Customer satisfaction is becoming an increasingly salient topic in many firms and in academic research. One main rationale behind this interest is that customer satisfaction is believed to be associated with fruitful customer re-visit from the firm's point of view. Some country already had index models which can measure the degree of customer satisfaction. But, such models are ordinary models which used generally the scope of nation-wide /industry. Therefore, we needs some modifications to measure customer satisfaction for specific product & service and to provide the valuable feedback to specific firms. In this Perspectives, this study will evaluate the customer satisfaction index about automobile company and analyze it's result for valuable feedback. This study will present a model for an integrated customer satisfaction evaluation system which used structural equation modeling. Through this study, we anticipate that it will offer the measuring method about customer satisfaction and some guideline for product design process.
현대는 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하여야 하기 때문에 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 스마트 폰의 출현과 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 발달로 실시간으로 다양한 고객의 목소리가 증가하면서 고객의 피드백을 파악하기 위해 이러한 빅 데이터를 이용 하는 것이 매우 효율적인 방법으로 부상하고 있다. 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고객자체가 기업의 자산이며 서비스 산업의 대표라 할 수 있는 호텔기업의 CRM을 위한 방법으로 고객의 피드백을 파악하기 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 제안한다. 실제 국내 3개의 대표적인 특급호텔을 대상으로 빅 데이터를 이용하여 버즈모니터링 시스템을 통해 얻은 호텔고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다.
B2C(Business to Customer) 산업에 있어 효율적인 성과관리를 위해서는 고객이 원하는 서비스 요소를 추론하여 고객이 원하는 서비스를 제공하고 그 결과를 평가하여 지속적으로 서비스품질 및 성과를 향상 할 수 있도록 해야 한다. 그것을 위한 중요한 요소는 고객 만족도의 정확한 피드백인데 현재 국내에는 고객의 만족도 측정에 대한 정량적이고 표준화된 시스템이 열악한 상황이다. 최근 얼굴표정 및 생체데이터를 감지하여 사람의 감정을 인식하는 휴대폰 및 관련서비스 기술에 관한 연구가 증가하고 있다. 얼굴에서의 감정인식은 현재 연구되어지는 여러 가지 감정인식 중에서 효율적이고 자연스러운 휴먼 인터페이스로 기대되고 있다. 본 연구에서는 효율적인 얼굴감정 인식에 대한 분석을 하고 고객의 얼굴감정인식을 이용하여 고객의 만족도를 추론할 수 있는 고객피드백시스템을 제안한다.
The purpose of this research is to find key factors to invigorate customer satisfaction management from TQM perspective. Consequently, the results show that CS leadership has an effect on team competency, CS evaluation and feedback, and customer information system positively. Team competency and CS evaluation and feedback take positive effects on improving activities for customer focus. Improving activities for customer focus takes positive effects on result of customer satisfaction significantly.
This study examined the relative effects of weekly and daily group feedback on the customer service behaviors in a gas station. Participants were four employees providing full services to the customers. Four target service behaviors, which were identified from the job description for the employees, served as the dependent variables. The data were collected by a supervisor. The independent variable was the frequency of group feedback on the four service behaviors: weekly and daily group feedback. An ABC within group design was adopted. After baseline (A), the weekly group feedback condition (B) was introduced. In the next phase, the daily group feedback condition (C) was introduced. Both weekly and daily group feedback were presented in a graph form and posted at a conspicuous location. Results showed that both weekly feedback and daily feedback conditions were effective in increasing the target behaviors. And, there was difference in the effects between the two conditions.
With the development of the e-commerce market, various types of products continue to be released. However, customers face an information overload problem in purchasing decision-making. Therefore, personalized recommendations have become an essential service in providing personalized products to customers. Recently, many studies on GCN-based recommender systems have been actively conducted. Such a methodology can address the limitation in disabling to effectively reflect the interaction between customer and product in the embedding process. However, previous studies mainly use implicit feedback data to conduct experiments. Although implicit feedback data improves the data scarcity problem, it cannot represent customers' preferences for specific products. Therefore, this study proposed a novel model combining explicit and implicit feedback to address such a limitation. This study treats the average ratings of customers and products as the features of customers and products and converts them into a high-dimensional feature vector. Then, this study combines ID embedding vectors and feature vectors in the embedding layer to learn the customer-product interaction effectively. To evaluate recommendation performance, this study used the MovieLens dataset to conduct various experiments. Experimental results showed the proposed model outperforms the state-of-the-art. Therefore, the proposed model in this study can provide an enhanced recommendation service for customers to address the information overload problem.
VOCs have been used as the most definitive resource to reflect customer feedback when developing products and services. However, due to the development of the Internet and the emergence of SNS, VOC is no longer the only channel that represents customer opinions. There are also a number of studies showing that many customers express complaints through channels other than VOCs. In this paper, we analyze the difference between the official VOC data and the data collected through the external channel, and suggest ways to reflect the various opinions of customers. To do this, this study uses keyword analysis that can identify differences according to frequency through social network, modular analysis to distinguish topics according to centrality and similarity, and emotional analysis to confirm word polarity (positive and negative). The results of this study show that the opinions of the customers were different depending on channels such as VOCs and external channels. Therefore, the collected data through VOC as well as external channels should be used in order to reflect the opinions of customers. In particular, this paper confirms that the results of one channel may vary depending on the channel characteristics even for the same channel. This confirms that collecting voc only on certain channels may differ from what real customers require. Therefore, data collected through VOCs as well as external channels must be used to reflect various customer feedback.
A government or non-governmental organization give service to their customer. Each organization have different hierarch levels. Service satisfaction surveys have become an important tool for government planners, as important in the perceived quality of service lead to great delivery of public service. When a customer gives feedback at a bottom level of organization, it is so difficult reach to higher official in time. This paper argue that, Quick Response (QR) code open up the possibility of conducting public service satisfaction at lower cost and the way feedback is directly routed to the relevant party according to their hierarchical level and gate real time feedback using specific smart phone application.
Customer satisfaction is becoming an increasingly salient topic in many firms and in academic research. One main rationale behind this interest is that customer satisfaction is believed to be associated with fruitful customer re-visit from the firm's point of view. Some country already had index models which can measure the degree of customer satisfaction. But, such models are ordinary models which used generally the scope of nation-wide industry. Therefore, we needs some modifications to measure customer satisfaction for specific product & service and to provide the valuable feedback to specific firms. In this perspectives, this study will evaluate the customer satisfaction index about automobile company and analyze it's result for valuable feedback. This study will present a model for an integrated customer satisfaction evaluation system which used structural equation modeling. Through this study, we anticipate that it will offer the measuring method about customer satisfaction and some guideline for product design process.
본 연구는 온라인 쇼핑몰에서의 고객서비스 요인이 구매후기 댓글고객의 구전에 따라 소비자의 구매와 재 구매에 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대하여 실증 분석을 통하여 규명하고자 하였다. 분석결과는 다음 두 가지로 설명된다. 첫째, 온라인 쇼핑몰 고객서비스 요인에 따른 소비자의 구매 및 재 구매 중 오프라인에 대한 강매로부터의 회피와 구매의 편의성을 추구하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 활용한 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 영향보다는 방문한 쇼핑몰의 명성이나 보안의 믿음성, 신속한 제품 검색 등의 확신성과 반응성이 온라인 구매자의 결정 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 쇼핑몰의 인지도 향상과 보안시스템 구축, 검색엔진 개발이 온라인 쇼핑몰의 전략적인 요소임을 시사하고 있다. 둘째, 온라인 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 구전 요인을 높게 인식하고 있으며, 재구매자의 경우는 구전의 긍정적인 조절역할에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이는 구매경험의 준거(Reference)가 작용하는 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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