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Korean Academic Society of Business Administration
[ Article ]
korean management review - Vol. 46, No. 2, pp.403-427
ISSN: 1226-1874 (Print)
Print publication date 30 Apr 2017
Received 09 Aug 2016 Revised 09 Jan 2017 Accepted 23 Jan 2017
DOI: https://doi.org/10.17287/kmr.2017.46.2.403

생존함수를 활용한 서비스전달 시스템 분석 방법론 설계

박근완* ; 박광태**
*(주저자) 한양대학교 경영학과 강사 gw_park@hotmail.com
**(교신저자) 고려대학교 경영대학 교수 ktpark@korea.ac.kr
Methodology Design for Analyzing Service Delivery Systems using Survival Function
Geun-wan Park* ; Kwangtae Park**
*Part-Time Lecturer, Division of Business Administration at Hanyang University(ERICA), First Author
**Professor, Korea University Business School, Corresponding Author

초록

본 연구는 임상실험 분석에서 주로 사용하는 카플란-마이어 추정치(Kaplan-Meier Estimator)를 재설계하여, 서비스조직의 서비스전달 시스템(service delivery system) 분석에 용이한 방법론을 제시하는 연구이다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 서비스운영관리(service operations management) 분야의 주된 접근방법, 즉 다차원(multi-dimension) 중심의 통합적인 접근방법으로 서비스속성(service attribute)을 파악하는 것이 아닌, 서비스전달 시스템 상의 서비스접점(service encounter)에서 고객이 지각하는 서비스속성(service attribute)을 분석할 수 있다. 서비스전달 시스템 분석 방법론의 타당성 검토를 목적으로 다이어트 한방병원에 적용하여 사례분석을 진행하였다. 본 연구는 제조업에서 주로 적용하는 시스템 접근방법(system approach) 또는 프로세스 모듈화(process modularity) 개념으로 서비스속성을 파악하는 연구라 할 수 있다.

Abstract

We propose a methodology design for quantitatively analyzing service delivery systems of service organizations. The methodology design is developed by applying Kaplan-Meier estimator of survival analysis. We carry out sensitivity analysis through statistical significance test for survival function and hazard function considering different groups. We also consider the characteristics of viability in censored data.

In order to test the validity of proposed methodology design of service delivery systems we apply it to Korean Hospital of Oriental Medicine focused on a diet. Case analysis of Korean Hospital is done considering fundamental categorization and content categorization. Fundamental categorization is classified into patient type (new patients and returning patients) and age group (20s, 30s, and 40s) and content categorization is classified into intention to recommend others and revisit Intention.

We find as a result that there is a significant difference in the survival function and hazard function for new patients and returning patients. We also show the significant difference among age groups. Survival function of returning patients is lower than that of new patients. Hazard function of returning patients increases rapidly compared to that of new patients as patients move to the end of stages of service delivery systems.

Result shows that the survival function of new patients decreases significantly at SE9 (schedule for revisit) and survival function for returning patients decreases significantly at SE8 (medical bill). For Hazard function, returning patients show the greatest increase at SE10 (oriental medicine delivery) and new patients show the greatest increase at SE9 (schedule for revisit). The greatest change in survival function is found in 40s and then the second greatest change is in 20s. The greatest decrease in survival function is shown at SE3 (medical waiting time) for 40s and at SE9 (Medical bill) for 20s. For Hazard function, the greatest increase is seen at SE9 (schedule for revisit) for 40s and at SE10 (oriental medicine delivery) for 20s.

For revisit intention of content categorization, survival function graph shows a substantial decrease at SE3 (medical waiting time), SE9 (schedule for revisit), and SE8 (medical bill). For intention to recommend others, there is immense decrease at SE5 (medical treatment) and SE8 (medical bill) for survival rate.

We, in this research, focus on process approach not on multi-dimensional service attributes in analyzing service delivery systems. We present a methodology design for quantitative analysis of service delivery systems. Our results allow service organization to evaluate its service level at each service stage and propose strategic guideline for its improvement.

Keywords:

Service Delivery Systems, Kaplan-Meier Estimator, Service Encounter, Survival Function, Survival Analysis

키워드:

서비스전달 시스템, 카플란-마이어 추정치, 서비스접점, 생존함수, 생존분석

Acknowledgments

이 논문 또는 저서는 2013년 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2013S1A5B5A07048875)This work was supported by the National Research Foundation of Korea Grant funded by the Korean Government(NRF-2013S1A5B5A07048875)

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• 저자 박근완은 현재 한양대학교(에리카) 경영대학 강사이며, 고려대학교 경영대학 LSOM (Logistics, Service and Operations Management) 전공 석사/박사를 취득하였다. 주요 관심분야는 의료경영, 서비스운영관리, 고객경험관리, 제품-서비스통합시스템, 서비스최적화, 공급사슬관리이다.

• 저자 박광태는 현재 고려대학교 경영대학 교수로 재직 중이며, 서울대학교 산업공학과 학사/석사 학위를 취득한 후, 미국 버클리 대학교에서 산업공학/경영과학 박사를 취득하였다. 주요관심분야는 서비스혁신, SCM과 협력업체관리 등이다.