카노모델을 이용한 지하철 서비스품질과 고객만족 : 문화적 접근 :문화적 접근

박성용; 이창욱; 나준희

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박성용 (서울과학기술대학교) 이창욱 (서울시 지하철공사) 나준희 (한국교통대학교)

저널정보: 한국문화산업학회 문화산업연구 문화산업연구 제15권 제4호

발행연도: 2015.12

수록면: 77 - 88 (12page)

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지하철은 많은 국민들이 이용하는 주요 교통수단이다. 지하철 서비스품질 항목들의 구성 및 차원 들을 밝히고, 차원들의 영향력을 전통적인 IPA분석과 카노(Kano)분석을 통해 비교하는 것이 이 연구의 주요 목적이다. 일반적으로 전통적 IPA는 품질속성이 만족에 대칭적인 영향력을 미친다는 가정 하에, 속성 성과와 중요도를 연관시켜 4분면으로 나누어 지속 영역, 과투자 영역, 저순위 영역, 집단투자 영역으로 구분하여 전략적 우선순위를 정한다. 그러나 품질속성이 만족에 비대칭적적인 역할이 존재한다면 이를 고려해야 한다. 품질속성이 속성별로 만족에 비대칭적인 영향력을 미친다는 가정 하에 이분더미변수를 이용한 다중회귀를 실시하고, 회귀계수를 이용하여 다양한 지표들을 계산하여 카노분석을 실시하여 품질속성을 매력요인, 수행요인, 기본요인, 무관심요인으로 구분한다.
이 연구는 기본적으로 과거의 연구들과 방법론 적으로 중복되는 점들도 존재하지만 몇 가지 차별화되는 점들이 존재한다. 첫째, 기존 연구들은 전반적 고객만족도를 주로 사용하였지만, 이 연구에서는 고객만족을 전반적 만족도 뿐만 아니라 기대대비만족도 포함함으로써 이용자들이 가지고 있는 기대치를 반영하였다. 둘째, 기존의 연구들은 탐험적 요인분석을 이용하여 구분하고 이에 따라 서비스품질을 묶는 방법들을 채택하였지만, 이 연구에서는 서비스 품질 항목 들의 평균값 순서를 이용하여 정렬한 다음에 이론적인 측면들이 비슷한 것으로 묶는 방법을 사용하였다. 즉 서비스 품질의 특성상 상대적으로 평균값들이 비슷하면 비슷한 요인으로 묶일 가능성이 높을 것이다. 그러므로 요인분석을 실시하기 전에 평균값의 순서를 매겨보는 것도 하나의 방법임을 제안하였다.
실증분석 결과는 21개의 지하철 서비스품질 구성항목들은 5개의 차원으로 요약되고, 이들을 평균값의 순서에 의해서 배열해 보면, 정시정확성, 쾌적성, 친절성, 정보성, 안전환승성의 순서이다. 5개 서비스품질 차원들의 원점수를 이용한 회귀분석을 활용하여 내재적 중요도를 구하여 전통적 IPA를 실행한 결과는 쾌적성과 정시접근성은 집중투자 영역, 안전환승성과 정보성은 저순위 영역, 친절성은 과잉투자 영역으로 분류됨을 보여주고, 지속영역은 없는 것으로 보여준다. 반면에 카노분석의 결과는 고객만족을 기대대비만족과 전반적 만족도로 구분하였을 때, 분류 결과는 서로 다르게 나타났다. 정시정확성과 정보성은 매력요인이지만, 친절성과 안전환승성은 기대대비만족이 종속변수일 때 수행요인으로, 전반적 만족도가 종속변수일 때 기본요인으로 분류되었다. 특히 안전환승성은 전반적 만족도가 사용될 때는 실망요인을 작동할 수 있으므로 이들에 대한 관리가 필요함을 보여준다.

In the analysis of the impact of subway-train service quality on customer satisfaction, we capitalize the traditional IPA　analysis and Kano model while identifying the dimensions of service quality items. 21 service quality items are classified into five dimensions and five variables are created. If we arrange these five variables in the order of mean values, on-time accuracy, comfort, kindness, information, and safety-transfer. We use traditional importance-performance analysis while relating these five variables to customer satisfaction. .
In general, traditional IPA assumes that quality attributes affect customer satisfaction symmetrically. However, if there are some asymmetric relationships between quality attributes and customer satisfaction, it is important to incorporate non-linearity as well as asymmetry. For this reason, we generate dummy variables for low and high groups of each attribute and use these dummy variables as independent variables. This approach will give reward index and penalty index. These indices come from coefficients of dummy regressions and are used for other relevant criteria for classifying Kano factors.
There are some overlapping with previous research studies. However, there are some differences too. First, we classify customer satisfaction into satisfaction compared with expectation and general satisfaction level. Second, most of previous research studies on service quality use exploratory factor analysis to obtain service quality dimensions. However, in this study, we suggest the two steps. In the first step, items are sorted in terms of mean value . In the second step, reliability analysis such as Cronbach Alpha for nearest items is used while considering theoretical aspects. Our data analysis shows that there are some relationship between factors and average values of items.
Research results show that when we divide customer satisfaction into disconfirmation and general satisfaction, Kano classification results in different outcomes. On-time accuracy and information are attractive factors. But kindness and safety-transfer are performance factors for disconfirmation and basic factors for general satisfaction. In particular, sagety-transfer is classified as frustrator when we use impact-asymmetry. Therefore, it is important to manage safety-transfer even though it is rather low priority in the traditional IPA but it is basic factor that dissatisfaction should be eliminated.

#지하철 #서비스 품질 #카노모델 #비대칭 #비선형성 #전통적 IPA #SERVQUAL #보상지수 #징벌지수 #subway-train #service quality #Kanomodel #asymmetric #non-linear #traditional IPA #reward index #penalty index

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