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KPC는 정밀하고 정확한 고객만족 측정과, 고객만족 구성 요인들간의 영향력 관계를 측정하기 위해 구조방정식, 잠재변수, Partial Least Square 등의 방법론을 도입한 KPC 고유의 CS측정 모델 방법론을 개발
이를 기반으로 기업 고유의 CS측정모델을 개발하고 고객만족 수준의 정밀한 진단과 CS 개선을 위한 전략을 수립

주요 내용

접근 Framework

기대효과

STEP	OUTPUT
다각적 진단정보	CS 측정 모델에 근거한 CS 측정 결과인 CS Index 및 Impact 산출 고객만족도, 품질요인, 성과요인의 수준에 대한 다차원 분석 결과 제공
CS 개선 의사결정 지원 정보	Action Matrix 기법을 활용하여, CS 개선을 위한 효율적 자산 배분 의사 결정 지원 CS향상을 위한 우선 개선 요인 도출
CS개선 전략 정보	CS 가설의 검정 및 CS 이슈의 분석을 통한 전략적 의사 결정의 근거 제공 CS 개선을 위한 구체적 실행 방안 제공
마케팅 및 영업지원 정보	마케팅 현안 및 이슈, 소비자 니즈 파악 등 마케팅 정보 제공 구매 동인, 구매 경로, 구매 시 비교 제품 등 영업 관련 지원 정보 제공

KPC CS측정 모델 방법론 특성

KPC CS 측정 모델 방법론은 모델 상의 지표와 지표와의 관계를 독립적이 아닌 인과 관계로 규정하여 이들 관계를 시스템적으로 분석할 수 있는 특성을 가지고 있습니다. 고객만족도를 중심으로 고객만족도에 영향을 미치는 선행변수와 고객만족도 수준에 의해 영향을 받는 성과 변수들이 시스템적으로 인과 관계를 형성하도록 CS 측정 모델이 구성됩니다. 이를 위해 잠재변수법과 구조방정식 모형이라는 통계적 기법이 활용됩니다.

잠재변수법

잠재변수법이란 직접적으로 측정 불가능한 개념을 측정하기 위해 도입된 개념으로서, 측정 불가능한 개념을 측정 가능한 대용 변수(Proxy)로 대신 측정하여 이를 측정 불가능한 개념의 수준으로 평가하는 방식을 말합니다. 예를 들어 고객만족도 수준이란 직접적으로 측정 불가능하기 때문에, 측정가능한 대용 변수(proxy)를 측정하여, 이 결과를 고객만족도 수준으로 결정합니다. 한 개의 잠재변수에는 여러 개의 대용 변수를 설정하는 것이 일반적인데, 이는 한 변수만 측정함으로서 발생할 수 있는 오차를 줄임으로서 신뢰성을 확보하기 위함입니다. 잠재변수 값을 산출하기 위해서 측정된 여러 개의 대용 변수의 측정 값으로부터 추정되어야 하는데, 이에 사용되는 기법이 구조방정식 모형입니다.

구조방정식 모형

구조방정식은 측정모형과 구조모형의 형태로 구성되어 있습니다. 측정 모형은 잠재변수와 측정변수 간의 관계를 설명하는 모형이며, 구조모형은 잠재변수 간의 인과관계를 파악하는 모형입니다. 이 때 잠재변수와 측정 변수 간의 관계와 잠재변수 간의 관계를 추정하기 위해 도입된 method는 Partial Least Square입니다.

소요 기간 [16주]

기반조성 및 설문서 개발 5주
실사 5주
전략적 개선과제 도출 6주

* 과업에 따라 기간 변동