Service Failure Monitoring from Negative Online Reviews and Voice of Customer Analytics Research
연구 내용
부정 리뷰를 분류하고 연속 실패 확률을 산출하며, 고객의 소리 데이터 기반 서비스 개선 기회를 도출하는 연구
부정 온라인 리뷰를 데이터 원천으로 삼아 서비스 실패 유형을 분류하고, 임계값 기반으로 신규 실패 유형을 식별하는 분석 절차를 구성합니다. 이후 연속 실패를 연관 규칙 마이닝으로 확률 형태로 정리하여 관리자가 활용할 수 있는 모니터링 정보를 제공합니다. mHealth 서비스에서도 서비스 품질 요인이 지속사용 의도에 미치는 영향을 구조방정식 기반으로 검증하여, 품질 요인의 상대적 중요도를 서비스 유형별로 비교합니다. 이러한 분석 역량은 공공주택금융서비스 개선을 위한 고객의 소리 빅데이터와 자연어처리 적용으로 이어져 의사결정 지원을 목표로 합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기 연구에서는 리뷰 텍스트를 서비스 실패 신호로 변환하기 위해 분류 모델과 식별 기준을 결합하는 접근을 확보했습니다. 이후 서비스 실패의 추세와 연속성이라는 관리 지표를 연관 규칙 기반 확률로 정량화하여, 모니터링을 실행 단위로 제공하는 방향으로 확장되었습니다. 동시에 서비스 품질 요인의 지속사용 효과를 mHealth 사례에서 검증하며, 동일한 품질 구성이라도 서비스 유형에 따라 영향이 달라질 수 있음을 확인했습니다. 최신 단계에서는 공공 영역의 고객의 소리 데이터에 자연어처리를 접목해 개선 기회를 도출하는 프로젝트로 전환해 적용성을 강화하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Data-Driven Approach to Dual Service Failure Monitoring From Negative Online Reviews: Managerial Perspective
Identification of the Critical Quality Factors for Continuance Intention of Mobile Disease Management Service: Case Study on a Thyroid Disease Management Service
관련 프로젝트
구분
제목
한국주택금융공사 '고객의 소리 (VoC)' 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 공공주택금융서비스 개선기회 발굴