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오늘날, 의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다 (Radnofsky 2015). 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 또한, 소비자들이 온라인 후기를 통해 서비스 품질을 평가 및 공유하는 문화가 형성되고, 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다 (Verhoef et al. 2014). 이처럼 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 ...

오늘날, 의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다 (Radnofsky 2015). 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 또한, 소비자들이 온라인 후기를 통해 서비스 품질을 평가 및 공유하는 문화가 형성되고, 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다 (Verhoef et al. 2014). 이처럼 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 SERVQUAL 이론의 다섯 가지 서비스 품질측정 지표로 구분한다. 다음으로, 지표 별 감성 수준을 병원 단위로 도출한 뒤, 각 SERVQUAL 지표의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학적으로 분석한다. 또한, 병원의 네 가지 특성인 운영 목적(비영리 여부), 병원이 위치한 도시의 인구밀도, 보유 침대 수, 그리고 응급센터로 운영되는지의 유무가 병원 평가에 어떠한 상호작용 효과를 나타내는지 분석한다. 기존 연구는 탐색적 혹은 설문 기반의 연구임에 비해, 본 연구는 소비자가 직접 작성한 실제 데이터를 수집하여 이를 계량경제학적으로 분석한다는 점에서 학술적 의의가 있다고 할 수 있겠다. 본 연구 결과를 통해 병원 경영 실무자들에게 온라인상의 병원 평판을 긍정적으로 형성해 나가려면 어떠한 서비스 품질을 더욱 집중 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Since the increase of health insurance benefits and senior citizens from baby boom generation, the healthcare spending in US is expected to take about 20% in 2020 (Centers for Mediate and Medicated Services, 2015). This fact indicates that healthcare industry is developing and getting more competiti...

Since the increase of health insurance benefits and senior citizens from baby boom generation, the healthcare spending in US is expected to take about 20% in 2020 (Centers for Mediate and Medicated Services, 2015). This fact indicates that healthcare industry is developing and getting more competitive, and it will make the hospitals and medical service providers’ willingness to manage medical service quality. Also, the customer behaviors that evaluate as well as sharing through online customer reviews have been formed, and the interest of online hospital reviews has been increased as the reviews were used to predict the service quality of hospital (Verhoef et al. 2014). Customers tend to refer to the online reviews when they choose medical service providers, and evaluate the service quality on the internet after they experience good or bad medical service. Therefore, this study aims to analyze the effect of sentiment score of healthcare service quality on hospital rating with Yelp hospital reviews. This study classifies the big text data that has crawled from the web pages into five service quality dimensions of SERVQUAL theory. Then, this study extracts the hospitals reviews’ sentiment score by SERVQUAL dimensions, and performs econometric analysis to find out the effect of each dimensions’ sentiment score on the hospital reviews. Also, this study analyzes the interaction effect of four hospital characteristics-whether the hospital is non-profit or not, population density of the city that the hospital locates, the number of staffed bed, and whether the hospital is emergency room or not. The key findings of our study is that the five service quality dimensions of SERVQUAL can be applied to healthcare context, and the four main characteristics of hospital affect the hospital rating directly or indirectly. Thus, these result will shed light on the way to manage online hospital reputation to the managers in healthcare and medical industry.

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