문맥 (context)
정성 조사는 전문가가 간과하는 소비자의 정보와 시장에 대한 아이디어를 얻고, 주제나 대상에 대한 생각을 고객의 언어로 직접 확인하며, 구체적인 개선 아이디어를 확인하기 위해 실행된다. 다양한 방법론 중 본 연구에서는 집단 구성원을 개별적으로 면접하는 것보다 더 많은 유용한 정보 획득에 유리하며 목표 고객 시장의 변화와 정보를 파악하고 소비자 욕구를 파악하는 데에 유용한 FGI(Focus Group Interview) 형태로 진행하기로 한다. FGI는 목적에 따라 모인 소수의 그룹이 서로 상호작용하며 준비된 화제에 대해 의견을 나누는 과정에서 주로 비구성적인 접근법으로 얻은 개개인의 반응을 통합하여 관찰하고 분석하는 방법이다. 이때 그룹 멤버가 서로 상호작용을 하도록 하여 집단의 이점을 최대한 살리면서도 개개인의 생각을 확인하는 기술이 필요하므로 사회자의 인터뷰나 회의 진행 기술이 중요한 역할을 하고, 집단들 사이의 이질성과 집단 내부의 동질성이 확보되어야 한다.
중요도-성취도 분석(IPA: Importance-Performance Analysis)은 Martilla & James(1977)가 최초로 개발하였으며, 다속성 모델(Multi-attribute Model)을 기초로 하고 있다. 이 분석법은 고객 관점에서 각 속성에 대한 중요도와 만족도를 하나의 매트릭스로 표현하여 각 사분면에 위치한 속성에 대해 다면적 의사결정을 내리는 데에 유용하다. 즉, 의사결정자는 각각의 요인들이 속한 영역에서 전략 방향을 수립할 수 있는데, 일례로 만족도와 중요도가 모두 높은 영역(Keep up the Good Work)은 차별화 가능 영역으로, 만족도는 낮지만 중요도가 높은(Concentrate here) 영역은 중점 개선영역으로 분류되며 관련 전략을 수립할 수 있다. 만족도는 높되 중요도는 낮은 영역(Possible Overkill)은 홍보 등을 통해 고객이 이 요소를 중요하게 인식하도록 하는 노력이 필요하다는 전략을 세울 수 있다. 마지막으로 만족도와 중요도가 모두 낮은 영역(Low Priority)은 성과에 큰 영향을 미치는 요인이 아니므로 자원과 노력을 제한한다.
요인들은 표출된 중요도와 내재된 중요도에 대한 분포도로 표현되며, 중심축에 따라 총 네 가지 영역(Expected, Low Impact, Hidden Impact, High Impact)으로 나뉜다. 이렇게 나누어진 영역을 구체적으로 살펴보면, Low Impact 영역에 포함된 요인은 전반적인 만족도에 미미한 영향을 미치므로 전략적으로 가장 후순위에 놓이게 되는 영역이다. Expected 영역은 충족되지 않으면 불만족을 유발하나, 충족되더라도 전반적인 만족도를 크게 높이지는 못하는 요인이다. Hidden Impact 영역은 고객이 인지하지는 못하지만 충족되면 만족도를 크게 제고하게 되는 영역으로, 경쟁우위/차별화 요인이 될 수 있다. High Impact 영역은 반드시 만족되어야 하는 속성으로, 충족시 만족도를 크게 높이고 충족 되지 않으면 불만을 야기한다.
IPA가 고객만족도에 영향을 미치는 주요 요인의 개선 우선순위를 결정하는 방법 이라면, Klein-Grid는 IPA의 한 축인 중요도를 세분화하여 소비자의 니즈를 분류하기 위해 활용되었다. Robert L. Klein 이 개발한 모델인 Klein-Grid는 각 요인 중 고객이 직접 중요하다고 언급한 중요도와(Explicit Importance, 표출된 중요도) 간접적으로 측정된 중요도(Implicit Importance, 내재된 중요도)의 조합으로 이루어진다. 이때 내재된 중요도는 속성별 만족도가 전반적 만족도에 미치는 영향력의 크기로 측정하는데 속성별 만족도와 전반적 만족도 간 상관 혹은 회귀분석 결과 베타값을 비교해 보다 적합하다고 판단되는 계수를 활용하게 된다.
우체국 카드지갑에 대한 인지도 및 이용 의향에 대한 정성 및 정량 조사 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 우체국 카드지갑 서비스에 대한 인지도는 41.2%이며, 상대적으로 우체국 모바일 결제서비스 및 카드 이용자 인지율이 유의미하게 높았다. 둘째, 우체국 카드지갑 서비스이용 경험은 9.0%에 불과하여 낮은 것으로 조사되었으나, 상대적으로 우체국 카드지갑 인지자가 비인지자에 비해, 또 우체국 체크카 드 이용자가 비이용자에 비해 상대적으로 이용 경험이 높았다. 셋째, 우체국 카드지갑의 비이용 이유는 ‘KT가 아니라서’ > ‘보안 불신’ > ‘잘 몰라서’의 순으로 나타났으며, 향후 이용 의향은 31.6%로 나타난 가운데 모바일 결제서비스 이용자와 카드지갑 인지자의 이용 의향이 유의미하게 높게 나타났다. 넷째, 우체국 카드지갑 이용에 중요한 요소는 ‘개인정보 보안’ > ‘KT 이외 이용 가능 여부’ > ‘쉽고 편리한 메뉴 구성’, ‘앱 실행 속도 및 서비스 안정성’ 순으로 조사되었으며, 우체국 카드지갑 서비스에 기대하는 기능은 통합 멤버십카드 관리였다.
주로 활용하는 서비스는 우체국예금 고객이 모바일뱅킹 > 휴대전화 소액결제 > 모바일 신용․체크카드 순으로, 타 기관 고객은 휴대전화 소액결제> 모바일뱅킹 > 모바일 신용․체크카드 순으로 나타났으며, 우체국 고객과 타 기관 고객 간 주 이용 서비스에 대해 유의미한 차이가 있었다. 모바일 결제서비스 주 이용 상황은 서비스별로 다르게 나타났는데, 모바일 신용 체크카드와 휴대전화 소액결제는 주로 쇼핑에, 모바일뱅킹-이체서비스는 PC나 은행 방문의 불편을 해소하는 데에 주로 이용되는 것으로 구분되었다. 모바일 결제서비스 비이용자 전체를 대상으로 한 비이용 이유는 ‘기존 서비스가 익숙해서’, ‘해킹 등 개인정보 보안을 믿을 수 없어서’, ‘이용할 필요성을 느끼지 못해서’가 각각 1, 2, 3위를 차지해 전반적으로 편의성과 보안성 측면에서 장점을 인지하지 못하기 때문으로 조사되었다. 한편, 모바일 결제서비스를 이용할 때 보안성이 가장 중요한 요인으로 조사되었고, 절차 간편성, 메뉴구성 편의성 등의 편의성이 그 뒤를 이었다.
정성 조사에서 발견된 특이 사항은 노안 때문에 학력 수준과 상관 없이 활자를 읽는 것에 어려움을 겪고 있었다는 점이었다. 또한 모바일 결제 비이용의 주요 원인으로 생소함에 따른 두려움을 발견할 수 있었는데, 이 두려움은 해킹 등 외부 요인에 의한 개인정보 유출에 대한 두려움뿐 아니라 본인 실수로 잘못 이체․결제 되는 상황이 발생하는 것에 대한 두려움으로 구분할 수 있었다. 아울러 우체국이 근처에 많기 때문에 ‘언제 어디서나’라는 모바일뱅킹의 장점에 대해서는 큰 가치를 느끼지 못한다는 것도 발견할 수 있었다. 카드지갑 서비스 인지도는 40대와 50대 모두 50% 이하, 이용 경험은 10% 이하였으며, 향후 이용 의향 중 ‘있는 편이다’와 ‘매우 많다’의 합이 50%가 채 되지 않는 35% 수준으로 조사되었다. 단, 향후 제공된다면 호감 가는 모바일 결제서비스는 전자지갑과 모바일 체크카드 서비스로 나타났다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
Klein-Grid 모델에서 내재된 중요도(Implicit Importance)를 측정하기 위해 활용하는 구체적인 방법은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretationKlein-Grid 모델 내에서 '내재된 중요도'를 산출하는 방법론을 찾는 것이다.
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2정보 추출
information_extractionKlein-Grid와 내재된 중요도에 관한 정의를 추출한다.
- Klein-Grid는 각 요인 중 고객이 직접 중요하다고 언급한 중요도와(Explicit Importance, 표출된 중요도) 간접적으로 측정된 중요도(Implicit Importance, 내재된 중요도)의 조합으로 이루어진다.
- 이때 내재된 중요도는 속성별 만족도가 전반적 만족도에 미치는 영향력의 크기로 측정하는데
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3근거 선택
evidence_selection내재된 중요도의 측정 방식에 대한 구체적인 분석 기법을 선택한다.
- 속성별 만족도와 전반적 만족도 간 상관 혹은 회귀분석 결과 베타값을 비교해 보다 적합하다고 판단되는 계수를 활용하게 된다.
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4논리 통합
logical_integration내재된 중요도는 속성별 만족도가 전반적 만족도에 미치는 영향력이며, 이를 위해 상관분석이나 회귀분석의 베타값을 활용한다는 점을 결합한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation속성별 만족도와 전반적 만족도 사이의 상관관계 또는 회귀분석을 통한 베타값을 비교하여 적합한 계수를 사용하는 방식임을 정리한다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 대한 최종 답변을 작성한다.
최종 답변 (final_answer)
내재된 중요도는 속성별 만족도가 전반적 만족도에 미치는 영향력의 크기로 측정하며, 속성별 만족도와 전반적 만족도 간의 상관 혹은 회귀분석 결과 베타값을 비교하여 보다 적합하다고 판단되는 계수를 활용한다.
핵심 해석 (core_interpretation)
Klein-Grid 모델에서 내재된 중요도를 정의하고, 이를 측정하기 위해 상관분석이나 회귀분석의 베타값을 활용한다는 문맥의 정보를 바탕으로 답변을 도출한다.