본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

텍스트 애널리틱스 방법을 활용한 고객 관점에서의 항공서비스 랭킹 방법

Customer Perspective Ranking Methodology for Airline Services Using Text Analytics Approaches

이현철|김준환
한국항공경영학회 (Aviation Management Society Of Korea)|2019.10|한국항공경영학회지 (Journal of the Aviation Management Society of Korea)|제17권 제5호|pp. 99-123|DOI 10.30529/amsok.2019.17.5.006

2

조회

0

다운로드

6

인용

0

참고문헌

키워드

서비스 품질Service quality온라인 리뷰RankingOnline reviewText analytics랭킹고객 관점텍스트 애널리틱스Customer perspective
주제분류경영학

초록

본 연구는 고객 관점에서 항공 서비스를 정확하게 평가할 수 있는 텍스트 애널리틱스 기반의 새로운 순위결정 체계를 제안한다. 새로운 랭킹 체계를 통해 개선하고자하는 문제점은 크게 두 가지로 (1) 가장 보편적으로 활용되는 설문조사의 샘플링이 갖는 한계와, (2) 현재 제공되는 항공서비스 랭킹 체계가 비즈니스 모델 차이를 세부적으로 반영하지 못하는 문제이다. 일반적인 설문조사에 의한 데이터수집은 실시간 데이터 축적의 어려움, 수집 비용 및 시간의 문제, 데이터셋 크기의 문제, 무응답과 부정확한 응답 또는 샘플의 불완전한 대표성에 따른 통계적 오류 등의 문제가 존재한다. 반면에 온라인리뷰는 실시간으로 끊임없이 축적되므로 대용량의 데이터셋 확보가 가능하고, 고객의 자발적인 피드백이라는 점에서 무응답과 부정확한 응답에 해당하지 않고 직접적이고 솔직한 고객의 인식을 담고 있으며, 수집 비용이나 시간의 문제가 없다. 또한 정해진 데이터 추출 기준에 의해 전체 데이터셋을 수집하기 때문에 샘플링에서 일반적으로 발생하는 선택 편의에 의한 통계적 오류가 발생할 가능성을 최소화할 수 있다. 이러한 장점을 갖는 온라인 리뷰를 텍스트 애널리틱스에 적용하여, 도출된 고객의 인식을 포함한 모델링 결과들(토픽, 토픽 중요도, 단어 빈도)을 랭킹 방법에서 각각 평가 항목, 가중치와평가 점수로 활용하기 때문에 온전히 고객 관점의 평가가 가능하게 된다. 특히 온라인 리뷰에서 도출된 대형 항공사와 저비용 항공사간의 토픽(평가 항목)이 상당한 차이를 보이기 때문에, 즉 두 비즈니스모델간 고객 인식이 상당한 차이를 보이기 때문에, 이를 반영한 랭킹 결과는 그렇지 않은 기존 방식보다 우월한 성능을 보인다. 제안된 랭킹의 성능 파악을 위해 Skytrax의 랭킹을 비교 대상으로 삼아 기업성과와의 상관관계 분석을 통해 제안한 방법의 효과를 검증한다. 분석 결과 제안된 랭킹이 Skytrax의랭킹 보다 기업의 성과와 높은 상관관계를 보였고, 이는 고객 인식을 반영한 텍스트 애널리틱스 기반의 랭킹이 고객의 서비스 품질에 대한 평가를 더 잘 반영한 결과라고 할 수 있다.

Abstract

This study proposes a novel text analytics based (TAB) ranking methodology focused on customer perspectives to evaluate airline services as exactly as possible. The proposed ranking methodology aims to resolve two major problems of the existing survey-based ranking methodology; (1) the own problem of sampling in the survey methodology most widely used for ranking, (2) the problem of not considering differences between business models in airline services. A typical survey methodology includes the following problems: difficulty in realtime collection of samples, collection cost and time, sample size, statistical errors by missing or invalid responses and insufficient sample representativeness. On the contrary, online reviews are relatively easy to collect big data in realtime. They include direct and faithful perceptions of customers as voluntary feedbacks, and do not involve in collection cost and time. Because online reviews are not sampled but fully collected depending upon the crawling criteria, they are not likely to cause statistical errors by the selection bias, which is unavoidable in the typical survey sampling. In particular, the proposed ranking methodology makes it possible to be a thoroughly customer perspective evaluation since the proposed methodology uses modeling results(topics, topic significances, word frequencies) of text analytics, which has been applied to customer authored-online reviews for evaluation items, weights of items, and evaluations respectively. Since there exist large differences between topics(evaluation items) extracted from reviews of full service carriers and low cost carriers, and thus there are obvious differences in customer perceptions between two different business models, the proposed ranking methodology that can reflect these differences outperforms the Skytrax ranking, the comparison target. The performance of the proposed ranking has been verified through the corelation analysis with typical benchmarks of firm performance. The results show that the proposed ranking showed a higher correlation with the benchmarks than the Skytrax ranking did. This means that the proposed ranking methodology works well in evaluating service quality while exactly capturing customer perceptions.

참고문헌 (60)

  1. 김민수, "저가항공 서비스에 관한 비교 연구", 한국항공경영학회지, 6(3), pp.25~42 (2008), 한국항공경영학회
  2. 김민철, "AHP를 이용한 제주지역 의료관광 분야의우선순위분석에 관한 연구", 관광연구, 22(4), pp.281~300 (2008), 대한관광경영학회
  3. 김수욱, "기업의 품질성과와 재무성과의 관계 연구", 한국생산관리학회지, 16(2), pp.153~179 (2005), 한국생산관리학회
  4. 김승복, "항공사 선택속성의 상대적 중요도에 관한 연구 -항공사 유형별 차이를 중심으로-", 한국항공경영학회지, 13(1), pp.45~61 (2015), 한국항공경영학회
  5. 김영문, "관광지선택에 있어서 AHP의 활용에 관한 연구", 관광학연구, 20(1), pp.63~81 (1996)
  6. 김향자, "분석적 계층과정 (AHP) 에 의한 관광정책우선 순위 설정에 관한 연구", 관광학연구, 22(2), pp.367~374 (1998)
  7. 이용일, "국내 저가 항공사 서비스 품질이 이용자에게 미치는 영향 -저가 항공사 탑승자 중심으로-", 한국항공경영학회지, 6(4), pp.135~151 (2008), 한국항공경영학회
  8. 김성필, "항공사 서비스 품질에 대한 고객신뢰가 고객만족과 재구매에 미치는 영향-아시아나 클럽 멤버를 중심으로-", 한국항공경영학회지, 5(2), pp.19~35 (2007), 한국항공경영학회
  9. Agichtein, E, "Improving web search ranking by incorporating user behavior information", SIGIR 2006: Proceedings of the 29th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp.19~26 (2006)
  10. Ahn, T. H., "Service quality in the airline industry: Comparison between traditional and low-cost airlines", Tourism analysis, 16(5), pp.535~542 (2011)
  11. Alamdari, F., "Impact of the adherence to the original low-cost model on the profitability of low-cost airlines", Transport Reviews, 25(3), pp.377~392 (2005)
  12. Altman, A., "Axiomatic foundations for ranking systems", Journal of Artificial Intelligence Research, 31, pp.473~495 (2008)
  13. Bai, X, "Predicting consumer sentiments from online text", Decision Support Systems, 50(4), pp.732~742 (2011)
  14. Berendt, B., "Ranking—use and usability", Bulletin of the Belgian Mathematical Society-Simon Stevin, 16(4), pp.745~768 (2009)
  15. Bartlett J. E., "Organizational Research: Determining Appropriate Sample Size in Survey Research", Information Technology, Learning, and Performance Journal, 19(1), pp.43~50 (2001)
  16. Bernhardt, K. L., "A longitudinal analysis of satisfaction and profitability", Journal of Business Research, 47(2), pp.161~171 (2000)
  17. Berrittella, M., "An analytic hierarchy process for ranking operating costs of low cost and full service airlines", Journal of Air Transport Management, 15(5), pp.249~255 (2009)
  18. Bogicevic, V., "Airport service quality drivers of passenger satisfaction", Tourism Review, 68(4), pp.3~18 (2013)
  19. Chen, C. F., "Investigating structural relationships between service quality, perceived value, satisfaction, and behavioral intentions for air passengers: Evidence from Taiwan", Transportation Research Part A: Policy and Practice, 42(4), pp.709~717 (2008)
  20. Chen, F. Y., "Examining airline service quality from a process perspective", Journal of Air Transport Management, 11(2), pp.79~87 (2005)
  21. Chen, Y., "Online Consumer Review:Word-of-Mouth as a New Element of Marketing Communication Mix", Management Science, 54(3), pp.477~491 (2008)
  22. Chevalier, J. A., "The effect of word of mouth on sales: Online book reviews", Journal of Marketing Research, 43(3), pp.345~354 (2006)
  23. Chiou, Y. C., "Factors influencing the intentions of passengers regarding full service and low cost carriers: A note", Journal of Air Transport Management, 16(4), pp.226~228 (2010)
  24. Clemons, E. K., "When online reviews meet hyperdifferentiation: A study of craft beer industry", Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 6(2), pp.149~171 (2006)
  25. Duan, W., "Do online reviews matter?—An empirical investigation of panel data", Decision support system, 45(4), pp.1007~1016 (2008)
  26. Fang, B., "Analysis of the perceived value of online tourism reviews:Influence of readability and reviewer characteristics", Tourism Management, 52, pp.498~506 (2016)
  27. Ghose, A., "Designing novel review ranking systems: Predicting Usefulness and Impact of Reviews", Proceedings of the ninth international conference on Electronic commerce - ICEC 2007, pp.303~310 (2007)
  28. Ghose, A., "Examining the Impact of Ranking on Consumer Behavior and Search Engine Revenue", Management Science, 60(7), pp.1632~1654 (2014)
  29. Gitto, S., "Improving airport services using sentiment analysis of the websites", Tourism management perspectives, 22, pp.132~136 (2017)
  30. Gretzel, U., "Use and impact of online travel reviews", Information and Communication Technologies in Tourism 2008: Proceedings of the International Conference in Innsbruck, pp.35~46 (2008)
  31. Groves, R. M, "Survey errors and survey costs" (2004), John Wiley & Sons
  32. Guo, Y., "Mining meaning from online ratings and reviews: Tourist satisfaction analysis using latent dirichlet allocation", Tourism Management, 59, pp.467~483 (2017)
  33. Hu, M., "Mining and summarizing customer reviews", Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining 2004, pp.168~177 (2004)
  34. Hunter, L., "Low Cost Airlines: Business Model and Employment Relations", European Management Journal, 24(5), pp.315~321 (2006)
  35. Kothari, C. R., "Research methodology: Methods and techniques" (2004), New Age International
  36. Kumar, N., "Research note: The influence of recommendations and consumer reviews on evaluations of websites", Information Systems Research, 17(4), pp.327~444 (2006)
  37. Lee, K., "Assessment of airport service quality: A complementary approach to measure perceived service quality based on Google reviews", Journal of Air Transport Management, 71, pp.28~44 (2018)
  38. Li, Q., "Tourism Review Sentiment Classification Using a Bidirectional Recurrent Neural Network with an Attention Mechanism and Topic-Enriched Word Vectors", Sustainability, 10(9), pp.3313~ (2018)
  39. Lim, J., "Current Issues in Tourism" (2019), on-line published
  40. Mudambi, S. M., "Research Note:What Makes a Helpful Online Review? A Study of Customer Reviews on Amazon.com", MIS Quarterly, 34(1), pp.185~200 (2010)
  41. Nam, S., "Redesigning In-Flight Service with Service Blueprint Based on Text Analysis", Sustainability, 10(12), pp.4492~ (2018)
  42. Nejati, M., "Ranking airlines’ service quality factors using a fuzzy approach:study of the Iranian society", International Journal of Quality & Reliability Management, 26(3), pp.247~260 (2009)
  43. Netzer, O., "Mine Your Own Business: Market-Structure Surveillance Through Text Mining", Marketing Science, 31(3), pp.369~547 (2012)
  44. Öǧüt, H., "The influence of internet customer reviews on the online sales and prices in hotel industry", Service Industries Journal, 32(2), pp.197~214 (2012)
  45. Parasuraman, A., "SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality", Journal of Retailing, 64(1), pp.12~40 (1988)
  46. Park, J. W., "Passenger perceptions of service quality:Korean and Australian case studies", Journal of Air Transport Management, 13(4), pp.238~242 (2007)
  47. Rajaguru, R., "Role of value for money and service quality on behavioural intention: A study of full service and low cost", Journal of Air Transport Management, 53, pp.114~122 (2016)
  48. Sedigh, A. K, "Identification of the Dynamics of the Google’s Ranking Algorithm", 13th IFAC Symposium On System Identification 2003 (2003)
  49. Sezgen, E., "Voice of airline passenger: A text mining approach to understand customer satisfaction", Journal of Air Transport Management, 77, pp.65~74 (2019)
  50. Shahin, A., "Evaluating and ranking hotels offering e-service by integrated approach of Webqual and fuzzy AHP", International Journal of Business Information Systems, 15(1), pp.84~104 (2014)
  51. Shirouyehzad, H., "An AHP", DEA ranking method based on service quality approach: a case study in hotel industry, 2013, pp.11(4), 434~445
  52. "2019 Survey and Awards Methodology" (2019)[URL]
  53. Sparks, B. A., "The impact of online reviews on hotel booking intentions and perception of trust", Tourism Management, 32(6), pp.1310~1323 (2011)
  54. Taecharungroj, V., "Analysing TripAdvisor reviews of tourist attractions in Phuket, Thailand", Tourism Management, 75, pp.550~568 (2019)
  55. Torfi, F., "Fuzzy AHP to determine the relative weights of evaluation criteria and Fuzzy TOPSIS to rank the alternatives", Applied Soft Computing, 10(2), pp.520~528 (2010)
  56. "Top 10 Airlines in the World 2019" (2019)[URL]
  57. Tsaur, S., "The evaluation of airline service quality by fuzzy MCDM", Tourism management, 23(2), pp.107~115 (2002)
  58. Xia, L, "Word of mouse: the role of cognitive personalization in online consumer reviews", Journal of interactive Advertising, 9(1), pp.3~13 (2008)
  59. Xie, K. L., "Online consumer review factors affecting offline hotel popularity:evidence from tripadvisor", Journal of Travel &Tourism Marketing, 33(2), pp.211~233 (2016)
  60. Ye, Q., "The impact of online user reviews on hotel room sales", International Journal of Hospitality Management, 28(1), pp.180~182 (2009)

관련 논문AI추천

승객 이용 후기의 감성분석을 이용한 항공 서비스 품질 측정엄성원, 임병학, 조호현한국항공경영학회 · 한국항공경영학회지2020 · 제18권 제3호텍스트 분석을 활용한 공항 서비스스케이프 고객 인식 분석남승주, 이현철한국항공경영학회 · 한국항공경영학회지2019 · 제17권 제4호소셜 빅데이터를 이용한 항공사 만족도 감성 분석: COVID-19 전· 후 비교이주양, 장필식한국컴퓨터정보학회 · 한국컴퓨터정보학회논문지2024 · 제29권 제6호BERTopic 모델을 이용한 항공사 서비스에서 지각된 고객가치가 고객 만족도에 미치는 영향 분석김재경, 이병현, 정의주, LI QINGLONG한국지식경영학회 · 지식경영연구2023 · 제24권 제3호소셜 네트워크 분석을 활용한 항공서비스 품질 비교박주현, 이현철한국산업경영시스템학회 · 한국산업경영시스템학회지2019 · 제42권 제3호온라인 리뷰 분석을 통한 공항 서비스 속성 평가전민지, 최영배서비스사이언스학회 · 서비스 연구2024 · 제14권 제04호

이 간행물의 다른 논문 (7건)

Analysis of Passenger and Freight Transportation Network Characteristics of Major Airports in Southeast Asia진무위, 이향숙pp. 3-16항공사 객실승무원의 일-생활 균형에 따른 주관적 웰빙이 직무열의와 프리젠티즘에 미치는 영향에 관한 실증연구김영택, 양지인, 김민수pp. 17-36성향점수매칭을 활용한 정부 연구개발 지원 효과 분석: 항공 ․ 우주산업을 중심으로송운경, 양현석, 임채린pp. 37-53항공 이용객의 지각된 소비가치가 만족, 브랜드 애착에 미치는 영향과 마일리지 가입 여부의 조절효과 분석김용희, 최병길pp. 55-79항공자유화 협정이 국제여객운송에 미치는 영향에 대한 실증분석강재석, 김청pp. 81-98
원문 보기