온라인 고객 후기(Online Customer Review)는 회사 또는 제 2의 웹사이트에서 사용자들이 직접 작성하는 제품 및 서비스 평가로 정의될 수 있음 (Mudambi & Schuff 2010). 온라인 환경에서 소비자의 정보접근성이 강화되면서 정보를 미리 검색 후 검증된 상품 및 서비스를 ...

온라인 고객 후기(Online Customer Review)는 회사 또는 제 2의 웹사이트에서 사용자들이 직접 작성하는 제품 및 서비스 평가로 정의될 수 있음 (Mudambi & Schuff 2010). 온라인 환경에서 소비자의 정보접근성이 강화되면서 정보를 미리 검색 후 검증된 상품 및 서비스를 구매하려는 방향으로 소비자 의사결정 패턴이 변화하면서, 대부분의 산업에서 온라인 고객 후기에 주목하게 됨 (Leung 2012). 의료 산업에서도 환자들이 온라인 후기를 통해 병원의 서비스를 평가하고 공유하는 문화가 형성되면서, 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되어 병원 온라인 리뷰에 대한 관심도 증대됨 (Verhoef et al. 2014).
본 연구는 소비자(환자)들의 병원 선택은 고객의사결정과 유사한 원리로 이루어진다는 점에 착안하여, 고객들이 정보 수집 및 공유에 활용하는 온라인 후기에 주목하고자 함. 실제로 2014년 Software advice에서 실시한 설문에 따르면 의료서비스를 필요로 하는 소비자들 중 61%가 의사를 선택하기 전, 20%는 현재 주치의를 평가하기 위해 온라인 후기를 참고한다고 응답한 바 있음 (Remmers 2015). 이는 사용자들이 온라인 리뷰를 구매 의사결정에 반영하는 것과 같은 맥락으로, 소비자가 병원을 선택할 때에도 온라인상의 타인의 의견을 반영하여 의사결정을 내린다는 점을 시사함.
기존의 온라인 고객 후기 관련 연구들을 살펴보면, 주로 호텔 산업 등의 관광 분야에서는 사용자 후기의 효과 등에 대한 논의에 대한 연구 (Duan et al. 2015; O'Connor 2010; Yang et al. 2003), 소셜커머스나 오픈마켓과 같은 분야에서는 온라인 고객 후기를 분석하여 소비자들의 의견이나 정보를 추출하는 연구가 있었음 (채승훈 외 2015; 변대호 2015). 헬스케어 분야에서의 기존 연구를 살펴보면, 병원 서비스 품질에 대해 설문조사 기법 및 인터뷰 방법론을 활용한 연구들이 대부분임 (Keeler et al. 1992; Taylor & Cronin Jr. 1994; Dean 1999; Kilbourne et al. 2004). 특히, 헬스케어 및 의료분야에서 온라인 고객 후기를 활용한 연구는 부족한 실정임. 기존 연구들의 한계점은 다음의 세 가지로 요약될 수 있음. (1) 병원 리뷰의 주제를 추출해낸 후, 설문 결과와 비교하여 분석 결과만을 제시하는 데 그쳤기 때문에 이론적 기반이 부족함 (Ranard et al. 2016). (2) 정량적인 병원 기록 기반의 품질 측정을 시도하였으나, 소비자의 주관이 전혀 개입되지 않은 2차 자료만을 활용하였다는 점에 한계가 있음 (Keelr et al. 1992). (3) 서비스 품질 모형(Service Quality Model)의 감성수준만을 활용하여 평가 대상의 특성이 평가에 미치는 영향력을 심층적으로 분석하지 못하였거나, 리뷰의 감성수준이 미치는 영향에 대한 계량경제학적 분석까지 나아가지 못함 (Duan et al. 2013; Kim et al. 2003).
이와 같은 기존연구들의 한계점과 대비하여, 본 연구는 (1) 서비스 품질 모형을 활용하여 고객이 평가한 병원 서비스 품질 평가 차원을 구분 하고, (2) 텍스트마이닝 (Text mining) 기법을 활용하여 서비스 품질의 여러 차원을 감성분석 (Sentiment analysis) 측면에서 평가하며, (3) 각각의 품질 평가 차원이 병원의 전체 평가에 미치는 영향력을 계량경제학적 측면에서 조사하고자 함. 특히, 의료서비스 품질 유형별 감성수준을 파악하여 평판관리 방안에 대해 보다 구체적으로 제시하고자 함.
본 연구의 목표는 온라인 고객 후기(Online customer review)를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 병원 서비스 품질을 분석 및 평가함으로써 병원 평가를 체계적으로 할 수 있는 방안을 구체적으로 제시하고자 하는 것임. 특히, 병원 평가의 영향을 끼치는 병원 서비스 품질 차원을 다섯 가지로 제시하여 보다 풍부한 실무적 제안을 도출하고자 함. 이를 위해 실제 병원 온라인 고객 후기 데이터를 수집하여 수치화하는 과정을 거쳐 계량경제학적 분석방법을 적용함.

본 연구의 학문적 기여로는 첫째, 본 연구는 온라인상에서의 실제 고객 의견을 대량으로 수집한 후, 이를 데이터 분석 측면에서 텍스트 마이닝 및 평가함으로써 설문 방식의 접근법을 보완 함(Ranard et al. 2016). 헬스케어 분야에서 SERVQUAL을 다룬 대부분의 기존 문헌 ...

본 연구의 학문적 기여로는 첫째, 본 연구는 온라인상에서의 실제 고객 의견을 대량으로 수집한 후, 이를 데이터 분석 측면에서 텍스트 마이닝 및 평가함으로써 설문 방식의 접근법을 보완 함(Ranard et al. 2016). 헬스케어 분야에서 SERVQUAL을 다룬 대부분의 기존 문헌들은 설문조사 방식으로 진행되어 한계가 있으므로 이러한 한계점을 극복할 수 있는 연구가 됨.
둘째, 본 연구는 온라인 리뷰를 SERVQUAL의 하위 차원으로 구분한 후, 감성분석을 적용하여 서비스 품질의 각 차원을 평가함. 즉, 감성 단어 사전을 활용하여 병원에 대한 소비자 의견의 감성 정도를 측정 및 평가하고자 함. 이렇게 측정된 감성 정도가 온라인 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학 모형을 기반으로 파악함으로써 정성적 분석 기법뿐만 아니라, 정량적 분석 기법의 강점을 얻을 수 있다는 점에 의의가 있음 (Kim et al. 2015; Duan et al. 2015).
셋째, 온라인 고객 후기 이론 및 SERVQUAL 이론을 확장했다는 점에서 의의가 있음. 기존 연구는 제품에 대한 온라인 고객 후기에 대한 연구가 주를 이루었으며, 전자상거래(e-commerce) 분야를 집중으로 연구가 진행되어왔음. 또한, 산업의 성장 속도가 빠름에도 불구하고 헬스케어 분야에서 중요한 성공 요인인 서비스 품질에 대한 학술적 논의가 부족하다는 점도 본 연구의 필요성을 말해줌.
본 연구의 실무적 기여로는 첫째, 헬스케어 분야에서 텍스트마이닝 기법을 활용한 초기 연구들 중 하나라는 점에서 실무적으로 새로운 시각을 제시할 수 있음. 텍스트 마이닝 및 감성분석 기법을 통한 온라인 리뷰 마이닝에 대한 기존의 연구는 호텔 산업 및 전자상거래 분야에서 주로 이루어져 왔기에 본 연구의 차별성을 강조할 수 있음 (Duan et al. 2015).
둘째, 본 연구에서는 병원의 특성을 함께 분석함으로써 병원 평가에 미치는 영향을 보다 면밀히 측정하고자 함. 즉, 병원이 비영리로 운영되는지의 여부, 병원이 보유한 병상의 수, 병원이 위치한 도시의 인구 밀도, 병원이 응급센터로 운영되는지 여부로 대표되는 네 가지 병원의 특성이 병원 평가에 미치는 영향을 측정하고 평가시 통제하여, 향후 실제 활용 가능한 마케팅적 가이드라인을 제공한다는 점에서 그 실무적 의의가 있음.
셋째, 본 연구의 결과는 서비스 품질 측정 요소가 병원의 온라인 평판, 즉 온라인에서 나타나는 병원의 별점에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 병원 관련 특성을 제시할 수 있음 (Goh et al. 2016). 즉, 병원의 특성에 따라 SERVQUAL의 다섯 가지 서비스 품질 차원 중 어떠한 지표를 더욱 집중하여 관리해야 하는지 분석하고자 함. 이와 같이 본 연구에서 도출해 낸 분석 결과가 온라인상의 병원 평판 관리를 위한 실무적 지침을 마련해 줄 수 있을 것으로 기대됨.

본 연구의 목표는 온라인 고객 후기(Online customer review)를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 병원 서비스 품질을 분석 및 평가함으로써 병원 평가를 체계적으로 할 수 있는 방안을 구체적으로 제시하고자 하는 것임. 특히, 병원 평가의 영향을 끼치는 병원 서 ...

본 연구의 목표는 온라인 고객 후기(Online customer review)를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 병원 서비스 품질을 분석 및 평가함으로써 병원 평가를 체계적으로 할 수 있는 방안을 구체적으로 제시하고자 하는 것임. 특히, 병원 평가의 영향을 끼치는 병원 서비스 품질 차원을 다섯 가지로 제시하여 보다 풍부한 실무적 제안을 도출하고자 함. 이를 위해 실제 병원 온라인 고객 후기 데이터를 수집하여 수치화하는 과정을 거쳐 계량경제학적 분석방법을 적용함.
관련 기존 연구들의 한계점을 보면, ① 병원 리뷰의 주제를 추출해낸 후, 설문 결과와 비교하여 분석 결과만을 제시하는 데 그쳤기 때문에 이론적 기반이 부족하며 (Ranard et al. 2016), ② 정량적인 병원 기록 기반의 품질 측정을 시도하였으나, 소비자의 주관이 전혀 개입되지 않은 2차 자료만을 활용하였다는 점에 한계가 있음 (Keelr et al. 1992). ③ 서비스 품질 모형(Service Quality Model)의 감성수준만을 활용하여 평가 대상의 특성이 평가에 미치는 영향력을 심층적으로 분석하지 못하였거나, 리뷰의 감성수준이 미치는 영향에 대한 계량경제학적 분석까지 나아가지 못함 (Duan et al. 2013; Kim et al. 2003).
이와 같은 기존연구들의 한계점과 대비하여, 본 연구는 (1) 서비스 품질 모형을 활용하여 고객이 평가한 병원 서비스 품질 평가 차원을 구분 하고, (2) 텍스트마이닝 (Text mining) 기법을 활용하여 서비스 품질의 여러 차원을 감성분석 (Sentiment analysis) 측면에서 평가하며, (3) 각각의 품질 평가 차원이 병원의 전체 평가에 미치는 영향력을 계량경제학적 측면에서 조사하고자 함. 특히, 의료서비스 품질 유형별 감성수준을 파악하여 평판관리 방안에 대해 보다 구체적으로 제시하고자 함.
본 연구에서는 다음과 같은 세부 연구 내용을 수행함:
(1) 연구 대상 사이트(Yelp.com)에서 약 10개월 이상의 기간 동안 미국 동부, 중부, 서부 지역에 있는 병원에 대하여 작성된 전체 리뷰를 수집하여, 문장 단위로 구분하고자 함. 객관적인 병원 특성에 대한 데이터는 각 병원 사이트 및 병원 통계자료 제공 사이트를 기반으로 직접 도출할 예정임.
(2) 수집된 문장 단위의 병원 관련 사용자 리뷰 데이터를 정제 후, 키워드 추출(Keyword Extraction) 기법으로 문서 내 주요 키워드 순위를 살펴봄으로써 리뷰 내용이 서비스 품질에 대한 것인지를 알아보고자 함.
(3) 헬스케어 관련 SERVQUAL 설문 항목을 수집하여, 이를 바탕으로 SERVQUAL 차원 별 단어 추출 및 분류.
(4) 추출한 단어를 활용하여 정제된 전체 문장을 다섯 가지의 SERVQUAL 차원으로 구분함.
(5) SERVQUAL 차원 별 리뷰 문장에 대해 감성 분석 실시함.
(6) 문장 단위의 데이터를 리뷰 단위의 데이터로 변환 후, SERVQUAL 차원의 감성 및 각 병원 특성이 병원 평가(1~5점 별점)에 미치는 영향을 분석.
종합하면, 본 연구는 대표적인 병원 온라인 고객 후기 사이트를 대상으로 텍스트 데이터를 수집하여, 텍스트에 내재된 고객의 병원 서비스 품질 평가에 주요 요소를 살펴보고 궁극적으로 병원 평가를 높일 수 있는 방안을 제시하고자 함. 이를 통해 궁극적으로 헬스케어 분야에서 병원 평판 관리를 위한 실무적 가이드라인을 제시할 수 있음.