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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 PZB⑻의 SERVQUAL의 5가지 유형을 기준으로 검색엔진에 적용하기 위해 유형성의 4문항, 신뢰성의 3문항, 반응성의 2문항, 보증성의 2문항, 공감성의 4문항, 기타 4문항의 설문항목을 개발하였고, 인터넷을 주로 사용하는 대학생 180명을 대상으로 검색엔진의 고객만족도를 조사하였다. SERVQUAL모델의 단점인 기대-성과의 격차모델보다는 서비스에 대한 실제 지각수준의 값인 성과로서 서비스품질을 평가하는 Cronin & Taylor⑹의 SERVPERF모델을 적용하여 분석, 평가하여 고객서비스의 현황과 개선방향을 제시하였다.
제안 방법
- 개발한 고객서비스 품질측정 항목으로 인터넷을 자주 활용하는 180명의 남, 녀 대학생을 대상으로 고객만족도 항목별로 매우 불만족(1점)에서 매우 만족(7 점)까지 리커트(Likert) 7점척도법으로 설문을 실시하였고, 5개 단과대학에서 200부의 설문지를 배포하여 180부의 분석가능한 설문응답을 분석에 사용하였다. 5개 단과대학에서 1, 2, 3, 4학년의 샘플을 고르게 추출하였고, 정제된 샘플로서 응답의 정확성을 높이기 위해 설문지를 배부하기 전에 서비스 품질과 고객만족에 대한 의미를 알려주었다. 개인간의 컴퓨터 네트워크 환경으로 인한 차이를 배제하기 위하여 설문지를 배부한 후에는 경원대학교 전산실에서 직접 검색엔진을 충분히 사용한 후에 설문을 작성하도록 하였다.
- Parasuraman, Zeithamal & Berry⑻는 서비스품질을 소비자측면과 관리자측면으로 분류하였다. Parasuraman, Zeithamal & Berry⑻모델을 실제적용 하였을 때 고객은 기대와 지각을 혼동할 수 있다는 문제가 발생할 수 있지만, 구체적인 방법과 함께 제시한 최초의 평가모델로서 전 서비스산업에 걸쳐 공통적으로 적용될 수 있는 여러 가지 차원 즉, 변수들을 분류하여 제시하였으며, 서비스품질의 평가가 다차원적으로 이루어지고 있다는데 그 의의가 있다.
- 따라서 본 연구에서는 PZB⑻의 SERVQUAL의 5가지 유형을 기준으로 검색엔진에 적용하기 위해 유형성의 4문항, 신뢰성의 3문항, 반응성의 2문항, 보증성의 2문항, 공감성의 4문항, 기타 4문항의 설문항목을 개발하였고, 인터넷을 주로 사용하는 대학생 180명을 대상으로 검색엔진의 고객만족도를 조사하였다. SERVQUAL모델의 단점인 기대-성과의 격차모델보다는 서비스에 대한 실제 지각수준의 값인 성과로서 서비스품질을 평가하는 Cronin & Taylor⑹의 SERVPERF모델을 적용하여 분석, 평가하여 고객서비스의 현황과 개선방향을 제시하였다.
- 5개 단과대학에서 1, 2, 3, 4학년의 샘플을 고르게 추출하였고, 정제된 샘플로서 응답의 정확성을 높이기 위해 설문지를 배부하기 전에 서비스 품질과 고객만족에 대한 의미를 알려주었다. 개인간의 컴퓨터 네트워크 환경으로 인한 차이를 배제하기 위하여 설문지를 배부한 후에는 경원대학교 전산실에서 직접 검색엔진을 충분히 사용한 후에 설문을 작성하도록 하였다.
- 본 연구에서는 PZB[8]의 SERVQUAL을 검색엔진에 적용하기 위해 5가지 유형을 기준으로 해서 유형성의 4문항, 신뢰성의 3문항, 반웅성의 2문항, 보증성의 2문항, 공감성의 4문항, 기타 4문항의 설문항목을 개발하였다. 개발한 고객서비스 품질측정 항목으로 인터넷을 자주 활용하는 180명의 남, 녀 대학생을 대상으로 고객만족도 항목별로 매우 불만족(1점)에서 매우 만족(7 점)까지 리커트(Likert) 7점척도법으로 설문을 실시하였고, 5개 단과대학에서 200부의 설문지를 배포하여 180부의 분석가능한 설문응답을 분석에 사용하였다.
- 본 연구에서는 검색엔진의 고객만족도를 평가하기 위한 서비스품질 평가척도인 SERVQUAL 즉 서비스품질의 5가지 척도인 유형성, 신뢰성, 반응성, 보증성, 공감성을 기준으로 유형성 4항목, 신뢰성 3항목, 반응성 2항목, 보증성 2항목, 공감성 4항목의 검색엔진 고객만족평가 척도를 개발하였고, 각 척도별 고객 서비스의 지각된 수준을 파악하였다.
- 신뢰성을 측정하는 방법으로는 재검사법 (Test-Retest Method), 내적 일관성법 (Internal Consistency Method), 반복법(Split-Half Method), 복수형태법 (Multiple Form Method)등이 있는데, 본 연구에서는 하나의 개념에 대하여 여러 개의 항목으로 구성된 척도를 이용할 경우에 해당문항을 가지고 가능한 모든 반복법에 의한 신뢰도를 구하고 이들의 평균치를 산출한 알파 계수(Cronbach's Alpha)를 이용하여 신뢰도를 평가하고자 한다. 알파계수를 구하는 공식은 다음과 같다.
- 인터넷을 주로 사용하는 대학생 180명을 대상으로 검색엔진의 고객만족도를 조사하였다 SERVQUAL모델의 단점인 기대-성과의 격차모델보다는 서비스에 대한 실제 지각수준의 값인 성과로서 서비스품질을 평가하는 Cronin & Taylor[6]의 SERVPERF모델을 적용하여 분석, 평가하여 고객서비스의 현황과 개선방향을 제시하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 PZB[8]의 SERVQUAL을 검색엔진에 적용하기 위해 5가지 유형을 기준으로 해서 유형성의 4문항, 신뢰성의 3문항, 반웅성의 2문항, 보증성의 2문항, 공감성의 4문항, 기타 4문항의 설문항목을 개발하였다. 개발한 고객서비스 품질측정 항목으로 인터넷을 자주 활용하는 180명의 남, 녀 대학생을 대상으로 고객만족도 항목별로 매우 불만족(1점)에서 매우 만족(7 점)까지 리커트(Likert) 7점척도법으로 설문을 실시하였고, 5개 단과대학에서 200부의 설문지를 배포하여 180부의 분석가능한 설문응답을 분석에 사용하였다. 5개 단과대학에서 1, 2, 3, 4학년의 샘플을 고르게 추출하였고, 정제된 샘플로서 응답의 정확성을 높이기 위해 설문지를 배부하기 전에 서비스 품질과 고객만족에 대한 의미를 알려주었다.
- 검색엔진의 선정에 있어서는 2000년 초에 한국생산성본부에서 선정하여 고객만족도 평가한 6개의 검색엔진에 한미르를 추가하여, 설문을 실시하였다. 대상검색엔진으로는 야후(Y), 심마니 (S), 네이버(N), 라이코스(L), 알타비스타(A), 한미르(H), 엠파스(EE 총 7개의 검색엔진에 대한 고객만족도를 평가하였다.
- 검색엔진의 선정에 있어서는 2000년 초에 한국생산성본부에서 선정하여 고객만족도 평가한 6개의 검색엔진에 한미르를 추가하여, 설문을 실시하였다. 대상검색엔진으로는 야후(Y), 심마니 (S), 네이버(N), 라이코스(L), 알타비스타(A), 한미르(H), 엠파스(EE 총 7개의 검색엔진에 대한 고객만족도를 평가하였다.
성능/효과
- Cronin & Taylor⑹는 품질의 정의가 '태도로서 이루어진 것에 비해 측정의 방법은 고객만족의 파라다임을 이용했고, 실증연구 결과를 통해 여러 산업에 걸친 서비스품질 평가에 있어서 SERVQUAL보다는 SERVPERF가 더 많은 부분을 설명할 수 있음을 논증하였다.
- 각 검색엔진별로 선호도에 따른 Stepwise Regression결과로 유의하게 영향을 미치는 항목만이 추출되었고, 각 검색엔진마다 다른 항목이 선호도에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 각 검색엔진들은 Stepwise Regression결과 추출된 항목은 단계별 우선순위에 따라 특성화하여 고객의 요구에 따라 더욱 발전시켜야 하겠고, 제외된 항목에 대해서는 수정, 개선시켜야 하겠다.
- <표 5>는 N검색엔진의 선호도에 따른 고객만족척도 항목별 Stepwise Regression으로써, 선호도에 유의하지 않는 항목은 제외되었다. 그 결과 선호도 (y)에 최신의 자료가 풍부하다의 항목(X1)이 가장 유의한 영향을 미치고 있으며, 화면디자인의 항목(x2), 흥미로운 오락정보를 제공한다의 항목(x3), 검색명령어의 사용용이 항목(x4)이 단계별로 유의하게 영향을 미치고 있다. 이것은 수식으로 표시하면, y=l.
- <표 8>은 H검색엔진의 선호도에 따른 고객만족척도 항목별 Stepwise Regression으로써, 선호도에 유의하지 않는 항목은 제외되었다. 그 결과 선호도(y)에 정확한 검색을 제공한다의 항목(x1)이 가장 유의하게 영향을 미치고 있으며, 검색명령어의 사용용이 항목(x2), 다양한 이벤트를 제공한다의 항목(x3), 화면디자인이 마음에 든다의 항목(x1)이 단계별로 유의하게 영향을 미치고 있다. 이것을 수식으로 표시하면,
- <표 4>는 S검색엔진의 선호도에 따른 고객만족척도 항목별 Stepwise Regression으로써, 선호도에 유의하지 않는 항목은 제외되었으며, 그 결과 검색명령어의 사용용이 항목만이 선호도에 유의하게 영향을 미치고 있다. 선호도를 y변수로 할 때, 검색명령어의 사용용이 항목은 x1으로써 수식으로 표시하면
- 둘째, 고객만족척도별 각 검색엔진의 전체적인 만족도는 공감성 척도만 제외하고는 모든 척도에서 E검색엔진의 만족도가 가장 높았고, 공감성의 척도는 L검색엔진의 만족도가 가장 높았 다.
- <표 10>은 각 검색엔진의 고객만족척도에 따른 전체적인 만족도를 나타내었다. 유형성, 신뢰성, 반응성, 보증성 척도에서 고객만족척도에 대해서 E검색엔진의 만족도를 가장 높게 평가 하였고, 공감성 척도에 대해서만 L검색엔진의 만족도가 가장 높았다.
- 242x3 로 나타낼 수 있다. 즉 A검색엔진의 선호도는 화면디자인 이 마음에 들수록, 상세한 정보를 제공할수록, 검색명령어의 사용이 용이할수록 증가한다고 할 수 있다.
- 227x4로 나타낼 수 있다. 즉 H검 색엔진의 선호도는 정확한 검색을 제공할수록, 검색명령어의 사용이 용이할수록, 다양한 이벤트를 제공할수록, 화 면디자인이 마음에 들수록 증가한다고 할 수 있다.
- 161x2로 표시할 수 있다. 즉 Y검색엔진의 선호도는 명령어의 사용이 용이할수록, 화면디자인이 마음에 들수록 선호도는 증가한다고 할 수 있다.
- 150x4로 표시할 수 있다. 즉 최신의 자료가 풍부할수록, 화면디자인이 마음에 들수록, 홍미로운 오락정보를 제공할수록, 검색명령어의 사용이 용이할수록 N검색엔진의 선호도는 증가한다고 할 수 있다.
- 첫째, 각 검색엔진의 선호도에 따른 Stepwise Regression분석결과에 의하면, 검색엔진마다 약간의 차이는 있었지만, 유형성 척도인 검색명령어의 사용용이와 화면디자인이 사용자의 마음에 드는것, 신뢰성 척도인 정확한 검색을 제공하는 항목이 검색엔진의 선호도에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
후속연구
- 각 검색엔진별로 선호도에 따른 Stepwise Regression결과로 유의하게 영향을 미치는 항목만이 추출되었고, 각 검색엔진마다 다른 항목이 선호도에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 각 검색엔진들은 Stepwise Regression결과 추출된 항목은 단계별 우선순위에 따라 특성화하여 고객의 요구에 따라 더욱 발전시켜야 하겠고, 제외된 항목에 대해서는 수정, 개선시켜야 하겠다.
- 전반적으로 검색엔진에서는 공감성에 속하는 기업이 고객에게 제공하는 개별적인 배려와 관심이라는 측면의 만족도인 고객의 불평사항을 듣고자하는 접수채널이 전무하며, 접수채널이 있다고 하더라도 담당자와의 접촉이 원활하지 못하며, 담당자의 친절한 답변 또한 기대하기 힘든 실정이다. 따라서 향후 치열한 검색엔진의 경쟁에서 도태되지 않기 위해서는 검색엔진에서의 고객 지향적인 사고로 개선되어야 하겠고, 고객 클레임 접수채널을 활성화하여 이를 바탕으로 끊임없는 개선만이 보다 나은 고객중심의 서비스를 제공하는 기업으로서 살아남을 수 있을 것이다.
- 본 연구에서는 대학생을 대상으로 조사하였고, 향후 조사대상을 연령별, 직업별, 성별로 확대하여 조사, 분석한다면 각 검색엔진의 만족도를 보다 자세히 파악할 수 있어 검색엔진의 개선 방향에 도움을 줄 수 있을 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.