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초록·키워드
본 연구는 비정형 빅데이터 분석을 활용하여 항공사 기술기반 셀프서비스(TBSS) 시스템에 대한 고객 인식을 확인하고자 하였다. 구체적으로, 고객이 기술기반 셀프서비스 시스템을 인식하는 방식을 이해하고 사용에 영향을 미치는 주요 요소를 식별하는 것이다. 이를 위해 텍스트 마이닝 기술을 사용하여 뉴스 기사, 블로그, 포럼 등 다양한 온라인 소스의 데이터를 분석, 관련 키워드를 추출 및 정제, 빈도 분석과 TF-IDF 계산을 통해 각 용어의 중요도를 결정하고, 키워드 간의 관계를 탐색하여 중요한 트렌드를 확인하기 위해 중심성 분석 및 CONCOR 분석을 수행하였다. 심층 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 셀프 체크인과 항공사는 가장 많이 언급되는 중요한 키워드로, 간소화된 체크인 프로세스와 항공 서비스 품질의 중요성을 반영하였다. 둘째, 중심성 분석을 통해 셀프 체크인 시스템이 기술기반 셀프서비스에서 중요한 역할을 한다는 사실을 확인하였고, 시스템 개선이 고객 만족도와 운영 효율성을 크게 향상시킬 것임을 제시하였다. 또한 수하물 처리, 시간 관리, 모바일 액세스와 관련된 키워드도 고객 경험의 중요한 구성 요소로 제시되었다. 본 연구 결과는 기술기반 셀프서비스 시스템 최적화를 목표로 하는 항공사에 셀프 체크인, 수하물 처리, 모바일 통합 등 핵심 영역에 집중함으로써 서비스 효율성과 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유의미한 시사점을 제공하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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