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논문KCI 등재

승객 이용 후기의 감성분석을 이용한 항공 서비스 품질 측정

Using Sentiment Analysis of Passengers’ Reviews to Analyze Airline Service Quality

엄성원|임병학|조호현
한국항공경영학회 (Aviation Management Society Of Korea)|2020.06|한국항공경영학회지 (Journal of the Aviation Management Society of Korea)|제18권 제3호|pp. 97-114|DOI 10.30529/amsok.2020.18.3.005

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텍스트 마이닝감성분석Semantic Analysis오피니언 마이닝Opinion MiningAirline Service Quality항공서비스품질Test Mining
주제분류경영학

초록

본 연구는 텍스트 마이닝 방법 중 하나인 감성분석 방법을 사용하여 국내 대형 항공사를 이용한 승객들의 후기를 분석하여 각 항공사의 서비스 품질을 측정하였다. 기존 설문조사에 기반한 전통적인 서비스 품질 측정을 탈피하여 이용 후기를 직접 활용한 정성적 방법에 의한 측정 방법을 제시하였다. 본연구의 시사점은 첫 번째, 정량적 연구에서 탈피하여 정성적 연구방법을 활용하여 서비스품질 측정을시도하였다. 이는 정형화된 설문에 의한 답변에 의존하는 것이 아니라 비정형화된 고객의 의사표현을바탕으로 실제 서비스 품질을 측정함으로써 고객의 진솔한 의견을 서비스품질에 반영할 수 있다. 두번째, 설문조사라는 것이 고객의 경험을 바탕으로 이루어지는 경우가 많다. 하지만 경험은 정확하게기억되지 못하고 마치 경험하지 못한 것도 경험한 것처럼 느끼는 경우가 많다. 항공사 이용 후기를 활용함으로써 기억에 의한 서비스품질 측정이 아닌 실시간 서비스품질을 측정할 수 있기에 서비스 질의객관성을 확보할 수 있다. 마지막으로 고객이 남긴 후기를 바탕으로 고객의 감성을 분석함으로써 고객의 감성을 수치화하였다. 이는 향후 고객이 남긴 댓글로 고객의 소비 행위를 예측할 수 있다. 이는 항공사 고객들의 만족도 및 서비스 실패에 대한 회복 전략에도 기여하게 될 것이다.

Abstract

In this study, the airline service quality was measured by analyzing the reviews of passengers used large domestic airlines using the sentiment analysis method, one of the text mining methods. In addition to the traditional service quality measurement based on the existing survey, the qualitative method using reviews was presented. The implications of this study were to first attempt to measure service quality by using qualitative research methods, away from quantitative research. It does not rely on the responses of the formal questionnaire, but reflects the honest opinions of the customers in the service quality by measuring the actual service quality based on the informal expression of the informal customer. Second, surveys are often based on customer experience. However, experiences are often not remembered precisely and often feel as though they have not experienced them. By utilizing the airline reviews, it is possible to measure the service quality in real time rather than the service quality by memory, thereby securing objectivity of service quality. Finally, the customer’s sentiment was quantified by analyzing the customer’s sentiment based on the customer’s reviews. This can predict customer behavior in future comments from customers. This will also contribute to airline customer satisfaction and recovery strategies for service failures.

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