Abstract
This study singled out 30 smart car features and surveyed 250 respondents. Assuming that the relationship between fulfillment of a feature or a customer need and the satisfaction with that feature is not necessarily linear, this study was conducted using Kano's method. Two devices, Timko Deviation(TD) and Kano Distribution Index(KDI), were devised to help evaluate resulting Kano table quantitatively. Previous research based on Kano's original framework showed the limit to the analysis of new or unfamiliar features: more than 85% of the features surveyed turned out to be either Attractive or Indifferent attributes. This study attempted a new empirical approach by applying customer experiences, price conditions, and customer self-stated importance. The results showed that customer experience of the surveyed features affected the overall satisfaction level, signifying that Kano's method should be conducted with care when analyzing emerging technologies such as smart cars. It is expected that this study would be utilized for better understanding of the perception and trends of customers regarding new technologies. This study also suggests a new approach to the analysis of customer requirements by providing price conditions.
본 논문은 스마트 카의 다양한 기능 중 30개를 선별하고 이에 대한 고객의 요구사항을 실증적으로 분석하였다. 각 기능의 실질적 효과와 소비자가 인식하는 만족도가 비선형적 관계라는 가정 하에, Kano모형을 분석의 주요 도구로 사용하였다. 또한 기존의 Timko 계수를 활용하여 이들 간의 표준편차를 이용한 Timko분산과 Kano 품질속성의 분포를 표시하는 Kano분포지수의 두 지수를 새로이 설정하여 분석 결과를 정량적으로 평가할 수 있는 분석 모형을 제시하였다. 선행 연구에 따르면 전통적 Kano식 질문은 일반 고객들을 설문대상으로 채택하는 경우, 스마트 카와 같이 아직 일반화가 덜 되었거나 또는 대중화가 진행 중인 신기술의 품질 평가에 한계를 나타내었다. 본 연구에서 스마트 카의 품질요소와 같이 신기술을 활용한 품질요소들은 Kano식 분석을 하는데 있어서 일반적인 상품이나 서비스와는 다른 분석 방식, 즉 일정 통제 변수를 활용해야 다양한 품질속성의 결과를 얻을 수 있음을 계량적으로 밝혔고 이를 실증적으로 보여주었다. 본 연구는 스마트 카의 기능이라는 아직 국내에서 연구사례가 희소한 분야를 연구대상으로 하였다. 13개의 응답자 그룹으로 분류하고 계량적 지수로 분석을 시도한 최초의 연구 사례로 볼 수 있다. 다른 유사한 신기술 분야를 대상으로 한 일반적 소비자 연구에 본 연구가 적용될 수 있을 것이다.