Latent Class Analysis 기반의 만족 고객 세분화를 이용한 고객만족경영 향상 방안

최근의 고객만족도 조사에서는 만족응답으로의 쏠림현상이 발생함으로써 만족고객의 비율이 높아져 고객만족 개선안 도출이 어려워지고 있다. 게다가 이로 인한 데이터 분석의 구조적 한계로 인해 고객만족도 조사의 실제 적용을 효과성이 감소하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 만족고객을 재분류하여 보다 전략적인 의미를 도출하고 만족 고객의 불만족 요인을 찾아내기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Latent Class Analysis(LCA)를 이용하여 만족 고객의 세분화에 초점을 두어 수행되었다. 초고속인터넷 서비스의 만족고객만을 대상으로 LCA를 적용한 결과 3개의 집단으로 세분화된 결과를 얻었으며 각 집단별 만족요인과 불만족 요인을 분석하여 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있는 시사점을 도출하였다. 연구결과는 고객만족도 조사가 다양하고 입체적으로 분석되어 고객만족조사의 활성화는 물론, 고객만족경영 향상을 위한 유용한 방법으로 활용되리라 기대한다.