The Korean Ophthalmic optics society
[ Article ]
Journal of Korean Ophthalmic Optics Society - Vol. 25, No. 4, pp.357-362
ISSN: 1226-5012 (Print)
Print publication date 31 Dec 2020
Received 27 Nov 2020 Revised 09 Dec 2020 Accepted 14 Dec 2020
DOI: https://doi.org/10.14479/jkoos.2020.25.4.357

안경원의 서비스품질과 서비스 전환의도에 관한 연구

조윤실1, * ; 정세훈2
1신한대학교 글로벌통상경영학과, 교수, 의정부 11644
2신한대학교 뷰티헬스사이언스학부 안경광학전공, 교수, 의정부 11644
A Study on the Service Quality and Service Change Intention of an Optical Shop
Yun-Sil Cho1, * ; Se-Hoon Jung2
1Dept. of Global Trade&Management, Shinhan University, Professor, Uijeongbu 11644, Korea
2The Faculty of Beauty Health Sciences, Major in Ophthalmic Optics, Shinhan University, Professor, Uijeongbu 11644, Korea

Correspondence to: *Yun-Sil Cho, TEL: +82-31-870-3552, E-mail: joyful@shinhan.ac.kr


초록

목적

고객의 서비스 전환 의도를 이해하여, 고객과 계속적인 관계를 유지할 수 있는 전략적 시사점을 제공하고자 한다.

방법

SERVQUAL 모형을 사용하여 안경원의 서비스품질을 측정하였고, 이것이 서비스 전환의도에 미치는 영향을 확인하고자, 안경원을 이용한 고객을 대상으로 실증분석하였다.

결과

SERVQUAL 모형 중 신뢰성, 공감성, 대응성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미쳤다. 그러나 유형성과 확신성은 유의한 영향을 미치지 않았다.

결론

고객의 서비스 전환 의도를 낮추기 위해서는 고객과 신뢰를 형성하고, 고객과 감성적으로 소통하여 공감하고, 상황에 맞는 적절한 대응을 할 수 있는 서비스 품질이 중요하다.

Abstract

Purpose

This study provides strategic implications that can assist in maintaining long-term relations with customers by understanding their service change intentions.

Methods

The optical shop’s service quality was measured using SERVQUAL model, which was empirically analyzed by targeting optical shop customers to check its influence on service change intention.

Results

The reliability, empathy, and responsiveness of the SERVQUAL model showed a statistically significant negative influence on service change intention, while tangibility and assurance did not.

Conclusions

To reduce customers’ service change intention, it is important to build trust, communication, empathy, and service quality that can be modified according to the situation.

Keywords:

SERVQUAL, Service quality, Service change intention

키워드:

SERVQUAL, 서비스품질, 서비스 전환의도

서 론

우리나라의 서비스업 일자리 수는 1700만개에 이르고, 전체 일자리 수에서 서비스업이 차지하는 비중은 71%에 이르고 있다.[1] 이처럼 서비스중심으로 경제구조가 변화됨에 따라 물리적품질 중심에서 서비스품질 중심으로 변화와 관심이 이동하고 있다.[2] 서비스 경제화에 따라 경영전반에 서비스품질에 대한 관심이 증가하고, 소비자들은 다양한 서비스를 경험하면서 서비스품질에 대한 기대 수준은 계속 증가하고 있다. 안경원 역시 점점 더 다양해지는 소비자들의 욕구를 효과적으로 충족시키고, 서비스의 전문성을 강조하기 위해서는 물리적품질 보다 차별화된 서비스품질을 통해 고객과 지속적 관계를 유지할 수 있는 경쟁력을 확보해야 한다.

코로나 19 팬데믹으로 인한 경기침체와 안경원간의 경쟁 심화 속에서 수익성을 제고하기 위해서는 신규 고객을 확보하는 것도 중요하지만, 고객과 지속적 관계를 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 일반적으로 고객획득을 위한 비용은 고객유지를 위한 비용보다 훨씬 더 높기 때문이다. 고객이 다른 안경원으로의 서비스 전환이 발생하면 매출이 감소하는 것은 물론이고, 그로 인한 기회비용과 새로운 고객을 유인하기 위한 비용이 발생하여 수익에 지대한 영향을 미치게 된다.[3] 그러므로 안경원의 수익향상을 도모하기 위해서는 고객이 다른 안경원으로 이용을 전환하려는 의도를 좀 더 정확히 이해하여 고객과 지속적 관계를 유지하려는 노력이 무엇보다 중요하다.

이를 위하여 본 연구는 서비스품질의 대표적 측정모형인 SERVQUAL을 사용하여 안경원의 서비스품질을 측정하고, 서비스 전환의도와의 관계를 실증분석 하고자 한다. 서비스품질에 관한 초기 연구들은 주로 서비스품질에 대한 개념과 측정모형에 집중하였고,[4] 서비스품질 측정모형 중 가장 많이 사용되는 모형은 Parasuraman 등[5]이 제안한 SERVQUAL모형이기 때문이다.[6] 서비스품질에 관한 연구는 병원, 금융, 이동통신, 호텔, 레스토랑, 교육 등 다양한 서비스 분야를 대상으로 활발하게 진행되고 있다. 안경원의 서비스품질에 관한 선행연구로는 고객만족에 미치는 영향을 분석한 연구가 존재한다.[7] 본 연구는 안경원의 수익성을 제고하기 위해서는 고객의 서비스품질과 서비스 전환의도의 관계를 파악하는 것이 중요하다고 보고 기존 선행연구와 차별화를 두었다. 서비스 전환의도에 영향을 미치는 서비스품질 요인들을 규명함으로써 서비스품질 중 어떤 차원에 더 많은 자원을 집중하는 것이 효과적인지, 고객의 서비스 전환 의도를 억제하고 고객과 지속적 관계를 유지하기 위해서는 어떤 서비스품질의 차원을 강화해야 하는지에 대한 전략적 시사점을 제공하여 안경원 마케팅 관리에 기초자료를 제공하고자 한다.


대상 및 방법

1. 이론적 배경 및 가설설정

1) SERVQUAL

서비스마케팅 분야에서 서비스품질에 대한 연구는 활발한 논의가 이루어지고 있으며, 연구자들에 의해 다양한 정의와 측정방법이 제시되고 있다. Grönroos는 서비스품질을 이용 전 기대한 서비스와 지각된 서비스간의 차이에 의해 발생한다고 하면서 주관적으로 인식되는 품질이라고 하였다.[8] Parasuraman, Zeithaml, Berry(이하 PZB)는 서비스품질을 서비스에 대한 전반적인 판단 혹은 태도라고 정의하면서, 기대와 지각된 성과 간의 차이에 의해서 형성된다고 하였다.[5]

서비스품질의 측정방법에는 크게 두 가지 관점이 있다.[4] Grönroos가 제안하는 2차원 모형과 PZB가 제안하는 SERVQUAL 모형이다. Grönroos는 서비스품질을 기능적 품질과 기술적 품질의 2차원 모형을 제안하면서, 기능적 품질은 서비스 전달 과정에 있어서의 품질이라고 하였고, 기술적품질은 서비스를 통해 고객들이 얻는 결과품질이라고 하였다.[8]

PZB의 SERVQUAL 모형은 서비스품질 측정의 가장 보편적인 모형으로써, 서비스품질을 유형성, 신뢰성, 대응성, 공감성, 확신성의 5가지 차원으로 구성하였다.[5] 유형성은 서비스제공에 사용되는 물리적 시설이나 장비를 의미하고, 신뢰성은 서비스에 대한 신뢰와 정확한 수행능력을 의미한다고 하였다. 대응성은 서비스를 제공하려는 직원의 의지 및 태세라고 하였고, 공감성은 고객에게 가지는 관심과 배려라고 하였으며, 확신성은 직원의 실력과 지식 및 그것을 전달하는 능력이라고 하였다. 본 연구는 서비스품질 측정 모형 중 가장 일반화된 모형인 SERVQUAL 모형을 사용하여 안경원의 서비스품질을 구성하고자 한다.

2) 서비스 전환의도

소비자들은 기존의 서비스를 계속 이용하기를 원하기도 하지만, 기존의 서비스가 아닌 다른 새로운 서비스의 이용을 통해 다양한 경험을 추구하기도 한다. 전환은 유지 혹은 재구매의 반대개념으로, 이용하고 있는 서비스 제공자를 바꾸는 것이다. 그리고 전환의도는 전환행동을 하는 과정 속에서 발생하는 심리적 상태로, 서비스 제공자를 변경하려는 의도를 의미한다.[9] 따라서 전환의도가 낮을수록 실제 전환행동이 발생할 가능성은 낮아지고, 전환의도가 클수록 전환행동이 발생할 가능성은 커지게 된다.[10] 전환의도는 기존 서비스의 불만족으로 발생하기도 하지만,[11] 만족여부와 상관없이 새로운 변화에 대한 관심과 욕구에 의해 발생하기도 한다.[12]

Bansal과 Taylor는 서비스품질과 서비스만족이 전환의도에 미치는 영향을 분석하여, 서비스 만족보다 서비스품질이 서비스 전환의도에 더 직접적으로 영향을 미치는 선행변수라고 하였다.[9] Yoo 등[13]의 연구에서는 의료 서비스품질이 서비스 이탈의도에 부(−)의 영향을 미친다고 하였고, Oh 등[14]은 공공도서관의 서비스품질은 관계품질에 정(+)의 영향을 미치고, 전환의도에는 부(−)의 영향을 미친다고 하였다.

이러한 선행연구들을 토대로, 본 연구는 서비스 전환 의도를 기존 이용하던 안경원에서 다른 안경원으로 바꾸려는 의도로 정의하고, SERVQUAL 모형을 사용하여 다음과 같은 연구 가설을 설정하였다.

가설. 안경원의 서비스품질은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미칠 것이다.1. 안경원의 유형성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미칠 것이다.2. 안경원의 신뢰성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미칠 것이다.3. 안경원의 대응성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미칠 것이다.4. 안경원의 공감성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미칠 것이다.5. 안경원의 확신성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미칠 것이다.

2. 구성개념의 정의 및 측정

SERVQUAL모형을 사용하여 유형성, 신뢰성, 대응성, 공감성, 확신성으로 구분하여 서비스품질을 측정하였고, PZB[5]와 Son 등[15]의 연구를 참고하여 안경원에 맞게 설문항목을 수정하여 총 20개의 문항으로 구성하였다. 서비스 전환 의도는 Bansal, Taylor[9]의 연구와 Han 등[16]의 연구를 참고하여 총 3개의 문항으로 구성하였다(Table 1). 모든 설문 항목은 Likert 5점 등간척도를 사용하여 측정하였다.

Concept and measured items

3. 자료수집 및 분석방법

본 연구의 실증 분석을 위해 최근 3년간 안경원을 이용한 경험이 있는 서울 경기 지역의 성인남녀를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문 기간은 2020년 9월 14일~9월 30일 사이에 이루어 졌으며, 총 230부를 배포하여 223부를 수거하였다. 이 중 분석에 적합하지 않은 자료를 제외하고 총 214부를 분석대상으로 사용하였으며, SPSS 20.0과 AMOS 20.0을 이용하여 가설검증을 실시하였다.


결과 및 고찰

1. 표본의 일반적 특성

Table 2는 응답자의 인구통계적 특성을 나타낸 것이다.

Demographic Characteristics

2. 신뢰도 및 타당성 분석

Table 3은 본 연구의 구성개념들의 타당성을 검증하기 위하여 확인적 요인분석을 실시한 결과이다. 연구모형의 적합도는 일반적으로 GFI 0.9이상, NFI 0.9이상, CFI 0.9 이상, AGFI 0.8이상, RMSEA 0.1 이하, RMR 0.05 이하이면 수용가능하다고 평가되어지는데,[17] 분석 결과 모두 수용할 만한 수준으로 나타나 연구 모형의 적합도가 양호한 것으로 확인되었다. 일반적으로 평균분산추출지수(AVE) 0.7 이상, 복합신뢰도 0.5 이상일 때 타당성이 확보되었다고 할 수 있는데,[18] 구성개념들이 모두 일반적 기준치를 상회하고 있어 타당성이 확보되었다고 할 수 있다. 신뢰성 분석결과, Cronbach’s α 계수 값이 일반적 기준치인 0.7 이상을 모두 상회하는 것으로 나타나 신뢰성 또한 확보되었다고 할 수 있다.

Factor analysis and reliability analysis

3. 가설검증

Table 4는 본 연구의 가설검증을 위하여 구조방정식모형분석을 실시한 결과이다. 연구모형의 적합도는 χ2=831.24(df=492, p=0.000), GFI=0.935, NFI=0.924, CFI=0.916, AGFI=0.892, RMSEA=0.063, RMR=0.041로 나타나 모두 권고기준에 부합하였다. 가설 검증결과, 유형성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 기각되었다. 신뢰성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미치는 것으로 나타나 채택되었다. 대응성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미치는 것으로 나타나 채택되었고, 공감성도 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미치는 것으로 나타나 채택되었다. 확신성은 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 기각되었다.

Hypothesis verification results


결 론

본 연구는 서비스품질 측정 모형 중 가장 보편적인 SERVQUAL 모형을 사용하여 서비스품질이 서비스 전환의도에 미치는 영향을 실증분석하였다. 선행 연구들의 검토를 통해 안경원에 맞는 서비스품질 모형을 제시하였으며, 다음과 같은 결과를 도출하였다.

서비스품질 중 신뢰성이 서비스 전환의도에 가장 큰 부(−)의 영향을 주었고, 공감성과 대응성 순서로 서비스 전환의도에 유의한 부(−)의 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 그러나 서비스 품질 중 유형성과 확신성은 서비스 전환의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 유형성과 확신성은 서비스 전환의도를 억제하는데 중요한 요인이 아님을 확인하였다. 최근 마케팅 연구에서 고객과 장기적 관계를 유지하기 위해서는 이성적 요소보다 감성적 요소가 더 중요하다고 강조하는데[19], 본 연구의 결과가 그 흐름을 같이 하고 있다고 할 수 있다. 고객의 서비스 전환의도를 낮추고, 고객과 지속적인 관계를 유지하기 위해서는 고객과 신뢰를 형성하는 것이 무엇보다 중요하며, 고객에 대한 관심과 배려를 바탕으로 고객과 공감하고 감성적으로 소통하여 유대관계를 맺는 것이 중요하다는 것을 확인하였다. 상황에 맞는 적절하고 신속한 대응성 역시 고객에 대한 관심에서 비롯된다고 할 수 있으므로, 고객에 대한 관심과 고객과 공감하는 감성적 소통은 고객 관계 유지의 중요한 요인임을 시사하고 있다. 본 연구의 시사점을 토대로 향후 연구에서는 SERVQUAL 모형 이외의 다른 서비스품질 측정 모형을 사용하여 비교한다면 더 의미있는 결과가 도출될 것으로 기대한다.

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Table 1.

Concept and measured items

Concept Items Number of items Reference
Tangibility Latest equipment 4 Parasuraman et al.[5]
Son MH, Han KS, Lim HY[15]
Shop atmosphere
Product variety
Clean-cut optician
Reliability Being reliable 4
Accurate record
Promise keeping
Accurate billing
Responsiveness Swift service 3
Proper service
Requirement handling
Empathy Smooth communication 3
Understanding of customers
Consideration
Assurance Optician’s specialty 3
Stability
Adequate knowledge
Change intention It is possible to switch to another optical shop 3 Bansal, Taylor[9]
Han et al.[16]
I want to try another optical shop
I will try another optical shop

Table 2.

Demographic Characteristics

Classification Frequency Percent (%)
Sex Male 99 46.3
Female 115 53.7
Age (years) 20-29 102 47.7
30-39 29 13.6
40-49 39 18.2
50-59 21 9.8
60 and above 23 10.7

Table 3.

Factor analysis and reliability analysis

Factor Items Factor loading C.R. Composite reliability AVE Cronbach’s α
Tangibility Latest equipment 0.913 0.928 0.808 0.896
Shop atmosphere 0.892 19.573
Product variety 0.815 15.627
Clean-cut optician 0.883 19.031
Reliability Being reliable 0.931 0.887 0.725 0.835
Accurate record 0.793 12.483
Promise keeping 0.806 12.705
Accurate billing 0.813 13.213
Responsiveness Swift service 0.763 0.913 0.782 0.846
Proper service 0.853 13.159
Requirement handling 0.736 11.276
Empathy Smooth communication 0.865 0.865 0.691 0.831
Understanding of customers 0.723 11.361
Consideration 0.824 12.466
Assurance Optician’s specialty 0.794 0.862 0.688 0.812
Stability 0.761 11.628
Adequate knowledge 0.886 13.036
Change
intention
It is possible to switch to another optical shop 0.892 0.942 0.837 0.927
I want to try another optical shop 0.906 18.977
I will try another optical shop 0.913 19.354
χ2 = 724.08 (df=469, p=0.000), GFI=0.931, NFI=0.947, CFI=0.918, AGFI=0.865, RMSEA=0.084, RMR=0.031

Table 4.

Hypothesis verification results

Hypothesis Path Path coefficient C.R. Verification result
*p<0.05, **p<0.01
1 Tangibility → Service change intention −0.138 −1.517 Reject
2 Reliability → Service change intention −0.323 −4.819** Accept
3 Responsiveness → Service change intention −0.215 −2.476* Accept
4 Empathy→ Service change intention −0.293 −4.032** Accept
5 Assurance→ Service change intention −0.156 −1.845 Reject
χ2=831.24 (df=492, p=0.000), GFI=0.935, NFI=0.924, CFI=0.916, AGFI=0.892, RMSEA=0.063, RMR=0.041