[논문]Kano 모델을 이용한 수정된 중요도-만족도 분석

송해근

doi:10.12812/ksms.2013.15.1.241

Kano 모델을 이용한 수정된 중요도-만족도 분석
A modified Importance-Satisfaction analysis using Kano's model 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.15 no.1, 2013년, pp.241 - 248

Abstract ▼ AI-Helper

Importance-Performance Analysis(IPA) is a well-known methodology to find the area for improvement. However, the IPA uses different strategies depending on an attribute falls in either 'Concentrate', 'Keep up', 'Possible overkill', or Low priority' quadrant. Problems can occur when attributes locate near the demarcation lines. To solve this problem of IPA, I suggest a modified importance-satisfaction analysis which integrates the Slack(1994)'s diagonal approach and Kano's ASC(Jang et al., 2012) into Yang(2003)'s Importance-Satisfaction model. For this, I investigated 21 smartphone's quality attributes, which adopted from Song and Park(2012)'s study, and conducted a survey of 280 university students for the results of Kano' model and the importance and satisfaction of the quality attributes. The results show that the proposed model enables the business managers to prioritize the quality attributes for improvement through the interpretation on the continuous diagonal line using the Kano's questionnaire only, without acquiring any additional survey for importance of attributes. Accordingly, it is expected that the newly proposed method will diminish the limitation of the existing IPA. In addition, to test the validity of the ASC, this study conducts a comparative analysis between the Kano's ASC and Tontini(2007)'s method to determine the relative importance of quality attributes.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

무관심’)하기 때문에 해당 속성의 중요도와 만족도가 조금만 변경되어도 사분면에 따른 해석이 달라지는 단점이 있다(Eskildsen and Kristensen, 2006). 본 연구는 이러한 IPA의 문제점을 보완하기 위해 Slack(1994)이 제안한 대각선에 의한 개선의 우선 순위 결정 방법을 소개하고 이를 Matzler(1996) and Yang(2003; 2005)이 소개한 I-S(Importance-Satisfaction) 모델에 적용하는 수정 중요도-만족도 분석을 제안한다.
전통적인 IPA의 사분면에 의한 분석은 경계선 근처에 분포하는 속성들에 대한 해석이 모호한 단점이 있으나, 본 연구의 대각선에 의한 해석은 이러한 문제점을 완화해준다. 본 연구에서 소개한 ASC는 직접 중요도와의 높은 상관계수로 인해 품질 속성의 중요도로 사용할 수 있는 가능성을 보여줬다. 비교분석 결과 ASC는 SI와 DI 중 큰 값을 중요도로 사용하는 Tontini(2007)의 방식보다 직접 중요도와의 상관계수가 더욱 높게 나타났으며, 특히 서열 상관계수는 ASC에 의한 결과가 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 이러한 IV 사분면의 해석을 반영하여 Slack(1994) 방식과 ASC를 적용한 다음과 같은 수정된 중요도-만족도 분석을 제안한다.
, 2007; Tontini, 2007). 본 연구에서는 품질 속성의 중요도로 활용할 수 있는 ASC(Jang et al., 2012)와 Slack(1994)의 대각선 방식을 적용한 수정 중요도-만족도 분석을 제안하였다. 전통적인 IPA의 사분면에 의한 분석은 경계선 근처에 분포하는 속성들에 대한 해석이 모호한 단점이 있으나, 본 연구의 대각선에 의한 해석은 이러한 문제점을 완화해준다.
(2012)의 연구에서 제안한 ASC를 중요도-만족도 분석에 활용하는 방안도모색하였으며, 타당성 검증을 위해 Tontini(2007) 방식의 중요도 결과와 ASC에 의한 결과를 직접 중요도와 상관계수를 비교분석하였다. 전통적 IPA와 제안된 수정 중요도(ASC)-만족도 분석의 차이점도 함께 검토하였다.

가설 설정

⦁일원적(One-dimensional) 속성: 충족되면 고객이 만족하며 충족되지 않을 경우에는 불만족하는 성능 (performance) 속성으로 성과와 만족의 관계가 선형을 가정한다.

제안 방법

이를 위해 스마트폰을 이용하는 대학생 280명을 대상으로 각 속성별 충족 및 불충족 질문을 이용한 Kano 모델의 질문과, 5점 척도의 중요도/만족도 질문을 이용 하여 설문하였다.

대상 데이터

설문은 스마트폰을 가장 많이 사용하는 계층 중 하나인 280명의 대학생을 대상으로 조사하였으며, 총 유효한 응답자 정보는 다음과 같다. 여기서 Kano 질문에 대한 설문은 Song and Park(2012)의 연구 결과를 사용하였다.

데이터처리

본 연구에서는 고객 요구 속성의 중요도 대신 Jang et al.(2012)의 연구에서 제안한 ASC를 중요도-만족도 분석에 활용하는 방안도모색하였으며, 타당성 검증을 위해 Tontini(2007) 방식의 중요도 결과와 ASC에 의한 결과를 직접 중요도와 상관계수를 비교분석하였다. 전통적 IPA와 제안된 수정 중요도(ASC)-만족도 분석의 차이점도 함께 검토하였다.
결과 분석에서 기존의 중요도-만족도 분석에 의한 결과와 제안된 수정 중요도-만족도 분석에 의한 결과를 실증적으로 비교분석하였다. 본 연구에서는 고객 요구 속성의 중요도 대신 Jang et al.

이론/모형

그 중에서 Tontini(2007)는 Berger et al.(1993)이 소개한 Kano 모델의 만족계수(SI: Satisfaction Index)와 불만족계수(DI: Dissatisfaction Index)를 이용하여 Max(|SI|, |DI|)를 중요도로 사용하였으며, Jang et al.(2012)은 고객만족계수의 평균인 ASC(Average Satisfaction Coefficient)를 이용한 품질 속성의 중요도 결정의 가능성을 TV의 사례를 통해 실증적으로 보였다.
본 연구에서는 수정된 중요도-만족도 분석의 효과를 실증적으로 비교 분석하기 위해 Song and Park(2012) 연구에서 도출한 스마트폰 사례를 적용하였다.
설문은 스마트폰을 가장 많이 사용하는 계층 중 하나인 280명의 대학생을 대상으로 조사하였으며, 총 유효한 응답자 정보는 다음과 같다. 여기서 Kano 질문에 대한 설문은 Song and Park(2012)의 연구 결과를 사용하였다.
21개 품질 속성의 ASC와 중요도 및 만족도를 조사 하기 위해 다음의 [Table 2, 3]과 같은 질문지를 구성 하였다. 우선, 각 속성별 ASC를 도출하기 위해 Song and Park(2012) 연구의 스마트폰 사례에 대한 Kano 결과를 이용하였다. 품질속성의 만족도와 중요도의 측정은 각각 5점 척도를 사용하였다.

성능/효과

예를 들어 분석 대상 속성들의 중요도가 모두 매우 높은 경우(또는 만족도가 매우 높을 경우) 상대적 중요도에 의한 사분면을 구분하는 것은 현실적으로 큰 의미를 두기 어렵다. 둘째, Kano 모델의 무관심 속성은 I-S 모델에서 중요도와 만족도가 낮게 나타날 가능성이 높지만(IV 사분면 영역에 해당), 품질의 동태성 관점에서 볼 때(Kano, 2001; Vargo et al., 2007), 무관심 속성들은 향후 매력적 속성으로 전환될 가능성이 높으며, 이 때는 고객감동(Excitement)을 이끄는 중요한 속성이 될 수 있다. 따라서 IV 사분면 영역에 포함된 품질 속성은 무관심 대상이 아닌 불만족 예방 및 잠재적 가치를 고려한 ‘확인 영역’으로 변경될 필요가 있다.
본 연구에서 소개한 ASC는 직접 중요도와의 높은 상관계수로 인해 품질 속성의 중요도로 사용할 수 있는 가능성을 보여줬다. 비교분석 결과 ASC는 SI와 DI 중 큰 값을 중요도로 사용하는 Tontini(2007)의 방식보다 직접 중요도와의 상관계수가 더욱 높게 나타났으며, 특히 서열 상관계수는 ASC에 의한 결과가 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다.
(1996)이 소개한 중요도-만족도 분석은 고객이 중요하게 여기는 속성에 대해 개선 우선순위를 파악하는데 효과적이나, IV 사분 면에 대한 무관심 전략은 두 가지 이유에서 재해석될 필요가 있다. 첫째, 중요도-만족도 분석에 이용되는 품질 속성은 일반적으로 고객만족에 미치는 영향이 큰 중요한 속성으로 선별되기 때문에 I-S 분석 결과에서 상대적으로 중요하지 않은 속성일지라도 해당 속성이 현재 고객 불만을 유발한다면 관리 대상에서 배제되어서는 안된다. 더욱이 Bacon(2003)이 지적한 바와 같이 중요도와 성과의 평균값을 이용하는 IPA 방식은 ‘다수의 오류(majority fallacy)’의 가능성이 존재할 수 있다.

후속연구

마지막으로 ‘20.음성 인식’과 ‘21.3D 기능’은 중요도-만족도 분석에서 모두 개선 필요성을 판단하는 확인 영역으로 분류되었으며, 이들 속성은 고객감동을 이끌 여지가 있으므로 지속적인 모니터가 필요하다.
본 연구에서 제안하는 수정된 중요도-만족도 분석은 중요도 대신 ASC를 적용하므로 직접 중요도와의 비교 분석을 통한 타당성 검증이 필요하다. [Table 5]의 결과로부터 ASC에 의한 품질 속성의 중요도 값과 응답자들이 직접 부여한 중요도 값의 피어슨 상관계수는 0.
, 1984), 이 속성이 IPA의 II 사분면(개선 영역)에 있을 경우, 동일한 영역에 있는 매력적 속성보다 시급한 조처가 필요하다. 이러한 IPA의 단점을 보완하기 위해 Kano 모델의 품질 유형을 중요도-성과분석에 적용하는 시도가 있었으나(Tontini and Silveira, 2007; Kuo et al., 2012), 본 연구에서 제안하는 수정 중요도-만족도 분석을 활용하면 제품이나 서비스의 성과와 만족도의 관계와 무관하게 만족도와 중요도에 따른 분석만으로 개선을 위한 우선순위 파악이 가능하다. 더욱이 ASC는 별도의 설문지 작성 없이 품질 속성의 중요도로 활용할 수 있으므로 제안된 수정 중요도-만족도 분석의 또 다른 장점이다.
화질’은 우수한 성과 유지 영역에 가깝게 나타났다. 향후 이들 속성에 대해 고객이 생각하는 중요도가 높아지거나 만족 수준이 떨어지면 개선의 우선순위가 올라갈 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	품질 속성이 조금만 위치를 이동해도 우선순위에 큰 영향을 미치는 IPA의 단점을 극복하기 위해 Slack이 소개한 방법론은 무엇인가?	예를 들어, 중요도 평균값에 근접한 어떤 품질 속성이 I 사분면(우수한 성과 유지 영역)으로 분류될 경우 전략적 우위 달성을 위해 현재의 성과 관리에 중점을 두어야 하나, IV 사분면 (과잉 투자 영역)으로 분류되면 개선의 우선순위가 낮아진다. 이러한 현상은 표집 편향(sampling bias) 등으로 인해 응답자마다 빈번히 다르게 나타날 수 있으며, 이러한 단점을 극복하기 위해 Slack(1994)은 대각선을 이용하여 개선의 우선 순위를 분석하는 중요도-성과 분석 방법론을 소개하였다.
	중요도-만족도 분석에서 개선 영역은 어떤 영역을 의미하는가?	II. 개선 영역: 고객에게 중요한 속성을 현재 만족시키지 못하고 있으므로 개선이 필요한 영역이다. 고객 이탈을 방지하기 위하여 즉각 적인 조처가 필요하다.
	IPA의 단점은 무엇인가?	중요도-성과분석(IPA: Importance Performance Analysis; Martilla and james, 1977)은 품질 속성별 고객 인식을 바탕으로 개선이 필요한 영역을 확인하는데 유용하게 활용되어왔다(Slack, 1994; Bacon, 2003). 그러나 IPA는 적용 제품이나 서비스 속성의 중요도와 만족도(성과)의 평균값을 기준으로 해석(‘I.우수한 성과’, ‘II.개선’, ‘III.과잉’, ‘IV.무관심’)하기 때문에 해당 속성의 중요도와 만족도가 조금만 변경되어도 사분면에 따른 해석이 달라지는 단점이 있다(Eskildsen and Kristensen, 2006). 본 연구는 이러한 IPA의 문제점을 보완하기 위해 Slack(1994)이 제안한 대각선에 의한 개선의 우선 순위 결정 방법을 소개하고 이를 Matzler(1996) and Yang(2003; 2005)이 소개한 I-S(Importance-Satisfaction) 모델에 적용하는 수정 중요도-만족도 분석을 제안한다.

참고문헌 (27)

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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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