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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 831 - 834 (4page)
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본 연구에서는 2020~2023 년 4 개년간 현대오토에버 내부 VoC(Voice of Customer) 수집 자동화 시스템을 이용해서 수집된 차량용 내비게이션 VoC 를 활용하여 텍스트 마이닝 방법을 통해 빈도수가 높은 주요 키워드를 추출하고 분석하였다. 본 연구에서는 내비게이션 관련 VoC 비정형 데이터를 어떻게 정형화하여 분석하고 사용자 관점의 개선을 위한 목표를 설정할 수 있는지에 대한 접근 방식을 제시하는 데에 목표가 있다. 본 연구에서 활용된 텍스트 마이닝 방법론으로 데이터를 직관적으로 변환하여 전달할 수 있는 TOP-N 과 워드클라우드 방식을 채택했으며, 4 개년 공통 빈출 키워드를 도출하고 전문가 관점에서 VoC 를 대입, 해석하여 추후 내비게이션 설계의 개선 방향성을 모색하였다. 추가적인 실증적 연구를 통한 보완으로 축적되는 VoC 에서 고객의 요구를 식별하는 방법을 적용하여 사용자 친화적인 내비게이션 설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약문
1. 서론
2. 본문
3. 결론
참고 문헌
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