목차
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결 론 및 향후 연구방향
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결 론 및 향후 연구방향
본문내용
국내자동차산업의 승용차시장은 90년대부터 내수 판매 성장률이 둔화되기 시작하였다. 이는 제품수명주기상 성숙기에 진입 되었음을 의미한다. 향후 자동차수입개방압력으로 인하여 국내 자동차제조기업간 경쟁은 물론 외국기업과의 경쟁이 가속화될 전망이며, 이러한 상황 하에서 경제적 불황으로 인한 시장규모의 축소에 직면한 국내 자동차제조회사들은 어느 때 보다 기존고객의 재구매의도를 유도하고 시장점유율을 유지∙제고하기 위하여 고객만족도를 높이는데 주력하고 있다. 이는 고객의 전반적인 만족(overall satisfaction)이 재구매의도(repurchase intention)의 선형지표로서의 역할을 수행할 경우에 논리적 타당성을 갖게 될 것이다(안광호, 임병훈, 김철중 2000). 기업입장에서 기존고객의 재구매의도의 유도는 신규고객유치에 비하여 비용절감으로 인한 수익증대와 소비자들이 제품을 구입할 때 가장 믿고 의지하는 구전정보의 전달자 역할까지 한다는 이점을 가지고 있다. 한편 다음과 같은 시나리오를 고려해 볼 수 있다( Mittal, .Ross, Baldasare 1998):
고객만족을 증대시키기 위한 노력으로서 자동차제조업자는 엔진성능에 대한 성과(perfermance)를 증대시키었으나, 전반적인 만족(overall satisfaction)의 등급을 향상시키지 못 할 수 있다.
이러한 시나리오는 고객만족을 극대화시키는 속성을 가진 제품과 서비스를 설계하려는 목표를 가진 고객중심의 조직(customer-driven organization)에 관리자들이 전반적인 만족(overall satisfaction)을 강화시키기 위한 자원의 투자결정에 있어서 주요한 속성들을 확인해야 할 필요성을 제기한다. 또한 속성수준의 성과(attribute-level performance)는 전반적인 만족과 재구매의도에 각각 다르게 영향을 미칠 수 있다(Ostrom, lacobucci 1995). 이는 고객만족지수의 변화와 시장점유율의 변화가 반드시 일치하지 않는 결과를 나타낼 수 있음을 의미한다(Anderson 1994). 이러한 경우에 마케팅실무자는 고객만족을 향상시키기 위한 주요 속성들에 대한 자원의 투자결정이 재구매의도를 향상시키지 못 할 수 있음을 인지해야 한다.
따라서 본 연구에서는 자동차제조회사별 승용차구매자들을 대상으로 다양한 속성수준의 성과, 전반적인 만족, 그리고 재구매의도에 관련하여 수집된 자료를 인공신경망(neural network)기법 중 다층퍼셉트론(multiple layer perceptron)구조를 이용하여 분석하였다. 이는 독립변수인 주요 속성들간의 특정한 패턴이 전반적인 만족과 재구매의도와 같은 각각의 종속변수에 서로 다른 영향을 미칠 수 있음을 밝히기 위함 이다.
고객만족을 증대시키기 위한 노력으로서 자동차제조업자는 엔진성능에 대한 성과(perfermance)를 증대시키었으나, 전반적인 만족(overall satisfaction)의 등급을 향상시키지 못 할 수 있다.
이러한 시나리오는 고객만족을 극대화시키는 속성을 가진 제품과 서비스를 설계하려는 목표를 가진 고객중심의 조직(customer-driven organization)에 관리자들이 전반적인 만족(overall satisfaction)을 강화시키기 위한 자원의 투자결정에 있어서 주요한 속성들을 확인해야 할 필요성을 제기한다. 또한 속성수준의 성과(attribute-level performance)는 전반적인 만족과 재구매의도에 각각 다르게 영향을 미칠 수 있다(Ostrom, lacobucci 1995). 이는 고객만족지수의 변화와 시장점유율의 변화가 반드시 일치하지 않는 결과를 나타낼 수 있음을 의미한다(Anderson 1994). 이러한 경우에 마케팅실무자는 고객만족을 향상시키기 위한 주요 속성들에 대한 자원의 투자결정이 재구매의도를 향상시키지 못 할 수 있음을 인지해야 한다.
따라서 본 연구에서는 자동차제조회사별 승용차구매자들을 대상으로 다양한 속성수준의 성과, 전반적인 만족, 그리고 재구매의도에 관련하여 수집된 자료를 인공신경망(neural network)기법 중 다층퍼셉트론(multiple layer perceptron)구조를 이용하여 분석하였다. 이는 독립변수인 주요 속성들간의 특정한 패턴이 전반적인 만족과 재구매의도와 같은 각각의 종속변수에 서로 다른 영향을 미칠 수 있음을 밝히기 위함 이다.
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