Managing Voc(Voice of Customer) is one of the most important assets of companies. Recently advanced
text analytics technology introduction is driver of expanding area of managing area from structured
VoC to unstructured VoC. Level of management about Voc Sentiment and Topic which are representative
factor of unstructured Voc will be competitive advantage.
In this thesis, real business VoCs from a Korean insurance company are analyzed for influence of
structured and unstructured attributes of Voc to the speed of customer churn. VoC Channel, Length, Number
of same VoC and VoC receptionist are structured attributes. Sentiment level and VoC Topic(Root-Cause of
VoC) are unstructured attributes.
By using natural languages processing technology, IBM Watson contents analytics, this thesis includes
series of conclusion about influence and correlation. For example, in case of facing channel, the level of sentiment
and speed of customer churn are positively correlated.
From this thesis, Chief marketing officer or Chief information officer will have consideration point
about termination defense to customer and how to build Voc Analytic system.
고객의 소리를 관리하는 것은 기업의 가장 중요한 경쟁 무기 중 하나이다. 최근 고급 Text Analytics기술이 발전하고 시장에 도입된 것은 기존의 정형 VoC중심의 관리범위를 비정형까지 확대하게 하는 계기가 되었다. VoC의 감정수준과 불만원인 등 사람이 읽어봐야만 판단이 가능했던 속성을 자동화하여 관리하는 수준은 기업의 경쟁력을 향상시킬 것이다.
본 논문에서는, 한국의 선두권 실제 보험사의 VoC 약 20만건이 VoC의 정형/비정형적 특성이 고객이탈속도에 미치는 영향을 분석하기 위해 사용되었다. VoC접수채널, VoC길이, 재접수건수, VoC접수자와 같은 정형적 특성에 대한 분석뿐만이 아니라 IBM의 Watson을 이용하여 감정수준(강한부정, 부정, 중립, 긍정), 불만원인과 같은 비정형적 특성에 대해 분석하였다.
본 논문에서 발견된 대표적인 Finding은 'VoC의 감정수준과 이탈속도는 접수채널이 대면일 경우에만 정(+)의 상관관계가 존재한다'와 같은 획기적인 것이다. 본 논문을 통해 기업의 CMO/CIO와 같은 의사결정자들은 어떻게 VoC의 비정형적 특성을 분석해서 중요 고객에 대한 해지방어 활동을 할 수 있을지 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.
