본 논문의 목적은 고객의 소리(Voice of the Customers: VOC)를 활용하여 고객만족서비스를 제공하는데 있다. VOC는 정보서비스를 제공하는 기관들에게 고객만족도 제고와 정보서비스 개선을 위한 의사결정에 영향을 미치는 중요한 정보이다. K연구원은 과학기술분야 정보서비스인 NDSL을 이용하는 고객들의 요구, 건의사항 등의 고객의 소리를 VOC통합관리시스템(VCMS)으로 관리하고 있다. 본 연구는 지난 25개월 간 VOC통합관리시스템에 축적된 VOC 1,738건을 분석하여 정보서비스 개선방안을 제안하였다. 본 논문의 결과는 도서관이나 정보센터가 VOC를 반영한 정보서비스를 제공하고자 할 경우 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Customer complaints handling helps organizations to retain existing customers and attract new customers, as well. As Voice of the Customer (VOC) is one of the main sources of customer complaints, many organizations utilize VOC to enhance customer satisfaction. Effective management of VOC has been proved as one of the best ways to maintain organization's brand image and reputation. In spite of its importance, little has been reported on the utilization of VOC to detect faults in a telecommunication industry. In this paper, association rule mining based on VOC is used to identify root fault causes of a telecommunications network. To do that, VOC of a Communication Service Provider has been collected first. Then, association rule mining has also been conducted with various support and confidence levels. As a result, root fault causes of the telecommunications network can be identified. It is expected that this study can be used as a basis for decisions about customer satisfaction management such as preventive maintenances or reduction of the customer maintenance cost.
본 연구의 목적은 충성고객에서부터 불만고객에 이르기까지 다양한 고객의 소리(VOC)를 통하여 유통업체들이 서비스마케팅을 극대화시킬 수 있는 방안을 도출하고 적절한 VOC시스템의 구축방안을 제시하고자 한다. 연구의 범위는 유통업체로 국한하였으며, 여러 VOC 채널 중에서 인터넷 게시판을 대상으로 하였다. 실증적인 연구를 위해 유통업체 5개사(社)의 홈페이지 상에 민원을 제기하고 나서 처리되는 과정을 사례로써 조사하였다. 그리고 고객만족도 조사는 유통업체 A사(社)의 ○○점을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 다음과 같다. 첫째, 소비자의 감성을 자극하는 신속하고 성실한 답변은 기업의 이미지를 긍정적으로 전환시켰다. 둘째, 연령대와 성별로 VOC채널에 대한 선호도를 달리하였다. 30대 이하와 40대 이상 각기 다른 채널을 도구로 감성을 자극해야 하며 남자에 비해 여자는 대다수 전화로 하는 즉각적이면서도 자신의 스토리를 들어주길 원하는 스타일이었다. 셋째, 소비자 트렌드 변화에 따라 쌍방향커뮤니케이션이 가능한 VOC시스템을 위해 감성 네트워크 시스템을 구축해야 한다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 접목할 수 있는 VOC개선방안을 제시함으로써 실질적인 현장위주, 고객위주의 실천과제를 도출해 보았다.
With the advent of text analytics, VOC (Voice of Customer) data become an important resource which provides the managers and marketing practitioners with consumer's veiled opinion and requirements. In other words, making relevant use of VOC data potentially improves the customer responsiveness and satisfaction, each of which eventually improves business performance. However, unstructured data set such as customers' complaints in VOC data have seldom used in marketing practices such as predicting service time as an index of service quality. Because the VOC data which contains unstructured data is too complicated form. Also that needs convert unstructured data from structure data which difficult process. Hence, this study aims to propose a prediction model to improve the estimation accuracy of the level of customer satisfaction by combining unstructured from textmining with structured data features in VOC. Also the relationship between the unstructured, structured data and service processing time through the regression analysis. Text mining techniques, sentiment analysis, keyword extraction, classification algorithms, decision tree and multiple regression are considered and compared. For the experiment, we used actual VOC data in a company.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4706-4724
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2020
With various structured data, such as the company size, loan balance, and savings accounts, the voice of customer (VOC), which is text data containing contact history and counseling details was analyzed in this study. To analyze unstructured data, the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) analysis, semantic network analysis, sentiment analysis, and a convolutional neural network (CNN) were implemented. A performance comparison of the models revealed that the predictive model using the CNN provided the best performance with regard to predictive power, followed by the model using the TF-IDF, and then the model using semantic network analysis. In particular, a character-level CNN and a word-level CNN were developed separately, and the character-level CNN exhibited better performance, according to an analysis for the Korean language. Moreover, a systematic selection model for optimal text mining techniques was proposed, suggesting which analytical technique is appropriate for analyzing text data depending on the context. This study also provides evidence that the results of previous studies, indicating that individual customers leave when their loyalty and switching cost are low, are also applicable to corporate customers and suggests that VOC data indicating customers' needs are very effective for predicting their behavior.
VOC(Voice of Customer)는 기업의 제품 또는 서비스에 대한 고객의 의견이나 요구를 파악할 수 있는 중요한 데이터이다. 그러나 VOC 데이터는 대화체의 특징으로 인해 내용의 분절이나 중복이 다수 존재할 뿐 아니라 다양한 내용의 대화가 포함되어 유형을 파악하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는, 문서에서 중요한 의미를 갖는 키워드와 품사, 형태소 등을 언어 자원으로 선정하였고, 이를 바탕으로 문장의 구조 및 의미를 이해하기 위한 LSP(Lexico-Semantic-Pattern, 어휘 의미 패턴)를 정의하여 구문 의미 이해 기반의 주요 문장을 요약문으로 추출하였다. 요약문을 생성함에 있어 분절된 문장을 연결하고 중복된 의미를 갖는 문장을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 카테고리 별로 어휘 의미 패턴을 정의하고 어휘 의미 패턴에 매칭된 주요 문장이 속한 카테고리를 기반으로 문서를 분류하였다. 실험에서는 VOC 데이터를 대상으로 문서를 분류하고 요약문을 생성하여 기존의 방법들과 비교하였다.
In the past, Manufacturers used to determine the quality of products, but the trend of today's market becomesmore into customer-driven. As a result, demands from customers are becoming more diverse and complicated,and most companies are obligated to meet their needs. As one of the effort to achieve their satisfaction,companies are now emphasizing activities to find out what customers specifically want and extract voice ofcustomer(VOC). This study attempts to develop an ergonomic product development process as a method tomaximally reflect the VOC. In order to meet this goal, ergonomic design guidelines, which are possible to beclassified according that user's human characteristics, will be recommended. Even now, there are numerousdesign guidelines already existing in the ergonomics literature. However, it is not realistically feasible to reviewall of those guidelines, and some of them are even conflicting with each other. Therefore, in this paper, theproduct development process, which prioritizes the human characteristics that reflect customer needs and appliesthe design guidelines that meet the most important ones, will be suggested. Finally, the research was described toshow the validity of the product development process through an example of a mobile phone development case.
The purpose of this study is to explore the applicability of QFD to product development of clothes by empirically applying it to development of a specific clothes, middle and elderly women’s formal knitwear. The voices of customers(VOCs) for formal knitwear was collected through in-depth interviews with 25 customers, shop masters, and designers. Also, questionnaires of which respondents were 230 customers were used to rank the importance of the items of VOC. A QFD team of 10 knitwear experts implemented the task of translating VOCs into design attributes and measuring the values of the relationships between VOCs and design attributes. Importance ranking of the items of design attributes was obtained based on Lyman's method. The results of this study were as follows. First, the customer requirements for formal knitwear were classified into five dimensions, that is, symbolism, aesthetic, fitness, usefulness, and maintenance. Second, the descending order of the necessity of improving the quality was maintenance, aesthetic, fitness, usefulness, and symbolism. Third, three-staged design attributes were obtained as a result of translating of VOCs into design attributes. Lastly, the descending order of the importance of design attributes was "sorts of yarn", "sorts of color jacquard", "color", "tone", "ease", etc.
기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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