이블 배정규칙에 대한 연구로 크게 분류될 수 있다. 이러한 주요이슈들 간 상호 높은 관련성에도 불구하고 동시에 통합적으로 고려된 연구는 없었다. 따라서 본 연구에서는, 수요가 공급을 초과하는 상황에서, 테이블 배정 규칙과 테이블의 결합 및 분리 가능성에 따른 테이블 믹스를 통합적으로 고려한 6가지의 테이블관리 기법을 설정하고, 레스토랑 규모, 평균일행크기, 일행크기 증가에 따른 1인당 지출액의 추세에 따라 서로 다르게 구성된 12가지의 레스토랑 환경 별로, 수익성과를 극대화하는 테이블관리 기법이 무엇인지를 ARENA 7.0을 이용한 시뮬레이션 연구를 통해 찾아내고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

For capacity-constrained service firms with highly time-variable demand, the ability to maximize revenue during high demand periods is critical to success. Like airlines and hotels, restaurant's capacity is relatively fixed. However, restaurants have higher flexibility in the design of supply, and their decision on this design and the method employed in allocating the limited supply to demand have a direct impact on the revenue outcome. This research addresses these two issues in an effort to help restaurants maximize revenue during peak demand periods. Prior research on the restaurant supply management can be classified largely into two categories: table mix optimization including the optimal mix of combinable tables, and table allocation optimization. These two issues have been treated separately despite their mutual influence. Hence, this study attempts to incorporate these issues together and try to find an optimal table management approach for different restaurant operating environments. Specifically, we use a simulation method to test six table management approaches, modified from the approaches proposed in existing studies, under 12 different restaurant operating environments, which are characterized by restaurant size, average party size and the tendency of the average check increasing, same or decreasing as the party size increases.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 이론적 배경
• Ⅲ. 테이블 배정 규칙
• Ⅳ. 시뮬레이션 환경 및 모형 구축
• Ⅴ. 시뮬레이션 결과 분석
• Ⅵ. 연구의 의의 및 시사점
• 참고문헌
• Abstract

참고문헌 (Reference)

1 2009년 기업경영분석, "한국은행" 한국은행 2010

2 홍철희, "한국외식산업의 문제점과 개선방안에 관한 연구" 11 : 257-319, 1997

3 장미향, "패밀리 레스토랑의 수익관리를 위한 테이블믹스 모델에 관한 연구" 대한관광경영학회 20 (20): 51-66, 2005

4 서은정, "서비스 산업의 현황과 전망"

5 Smith, B. C., "Yield Management at American Airlines" 22 (22): 8-31, 1992

6 "World Development Indicators" The World Bank 2010

7 Robson, S. K. A., "Turning the Tables: The Psychology of Design for High-Volume Restaurants" 40 (40): 56-63, 1999

8 Ng, I. C. L., "The Strategic Role of Unused Service Capacity" 10 (10): 211-238, 1999

9 Kimes, S. E., "The Impact of Restaurant Table Characteristics on Meal Duration and Spending" 45 (45): 333-346, 2004

10 Kimes, S. E., "Restaurant Revenue Management: Implementation at Chevys Arrowhead" 44 (44): 52-67, 2004

11 Kimes, S. E., "Restaurant Revenue Management: Applying Yield Management to the Restaurant Industry" 39 (39): 32-39, 1998

12 Kimes, S. E., "Restaurant Revenue Management at Chevys: Determining the Best Table Mix" 35 (35): 371-392, 2004

13 Bertsimas D., "Restaurant Revenue Management" 51 (51): 472-486, 2003

14 Thompson, G. M., "Optimizing a Restaurant’s Seating Capacity: Use Dedicated or Combinable Tables" 43 (43): 48-57, 2002

15 Thompson, G. M., "Optimizing Restaurant Table Configurations: Specifying Combinable Tables" 44 (44): 53-60, 2003

16 한국경제보고서, "OECD 경제개발검토위원회" 2008

17 Banks, J., "Discrete-Event System Simulation, 3rd. ed" Prentice Hall 2000

18 Klassen, K. J., "Combining Operations and Marketing to Manage Capacity and Demand in Services" 21 (21): 1-30, 2001

19 Kimes, S. E., "An Evaluation of Heuristic Methods for Determining the Best Table Mix in Full-Service Restaurants" 23 (23): 599-617, 2005