Since the 2000s, companies have built an integrated VOC system that can directly manage customer opinions,
and have accumulated VOC data through this. Recently, after the 4th industrial revolution, movements to
analyze/use VOC data are increasing. However still we are using VOC data standard which counselor enter base
of manual after counseling. And there can be multiple counseling type in one counseling which makes limit to
accurately grasping and analyzing exact situation. Therefore, in this study, by analyzing the April VOC data
generated by the S telecommunication company with a keyword network, it was confirmed that various
consultations were conducted in addition to the registered consultations by checking the words of other
consultations in the consultation type. If the methodology of adding business interpretation generated during the
research process is supplemented and applied, it is expected that it will be able to more accurately analyze VOCs
that are currently difficult to identify and use it to create more accurate counseling types.
2000년대 이후 기업은 고객의 의견을 직접 관리할 수 있는 통합 VOC 시스템을 구
축해왔으며, 이를 통해 VOC 데이터를 축적해왔다. 최근 4차 산업혁명 이후 대용
량의 데이터 처리가 가능해지고 분석을 위한 알고리즘이 발전하면서 VOC 데이터
를 분석/활용하려는 움직임들이 커지고 있다. 하지만 VOC 데이터 분석을 하기 위
한 기준인 상담 유형은 상담사가 상담이 끝난 이후 수기로 입력하고 있고, 하나
의 상담에도 여러 상담이 있으므로 정확한 현황 파악과 분석을 하는 데 한계가
있다. 이에 본 연구는 A 통신사에서 발생한 4월 VOC 데이터를 키워드 네트워크로
분석하여 상담 유형 안에 다른 상담의 단어들을 확인함으로써 등록된 상담 외에
도 다양한 상담이 진행되는 것을 확인하였다. 연구 과정에서 발생한 비즈니스적
해석을 추가하는 방법론 등을 보완하여 확대 적용한다면 현재 확인하기 어려운 V
OC를 더 정확하게 분석하고, 더욱 정확한 상담 유형을 만들어 가는데 활용할 수
있을 것으로 기대한다.
