고객만족지수의 동태적 분석

Q: 이 논문에서 정의한 동태적 분석이란 무엇인가?

시간의 흐름에 따른 변화를 분석하는 방법으로, 본 연구에서는 KCSI와 NCSI와 같은 고객만족지수의 변화 추이를 진단하고 제조업과 서비스업으로 구분하여 실증적으로 분석하는 기법을 의미한다.

Q: 고객만족지수의 시간적 변화 추이와 기업 간 편차는 어떻게 나타나는가?

연구 결과, 고객만족지수는 전반적으로 지속 증가하고 있으나 증가율은 점차 둔화되는 경향을 보인다. 특히 경쟁이 치열한 업종일수록 개별 기업 간의 고객만족지수 편차는 지속적으로 감소하는 것으로 나타났다.

박상준; 이유재; 이청림

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저자정보: 박상준 이유재 이청림

저널정보: 한국마케팅학회 마케팅연구 마케팅연구 제25권 제3호

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본 연구에서는 고객만족지수의 동태적 변화를 KCSI와 NCSI를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 실증분석은 점수 전반에 대한 변화, 증가율, 동일 업종 내 개별 기업들의 고객만족지수의 차이에 대한 세 가지 분석을 수행하였다. 분석결과 KCSI와 NCSI 점수는 도입 초기부터 지금까지 지속적으로 증가해온 것으로 나타났다. 이는 제조업과 서비스업 모두에서 발견되는 현상이다. 그러나 고객만족지수의 증가율이 감소하는 현상은 NCSI에서만 유의한 것으로 나타났으며, 특히 서비스업에서 두드러지게 나타났다. 또한 제품군내의 개별 기업들의 고객만족지수의 편차는 경쟁이 치열한 업종에서 지속적으로 감소되고 있음을 발견하였다.

After the launching of the KCSI (Korean Customer Satisfaction Index) in 1992, the NCSI (National Customer Satisfaction Index) was introduced in 1998. As many organizations have measured and managed the customer satisfaction index, customer satisfaction has gone up over the last decade. For example, the KCSI was 41.9 in the 1992 and it rose to 63.9 in 2009, showing a rapid increase of 53% from the initial introduction. The NCSI was announced as 58.8 in the fourth quarter of 1998, but the recent survey reported 70.6 in the fourth quarter of 2009, showing 21% increase over the past ten years. Considering that the maximum customer satisfaction index is 100, one cannot expect it to increase continuously. Companies invest a lot of resources to improve customer satisfaction, but if the customer satisfaction index is saturated, the investment required for 1% increase is certainly expected to rise rapidly compared to the past. As most companies and public institutions have adopted customer satisfaction management, customer satisfaction is no longer special, but essential to any organization. Therefore, companies need to examine the trend in the customer satisfaction index and seek for differentiating factors over time. This study aims to look at changes in the customer satisfaction index through dynamic analysis of KCSI and NCSI, two representative indices in Korea, and suggests implications for theory and practice. To achieve this goal, the present study analyzed the overall customer satisfaction index and empirically examined dynamic changes in the customer satisfaction index by dividing the industries into manufacturing and service. The analysis of dynamic changes in the customer satisfaction index focused on three aspects: changes, rate of increase in scores, and customer satisfaction index gap among companies in the same industry. For empirical analysis, the study used 18-year KCSI data from KMAC (Korean Management Association Consulting) and 12-year NCSI data from KPC (Korea Productivity Center). For analysis, the period of 18 years was divided into three periods. First, ANOVA was conducted to examine changes in KCSI and NCSI scores over time. For the KCSI, changes in KCSI were statistically significant according to the time periods. The result of Tukey`s multiple comparison analysis shows that the score became increasingly larger over time. Moreover, the gap in scores in the manufacturing industry and the service industry was statistically significant. The gap of the manufacturing industry was not big between the first period and the second period, but it rose rapidly in the third period. Regarding the service industry, the gap constantly increased with time. According to analysis of NCSI, the scores in NCSI had a gap over time. Tukey`s multiple comparison analysis shows that the scores increased over time. Second, the rate of increase in the customer satisfaction index was calculated and the gap in periods was analyzed. According to the analysis of the rate of increase in KCSI scores, there was no statistically significant difference. With regard to NCSI, the rate of increase in scores shows statistically significant difference at the.10 level. According to Tukey`s multiple comparison analysis, the rate of increase in scores dropped with time. The analysis of the service industry in NCSI shows statistically significant differences by period, and the rate of increase in scores was found to be lower. Third, dynamic changes in the customer satisfaction scores of individual companies in the same industry were assessed. For this analysis, the study selected four industries such as the beer business (manufacturing industry) and the airline business (service industry) that are expected to have high industrial concentration as well as the cosmetics business (manufacturing industry) and the department store (service industry) that are likely to have low industrial concentration. According to analysis of KCSI, the coefficient of time was negatively significant in service industries like the airline business and the department store, supporting the hypothesis of lowering customer satisfaction gap between companies with time. According to NCSI analysis, industries with many rivals such as the cosmetics business and the department store show negative coefficients on time variables, supporting the hypothesis of lowering customer satisfaction gap among companies with time.

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