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소셜 미디어 감성평가를 활용한 항공사 고객만족도 분석 - 대형항공사와 저비용항공사 비교연구
Airline Customer Satisfaction Analysis using Social Media Sentiment Evaluation: Full Service Carriers vs. Low Cost Carriers 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.15 no.6, 2017년, pp.189 - 196  

이주양 (백석문화대학교 관광학부) ,  장필식 (세한대학교 정보물류학과)

초록
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본 연구의 목적은 소셜 미디어 데이터에 대한 감성평가를 활용하여 대형항공사와 저비용항공사 이용 고객의 만족도를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 2008년에서 2016년까지 대형항공사와 저비용항공사가 언급된 총 77,591개의 트윗을 취합하고 항공사 선택 속성별로 분류하였으며, 고객만족도 분석을 위해 3명의 평가자가 감성 평가를 시행하도록 하였다. 분석결과, 최근 7년 간 고객 만족도는 저비용항공사가 대형항공사보다 통계적으로 유의하게(p<0.001) 높은 것으로 나타났으며, 대형, 저비용항공사 모두 고객만족도가 지속적으로 하락하고 있는 것으로 파악되었다. 또한, 항공사 선택 속성 중 예약과 항공기 운항과 관련된 고객만족도가 낮은 것으로 나타났으며, 대형항공사의 경우, 예약과 기내서비스, 마케팅 측면에서 만족도 저하가 최근 심화되고 있는 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 대형항공사와 저비용항공사의 전반적인 고객만족도 향상을 위한 정량적 데이터로 활용 가능할 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study investigates customer satisfaction with full service carriers (FSC) and low cost carriers (LCC) using social media sentiment evaluation. From 2008 to 2016, a total of 77,591 tweets about two FSC and six LCC were aggregated and classified as per airline choice factors. Sentiment evaluation...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 고객만족도 분석을 위하여, 소셜 미디어 데이터(social media data)를 취합하고 이에 대한 감성분석(sentiment analysis)을 실시하였다. 기존에 많이 이용되어 왔던 인터뷰, 설문 및 감성평가와 비교하여 SNS(Social Network Service)를 이용한 조사 분석방법은 훨씬 더 오랜 기간 동안 광범위한 사용자들이 자발적으로 포스팅한 메시지들을 바탕으로 다양한 의견들을 취합할 수 있는 장점을 가진다[12].
  • 본 연구에서는 대형항공사와 저비용항공사를 중심으로 2008년부터 2016년까지 소셜미디어 데이터를 취합하여 감성분석을 실시함으로써 기존에 주로 이용되어 왔던 인터뷰 및 설문지 방법에서보다 확대된 방법으로 항공사 이용 고객들의 선택속성에 관한 인식을 파악하고자 하였다. 또한 선택속성 중 특별히 관심을 갖는 부분과 이미 경험한 서비스에 대한 긍정적, 부정적인 견해를 파악하여 치열한 경쟁 환경에서 항공사들이 고객의 욕구에 부합하는 차별화된 전략 수립에 이용될 수 있는 정량적 자료를 제공하고자 한다.
  • 본 연구는 항공사 이용자들이 SNS상에 자발적으로 여러 해에 걸쳐 게시한 메시지들을 취합, 감성 평가함으로써, 저비용항공사와 대형항공사의 서비스 만족도를 정량적으로 분석하였다. 2008년에서 2016년까지 대표적인 SNS 중 하나인 트위터 메시지 77,591개를 취합하여, 항공사 선택속성 별로 메시지들을 분류하고, 대형/저비용항공사 간 긍정/부정 추이를 살펴보았다.
  • 본 연구에서는 대형항공사와 저비용항공사를 중심으로 2008년부터 2016년까지 소셜미디어 데이터를 취합하여 감성분석을 실시함으로써 기존에 주로 이용되어 왔던 인터뷰 및 설문지 방법에서보다 확대된 방법으로 항공사 이용 고객들의 선택속성에 관한 인식을 파악하고자 하였다. 또한 선택속성 중 특별히 관심을 갖는 부분과 이미 경험한 서비스에 대한 긍정적, 부정적인 견해를 파악하여 치열한 경쟁 환경에서 항공사들이 고객의 욕구에 부합하는 차별화된 전략 수립에 이용될 수 있는 정량적 자료를 제공하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
고객서비스와 직접적으로 관련 있는 항공 업무는? 고객서비스와 직접적으로 관련 있는 항공 업무는 예약, 발권, 탑승수속, 수하물 관리 등의 운송 서비스 업무와 기내 시설 및 기내서비스, 운항 관련 업무로, 다양한 분야에서 서로 다른 직원들에 의해 업무가 진행되고 있 다[6]. 고객은 이러한 여러 분야의 항공사 서비스 과정 중 그들의 과거 경험과 내적 기준에 의하여 서로 다르게 중요 속성을 인지할 것이다[7].
승객들이 항공사를 선택할 수 있는 폭이 넓어진 계기는 무엇인가? 6% 성장 추세를 보여 역대 2월 중 최고실적을 달성하였다[2]. 이처럼 중 단거리항공 수요가 증가됨에 따라 2006년 제주항공 출범을 비롯한 총 6개의 저비용 항공사가 등장하여 항공시장을 세분화하였으며, 기존의 대형항 공사들이 간과하고 있던 틈새시장에 진출하여 다양한 방식의 서비스를 제공하고 있다[3, 4]. 이에 따라 승객들은 항공사를 선택할 수 있는 폭이 넓어지고 실제로 항공사를 이용할 때 각 항공사별 속성에 대해 비교, 검토후 적합한 항공사를 선택하게 된다.
국내 항공 시장은 무엇에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이는가? 국내 항공 시장은 개인 소득 수준의 향상과 여가시간 의 확대, 국제 교역량 증대 및 관광 산업의 발달에 힘입 어 꾸준한 성장세를 보이고 있다[1]. 국토교통부에 따르 면 2017년 2월 항공여객은 전년 동월대비 운항일 및 휴일 감소에도 불구하고 일본 동남아 등 중 단거리 중심의 해외여행 수요 증가의 영향으로 8.
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참고문헌 (24)

  1. J. Y. Lee, "The Effect of the Satisfaction with major on Career Exploration Behavior of the Students in the department of Airline Service: Focused on the comparison between 2year and 4year colleges", Journal of the Korea Convergence Society Vol. 8. No. 4, pp. 207-218, 2017. 

  2. Ministry of Land, Infrastructure and Transport, Aviation Market Trend & Analysis, Vol. 57, 2017. 

  3. W. J. Lee, The influence on the customer satisfaction and the reuse intentions of selection factors on Incheon-North America route, Hanseo University, Master's thesis, 2014. 

  4. J. Y. Lee, P. S. Jang, "Study on Research Trends in Airline Industry using Keyword Network Analysis: Focused on the Journal Articles in Scopus", Journal of the Korea Convergence Society Vol. 8. No. 5, pp. 169-178, 2017. 

  5. S. B. Kim, J. W. Park, "A Study on the Relative Importance of Airline Choice Factors -Concentrating on the Differences by Types of Airlines-", Journal of the Aviation Management Society of Korea, Vol. 13. No. 1, pp. 45-61, 2015. 

  6. G. S. Kim, J. E. Jo, "The Relationships of Importance-Performance and Satisfaction on Airline Service Quality", Korean Journal of Tourism Research, Vol. 19. No. 2, pp. 35-61, 2004. 

  7. S. M. Oh, S. H. Ko, "Research on Airline Selection Attributes by IPA among Foreign Tourists Visiting Korea", The Korea Contents Association, Vol. 14. No. 1, pp. 466-477, 2014. 

  8. J. G. Lee, G. S. Yoo, "A Study on Positioning through choice attributes of Airline", Journal of Tourism Management Research, Vol. 11. No. 4, pp. 27-51, 2007. 

  9. J. S. Ryu, Y. O. Park, "Importance-Performance Analysis of Selection Attribute Assessment for Airline - A Case of Domestic Airlines -", International Journal of Tourism and Hospitality Research, Vol. 20. No. 2, pp. 157-171, 2006. 

  10. Y. S. Park, "Study on The Airline Service Consumer's Choice Attributes of An Airlines Using AHP", Journal of Tourism and Leisure Research, Vol. 25. No. 8, pp. 409-424, 2013. 

  11. S. H. Han, The importance research of airline choice attributes of Korean travelers bounding for Southeast Asia: Focusing on comparison low cost carrier with full service carrier, Jeju National University, Master's thesis, 2015. 

  12. J. Y. Lee, P. S. Jang, "Effects of message polarity and type on word of mouth through SNS (Social Network Service)", The Journal of Digital Policy & Management, Vol. 11, No. 6, pp. 129-135, 2013. 

  13. P. S. Jang, "Study on principal sentiment analysis of social data", Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 19, No. 12, pp.49-56, 2014. 

  14. Statista Inc., "Number of monthly active Twitter users worldwide from 1st quarter 2010 to 1st quarter 2017 (in millions)", http://www.statista.com/statistics/282087/number-of-monthly-active-twitter-users/ (April 30, 2017). 

  15. Twitter, Inc., "The Streaming APIs Overview", https://dev.twitter.com/streaming/overview 

  16. H. H. Kim, P. S. Jang, "Differences in Sentiment on SNS : Comparison among Six Languages", Journal of Digital Convergence Vol 14, No. 3, pp. 165-170, 2016. 

  17. P. S. Jang, "Self-Disclosure and Boundary Impermeability among Languages of Twitter Users", Journal of the Korea Contents Association, Vol. 16, No. 4, pp. 434-441, 2016. 

  18. S. H. Lee, K. S. Kim, "Influences of Entertainment Programs on the Formation of Public Opinion in Twitter", Journal of digital Convergence , Vol. 13, No. 4, pp. 329-340, 2015. 

  19. Y. S. Yoo, B. Y. Sohn, "Music Listening Behavior analysis of Twitter User and A Comparative Study of Domestic Music Rank", Journal of digital Convergence , Vol. 14, No. 5, pp. 309-316, 2016. 

  20. M. Choi, "An Efficient Method for Design and Implementation of Tweet Analysis System", Journal of digital Convergence , Vol. 13, No. 2, pp. 43-50, 2015. 

  21. Su Hyeon Namn, Kyoo-Sung Noh, "A Study on the Effective Approaches to Big Data Planning", Journal of digital Convergence , Vol. 13, No. 1, pp.227-235, 2015. 

  22. J. Harrison, & M. J. Harrison, "Package RSelenium", http://johndharrison.github.io/RSOCRUG/#1 

  23. S. H. Hong, "New Authentication Methods based on Users Behavior Big Data Analysis on Cloud," Journal of IT Convergence Society for SMB, Vol. 6, No. 4, pp. 31-36, 2016. 

  24. Y. S. Jeong, "Business Process Model for Efficient SMB using Big Data," Journal of IT Convergence Society for SMB, Vol. 5, No. 4, pp. 11-16, 2015. 

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