[논문]컨조인트 분석을 이용한 지식정보 데이터베이스 서비스 품질에 대한 고객 선호도 조사

박혜민; 박희준; 백민호; 박종우

컨조인트 분석을 이용한 지식정보 데이터베이스 서비스 품질에 대한 고객 선호도 조사
Use of Conjoint Analysis to Test Customer Preferences on Database Service Quality for Knowledge Information 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.7 no.2, 2008년, pp.13 - 23

박혜민 (연세대학교 정보산업공학과 대학원) , 박희준 (연세대학교 정보산업공학과) , 백민호 (연세대학교 정보산업공학과 대학원) , 박종우 (숭실대학교 경영정보학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This research is to study the core factors for knowledge information database service and very important database service quality factors to improve customer satisfaction. The database service quality has been critical issue rather than just information service in these days, because the qualitative aspect is becoming more important factors rather than quantitative aspect. As database service quality has been influenced by satisfaction of database user, it needs to try to get excellent results by enhancing ability to obtain information. In order to satisfy this condition, it needs to measure database service quality more accurately first. In this study, we apply conjoint analysis to measure how much to give quality condition to achieve customer satisfaction.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 지식정보 데이터베이스로 가장 대표적인 학술데이터베이스를 이용하는 고객을 대상으로 서비스를 이용하는 고객들이 가장 중요하게 생각하는 데이터베이스 서비스 품질 속성은 무엇인지, 고객만족에 영향을 미치는 핵심적인 데이터베이스 서비스 품질속성은 무엇인지 알아보고자 한다. 그리고 고객의 만족을 실현하기 위하여 데이터베이스 서비스 품질속성들이 각각 어떤 수준으로 제공되어야 할 것인지에 관한 문제를 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)을 통해 해결해 보고자 한다.
본 연구에서는 지식정보 데이터베이스로 가장 대표적인 학술데이터베이스를 이용하는 고객을 대상으로 서비스를 이용하는 고객들이 가장 중요하게 생각하는 데이터베이스 서비스 품질 속성은 무엇인지, 고객만족에 영향을 미치는 핵심적인 데이터베이스 서비스 품질속성은 무엇인지 알아보고자 한다. 그리고 고객의 만족을 실현하기 위하여 데이터베이스 서비스 품질속성들이 각각 어떤 수준으로 제공되어야 할 것인지에 관한 문제를 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)을 통해 해결해 보고자 한다.
이러한 방법으로 조사한 선호도를 바탕으로 각 조합들에 대한 속성(Attribute)값을 효용가치로 계산하고, 각 속성에 대해 가장 높은 값과 낮은 값의 차이를 구하여 그 크기를 비교하여 속성들의 중요성을 계산하고자 한다.

가설 설정

쵸이스 시뮬레이션을 할 때, 응답자가 가장 선호하는 거래조건을 100%의 확률로 선택한다고 가정한다. 이것을 최상선호규칙(most preferred rule)이라고 하는데, 최상선호규칙에 따르면 컨조인트 분석에 포함된 속성들 이외의 속성들은 응답자의 제품선택에 영향을 미치지 않는다고 가정한다.
쵸이스 시뮬레이션을 할 때, 응답자가 가장 선호하는 거래조건을 100%의 확률로 선택한다고 가정한다. 이것을 최상선호규칙(most preferred rule)이라고 하는데, 최상선호규칙에 따르면 컨조인트 분석에 포함된 속성들 이외의 속성들은 응답자의 제품선택에 영향을 미치지 않는다고 가정한다.

제안 방법

본 연구에서는 지식정보 데이터베이스의 서비스 품질을 평가하는데 있어 가장 기본이 될 수 있는 속성과 수준을 웹컬(WebQual)의 요인별 항목에서 전문가의 조언과 파일럿 테스트 그리고 요인실험법을 통해서 도출하였다. 그리고 각각의 수준들을 설정하여 프로파일을 추출하고, 이를 지식정보 데이터베이스의 가장 대표적인 예인 학술 데이터베이스의 서비스를 경험한 대상자들을 중심으로 컨 조인트 분석(Conjoint Analysis)을 실시하여 선호도 분석을 하였다.
세 번째로는 정보시스템의 품질에 관한 워크샾 등을 통해서 전문가들의 의견과 조언이 반영되어 있다. 네 번째로는 품질기능전개 등 기존의 경영기법 및 서브퀄 등의 측정도구의 장점을 반영하였다. 마지막으로 웹컬은 다양한 영역에 적용한 평가를 통해 웹사이트 평가의 일반적 도구로서의 신뢰성과 타당성이 검증되었다는 점이다.
본 연구에서는 지식정보 데이터베이스의 서비스 품질을 평가하는데 있어 가장 기본이 될 수 있는 속성과 수준을 웹컬(WebQual)의 요인별 항목에서 전문가의 조언과 파일럿 테스트 그리고 요인실험법을 통해서 도출하였다. 그리고 각각의 수준들을 설정하여 프로파일을 추출하고, 이를 지식정보 데이터베이스의 가장 대표적인 예인 학술 데이터베이스의 서비스를 경험한 대상자들을 중심으로 컨 조인트 분석(Conjoint Analysis)을 실시하여 선호도 분석을 하였다.
본 연구에서는 총 3개의 속성과 속성별 3개의 수준을 채택하여서 총 27(= 3³)개의 조합이 가능하였지만, 본 연구는 Fractional Factorial Design을 이용하여 현실적으로 설문 및 모형 추정이 가능하여 9(= 3^3-1)개의 디자인으로 일부분을 취하였다. 9개의 프로파일은 다음의 <표 4>와 같다.
웹컬의 요인 및 항목을 바탕으로 지식정보 데이터베이스 서비스 품질을 평가할 수 있는 각 속성과 속성별 수준을 선택하였다[24]. 속성에 따른 수준 채택 시, 각 수준 등 중복되는 부분이 있기 때문에 전문가의 조언, 파일럿 테스트 그리고 각 속성들의 수준을 조합한 프로파일을 요인실험법을 적용하여 각 속성별 3가지의 수준을 추출하였다.
이를 위해 수집된 데이터를 가지고 군집분석을 실시한 결과, 총 3그룹, A그룹, B그룹, C그룹으로 구분되었고, 그룹별 부분가치 값은 과 같다.
제시된 프로파일을 사용하여 설문지를 작성하였고, 지식정보 데이터베이스로 가장 대표적인 학술 데이터베이스 서비스를 경험해 본 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였다. 설문지의 내용은 학술 데이터베이스 서비스의 선호도에 대한 것으로 설문대상 즉, 데이터베이스를 사용한 자신이 가장 선호하는 데이터베이스 서비스의 조건들이 있는 프로파일을 1위로 하여 9위까지의 순위를 나타내도록 하였다.

대상 데이터

제시된 프로파일을 사용하여 설문지를 작성하였고, 지식정보 데이터베이스로 가장 대표적인 학술 데이터베이스 서비스를 경험해 본 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였다. 설문지의 내용은 학술 데이터베이스 서비스의 선호도에 대한 것으로 설문대상 즉, 데이터베이스를 사용한 자신이 가장 선호하는 데이터베이스 서비스의 조건들이 있는 프로파일을 1위로 하여 9위까지의 순위를 나타내도록 하였다. 총 100부의 설문지로 설문조사를 실시하였고, 회수된 90부의 설문지 중에서 무응답 및 잘못된 응답을 한 설문지 15부를 제외한 75부를 최종 분석에 이용하였다.
설문지의 내용은 학술 데이터베이스 서비스의 선호도에 대한 것으로 설문대상 즉, 데이터베이스를 사용한 자신이 가장 선호하는 데이터베이스 서비스의 조건들이 있는 프로파일을 1위로 하여 9위까지의 순위를 나타내도록 하였다. 총 100부의 설문지로 설문조사를 실시하였고, 회수된 90부의 설문지 중에서 무응답 및 잘못된 응답을 한 설문지 15부를 제외한 75부를 최종 분석에 이용하였다.

이론/모형

따라서 본 연구에서는 웹사이트의 유용성, 정보의 품질 및 서비스 상호작용에 초점을 맞추어 평가하고 있는 버전(Version) 4를 사용하였다. 다음의 <표 1>과 <표 2>는 웹컬의 측정차원과 요인별 항목에 대한 내용이다.
본 연구에서는 컨조인트 분석의 방법 중 전통적인 컨조인트 분석을 채택하고 선호도 측정방법으로는 전프로파일(full-profile) 제시법을 사용하였다. 전통적인 컨조인트 분석에서는 속성들의 수준들을 결합하여 프로파일을 구성하는 요인실험법을 적용한다.

성능/효과

그 결과, 정보의 품질 속성을 서비스 품질을 평가하는데 있어 가장 중요하게 생각하는 그룹은 A그룹 인 것으로 나타났다. 그 이유는 적절한 정보뿐만이 아니라 보다 더 정확하고 추가적인 정보 등을 많이 획득함으로써 양질의 정보를 획득하고자 하는 고객 특성의 영향인 것으로 추측해볼 수 있었다.
마지막으로 서비스 상호성 속성 및 수준의 경우에는 다른 수준들에 비해 선호도가 낮은 편임을 알 수 있었다. 그 중에서도 A그룹의 경우가 가장 선호하는 수준들과의 차이가 큰 편인데, A그룹은 고객지원 서비스를 서비스 상호성 속성 중에서 가장 중요하다고 생각하고 있는 반면, B와 C그룹은 서비스에 대한 좋은 평판의 수준을 가장 중요시하게 여기고 있는 것으로 나타났다.
그러나 지식정보 데이터베이스 고객들 중 B와 C그룹은 유용성 속성을 각각 35%, 36.1%로 가장 중요하게 생각하고 있는 것으로 나타났다. 이 두 그룹 간의 값이 큰 차이는 없었지만 정보의 품질보다는 유용성을 가장 중요하게 생각하는 그룹이라는 것을 알 수 있다.
반면, B와 C그룹이 가장 중요시하게 여기는 수준은 출처가 정확한 정보제공이고, 덜 중요하게 여기는 수준은 검색한 정보에 관련된 추가정보 제공이었다. 마지막으로 서비스 상호성 속성 및 수준의 경우에는 다른 수준들에 비해 선호도가 낮은 편임을 알 수 있었다. 그 중에서도 A그룹의 경우가 가장 선호하는 수준들과의 차이가 큰 편인데, A그룹은 고객지원 서비스를 서비스 상호성 속성 중에서 가장 중요하다고 생각하고 있는 반면, B와 C그룹은 서비스에 대한 좋은 평판의 수준을 가장 중요시하게 여기고 있는 것으로 나타났다.
네 번째로는 품질기능전개 등 기존의 경영기법 및 서브퀄 등의 측정도구의 장점을 반영하였다. 마지막으로 웹컬은 다양한 영역에 적용한 평가를 통해 웹사이트 평가의 일반적 도구로서의 신뢰성과 타당성이 검증되었다는 점이다.
본 연구에서는 설문조사 시, 1위를 가장 선호하는 것으로 설문을 실시하였기 때문에, 부분가치의 추정값이 가장 작은 것을 가장 선호도가 높은 수준으로 생각하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 속성에 대한 선호도와 선호하는 정도의 차이는 수준별 부분가치를 통해서 알 수 있었다.
유용성이 35.3%로 가장 선호도가 높았고, 그 다음으로 정보의 품질이 33.9%, 서비스 상호성이 30.7%로 나타났다. 각 속성과 속성별 수준들의 부분 가치를 추정하여 속성 및 수준의 중요도를 알 수 있었고, 이는 본 연구의 표본 대상에게서 획득한 모든 데이터에 대한 분석결과이다.
1%로 가장 중요하게 생각하고 있는 것으로 나타났다. 이 두 그룹 간의 값이 큰 차이는 없었지만 정보의 품질보다는 유용성을 가장 중요하게 생각하는 그룹이라는 것을 알 수 있다. 이는 보다 더 쉽게 정보를 획득하고 제공받기를 원하기 그룹들이기 때문이라고 생각된다.
쵸이스 시뮬레이션 결과, [그림 2]와 같이 예측할 수 있었으며, 그 결과 검색기능의 용이성, 정확하고 적절한 정보제공 그리고 서비스에 대한 좋은 평판 등의 수준을 보유한 프로파일 A의 시장 점유율이 48%로 가장 높음을 알 수 있다.
컨조인트 분석(CA) 결과는 설문을 이용한 자료 수집에 의한 것으로, 각 서비스 품질 조건의 프로파일에 대한 선호도를 알 수 있었다.

후속연구

본 연구의 한계점으로는 지식정보 데이터베이스서비스 품질 속성 및 수준을 정하는데 있어서 웹 컬의 속성을 그대로 적용한 점과 지식정보 데이터베이스에 특화된 속성을 제시하고자 웹컬의 서비스품질 평가 속성을 제시하긴 하였지만, 서브퀄에서 발전되어졌다는 점으로 미루어 서비스 과정상에서만 측정될 수 있는 속성들이었다는 점이다. 그리고 앞서 다양한 연구자가 다양한 분야에 적용 하였다고는 하였지만, 지식정보 데이터베이스 서비스의 다른 특성이 있을 수도 있는 가능성을 간과한 점 또한 본 연구의 한계점이라고 할 수 있다.
따라서 향후 연구에서 이러한 한계점을 극복하면 고객이 선호하는 속성 및 수준에 따른 특화된 지식 정보 데이터베이스를 구축할 수 있고, 향후 지식정보 데이터베이스의 사용자들이 사용목적에 적합하도록 활용할 수 있을 것으로 기대해 볼 수 있다.
더군다나 데이터베이스 혹은 지식정보데이터베이스의 고객은 전통적 오프라인 고객이나 전자 상거래 환경의 고객과는 다르기 때문에 같은 기준으로 품질을 측정하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 또한, 무엇보다도 개별 연구자에 의한 단편적 측정도구가 아닌 다양한 연구자가 다양한 분야에 적용을 통해 측정도구 자체의 타당성을 확보하는 것이 필요할 것이다. 따라서 이러한 점을 보완하여 개발 및 발전되어 온 것이 바로 웹컬(WebQual)이다[8].
본 연구의 한계점으로는 지식정보 데이터베이스서비스 품질 속성 및 수준을 정하는데 있어서 웹 컬의 속성을 그대로 적용한 점과 지식정보 데이터베이스에 특화된 속성을 제시하고자 웹컬의 서비스품질 평가 속성을 제시하긴 하였지만, 서브퀄에서 발전되어졌다는 점으로 미루어 서비스 과정상에서만 측정될 수 있는 속성들이었다는 점이다. 그리고 앞서 다양한 연구자가 다양한 분야에 적용 하였다고는 하였지만, 지식정보 데이터베이스 서비스의 다른 특성이 있을 수도 있는 가능성을 간과한 점 또한 본 연구의 한계점이라고 할 수 있다.
이와 같은 연구 결과를 바탕으로 지식정보에 보다 더 특화된 데이터베이스로 개발되어져야할 뿐만 아니라 특화된 데이터베이스의 서비스로 본 서비스를 이용하는 고객들에게 양질의 정보와 자료를 보다 더 쉽고 정확하게 제공할 수 있어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	데이터베이스의 서비스 품질은 무엇을 지칭하는가?	데이터베이스의 서비스 품질은 데이터가 이용자에게 서비스되는 과정에서 나타나는 여러 가지 문제들 즉, 매체, 수단, 방법, 훈련 등을 의미한다. 여기서 중요하게 고려되는 것은 검색 소프트웨어의 완전성과 정확성, 신속성 그리고 이용자 편의에 의해 구성되었는가 하는 것으로[2] 이용자의 서비스 만족과 관련한 평가에 달려 있다.
	지각된 서비스 품질이란 무엇인가?	따라서 기존의 연구결과들을 토대로 하여 일반적으로 받아들여지고 있는 서비스 품질의 정의는 지각된 서비스 품질로 서비스의 우월성과 관련한 전반적인 판단이나 태도라고 할 수 있다[16]. 그리고 지각된 서비스 품질은 서비스의 우월성의 정도에 대한 신념 또는 태도라고 정의할 수 있다[10].
	데이터베이스의 서비스 품질에서 중요하게 고려되는 사항은?	데이터베이스의 서비스 품질은 데이터가 이용자에게 서비스되는 과정에서 나타나는 여러 가지 문제들 즉, 매체, 수단, 방법, 훈련 등을 의미한다. 여기서 중요하게 고려되는 것은 검색 소프트웨어의 완전성과 정확성, 신속성 그리고 이용자 편의에 의해 구성되었는가 하는 것으로[2] 이용자의 서비스 만족과 관련한 평가에 달려 있다.

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Zeithaml, V. A., A. Parasuraman, and A. Malhorta, 'Service quality delivery through Web sites：A critical review of extent knowledge', Working Paper, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.30 (2002b), pp.362-375

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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