빅데이터를 활용한 항공산업 서비스 품질 분석과 고객 만족에 관한 연구 = A study on the Aviation Service Quality and Customer Satisfaction Using Big Data
저자
발행사항
고양 : 한국항공대학교 일반대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 한국항공대학교 일반대학원 : 경영학과 생산관리 2021. 2
발행연도
2021
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
경기도
형태사항
121 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이현철
UCI식별코드
I804:41048-200000374393
소장기관
This study conducted an analysis to provide high-quality customer service through service improvement that reflects passengers’ perception of service in the context of intensifying competition in the aviation industry and diversification of customers using air transport services. An online review was used as data which enables us to understand passengers’ perception accurately and directly. To extract meaningful information from the data, topic modeling which distinguishes data by topics, a set of words that appear together based on semantic structures, and estimates the distribution of topics according to documents, and sentiment analysis were adapted. For topic modeling, LDA (latent Dirichlet allocation) and STM (structural topic modeling) were used, which have the advantage of reflecting the unique information of each document, while at the same time being able to understand the meaning of the topic of the entire document.
This study consists of three subtopics. In the first study, the online review data were used to identify customers’ perception of the quality of service of airport restaurants. We identified the differences in service quality perception among customers in different regions by conducting topic modeling on Asian and European airport restaurants, respectively. Topics extracted through LDA were matched to five DINESERV dimensions to identify the customers’ perception of the given service properties, and sentiment analysis was used to compensate the shortcomings of LDA which uses only the frequency of words for analysis, to classify the passengers’ sentiment of positivity and negativity to the given service dimension.
In the second study, the asymmetry on airline service factors and the prioritization of improvements were studied. While there is a service attribute that does not increase satisfaction when h=not provided, there is a service attribute that does not have a problem when not provided but increases satisfaction if provided. Therefore, in order to better understand the passengers’ needs for the service properties of airlines, this study provides a way to derive priorities for improving service attributes and enhance the competitiveness of airlines by analyzing both text and numerical data using LDA and IAA (impact-asymmetry analysis), which is tool for evaluating service attributes that takes into account asymmetry in service attributes.
Last study analyzed airline service perception based on passengers’ characteristics using STM. STM is an extended framework of LDA, which determines the distribution of words that make up the topic by utilizing not only the frequency of words in the document but also the metadata that exists in the document. The aim was to determine the priority of services attributes based on passenger characteristics by combining STM’s features that can estimate the correlation between metadata and topics in the airlines’ online reviews which includes variety of metadata, such as purpose of travel and type of airline. As a result, it was confirmed that the importance of service properties by passenger characteristics differed.
This study is meaningful in using online reviews and text analysis to identify the perception of airline and airport customers and to provide solutions to improve service attributes. The analysis methods presented by this study will be applicable to various service industries as well as the aviation industry and will be available by expanding the scope of data in various ways.
본 연구는 항공산업의 경쟁 심화, 항공운송 서비스 특성에 따른 고객화 필요성 증가, 항공서비스 이용 고객의 다양화, 코로나 바이러스 종식 이후 여행에 대한 급격한 수요 증가 예상 등의 배경과 온라인 상 대규모 데이터 등장 및 텍스트 데이터의 활용 가능성에 따라 빅데이터를 활용하여 항공산업 서비스 품질에 대한 개선점을 찾고 고객 만족도 증가에 기여하고자 하였다. 공항 레스토랑 서비스 품질 비교, 항공서비스 구성 요인의 비대칭성과 우선순위 도출, 구조적 토픽 모델링을 활용한 승객 특성 별 항공사 서비스 인식 분석의 세 가지 소주제로 연구를 진행하였다. 첫 번째 연구를 통해 다양한 서비스 분야를 다루며 항공기 탑승을 기다리는 승객들에게는 중요한 대안이, 공항에는 중요한 수익 창출 요소가 되는 비항공수익의 개선 방안을 도출하였다. 두 번째 연구에서는 고객 만족도에 대한 항공 서비스 속성의 비대칭성을 고려하여 서비스 개선 우선순위를 도출하였으며, 정량 데이터와 정성 데이터를 모두 분석하여 두 가지 분석의 설명력을 보완하고, 고객이 인식하는 만족도 서비스 속성을 구체적으로 파악하여 항공사의 전략 수립 방향을 제시하였다. 마지막으로 세 번째 연구에서는 새로운 분석 기법인 구조적 토픽 모델링 (STM)을 도입하여 메타데이터에 따른 승객의 서비스 인식 차이를 분석하고 고객 특성 별 서비스 품질 중요도 차이를 확인하고 승객 특성에 맞는 서비스 제공을 위한 시사점을 제공하였다.
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