본 연구는 소비자의 감성과 관련이 높은 영향 요인과 상관관계를 조사했다. 한국의 대형 생명보험사의 콜센터에서의 음성데이터를 활용하여 고객의 긍부정 감성을 파악하였으며, 고객의 긍부정 감성은 보험서비스 해약 지표와 매우 밀접하게 연관되어 있음을 확인하였다. 따라서 대상 회사의 서비스 해약 여부 데이터를 고객 긍부정 감성의 대용 변수로 활용하고 머신러닝 기법을 적용하여 해약 고객 속성을 분석함으로써 소비자 감성 성향과 관련한 소비자의 특성을 정량화 하였다. 연구 결과, 소비자는 연령이 많은 경우, 여성, 기혼, 보유자산이 큰 경우, 소득이 낮은 경우, 계약 상담이나 신상품 제안을 자주 받는 경우, 여러 상품을 보유하고 있는 경우에 보험 서비스 이탈 가능성이 높은 것으로 나타났다. 즉, 이러한 특성의 고객은 보다 부정적인 감성 성향을 암시하고 있음을 시사한다. 본 연구의 학문적 의의는 기존의 설문조사 기반 감성 평가 접근법을 넘어 정량적 패러다임을 수용한 데 있으며, 실용적인 관점에서 국내 보험회사에 고객 성향에 대한 신뢰성 높은 정보를 제공하여 고객 유지율 관리 전략을 수립할 수 있는 지침을 제시한다. 아울러, 비즈니스, 심리학, 교육학, 사회학 등 개인의 감정 분석과 관련된 다양한 학문에 유용한 관점을 제공하고 있다.
This study aimed to identify the influencing factors and correlations that are highly related to consumer emotions. Voice data from the call center of a large Korean life insurance company was utilized to ascertain the positive and negative emotions of customers. It was found that positive emotions are closely related to insurance churn indicators. Therefore, the characteristics of consumers related to their emotional tendencies were quantified by using the data on whether they canceled their services as a proxy for positive emotions and applying machine learning techniques to analyze the attributes of canceled customers. The results indicate that consumers are more likely to cancel insurance services if they are older, female, married, have large assets, have low income, receive frequent contract counseling or new product offers, and have multiple products. These characteristics are indicative of a more negative emotional disposition. The significance of this study lies in its adoption of a quantitative paradigm beyond the traditional survey-based emotion assessment approach. From a practical perspective, it provides domestic insurance companies with reliable information on customer dispositions, which can be used to inform their customer retention strategies. Furthermore, the study offers insights that can be applied across various disciplines related to the analysis of individual emotions, including business, psychology, education, and sociology.
1. Introduction
2. Literature Review
3. Methods
4. Results
5. Discussion
6. Conclusion
References