VOC 데이터 내의 정형 속성과 텍스트마이닝으로 도출된 비정형 속성을 결합한 고객만족도 예측모형 개발

국문 초록 (Abstract)

VOC(Voice of Customer)는 특정 제품이나 서비스에 대한 조사가 아니라 고객의 의견 및 요구를 직접 알 수 있는 중요한 자원이다. 즉, VOC 정보를 활용하면 고객 대응 속도 향상 등 고객 만족도와 경영 성과를 제고할 수 있다. 하지만 VOC 내에 고객 불만 진술 등 다양한 비정형 데이터가 존재함에도 불구하고 분쟁 시 참고자료로만 활용하는 등 분석에 직접적으로 활용하지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 VOC 비정형 자료에 대한 텍스트마이닝을 통해서 획득되는 속성과 VOC 정형 자료를 결합하면 업무처리의 소요시간 등 고객 만족도를 예측하는 정확도가 개선되는지를 검증하는 것이다. 더 나아가 고객의 만족도를 예측하는 모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 기업 VOC 자료를 활용하고 C4.5 등 판별 알고리즘을 통해 그 성능을 실증 분석하였다. 또한 실제 VOC 자료의 활용에서 발생하는 공백 자료의 처리 등 분석 상의 이슈들을 제안하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

VOC(Voice of Custome r) is an important res ource in management that can directly know not only customer feedback but also specific product or service. In other words, if you use VOC information you can be improve customer responsiveness, customer satisfaction and business results. VOC has unstructured data such as customer complaints that is utilizing resources but it used when disputes. So purpose of this study is improve customer satisfaction by combined unstructured attribute from textmining with structure attribute in VOC. For this study, We use real data in company and C4.5 classification algorithm. Also suggest blank data preprocessing issue.

목차 (Table of Contents)

• 1.서론
• 3. 방법론
• 4. 실험 및 결과
• 5. 토의 및 결론