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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Byung-Hak Leem (Busan University of Foreign Studies)
저널정보
한국로고스경영학회 로고스경영연구 로고스경영연구 제19권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
21 - 40 (20page)

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모바일 애플리케이션(앱)의 품질은 점점 더 중요한 문제가 되고 있다. 사용자는 일반적으로 앱 스토어에서 이러한 앱을 다운로드하고 이에 대한 리뷰를 게시할 수 있다. 이러한 사용자 리뷰는 사용자가 제출한 불만 사항을 식별하는 데 사용할 수 있는 풍부한 데이터 소스가 되고 있다. 이러한 리뷰 중 부정적인 리뷰는 사용자 불만 요인을 탐색하는 데 좋은 데이터 소스이다. 이러한 리뷰를 분석하기 위해 Google Play 스토어에서 2019년 한국 카카오뱅크의 앱 사용자 리뷰 3,359개를 추출했으며, 텍스트 마이닝 및 토픽 모델링 기반 감성 분석을 통해 부정적인 리뷰 574개 중 6가지 유형의 사용자 불만을 발견했다. 토픽 모델링에서 가장 많이 발생한 서비스 불만 사항은 ‘앱 설치 오류’(26%), ‘인식 오류’(17%), ‘연결 실패’(16%), ‘업데이트 후 오류’(16%), ‘인증 실패’(15%), ‘고객 서비스 직원의 불친절’(11%)로 나타났습니다. 본 연구는 모바일 은행 앱 개발자와 모바일 은행 사업자에게 기존의 텍스트 마이닝 기법을 활용하야 불만족 고객 리뷰에서 고객의 목소리를 들을 수 있는 대안적 고객 불만 분석을 제공한다.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Theoretical Background
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Results and Discussions
Ⅴ. Conclusions and Implications
References
요약

참고문헌 (48)

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