고객 리뷰 기반 품질·만족도 모델링과 서비스 성능 진단 연구

Customer Review–Driven Quality, Satisfaction Modeling and Service Performance Diagnosis

연구 내용

온라인 고객 리뷰를 분석해 품질 요인의 중요도와 성과를 정량화하고 Kano 유형 및 통계적 이상을 함께 해석함으로써 제품·서비스 개선 의사결정을 지원하는 연구

온라인 리뷰의 비정형 텍스트를 속성 단위로 구조화하고 감성 및 언급 패턴을 활용하여 품질·만족도 신호를 추출합니다. 이후 Kano model과 중요도-성과 프레임을 결합해 속성별 기대-만족 관계를 구분하고, 시간 흐름에 따른 변화는 control chart 기반으로 이상 사건, 추세, 점진 변화를 판별합니다. 이를 통해 속성 간 동등 비교가 가능하도록 분석체계를 구성하고, 품질 개선 전략을 우선순위화하는 진단형 서비스 분석 방법론에 차별성이 있습니다.

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연구 흐름

2022년에는 고객 리뷰 분석을 통해 속성의 이중 중요성과 Kano 유형을 도출하는 접근으로 출발하였습니다. 2023년에는 리뷰 기반의 통계적 공정관리 관점으로 확장하여, 시간에 따른 불만·품질 신호 변화를 control chart와 동적 중요도-성과 분석으로 통합했습니다. 2024년에는 온라인 리뷰 기반으로 제품 품질과 경쟁력을 함께 평가하는 중요도-성과·경쟁자 관점의 통합 프레임을 제안하며 서비스 개선 의사결정으로 연결했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

리뷰 기반 품질 진단 모델
Kano 유형 분류 자동화
중요도-성과 예측 기반 개선 우선순위
불만 징후 조기탐지
서비스 실패 패턴 분석
속성 간 동등 비교 체계
실시간 모니터링 대시보드
마케팅·상품기획 인사이트 도출
고객 세그먼트별 품질설계
리뷰 데이터 전처리 파이프라인