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Hybrid Computing Method for Customer Satisfaction Index

고객만족도의 HYBRID 중요도 산출방법

  • Cho Yong-Jun (National Federation of Fisheries Cooperatives Fisheries Economic Institute) ;
  • Kim Yeong-Hwa (Department of Statistics, Chung-Ang University)
  • 조용준 (수협 수산경제연구원) ;
  • 김영화 (중앙대학교 자연과학대학 통계학과)
  • Published : 2006.03.01

Abstract

CS(Customer Satisfaction) has been focused as one of the most important factors in business administration nowadays. After measuring and evaluating CS level, most companies are performing many activities to improve it. Therefore, it is very important for driving CS management to measure the exact CS level. When measuring CS level, however, CSI(Customer Satisfaction Index) is changed by the computing method of importance for CS factors, and the corporate strategy is changed by CSI. In this research, some computing methods are reviewed and compared through the analysis of real data. Also, a hybrid computing method for CSI is proposed and compared it with other methods.

최근 들어 고객만족(CS)은 기업경영의 가장 중요한 개념으로 인식되고 있고 대부분의 기업에서 이를 측정하고 평가하여 고객만족수준의 향상을 위한 개선활동을 수행하고 있다. 따라서 정확한 고객만족수준의 측정은 기업이 고객만족경영을 추진함에 있어서 가장 중요한 것 이 라 할 수 있다. 그러나 고객 만족수준을 측정할 때, 고객 만족 요소에 대한 중요도(가중치) 산출방법에 따라 고객 만족도(CSI)가 변하게 되어 경영전략도 크게 변하게 된다. 본 연구는 고객만족도 측정에 대한 여러 가지 가중치 산출방법에 대하여 살펴보고, 통계적 중요도 산출방법에 따른 각각의 결과를 실제 사례를 통해 비교 분석하여 장단점을 제시하고자 한다. 또한 각 방법의 장단점을 바탕으로 hybrid가중치 적용방법을 제안한다.

Keywords

References

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