본 연구는 최근 대학경영에 있어서 '고객'이라는 개념의 인식과 고객지향적 경영전략의 중요성이 확대됨에 따라 대학산업에 적합한 전사적 CRM 전략을 본격적으로 논의하기위한 토대로써 대학의 유형별 CRM 전략 요소의 차이점을 검증하고자 하였다. 이를 위해 CRM 전략의 핵심 프레임워크인 CRM 프로세스(CRM Process)와 고객자산가치 운영요소(Customer Equity Drivers) 이론을 중심으로 대학경영에 적합한 CRM 전략요소 측정도구를 개발하고, 대학의 평가순위과 대학의 소재 지역에 따라 구분되는 12가지 대학유형간의 차이를 다변량 분산분석 (MANOVA)을 통해 검정하였다. 분석결과, CRM 프로세스 활동과 고객자산가치 요소들의 수준이 대학의 평가순위 그룹유형에 대해서는 유의한 차이가 있지만, 대학의 소재 지역 그룹유형에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않았다. 즉, 관계획득활동과 관계강화활동이 상위권 대학과 하위권 대학에서 유의하게 차이가 나는 것을 알 수 있었고, 고객자산가치 요소 중 상위권 대학의 브랜드가치와 관계가치는 중위권 대학 및 하위권 대학과 유의한 차이가 발견되었으며, 또한 상위권 대학의 제품/서비스 가치(구매가치)는 하위권 대학의 구매가치와, 그리고 중위권 대학의 브랜드 가치는 하위권 대학의 브랜드 가치와도 분명한 차이가 존재한다는 것을 알 수 있다.
본 연구는 최근 대학경영에 있어서 '고객'이라는 개념의 인식과 고객지향적 경영전략의 중요성이 확대됨에 따라 대학산업에 적합한 전사적 CRM 전략을 본격적으로 논의하기위한 토대로써 대학의 유형별 CRM 전략 요소의 차이점을 검증하고자 하였다. 이를 위해 CRM 전략의 핵심 프레임워크인 CRM 프로세스(CRM Process)와 고객자산가치 운영요소(Customer Equity Drivers) 이론을 중심으로 대학경영에 적합한 CRM 전략요소 측정도구를 개발하고, 대학의 평가순위과 대학의 소재 지역에 따라 구분되는 12가지 대학유형간의 차이를 다변량 분산분석 (MANOVA)을 통해 검정하였다. 분석결과, CRM 프로세스 활동과 고객자산가치 요소들의 수준이 대학의 평가순위 그룹유형에 대해서는 유의한 차이가 있지만, 대학의 소재 지역 그룹유형에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않았다. 즉, 관계획득활동과 관계강화활동이 상위권 대학과 하위권 대학에서 유의하게 차이가 나는 것을 알 수 있었고, 고객자산가치 요소 중 상위권 대학의 브랜드가치와 관계가치는 중위권 대학 및 하위권 대학과 유의한 차이가 발견되었으며, 또한 상위권 대학의 제품/서비스 가치(구매가치)는 하위권 대학의 구매가치와, 그리고 중위권 대학의 브랜드 가치는 하위권 대학의 브랜드 가치와도 분명한 차이가 존재한다는 것을 알 수 있다.
One of the recent research trends that universities are increasingly adopting the concept of 'customer' and the customer-oriented strategy has urged us to research enterprise-wide CRM strategy adaptable to university administration. As the first step of CRM strategy for university management, we try...
One of the recent research trends that universities are increasingly adopting the concept of 'customer' and the customer-oriented strategy has urged us to research enterprise-wide CRM strategy adaptable to university administration. As the first step of CRM strategy for university management, we try to validate the difference of CRM strategic factors among university types. Drawing upon both CRM process and customer equity drivers, which have been recognized as core frameworks for CRM strategy, we developed those survey instruments adoptable into university industry, and validated statistically-significant difference among 12 types of university group constructed by the levels of university evaluation and the location of the universities. We collected 261 responses from 177 universities from all over the country and analyzed the data to see the levels of CRM processes consisting of customer acquisition, retention, and expansion, and customer equity drivers consisting of value equity, brand equity, and relationship equity by using multivariate ANOVA(MANOVA). The result confirms the explicit differences of the levels of CRM processes and customer equity drivers between the groups by university evaluation levels(high/middle/low). However, the analysis failed to show the significant differences of those between the group by university locations(the capital/the suburbs/the six megalopolises/other countries). More specifically, the level of activities for customer acquisition and retention of the universities in the higher-graded group are significantly different from those in the lower-graded group from the perspective of CRM process. In terms of customer equity drivers, the levels of both brand equity and relationship equity of the higher-graded group are significantly higher than those of both middle and lower-graded group. In addition, we found that the value equity between the higher and lower-graded groups, and the brand equity between the middle and lower-graded groups are different each other. This study provides an important meaning in that we tried to consider CRM strategy which has been mainly addressed in profit-making industries in terms of non-profit organization context. Our endeavors to develop and validate empirical measurements adoptable to university context could be an academic contribution. In terms of practical meaning, the processes and results of this study might be a guideline to many universities to build their own CRM strategies. According to the research results, those insights could be expressed in several messages. First, we propose to universities that they should plan their own differentiated CRM strategies according to their positions in terms of university evaluation. For example, although it is acceptable that a university in lower-level group might follow the CRM process strategy of the middle-level group universities, it is not a good idea to imitate the customer acquisition and retention activities of the higher-level group universities. Moreover, since this study reported that the level of universities' brand equity is just correlated with the level of university evaluation, it might be pointless for the middle or lower-leveled universities if they just copy their brand equity strategies from those of higher-leveled ones even though such activities are seemingly attractive. Meanwhile, the difference of CRM strategy by university position might provide universities with the direction where they should go for their CRM strategies. For instance, our study implies that the lower-positioned universities should improve all of the customer equity drivers with concerted efforts because their value, brand, and relationship equities are inferior compared with the higher and middle-positioned universities' ones. This also means that they should focus on customer acquisition and expansion initiatives rather than those for customer retention because all of the customer equity drivers could be influenced by
One of the recent research trends that universities are increasingly adopting the concept of 'customer' and the customer-oriented strategy has urged us to research enterprise-wide CRM strategy adaptable to university administration. As the first step of CRM strategy for university management, we try to validate the difference of CRM strategic factors among university types. Drawing upon both CRM process and customer equity drivers, which have been recognized as core frameworks for CRM strategy, we developed those survey instruments adoptable into university industry, and validated statistically-significant difference among 12 types of university group constructed by the levels of university evaluation and the location of the universities. We collected 261 responses from 177 universities from all over the country and analyzed the data to see the levels of CRM processes consisting of customer acquisition, retention, and expansion, and customer equity drivers consisting of value equity, brand equity, and relationship equity by using multivariate ANOVA(MANOVA). The result confirms the explicit differences of the levels of CRM processes and customer equity drivers between the groups by university evaluation levels(high/middle/low). However, the analysis failed to show the significant differences of those between the group by university locations(the capital/the suburbs/the six megalopolises/other countries). More specifically, the level of activities for customer acquisition and retention of the universities in the higher-graded group are significantly different from those in the lower-graded group from the perspective of CRM process. In terms of customer equity drivers, the levels of both brand equity and relationship equity of the higher-graded group are significantly higher than those of both middle and lower-graded group. In addition, we found that the value equity between the higher and lower-graded groups, and the brand equity between the middle and lower-graded groups are different each other. This study provides an important meaning in that we tried to consider CRM strategy which has been mainly addressed in profit-making industries in terms of non-profit organization context. Our endeavors to develop and validate empirical measurements adoptable to university context could be an academic contribution. In terms of practical meaning, the processes and results of this study might be a guideline to many universities to build their own CRM strategies. According to the research results, those insights could be expressed in several messages. First, we propose to universities that they should plan their own differentiated CRM strategies according to their positions in terms of university evaluation. For example, although it is acceptable that a university in lower-level group might follow the CRM process strategy of the middle-level group universities, it is not a good idea to imitate the customer acquisition and retention activities of the higher-level group universities. Moreover, since this study reported that the level of universities' brand equity is just correlated with the level of university evaluation, it might be pointless for the middle or lower-leveled universities if they just copy their brand equity strategies from those of higher-leveled ones even though such activities are seemingly attractive. Meanwhile, the difference of CRM strategy by university position might provide universities with the direction where they should go for their CRM strategies. For instance, our study implies that the lower-positioned universities should improve all of the customer equity drivers with concerted efforts because their value, brand, and relationship equities are inferior compared with the higher and middle-positioned universities' ones. This also means that they should focus on customer acquisition and expansion initiatives rather than those for customer retention because all of the customer equity drivers could be influenced by
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문제 정의
본 연구는 최근 기업의 전사적 고객경영전략으로 자리매김해가고 있는 CRM 전략을 대학경영의 문맥에서 고찰해보았다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 특히, 대학경영 문맥에 맞는 CRM 전략요소들의 측정도구를 개발하고, 실질적으로 측정 및 분석 과정을 거침으로써 CRM 연구의 산업범위를 대학으로 확대하여 대학의 고객경영전략을 위한 본격적인 연구의 첫걸음을 시작했다는 학술적인 측면의 의미가 있으며, 이러한 연구과정과 결과는 대학 경영본부에서 전사적인 관점의 CRM 전략을 개발하는데 일종의 가이드라인으로 활용할 수 있다는 점에서 실무적인 의미를 갖는다.
본 연구는 최근 대학경영에 있어서 ‘고객’이라는 개념의 인식과 고객지향적 경영전략의 중요성이 확대됨에 따라(e.g. 박주성 외, 2003, Hakala and Nygrén, 2010), 대학산업에 적합한 전사적 CRM 전략을 본격적으로 논의하기위한 토대로써 대학의 유형별 CRM 전략 요소의 차이점을 검증하고자 하였다.
본 연구의 구체적인 목적은 첫째, 영리기업에 적용되어 왔던 다양한 CRM 진단 및 평가도구를 대학경영에 맞는 측정항목으로 개발함으로써 대학의 CRM 관련 활동에 대한 현황을 분석할 수 있는 연구기반을 마련하고, 둘째, 대학의 유형별로 CRM 전략 요소의 차이점을 검증함으로써 구분 집단에 따른 차별화된 CRM 전략의 가이드를 제공하며, 셋째, 이러한 연구과정과 결론을 바탕으로 대학 경영의 효율화 및 대학 발전을 위한 CRM 전략의 필요성을 강조함으로써 국내 대학들이 보다 본격적으로 고객 중심적인 경영전략체계로 전환할 수 있는 계기를 마련하고자 함이다.
본 연구의 목적은 조직의 유형에 따라 경영전략이 달라져야 한다는 상황이론(Tarter and Hoy, 1998)에 기반하여 대학의 CRM 전략 역시 대학의 유형에 따라 달라져야 한다는 것을 실증적으로 검증해보이고자 함이다. 이를 위한 본 연구의 개념적 모형은 <그림 3-1>과 같이 나타낼 수 있다.
이러한 원리는 대학경영 관점에서도 그대로 적용될 수 있는데, 민재형과 이대선(1997)은 대학경영의 프로세스가 각 대학의 고객에 대한 명확한 정의를 기반으로 해야 한다고 강조하고 있다. 이러한 논의를 바탕으로 대학 평가순위에 따른 CRM 전략의 차별성을 가설 1과 2에서 제시하고자 한다.
이에 본 연구에서는 CRM 프로세스(CRM Process)와 고객자산가치 운영요소(Customer Equity Drivers)와 같은 CRM 핵심전략요소들이 대학유형에 따라 어떠한 차이가 있는지를 검증하여 대학의 고객경영전략으로서 CRM을 도입하기 위한 전략적 방향성을 제시하고자 한다. 본 연구의 구체적인 목적은 첫째, 영리기업에 적용되어 왔던 다양한 CRM 진단 및 평가도구를 대학경영에 맞는 측정항목으로 개발함으로써 대학의 CRM 관련 활동에 대한 현황을 분석할 수 있는 연구기반을 마련하고, 둘째, 대학의 유형별로 CRM 전략 요소의 차이점을 검증함으로써 구분 집단에 따른 차별화된 CRM 전략의 가이드를 제공하며, 셋째, 이러한 연구과정과 결론을 바탕으로 대학 경영의 효율화 및 대학 발전을 위한 CRM 전략의 필요성을 강조함으로써 국내 대학들이 보다 본격적으로 고객 중심적인 경영전략체계로 전환할 수 있는 계기를 마련하고자 함이다.
<그림 3-1>에서 보는 바와 같이 먼저 대학의 유형을 분류하기 위한 기준으로써 고객의 특징을 구분 짓는 두 가지 기준 즉, 대학의 평가순위와 대학의 소재 지역을 고려하고, CRM 전략은 조직차원의 CRM 활동을 나타내는 CRM 프로세스와 고객경험차원의 인지적 평가요인을 나타내는 고객자산가치 요소를 고려한다. 즉, 대학의 평가순위 구분과 대학이 위치한 지역적 특성을 고려하여 대학의 유형을 분류하고, 각 유형별 대학들의 CRM 프로세스 및 고객자산가치 요소 관점의 CRM 전략의 차이를 논의해보고자 함이다.
가설 설정
H 1: 대학 평가순위에 따른 그룹별 대학의 CRM 프로세스들의 수준은 다를 것이다.
H 2: 대학 평가순위에 따른 그룹별 대학의 고객자산가치 요소들의 수준은 다를 것이다.
H 3: 대학 소재지역 그룹별 대학의 CRM 프로세스들의 수준은 다를 것이다.
H 4: 대학 소재지역 그룹별 대학의 고객자산가치 요소들의 수준은 다를 것이다.
제안 방법
CRM 프로세스에 대한 구성요인과 원래의 측정항목, 그리고 본 연구에서 사용하는 CRM 프로세스의 측정항목을 에서 요약하였다.
가설검정을 위한 본격적인 분석에 앞서 본 연구에서 사용되고 있는 측정도구들의 신뢰성과 타당성을 먼저 검토하였다. 측정도구들의 신뢰성은 내적 일관성(internal consistency)을 이용한 신뢰성 검정으로 크론바 알파(cronbach's alpha)값으로 검정하였다(이군희, 2008, p.
상기 기술적 분석을 통해 개략적으로 파악된 대학의 분류유형에 따른 CRM 전략 요소간의 차이가 통계적으로도 유의한지 확인하기 위해 다변량 분산분석을 수행하였다. 다변량 분산분석을 수행하기 전에 우선 집단 별 분산-공분산 행렬이 동일한지 파악하는 Box의 동일성 검정을 먼저 수행하였다. 지면관계상 Box 동일성 검정 결과를 표로 제시하지는 않았지만, 분석결과 가설 1과 가설 2는 집단별 분산-공분산 행렬이 동일하다는 귀무가설이 채택되었으나, 가설 3과 4는 Box의 M값이 각각 32.
대학유형을 구분하기 위한 분류기준은 대학의 소재 주소지를 중심으로 서울, 수도권, 6대광역시, 그리고 기타지방 등 4개의 지역그룹과, 대학평가순위를 기준으로 상, 중, 하의 3개 대학평가그룹으로 분류하였다. 즉, 본 연구의 실험설계 유형은 대학의 지역과 평가순위를 분류변수로 하는 요인실험설계(Factorial Design)에 해당하며, 대학유형을 12가지 타입으로 구분하는 완전요인설계에 해당한다고 볼 수 있다(이군희, 2008).
본 연구에서는 대외적인 공신력이 있다고 인정되는 국내 한 대형 신문사의 종합대학평가순위와 한 정부 부처에서 제시하는 대학평가 순위를 결합한 데이터를 기초로 분류하였다.
, 2010, Reinartz 외, 2004)와 고객자산가치 운영요소(Customer Equity Drivers)(김형수, 이주민, 2010, Rust 외, 2000)이론을 중심으로 대학경영에 적합한 CRM 전략요소 측정도구를 개발하고, 대학의 평가순위과 대학의 소재지역에 따라 구분되는 12가지 대학유형간의 차이를 다변량 분산분석(MANOVA)을 통해 검정하였다. 전국의 177개 대학에서 261개의 설문결과 데이터를 통해 대학 평가순위에 따른 그룹별 대학의 CRM 프로세스 수준(가설1)과 고객자산가치 요소 수준(가설2), 그리고 대학 소재지역 그룹별 대학의 CRM 프로세스들의 수준(가설 3)과 고객자산가치요소들의 수준(가설 4)의 차이를 검정하였다. 측정도구의 신뢰성과 타당성 검증이 완료된 측정도구를 바탕으로 분석한 결과, CRM 프로세스 활동과 고객자산가치 요소들의 수준이 대학의 평가순위 그룹 유형에 대해서는 유의한 차이가 있지만(가설 1, 2 채택), 대학의 소재 지역 그룹유형에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않았다(가설 3, 4 기각).
한편, 고객관점의 고객자산가치 요인(Customer equity driver)에 대한 측정항목은 전통적으로 Rust 외(2000)의 연구에서 제시한 가치자산(value equity), 브랜드자산(brand equity), 그리고 관계자산 (relationship equity)의 개념을 실증연구를 위해 측정도구으로 개발한 김형수와 이주민(2010), 그리고 Kim and Kim(2009)의 연구를 기반으로 대학경영에 맞는 측정항목을 개발하였다. 고객자산가치 요인를 측정하기 위한 본 연구의 측정항목 역시 <표 3-1>에서 제시하고 있다.
교육대, 특수대, 기능대, 사이버대학교를 포함하여 전국 200개 대학의 학생지원처나 입학홍보처와 같이 학생지도 관련 부서의 전.현직 담당자에 개별적으로 접촉하여 본 연구의 취지를 문서 혹은 구두상으로 설명하고 설문을 진행하였다. 각 대학의 대상자들에게 이메일, 전화 등의 온라인 설문과 대면, 우편 등의 오프라인 설문을 병행하였고, 총 200개 대학에게 350부의 설문이 배포되었다.
대상 데이터
현직 담당자에 개별적으로 접촉하여 본 연구의 취지를 문서 혹은 구두상으로 설명하고 설문을 진행하였다. 각 대학의 대상자들에게 이메일, 전화 등의 온라인 설문과 대면, 우편 등의 오프라인 설문을 병행하였고, 총 200개 대학에게 350부의 설문이 배포되었다. 이 중 177개 대학에서 261개의 설문지가 회수되었고, 데이터를 검토한 결과 측정 항목의 미기재나 오류로 인한 4개 대학의 9개 설문지를 제외한 173개 대학의 252개의 설문지로 이후 분석을 수행하였다.
본 연구의 표본프레임은 전국의 4년제 대학교를 대상으로 삼았다. 교육대, 특수대, 기능대, 사이버대학교를 포함하여 전국 200개 대학의 학생지원처나 입학홍보처와 같이 학생지도 관련 부서의 전.
각 대학의 대상자들에게 이메일, 전화 등의 온라인 설문과 대면, 우편 등의 오프라인 설문을 병행하였고, 총 200개 대학에게 350부의 설문이 배포되었다. 이 중 177개 대학에서 261개의 설문지가 회수되었고, 데이터를 검토한 결과 측정 항목의 미기재나 오류로 인한 4개 대학의 9개 설문지를 제외한 173개 대학의 252개의 설문지로 이후 분석을 수행하였다. <표 3-2>는 본 연구의 가설검증을 위해 최종 분석 대상에 포함된 표본 대학들의 지역적 특성을 보여주고 있다.
데이터처리
본 연구에서 주장하는 대학의 분류유형별 CRM 전략요소의 차이를 검증하기 위해 먼저 기술적 통계분석으로 집단별 평균의 차이를 개략적으로 판단한 후, 다변량 분석분석(Multivariate Analysis of Variance: MANOVA)을 수행하여 12개 대학유형 그룹에 대한 CRM 전략요소들의 차이를 통계적으로 검증하고자 하였다. 본 분석을 위해 MS Excel 2007과 SPSS 12.
상기 기술적 분석을 통해 개략적으로 파악된 대학의 분류유형에 따른 CRM 전략 요소간의 차이가 통계적으로도 유의한지 확인하기 위해 다변량 분산분석을 수행하였다.
박주성 외, 2003, Hakala and Nygrén, 2010), 대학산업에 적합한 전사적 CRM 전략을 본격적으로 논의하기위한 토대로써 대학의 유형별 CRM 전략 요소의 차이점을 검증하고자 하였다. 이를 위해 CRM 전략의 핵심 프레임워크인 CRM 프로세스(CRM Process) (Kim and Kim, 2009, Kim et al., 2010, Reinartz 외, 2004)와 고객자산가치 운영요소(Customer Equity Drivers)(김형수, 이주민, 2010, Rust 외, 2000)이론을 중심으로 대학경영에 적합한 CRM 전략요소 측정도구를 개발하고, 대학의 평가순위과 대학의 소재지역에 따라 구분되는 12가지 대학유형간의 차이를 다변량 분산분석(MANOVA)을 통해 검정하였다. 전국의 177개 대학에서 261개의 설문결과 데이터를 통해 대학 평가순위에 따른 그룹별 대학의 CRM 프로세스 수준(가설1)과 고객자산가치 요소 수준(가설2), 그리고 대학 소재지역 그룹별 대학의 CRM 프로세스들의 수준(가설 3)과 고객자산가치요소들의 수준(가설 4)의 차이를 검정하였다.
한편, 본 연구에서는 측정도구의 타당성 검토와 변수 축소를 통한 요인수준에서의 가설검정을 수행하기 위해 요인분석(factor analysis)을 수행하였다. 그런데, CRM 프로세스를 구성하는 관계획득, 관계유지, 그리고 관계강화와 같은 요인들은 일반적인 서베이 연구에서 사용하는 투영요인(reflective factor)이 아니라, 상호 교환적이지 않은 측정항목들로 구성된 조형요인(formative factor)이기 때문에 탐색적(exploratory) 요인분석으로는 요인의 적절한 구성여부를 파악하기 어렵다(Hulland, 1999).
이론/모형
고객자산가치 요인를 측정하기 위한 본 연구의 측정항목 역시 <표 3-1>에서 제시하고 있다. 본 연구에서 사용되는 모든 측정항목들은 리커트 7점 척도를 사용하였다.
성능/효과
다변량 검정 및 개체간 효과검정 결과에 따라 가설 1과 2에 제기하는 대학 평가순위에 따른 그룹별 대학의 CRM 프로세스 활동 수준과 고객자산가치 요소들의 수준은 통계적으로 유의하게 차이가 나는 것으로 밝혀졌다. 한편, LSD에 의한 사후검정을 통해 세부 요인별 차이를 다중비교를 통해 분석해보았을때, 획득 및 강화활동에 대해 상위권 대학이 하위권 대학에 비해 유의하게 높은 것으로 판명되었으며, 고객자산가치 요소들에 대해서는 대부분의 고객가치요소들이 등급구분 집단에 따라 유의한 차이를 나타내고 있다는 것을 알 수 있었다.
다변량 분석분석 결과를 바탕으로 가설검정을 수행한 결과 가설 1, 2가 채택되었고, 가설 3,4가 기각되었다. 즉, CRM 프로세스 활동과 고객자산가치 요소들의 수준은 대학의 평가순위 그룹유형에 대해서는 유의한 차이가 있지만, 대학의 소재 지역그룹유형에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않는다는 것이다.
72을 초과하지는 않지만 값의 큰 차이가 나지 않고, 이미 집중타당성이 검증된 상태이므로 이후 분석에 큰 문제가 있을 것으로 판단되지 않았다. 또한, 다중공선성(Multicollinearity)의 가능성 분석의 경우에도 허용오차 값이 모두 0.1이상이고(0.20 ~ 0.46), 분산팽창요인의 값이 1~10 사이에 있으므로(2.18-5.10) 다중공선성 가능성 역시 높지 않아 모든 요인들이 가설검증을 위한 분석에 타당한 것으로 결론내릴 수 있다.
본 연구에서 사용하는 각 개념들의 평균분산추출값은 제품/서비스가치를 제외한 모든 요인들이 최대 상관계수인 ‘관계획득’과 ‘관계유지’의 값 0.85의 제곱인 0.72 보다 크므로 판별타당성이 존재할 수 있고, 제품/서비스의 가치의 경우 평균분산추출값이 0.72을 초과하지는 않지만 값의 큰 차이가 나지 않고, 이미 집중타당성이 검증된 상태이므로 이후 분석에 큰 문제가 있을 것으로 판단되지 않았다.
한편, 판별타당성의 경우 평균분산추출(AVE: Average Variance Extracted) 값이 개념들간의 상관계수제곱 값을 상회하는지의 여부를 통해 검증하였다(Fornell and Larcker, 1981). 우선 모든 상관관계분석 결과 종속변수와 독립변수간의 상관관계는 모든 관계에서 유의수준 0.01에서 유의한 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용하는 각 개념들의 평균분산추출값은 제품/서비스가치를 제외한 모든 요인들이 최대 상관계수인 ‘관계획득’과 ‘관계유지’의 값 0.
<표 4-3>에서 내적 일관성 검토를 통한 신뢰도 검정 결과를 제시하고 있다. 전체 36개의 항목에 대한 크론바 알파값은 0.973으로 높게 나왔으며, 개별 항목들에 대한 신뢰성 검정 역시 모두 기준치를 초과하여 측정도구로 활용될 수 있음을 알 수 있다.
측정도구의 신뢰성과 타당성 검증이 완료된 측정도구를 바탕으로 분석한 결과, CRM 프로세스 활동과 고객자산가치 요소들의 수준이 대학의 평가순위 그룹 유형에 대해서는 유의한 차이가 있지만(가설 1, 2 채택), 대학의 소재 지역 그룹유형에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않았다(가설 3, 4 기각). 즉, 관계획득활동과 관계강화활동이 상위권 대학과 하위권 대학에서 유의하게 차이가 나는 것을 알 수 있었고, 고객자산가치 요소 중 상위권 대학의 브랜드가치와 관계가치는 중위권 대학 및 하위권 대학과 유의한 차이가 발견되었으며, 또한 상위권 대학의 제품/서비스 가치(구매가치)는 하위권 대학의 구매가치와, 그리고 중위권 대학의 브랜드 가치는 하위권 대학의 브랜드 가치와도 분명한 차이가 존재한다는 것을 알 수 있다.
따라서, 가설 3과 4는 다변량 분산분석의 전제조건을 만족하지 않는 것으로 판단되어 가설이 기각되는 것으로 볼 수 있다. 즉, 대학 소재 지역 그룹별 대학에서의 CRM 활동 수준과 고객자산가치 요소들의 수준은 통계적으로 다르다고 볼 수 없다는 결론을 내릴 수 있다. 한편, 가설 1과 2는 Box의 검정을 통과하여 정상적인 다변량 분산분석을 수행할 수 있고, 그 결과가 <표 4-6>에서 <표 4-8>에 걸쳐 요약되어 있다.
다변량 분산분석을 수행하기 전에 우선 집단 별 분산-공분산 행렬이 동일한지 파악하는 Box의 동일성 검정을 먼저 수행하였다. 지면관계상 Box 동일성 검정 결과를 표로 제시하지는 않았지만, 분석결과 가설 1과 가설 2는 집단별 분산-공분산 행렬이 동일하다는 귀무가설이 채택되었으나, 가설 3과 4는 Box의 M값이 각각 32.52(p=0.02)와 27.56(p=0.09)로 나타나 공분산 행렬의 동일성을 의미하는 귀무가설을 기각하여 다변량분산분석의 의미가 없다고 볼 수 있다. 따라서, 가설 3과 4는 다변량 분산분석의 전제조건을 만족하지 않는 것으로 판단되어 가설이 기각되는 것으로 볼 수 있다.
전국의 177개 대학에서 261개의 설문결과 데이터를 통해 대학 평가순위에 따른 그룹별 대학의 CRM 프로세스 수준(가설1)과 고객자산가치 요소 수준(가설2), 그리고 대학 소재지역 그룹별 대학의 CRM 프로세스들의 수준(가설 3)과 고객자산가치요소들의 수준(가설 4)의 차이를 검정하였다. 측정도구의 신뢰성과 타당성 검증이 완료된 측정도구를 바탕으로 분석한 결과, CRM 프로세스 활동과 고객자산가치 요소들의 수준이 대학의 평가순위 그룹 유형에 대해서는 유의한 차이가 있지만(가설 1, 2 채택), 대학의 소재 지역 그룹유형에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않았다(가설 3, 4 기각). 즉, 관계획득활동과 관계강화활동이 상위권 대학과 하위권 대학에서 유의하게 차이가 나는 것을 알 수 있었고, 고객자산가치 요소 중 상위권 대학의 브랜드가치와 관계가치는 중위권 대학 및 하위권 대학과 유의한 차이가 발견되었으며, 또한 상위권 대학의 제품/서비스 가치(구매가치)는 하위권 대학의 구매가치와, 그리고 중위권 대학의 브랜드 가치는 하위권 대학의 브랜드 가치와도 분명한 차이가 존재한다는 것을 알 수 있다.
다변량 검정 및 개체간 효과검정 결과에 따라 가설 1과 2에 제기하는 대학 평가순위에 따른 그룹별 대학의 CRM 프로세스 활동 수준과 고객자산가치 요소들의 수준은 통계적으로 유의하게 차이가 나는 것으로 밝혀졌다. 한편, LSD에 의한 사후검정을 통해 세부 요인별 차이를 다중비교를 통해 분석해보았을때, 획득 및 강화활동에 대해 상위권 대학이 하위권 대학에 비해 유의하게 높은 것으로 판명되었으며, 고객자산가치 요소들에 대해서는 대부분의 고객가치요소들이 등급구분 집단에 따라 유의한 차이를 나타내고 있다는 것을 알 수 있었다.
후속연구
이러한 과정에서 대학의 CRM 전략에 의한 최종적인 종속변수는 본 연구에서 분류변수로 활용한 대학의 평가순위나 학생들의 입학성적 등을 고려할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구 결과를 토대로 국내 대학의 경쟁력 강화를 위해 대학경영 문맥에 맞는 CRM 전략에 대한 세부적인 연구가 진행되는 것이 바람직하다. 특히, 우수학생의 유치, 학생들의 전문성 및 경쟁력 강화, 그리고 졸업생들의 취업지원 프로그램 등은 관련 부처에서 개별적으로 집행하는 단절된 별도의 전략이 아니라, 고객이라는 통합적인 관점에서 상호유기적인 조화를 이루도록 전체 최적화된 전략으로 기획되어야 할 것이다.
이러한 관점에서 한 단계 더 고려할 수 있는 점은 대학의 CRM 전략은 대학 전체 차원이 아닌, 캠퍼스 별로 차별화되는 것이 당연하다는 것을 알 수 있다. 마지막으로 본 연구에서는 고객경험측면의 고객자산가치 요소들의 응답이 내부직원들에 의해 이루어졌다는 한계점을 갖는데, 이러한 한계는 두 가지 잠재적인 문제점이 존재할 수 있다. 첫째, 모든 변수에 대해 동일 응답자가 응답함으로써 일종의 학습효과인 동일방법편이(common method bias)의 가능성을 배제할 수 없다는 것이며, 둘째, 조직의 활동(CRM 프로세스)과 고객의 반응(고객자산가치 요소)을 정확하게 분석하기 위해서는 조직별로 쌍체 데이터(dyadic data) (e.
앞서 논의한 전사 CRM 전략의 체계들은 고객이 존재하는 모든 조직에 공통적으로 적용될 수 있는 이론들이지만, 적용방식과 각 전략 프레임워크의 구성요소들 간의 상대적 중요성은 조직이 처한 문맥과 상황에 따라 달라져야 할 것이다. 이렇게 조직의 상황에 따라 취해야할 전략적 형태가 달라져야 함은 이미 상황이론(contingency theory)에 기반한 많은 선행연구들을 통해 제기되어 왔다(e.
한편, 지금까지 논의한 연구의 한계점을 극복하기 위해서는 대학이라는 산업의 관점에서 CRM 프로세스 전략, 고객자산가치요소, 그리고 대학의 최종적인 성과에 이르는 인과관계를 검증할 필요가 존재한다. 이러한 과정에서 대학의 CRM 전략에 의한 최종적인 종속변수는 본 연구에서 분류변수로 활용한 대학의 평가순위나 학생들의 입학성적 등을 고려할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구 결과를 토대로 국내 대학의 경쟁력 강화를 위해 대학경영 문맥에 맞는 CRM 전략에 대한 세부적인 연구가 진행되는 것이 바람직하다.
마지막으로 본 연구에서는 고객경험측면의 고객자산가치 요소들의 응답이 내부직원들에 의해 이루어졌다는 한계점을 갖는데, 이러한 한계는 두 가지 잠재적인 문제점이 존재할 수 있다. 첫째, 모든 변수에 대해 동일 응답자가 응답함으로써 일종의 학습효과인 동일방법편이(common method bias)의 가능성을 배제할 수 없다는 것이며, 둘째, 조직의 활동(CRM 프로세스)과 고객의 반응(고객자산가치 요소)을 정확하게 분석하기 위해서는 조직별로 쌍체 데이터(dyadic data) (e.g., 김형수와 이주민, 2010) 측정을 통해 이루어져야 하기 때문에 이러한 연구를 한쪽 측면의 응답자 유형을 통해 분석했을 경우 연구결과의 타당성 측면에서 문제시 될 수 있다는 것이다. 그럼에도 불구하고, 대응적인 관점의 쌍체분석이 요구되는 연구의 대부분은 데이터 수집과 분석의 현실적인 용이성 때문에 고객(학생) 관점만의 측정과 분석이 이루어지고 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
현재에 들어서 CRM에 대한 인식은 어떠한 추세를 보이나요?
2000년대에 들어서 고객관계관리, 즉 CRM(Customer Relationship Management: 이하 CRM)에 대한 인식이 변화하고 있다. 고객 데이터베이스를 중심으로 운영되는 정보시스템의 일종이나 데이터마이닝(Data Mining)과 같은 데이터 분석 기법을 활용한 마케팅의 하위요소에서 조직의 전사적인 경영전략을 수립하는 패러다임 혹은 전략체계의 개념으로 확대되고 있는 추세이다(Kim and Kim, 2009). 또한, CRM이 적용되는 가치사슬상의 업무영역이 마케팅, 영업, 고객서비스 부서에서 조달, R&D, 생산, 물류 등의 전체 가치사슬 영역으로 확대되는 이른바 전략적 CRM(Reinartz et al.
CRM은 어떤 틀인가요?
고객지향적인 경영전략을 보다 체계적이고, 전사적으로 수행할 수 있는 개념적 틀을 CRM이라고 할 수 있다(김형수, 박찬욱, 2008). 마케팅, 영업, 고객서비스 부서의 부분적인 기능을 지원하는 정보시스템으로서의 역할을 수행했던 과거의 CRM 개념과는 달리, 고객이 존재하는 모든 조직이 자사의 다양한 자원과 역량을 활용하여 고객과의 관계를 획득, 유지, 강화하기 위한 일련의 프로세스 혹은 경영패러다임으로 CRM의 개념이 확대되고 있기 때문이다(Kim et al.
과거의 CRM 개념은 어떤 역할을 수행했나요?
고객지향적인 경영전략을 보다 체계적이고, 전사적으로 수행할 수 있는 개념적 틀을 CRM이라고 할 수 있다(김형수, 박찬욱, 2008). 마케팅, 영업, 고객서비스 부서의 부분적인 기능을 지원하는 정보시스템으로서의 역할을 수행했던 과거의 CRM 개념과는 달리, 고객이 존재하는 모든 조직이 자사의 다양한 자원과 역량을 활용하여 고객과의 관계를 획득, 유지, 강화하기 위한 일련의 프로세스 혹은 경영패러다임으로 CRM의 개념이 확대되고 있기 때문이다(Kim et al., 2010).
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