본 논문은 고객만족도 조사가 지니고 있는 현실적인 문제점의 개선 방법에 관한 탐색적 연구다. 고객만족도 수준이 높아질수록 만족고객의 비율이 높아지는 것은 당연한 현상이라 할 수 있는데, 실제 조사 측면에서는 만족응답으로의 쏠림현상이 두드러져, 데이터 분석의 구조적 한계와 함께 고객만족 개선안 도출의 유용성이 낮아지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 만족고객을 재분류하여 보다 전략적인 의미를 도출하고 만족 고객의 불만족 요인을 찾아내기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 만족고객을 재분류를 위한 3가지 방법인 세부속성의 복합점수를 이용하는 방법, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하는 방법, 만족 고객을 세분화하는 방법을 사례연구를 통하여 서로 비교분석하였다. 사례연구결과, 본 연구결과는 향후 고객만족도 조사가 다양하고 입체적으로 분석되어 고객만족조사의 활성화는 물론, 고객만족경영 향상을 위한 유용한 자료로 활용되리라 기대한다.
본 논문은 고객만족도 조사가 지니고 있는 현실적인 문제점의 개선 방법에 관한 탐색적 연구다. 고객만족도 수준이 높아질수록 만족고객의 비율이 높아지는 것은 당연한 현상이라 할 수 있는데, 실제 조사 측면에서는 만족응답으로의 쏠림현상이 두드러져, 데이터 분석의 구조적 한계와 함께 고객만족 개선안 도출의 유용성이 낮아지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 만족고객을 재분류하여 보다 전략적인 의미를 도출하고 만족 고객의 불만족 요인을 찾아내기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 만족고객을 재분류를 위한 3가지 방법인 세부속성의 복합점수를 이용하는 방법, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하는 방법, 만족 고객을 세분화하는 방법을 사례연구를 통하여 서로 비교분석하였다. 사례연구결과, 본 연구결과는 향후 고객만족도 조사가 다양하고 입체적으로 분석되어 고객만족조사의 활성화는 물론, 고객만족경영 향상을 위한 유용한 자료로 활용되리라 기대한다.
This paper is an exploratory study to improve customer satisfaction survey for resolving practical problems. It is natural phenomenon that, as the level of customer satisfaction index increases, the ratio of satisfied customers increases too. However, the effectiveness of practical application of cu...
This paper is an exploratory study to improve customer satisfaction survey for resolving practical problems. It is natural phenomenon that, as the level of customer satisfaction index increases, the ratio of satisfied customers increases too. However, the effectiveness of practical application of customer satisfaction survey for improvement of customer satisfaction decreases due to its structural limitation on its data analysis system. In order to cope with these problems, we compares the three satisfied customer reclassification methods such as attribute complex scores, satisfaction/dissatisfaction dimension and latent class analysis models. The case study results show that satisfied customer reclassification methods have merits and demerits and are expected to play the role as the groundwork for the revitalization of customer satisfaction survey as well as improving customer satisfaction management.
This paper is an exploratory study to improve customer satisfaction survey for resolving practical problems. It is natural phenomenon that, as the level of customer satisfaction index increases, the ratio of satisfied customers increases too. However, the effectiveness of practical application of customer satisfaction survey for improvement of customer satisfaction decreases due to its structural limitation on its data analysis system. In order to cope with these problems, we compares the three satisfied customer reclassification methods such as attribute complex scores, satisfaction/dissatisfaction dimension and latent class analysis models. The case study results show that satisfied customer reclassification methods have merits and demerits and are expected to play the role as the groundwork for the revitalization of customer satisfaction survey as well as improving customer satisfaction management.
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문제 정의
즉 만족과 불만족은 같은 축 상에서 반대편에 있다는 것이다[5]. 그러나 이에 대한 반론으로 만족과 불만족은 다른 차원이라는 주장이 제기되어 고객만족도 연구의 새로운 방향으로 연구되고 있는데[8], 본 연구에서는 서용원과 손영화[3]가 제안한 만족/불만족 2차원 모형을 이용하여 만족고객의 재분류를 통하여 궁극적으로 만족고객의 불만족 요인 또는 만족도 제고 요인을 찾아내고자 한다.
본 연구는 최근의 고객만족도 조사 결과에서 만족/긍정 응답으로의 쏠림현상이 심하게 발생하고 있다는데서 출발했다. 또한 이러한 쏠림현상은 기업에게 고객만족 활동 대비 개선정도가 낮다고 생각하게 하고, 향후 개선 방향도 일반적이어서 고객만족도 조사의 유용성과 함께 고객만족 활동 자체가 위축시키는 현상을 보이고 있다.
본 연구에서는 속성 복합점수를 이용한 만족 고객 재분류의 사례로 [그림 1]의 초고속 인터넷의 만족도 조사 사례를 들기로 한다. 초고속 인터넷의 전반적인 만족도 분포 중 “만족”의 비율이 77.
본 연구에서는 이상에서 기술한 연구방법들을 비교분석한 사례연구와 분석결과를 기술하기로 한다.
본 연구의 목적은 고객만족도 조사에서 만족고객의 비중이 높게 나옴으로써 발생하는 문제를 해결하기 위하여 만족고객을 재분류하기 위한 방법들의 비교분석을 수행하는 것인데, 구체적으로는 세부속성의 복합점수를 이용하는 방법, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하는 방법, 만족 고객을 세분화하는 방법이다. 본 연구에서는 이상의 만족 고객 재분류를 위한 방법들을 적용한 사례연구와 각 방법들을 장점과 단점을 비교하고 활용방안을 제안하고자 한다. 이를 통하여 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있는 시사점과 전략을 도출하고자 한다.
본 연구의 목적은 고객만족도 조사에서 만족고객의 비중이 높게 나옴으로써 발생하는 문제를 해결하기 위하여 만족고객을 재분류하기 위한 방법들의 비교분석을 수행하는 것인데, 구체적으로는 세부속성의 복합점수를 이용하는 방법, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하는 방법, 만족 고객을 세분화하는 방법이다. 본 연구에서는 이상의 만족 고객 재분류를 위한 방법들을 적용한 사례연구와 각 방법들을 장점과 단점을 비교하고 활용방안을 제안하고자 한다.
본 절에서는 이상에서 적용한 만족고객의 재분류를 위한 세 가지 방법을 비교하여 기술한다.
본 연구에서는 이상의 만족 고객 재분류를 위한 방법들을 적용한 사례연구와 각 방법들을 장점과 단점을 비교하고 활용방안을 제안하고자 한다. 이를 통하여 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있는 시사점과 전략을 도출하고자 한다.
제안 방법
만족/불만족 2차원 측정을 위해 A유형 설문지는 속성에 대한 만족/불만족의 2차원 측정하게 하고, B유형 설문지는 속성에 대한 만족을 단일차원으로 측정하도록 설계하였다. 그리고 기대, 지각된 성과, 기대불확정 문항 및 감정변인 항목을 추가하여 이를 측정하고, 전반적인 만족/불만족 2차원과 단일차원 모두를 질문으로 추가하였다. 만일 만족이 단일차원이라면, 만족과 불만족을 교차시켰을 때 응답자들이 만족에 높게 응답했을 때 불만족에는 낮도록 표에 군집되어 나타날 것이다.
따라서 본 연구에서는 만족 고객을 재분류하는 방법으로는 다음의 3가지 방법을 비교분석하고자 하는데, 첫번째 방법은 전반적인 만족도에서 만족 응답자를 세부 속성평가의 복합점수로 구분하는 방법이고, 두 번째 방법은 전반적인 만족도이외에 다른 기준의 잣대로 고객을 측정하여, 2차원으로 고객을 분류하는 방법, 마지막 세번째 방법은 마케팅의 가장 중요한 전략 도구인 고객 세분화방법이다.
본 연구에서는 고객만족도 조사에서 만족고객의 비중이 높게 나옴으로써 발생하는 문제를 해결하기 위하여 만족고객을 재분류하기 위한 방법들을 비교분석하였는데, 구체적으로 만족 고객 재분류 방법은 세부속성의 복합점수를 이용하는 방법, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하는 방법, 만족 고객을 세분화하는 방법으로 초고속인터넷 서비스를 대상으로 제안한 방법을 타당성을 통계적으로 검증하였다. 또한, 이들 방법들을 적용한 만족고객 재분류 사례연구와 각 방법들의 장점과 단점을 기술하여 서로 비교하였고 활용방안도 제안하였다.
마지막으로 만족고객의 재분류를 위하여 고객세분화를 고객만족도 조사에 적용한다. 특히 특정 척도에 응답이 집중되었을 경우 보다 세부적으로 분석될 필요가 있는데 그 방법으로 세분화 방법을 적용할 수 있는 것이다.
만족/불만족 2차원 모형을 이용한 만족고객 재분류를 위하여 초고속 인터넷 서비스 가입자 200명을 대상으로 만족/불만족 모형을 검증하고 만족고객 재분류를 수행하였다. 만족/불만족 2차원 측정을 위해 A유형 설문지는 속성에 대한 만족/불만족의 2차원 측정하게 하고, B유형 설문지는 속성에 대한 만족을 단일차원으로 측정하도록 설계하였다.
만족/불만족 2차원 모형을 이용한 만족고객 재분류를 위하여 초고속 인터넷 서비스 가입자 200명을 대상으로 만족/불만족 모형을 검증하고 만족고객 재분류를 수행하였다. 만족/불만족 2차원 측정을 위해 A유형 설문지는 속성에 대한 만족/불만족의 2차원 측정하게 하고, B유형 설문지는 속성에 대한 만족을 단일차원으로 측정하도록 설계하였다. 그리고 기대, 지각된 성과, 기대불확정 문항 및 감정변인 항목을 추가하여 이를 측정하고, 전반적인 만족/불만족 2차원과 단일차원 모두를 질문으로 추가하였다.
본 연구에서는 고객만족도 조사에서 만족고객의 비중이 높게 나옴으로써 발생하는 문제를 해결하기 위하여 만족고객을 재분류하기 위한 방법들을 비교분석하였는데, 구체적으로 만족 고객 재분류 방법은 세부속성의 복합점수를 이용하는 방법, 만족/불만족 2차원 모형을 적용하는 방법, 만족 고객을 세분화하는 방법으로 초고속인터넷 서비스를 대상으로 제안한 방법을 타당성을 통계적으로 검증하였다. 또한, 이들 방법들을 적용한 만족고객 재분류 사례연구와 각 방법들의 장점과 단점을 기술하여 서로 비교하였고 활용방안도 제안하였다.
본 연구에서는 만족고객의 재분류를 위해 복합 점수를 이용하여 “만족”고객을 재분류하고, 이를 기준으로 속성별 평가의 평균을 구하고, 다중회귀분석을 하였는데, 그 결과는 과 같다.
대상 데이터
본 연구에서는 초고속 인터넷 사례에서 응답비중이 높은 “만족”의 응답자 242명을 세분화하였다.
데이터처리
<표 2>의 복합점수는 복합점수 분포를 보고, 임의로 3그룹으로 구분하여 4점을 중심으로 0.5점을 가․감하여 전체 만족도 구간을 Re-Scale하였다. 본 연구에서는 만족고객의 재분류를 위해 복합 점수를 이용하여 “만족”고객을 재분류하고, 이를 기준으로 속성별 평가의 평균을 구하고, 다중회귀분석을 하였는데, 그 결과는 <표 3>과 같다.
이론/모형
본 연구에서는 초고속 인터넷 사례에서 응답비중이 높은 “만족”의 응답자 242명을 세분화하였다. 세분화 프로그램은 투입 변수의 척도 유형이 자유로운 잠재적 집단 분석(Latent class analysis)기법을 적용하였는데[6], 투입변수는 7개의 세부속성평가요인이다. 또한 본 연구에서는 인구통계학적 변수인 소득과 연령 등을 공변량(covariate)으로 투입하여 다른 투입변수들과 동시에 분석하였는데, 3개의 세분화된 그룹이 가장 적정한 것으로 나타났는데, 세분화 결과는 <표 4>와 같다[2].
성능/효과
결론적으로 고객만족도 조사에서 단일차원으로 분석하였을 경우와 만족/불만족의 2차원으로 분석할 경우 그 결과가 다르다. 특히 만족/불만족 2차원 모형을 적용할 경우 만족과 관련된 속성과 불만족에 관련된 속성이 별개일 수 있음을 확인할 수 있었고, 이를 통하여 만족고객을 재분류할 수 있음을 확인하였다.
또한 본 연구에서는 인구통계학적 변수인 소득과 연령 등을 공변량(covariate)으로 투입하여 다른 투입변수들과 동시에 분석하였는데, 3개의 세분화된 그룹이 가장 적정한 것으로 나타났는데, 세분화 결과는 와 같다[2].
약 과반수가 넘는 비중을 차지하는 집단 1은 세부 속성에서도 모두 만족의 수준에 버금가고 있으나, 집단2는 속도와 요금, 집단3은 서비스 안정성과 속도에 상대적으로 불만이 높다. 또한 집단1은 상대적으로 고소득층 비중이 높고, 인터넷 Heavy User성향이며, 집단 2는 고졸이하의 여성 비중이 높은 특성을 보였다. 집단 3은 30대 남성이며 고학력 비중이 상대적으로 높다.
마지막 세 번째 방법은 마케팅의 가장 중요한 전략 도구인 고객 세분화방법을 도입하여 적용하는 것이었는데, 이는 고객만족 전략의 전개 시 활용성을 염두해 둔 것으로 고객 세분화 방법을 적용할 경우 분석이 복잡하고, 어려운 점이 있지만, 평균화 오류를 피할 수 있고, 또한 세분집단별로 프로필을 파악하여 고객 접근성이 향상된다.
이러한 분석결과를 종합해 보면, 만족응답을 한 고객이라고 할지라도 이를 세분화하여 집단으로 구분하면 구분한 집단군별로 만족요인과 불만족요인을 보다 더 디테일하게 찾아낼 수 있어, 집단별 고객만족전략과 마케팅 전략을 수행하는 것이 가능하다. 전술한 바와 같이 이러한 만족고객 세분화를 통한 고객 세분화결과는 세분화 집단별로 각 세부 요인별 만족과 불만족 요인은 물론, 인터넷 이용기간, 이용빈도, 성별, 연령, 학력, 소득 등의 새로운 투입변수들과의 상관관계 분석 등을 통하여 집단별 특화된 고객 만족 전략과 마케팅 전략을 도출할 수 있어 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있는 의미 있는 시사점과 전략안을 도출할 수 있다.
이러한 분석결과를 토대로 만족고객의 세분집단은 3개로 구분될 수 있으며, 1개의 만족 집단, 2개의 불만족 집단으로 구분되었다. 전체 만족도가 “만족”수준인 집단이라고 세부 속성별로 모두 만족하는 것은 아니다.
제안한 방법들을 통해 고객 재분류를 통하여 고객 만족을 최대화할 수 있고 동시에 고객 불만족 발생을 억제할 수 있어서 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있는 가능성을 확인하였다. 제안 연구결과는 향후 고객만족도 조사가 다양하고 입체적으로 분석되어 고객만족조사의 활성화는 물론, 고객만족경영 향상을 위한 유용한 자료로 활용되리라 기대한다.
결론적으로 고객만족도 조사에서 단일차원으로 분석하였을 경우와 만족/불만족의 2차원으로 분석할 경우 그 결과가 다르다. 특히 만족/불만족 2차원 모형을 적용할 경우 만족과 관련된 속성과 불만족에 관련된 속성이 별개일 수 있음을 확인할 수 있었고, 이를 통하여 만족고객을 재분류할 수 있음을 확인하였다. 이러한 분석결과를 통하여 만족요인과 불만족 요인의 역할과 기능이 다르게 작용하고 있음을 확인하였고 이를 토대로 요인별 평가를 달리하면 고객 재분류를 통하여 고객 만족을 최대화할 수 있고 동시에 고객 불만족 발생을 억제할 수 있어서 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있으리라 기대한다.
후속연구
본 연구는 최근의 고객만족도 조사 결과에서 만족/긍정 응답으로의 쏠림현상이 심하게 발생하고 있다는데서 출발했다. 또한 이러한 쏠림현상은 기업에게 고객만족 활동 대비 개선정도가 낮다고 생각하게 하고, 향후 개선 방향도 일반적이어서 고객만족도 조사의 유용성과 함께 고객만족 활동 자체가 위축시키는 현상을 보이고 있다. 고객만족도 조사의 만족/긍정 응답 쏠림 현상의 사례를 소개하면 [그림 1]과 같다.
먼저 첫 번째 세부속성의 복합점수를 이용한 고객 세분화 방법은 중요도 가중치가 부여되어 분류된다면 보다 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 방법으로 판단되며, 두번째 방법은 만족과 불만족이라는 다차원 모델로 만족고객을 재분류하여 새로운 관점에서 의미 있는 결과를 찾을 수 있으나 그 적용절차와 방법이 복잡하다. 세 번째 세분화 방법은 본 논문에서 제기한 문제에 대한 해결방법으로 가장 가능성이 높다고 판단되며 향후 지속적으로 사례 수집과 연구 시 가장 의미 있는 연구결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
특히 만족/불만족 2차원 모형을 적용할 경우 만족과 관련된 속성과 불만족에 관련된 속성이 별개일 수 있음을 확인할 수 있었고, 이를 통하여 만족고객을 재분류할 수 있음을 확인하였다. 이러한 분석결과를 통하여 만족요인과 불만족 요인의 역할과 기능이 다르게 작용하고 있음을 확인하였고 이를 토대로 요인별 평가를 달리하면 고객 재분류를 통하여 고객 만족을 최대화할 수 있고 동시에 고객 불만족 발생을 억제할 수 있어서 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있으리라 기대한다.
제안한 방법들을 통해 고객 재분류를 통하여 고객 만족을 최대화할 수 있고 동시에 고객 불만족 발생을 억제할 수 있어서 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있는 가능성을 확인하였다. 제안 연구결과는 향후 고객만족도 조사가 다양하고 입체적으로 분석되어 고객만족조사의 활성화는 물론, 고객만족경영 향상을 위한 유용한 자료로 활용되리라 기대한다.
향후에는 본 연구에서 비교분석한 방법을 보다 엄밀하게 검증하기 위한 세부속성구조와 측정대상 제품 및 서비스에 따라 적합한 세분화 방법 발굴을 위한 다양한 시도가 요구된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
고객만족은 무엇의 핵심인가?
고객만족은 마케팅 연구의 핵심이며, 충성도와 재구매 의도의 중요한 선행요인으로 잘 알려져 있다. 직․간접적으로 고객만족이 기업에게 주는 효익은 매우 크다고 할 수 있고 이에 따라 기업들은 고객을 만족시키기 위해 많은 노력을 펼칠 뿐만 아니라 고객만족조사를 통해 기업의 성과를 측정하고 있다.
만족 고객을 재분류한다는 것은 어떻게 시도되는가?
만족 고객을 재분류한다는 것은, 응답의 분포가 어떤 이유에서든지 밸런스가 맞지 않고 만족응답방향으로 강하게 집중되었기 때문에 유용한 결과를 도출하기 위한 방법으로 시도된다. 세부 속성의 복합점수를 이용하는 것은 만족고객의 불만족 요인 또는 만족도 제고 요인을 찾아내기 위한 방법이다 [1, 10].
만족고객의 재분류를 위한 세 가지 방법은?
먼저 첫 번째 방법으로는 전반적인 만족도에서 만족 응답자를 세부 속성평가의 복합점수로 구분하는 방법이었는데, 이 방법은 측정의 일관성이 있고 적용하기가 쉬운 장점이 있으나, 상관성이 높아 다중 회귀 분석 시 다중 공선성이 강하게 나타날 가능성이 높다
두 번째 방법은 전반적인 만족도이외에 다른 기준의 잣대로 고객을 측정하여, 2차원으로 고객을 분류하는 것이었는데, 분류방법은 기본적으로 첫 번째 방법과 다를 것이 없다고 할 수 있겠으나, 다른 기준의 잣대를 불만족도로 한다는 것이 두 번째 방법의 특징이다. 대부분의 고객만족도 연구는 1차원적 기준이었으나 추가적으로 수행하는 연구에서는 만족과 불만족은 같은 축상에서 반대편에 있다는 것으로 보고 2차원으로 분석하여 새로운 고객만족도 연구를 진행할 수 있으나 그 적용 절차가 복잡하다.
마지막 세 번째 방법은 마케팅의 가장 중요한 전략 도구인 고객 세분화방법을 도입하여 적용하는 것이었는데, 이는 고객만족 전략의 전개 시 활용성을 염두해 둔 것으로 고객 세분화 방법을 적용할 경우 분석이 복잡하고, 어려운 점이 있지만, 평균화 오류를 피할 수 있고, 또한 세분집단별로 프로필을 파악하여 고객 접근성이 향상된다.
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