Kano 모델 기반의 잠재적 고객 요구 개선 지수의 개발 : 교육서비스 분야를 중심으로 Development of Potential Customer Demand Improvement Index Based on Kano Model : Focused on Educational Service원문보기
Recently, service quality must reflect several demands of customers who show rapid and various changes so as to be compared with the past. So, objective and rapid measuring methods for service quality are necessary. For them, first of all, service company must calculate their standard of service qua...
Recently, service quality must reflect several demands of customers who show rapid and various changes so as to be compared with the past. So, objective and rapid measuring methods for service quality are necessary. For them, first of all, service company must calculate their standard of service quality accurately by measuring service quality exactly. Kano classified the degree of influence that is the degree of correspondence of the quality attributes of products and services to the subjective satisfaction of customers. As a result, the types of qualities are classified as attractive, must be, one dimensional, and indifference attributes. They have been widely used quality attributes in various industrial fields up to now. However, Kano model has a limit that it ignores the characters of the next frequent numbers even though there are not much gap comparing to the most frequent number in the questionnaire answers. The limit is attributed to the character of Kano model that the most frequent number is accepted as the only quality character. Timko calculated the customer satisfaction coefficient by using Kano's method and studied the differences in quality character by classifying the quality characteristics in a graphical way through the relationship between the satisfaction and the dissatisfaction coefficient. In this study, we used the quality level determination method of the 7-point Likert scale, which takes the weight into account, to complement the deficiencies of the existing Kano model. We also developed and applied a Potential Satisfaction Level (P) and Potential Customer Demand Improvement (PCDI) Index to present a new approach to the determination of service quality attributes. To measure the level of potential service satisfaction and to understand the degree of improvement, we collected specimens of 51 participants who has been trained in the National Strategy Business Training Program, which has been managed by government agent, and analyzed the results.
Recently, service quality must reflect several demands of customers who show rapid and various changes so as to be compared with the past. So, objective and rapid measuring methods for service quality are necessary. For them, first of all, service company must calculate their standard of service quality accurately by measuring service quality exactly. Kano classified the degree of influence that is the degree of correspondence of the quality attributes of products and services to the subjective satisfaction of customers. As a result, the types of qualities are classified as attractive, must be, one dimensional, and indifference attributes. They have been widely used quality attributes in various industrial fields up to now. However, Kano model has a limit that it ignores the characters of the next frequent numbers even though there are not much gap comparing to the most frequent number in the questionnaire answers. The limit is attributed to the character of Kano model that the most frequent number is accepted as the only quality character. Timko calculated the customer satisfaction coefficient by using Kano's method and studied the differences in quality character by classifying the quality characteristics in a graphical way through the relationship between the satisfaction and the dissatisfaction coefficient. In this study, we used the quality level determination method of the 7-point Likert scale, which takes the weight into account, to complement the deficiencies of the existing Kano model. We also developed and applied a Potential Satisfaction Level (P) and Potential Customer Demand Improvement (PCDI) Index to present a new approach to the determination of service quality attributes. To measure the level of potential service satisfaction and to understand the degree of improvement, we collected specimens of 51 participants who has been trained in the National Strategy Business Training Program, which has been managed by government agent, and analyzed the results.
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문제 정의
Kano 모델은 최빈 응답수와 차빈 응답수의 차이에 대한 분류기준이 없다는 것이 한계점으로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 평가기준으로 가중치를 고려한 품질속성을 적용하여 좀 더 정확한 분류방법을 제안하고자 한다. 긍정의 응답과 부정의 응답을 고려한 7점 척도의 가중치(W)는 다음과 같다.
따라서, 본 연구에서는 7점 리커트 척도를 사용하여 잠재적 만족수준(P)과 만족 계수(WSC)와의 차이인 잠재적 고객 요구 개선 지수(PCDI Index)를 제안하고자 하며, 이때 잠재적 만족수준(Potential Satisfaction Level)을 구하는 방법은 다음과 같다.
본 연구에서는 최빈값만을 사용하여 품질속성을 분류하는 기존 Kano 모델의 경우 최빈도수와 차빈도수가 근소한 차이를 갖는 경우 효과적인 분류기준을 제시하지 못한다는 단점을 보완하기 위하여 7점 리커트 척도(Likertscale)와 가중치를 고려한 고객 만족 계수를 적용하여 품질 속성 결정 방식에 활용하였다. 또한 서비스 품질 속성을 분류하는 것에 그치지 않고 잠재적 만족수준(P)의 파악 및 잠재적 고객 요구개선(PCDI)지수를 개발 및 적용하여 해당 품질 속성에 대하여 현재 고객 만족도는 어느 정도이며, 해당 만족도에서 서비스를 개선할 경우 얻을 수 있는 효과를 정량적으로 표현 할 수 있도록 하고자 하였다.
본 연구에서는 Berger[2]의 고객 만족 계수의 단점을 보완하기 위하여 Kano 모델의 충족과 불충족 질문에 대해 가중치를 고려하고 Kano의 품질속성을 변경한 가중고객 만족 계수를 제안하고자 한다.
본 연구에서는 기존 Kano 모델 기반의 선행연구에서 효과적으로 보여주지 못 했던 최빈 응답수와 차빈 응답수 차이를 반영한 품질속성 분류기준을 제시하고자 가중치가 적용된 품질속성 분류법을 제안할 것이다. 이에 더하여 해당 품질속성에 대한 고객들의 현재 만족정도를 측정하고 이에 따른 서비스 개선 효과를 정량적으로 표현이 가능하도록 잠재적 서비스 개선 지수를 개발하여 제시하고자 한다.
[Table 3]은 [Table 2]의 품질속성분류 결과에대한 범주강도 분류표이다. 이를 보면 8, 9, 10, 11, 18번 문항의 CS값이 6% 이하로 품질 속성을 구분하지 못하고 있어, 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 가중치를 고려하여 정확한 품질유형의 성격을 구분하고자 한다.
본 연구에서는 기존 Kano 모델 기반의 선행연구에서 효과적으로 보여주지 못 했던 최빈 응답수와 차빈 응답수 차이를 반영한 품질속성 분류기준을 제시하고자 가중치가 적용된 품질속성 분류법을 제안할 것이다. 이에 더하여 해당 품질속성에 대한 고객들의 현재 만족정도를 측정하고 이에 따른 서비스 개선 효과를 정량적으로 표현이 가능하도록 잠재적 서비스 개선 지수를 개발하여 제시하고자 한다.
제안 방법
Leam[11]은 만족도의 개선범위를 파악하기 위하여 Kano 분석과 고객 만족 계수를 활용하여 현재 고객의 만족상태를 파악함으로써 고객의 요구사항이 충족 되었을 때 앞으로 고객 만족이 얼마나 개선될 수 있는지를 파악하는 잠재적 고객 요구 개선 지수(PCSIindex : Potential Customer Satisfaction Improvement index)를 제안하였다. 고객의 현재만족상태를 파악하기 위하여 Kano 모델 분류과정 중 물리적 충족 불충족과 주관적 만족도 불만족도에 관한 가정형의 긍정적 질문과 부정적 질문 형태의 설문조사를 실시하였다. 이와 함께 제공받은 서비스에 대해 지각된 서비스만족도 문항을 추가로 함께 설문조사 하였다.
7점 리커트 척도에 의한 분류 결과는 Kano 모델보다 품질 유형을 좀 더 세부적으로 분류할 수 있으며, 동일 품질속성 항목에 대해서도 고객의 만족,불만족에 상대적으로 영향을 크게 미치는 속성을 구분할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 품질속성에 따른 가중치를 적용하여 최빈수와 차빈수의 차이가 근소할 경우 해당 속성을 혼합속성으로 분류 하였던 Lee and Newcomb[12]와 달리 명확한 분류가 가능한 방법론을 제시하였다. 아울러, 가중치를 고려한 만족도와 잠재적 만족수준과 차이인 잠재적 고객 요구 개선 지수를 통해 잠재적 고객 만족도가 개선될 수 있는 정도를 정량적으로 제시한 것도 본연구의 장점이라고 할 수 있다.
마지막으로 현재 잠재적인 만족수준에 대한 조치를 취할 경우 개선될 수 있는 만족도의 정도를 파악하기 위하여 잠재적 고객 요구 개선 지수(PCDI index)를 산출한다.
본 연구에서는 최빈값만을 사용하여 품질속성을 분류하는 기존 Kano 모델의 경우 최빈도수와 차빈도수가 근소한 차이를 갖는 경우 효과적인 분류기준을 제시하지 못한다는 단점을 보완하기 위하여 7점 리커트 척도(Likertscale)와 가중치를 고려한 고객 만족 계수를 적용하여 품질 속성 결정 방식에 활용하였다. 또한 서비스 품질 속성을 분류하는 것에 그치지 않고 잠재적 만족수준(P)의 파악 및 잠재적 고객 요구개선(PCDI)지수를 개발 및 적용하여 해당 품질 속성에 대하여 현재 고객 만족도는 어느 정도이며, 해당 만족도에서 서비스를 개선할 경우 얻을 수 있는 효과를 정량적으로 표현 할 수 있도록 하고자 하였다.
본 연구에서는 품질 속성 분류에 활용되어온 Kano 모델과 7점 리커트 척도 및 가중치를 활용한 품질속성의 분류 결과를 비교하였다. 7점 리커트 척도에 의한 분류 결과는 Kano 모델보다 품질 유형을 좀 더 세부적으로 분류할 수 있으며, 동일 품질속성 항목에 대해서도 고객의 만족,불만족에 상대적으로 영향을 크게 미치는 속성을 구분할 수 있다는 장점이 있다.
하지만 8번, 9번, 10번, 11번 문항은 Kano 모델의 한계점으로 제시 되었던 최빈 응답수와 차빈응답수의 차이가 작아 정확한 품질유형의 성격을 구분할 수 없어 Lee and Newcomb[12]의 범주강도(CS : Category Strength)의 개념을 적용하였다. 이에 따라 최빈값과 차빈도 값의 비율의 차이가 CS가 6% 이하일 경우 혼합(Combination) 속성으로 분류하여 두 유형의 성격을 구분할 수 없는 것으로 규정하였다.
고객의 현재만족상태를 파악하기 위하여 Kano 모델 분류과정 중 물리적 충족 불충족과 주관적 만족도 불만족도에 관한 가정형의 긍정적 질문과 부정적 질문 형태의 설문조사를 실시하였다. 이와 함께 제공받은 서비스에 대해 지각된 서비스만족도 문항을 추가로 함께 설문조사 하였다. 하지만 추가로 제공받은 설문에 대한 신뢰성과 불성실한 응답으로 인한 현재의 만족 위치에 대한 오류가 상존한다는 한계가 있다.
마음에 안든다’로 나타나며 이때 긍정 응답 1과 부정의 응답 7의 합인 8을 가중치의 분모로 적용한다. 일원적 품질 속성의 경우, 해당 속성이 충족될 경우와 불충족 되었을 경우의 고객 만족도가 1차선형 형태로 증감하는 효과가 있기 때문에 가중치 계산 시 이를 기준으로 삼았다. 이에 따라 일원적 품질속성의 가중치는 분자의 구성이 긍정 응답과 부정 응답의 합인 8로 나뉘게 되어 가중치가 1인 일원적 품질속성이 된다.
대상 데이터
본 연구는 Oh[17]의 연구에서 소개한 교육서비스 품질 관련 20개 품질 속성에 대하여 국가전략사업직종 교육을 받는 51명의 교육생을 대상으로 7점 리커트 척도로 조사하였고, 그 품질속성 분류 결과는 [Table 2]와 같다.
제안하고자 하는 분류법 및 지표의 효과 확인을 위한 실증적 사례연구를 위하여 국가기간전략산업직종 훈련을 받은 51명의 교육생을 대상으로 표본을 정하여 정보를 수집하고 결과를 분석하였다.
이론/모형
품질 속성 분류 결과 매력적 품질이 7개 문항, 일원적 품질이 13개 문항으로 분류 되었다. 하지만 8번, 9번, 10번, 11번 문항은 Kano 모델의 한계점으로 제시 되었던 최빈 응답수와 차빈응답수의 차이가 작아 정확한 품질유형의 성격을 구분할 수 없어 Lee and Newcomb[12]의 범주강도(CS : Category Strength)의 개념을 적용하였다. 이에 따라 최빈값과 차빈도 값의 비율의 차이가 CS가 6% 이하일 경우 혼합(Combination) 속성으로 분류하여 두 유형의 성격을 구분할 수 없는 것으로 규정하였다.
성능/효과
본 연구에서는 품질 속성 분류에 활용되어온 Kano 모델과 7점 리커트 척도 및 가중치를 활용한 품질속성의 분류 결과를 비교하였다. 7점 리커트 척도에 의한 분류 결과는 Kano 모델보다 품질 유형을 좀 더 세부적으로 분류할 수 있으며, 동일 품질속성 항목에 대해서도 고객의 만족,불만족에 상대적으로 영향을 크게 미치는 속성을 구분할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 품질속성에 따른 가중치를 적용하여 최빈수와 차빈수의 차이가 근소할 경우 해당 속성을 혼합속성으로 분류 하였던 Lee and Newcomb[12]와 달리 명확한 분류가 가능한 방법론을 제시하였다.
품질 속성 분류 결과 매력적 품질이 7개 문항, 일원적 품질이 13개 문항으로 분류 되었다. 하지만 8번, 9번, 10번, 11번 문항은 Kano 모델의 한계점으로 제시 되었던 최빈 응답수와 차빈응답수의 차이가 작아 정확한 품질유형의 성격을 구분할 수 없어 Lee and Newcomb[12]의 범주강도(CS : Category Strength)의 개념을 적용하였다.
후속연구
또한 각 문항별 잠재적 고객 요구 개선 지수(PCDI)를 구하여 현재 고객 만족도 대비 개선후 고객 만족도 향상을 정량적으로 파악할 수 있게 함으로써 교육서비스 품질 향상의 전략적 의사결정에 도움이 될 것으로 보여진다.
본 연구는 교육서비스 분야에서 한정적으로 실증조사를 통한 연구를 진행하였으나, 향후 의료, 관광 등 교육과는 또 다른 성격 및 특징을 갖는 다양한 서비스 산업군으로 확대 적용하여 각 산업군들이 갖는 특징 및 경향을 확인하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Kano 모델의 분석방법의 특징은 무엇인가요?
Kano 모델의 분석방법은 고객이 선택한 품질속성 중 가장 많이 응답한 최빈수 속성만을 활용한다[9]. 그러므로 최대 빈도수에 근거하여 하나의 품질요소만을 결정하기 때문에 최대빈도수와 차빈도수의 차이가 근소할 경우, 정보가 왜곡될 수 있다는 결점을 지니고 있다[22].
Kano 모델과 비교하여 7점 리커트 척도에 의한 분류가 가지는 장점은 무엇인가요?
본 연구에서는 품질 속성 분류에 활용되어온 Kano 모델과 7점 리커트 척도 및 가중치를 활용한 품질속성의 분류 결과를 비교하였다. 7점 리커트 척도에 의한 분류 결과는 Kano 모델보다 품질 유형을 좀 더 세부적으로 분류할 수 있으며, 동일 품질속성 항목에 대해서도 고객의 만족,불만족에 상대적으로 영향을 크게 미치는 속성을 구분할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 품질속성에 따른 가중치를 적용하여 최빈수와 차빈수의 차이가 근소할 경우 해당 속성을 혼합속성으로 분류 하였던 Lee and Newcomb[12]와 달리 명확한 분류가 가능한 방법론을 제시하였다.
Kano모델의 한계점은 무엇인가요?
그 결과 품질 유형은 매력적(A), 당연적(M), 일원적(O), 무관심(I)속성으로 분류[9]되었고, 지금까지 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있다[14]. 하지만 이 모델은 설문 응답결과 최빈값 요인만을 품질특성으로 결정하기 때문에 품질특성의 빈도수가 큰 차이가 나지 않음에도 불구하고 낮은 빈도수의 특성을 무시하는 한계를 가지고 있다. 이를 극복하기 위하여 Timko[22]는 Kano의 설문결과를 이용하여 고객 만족 계수를 계산하였고, 만족 계수와 불만족 계수의 관계를 통하여 도해적 방법으로 품질특성을 분류함으로써 품질특성의 차이를 파악하였다.
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