가전제품 설치전문가 이직 예측모형

Abstract

국내 가전제품 시장의 고객 최접점에서 서비스 품질의 중추적 역할을 담당하는 설치전문가의 이직률은 열악한 근무환경 등의 사유로 해마다 지속 상승하고 있는 실정이고 그에 따라 구인難 속에 신규인력 적기 충원 어려움, 계속되는 교육비용 증가 및 숙련도 미숙 등으로 서비스 실행력이 저하되는 원인이 되고 있다. 따라서 기업들은 설치전문가의 이직률 감소를 위한 여러 가지 대책을 강구하고 추진 중이지만 사후관리 수준에 머물고 있어 그 효과는 미미하다 할 수 있겠다.

본 연구에서는 사후에 수립하는 대책에서 벗어나 설치전문가의 재직 중 이직 패턴을 분석하고 사전 예측하고자 한다. 이를 위해 SAS E-Miner와 기업의 실제 데이터를 이용하여 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무(C4.5, CART, CHAID)와 신경망 기법의 예측 정확도를 각 각 비교하고, 이 중 정확도가 높은 C4.5와 신경망의 결합모형을 구축하여 단일기법에 비해 보다 향상된 예측 정확도를 얻을 수 있는 모형을 제안하였다.

본 연구에서 제안한 분석절차와 모형을 통해 설치전문가의 이직을 사전에 예측하고 특별관리가 된다면 설치전문가의 장기근속을 유도하고 이를 통해 매년 증가하는 교육훈련비용과 반품비용 등을 절감하는데 기여할 수 있을 것이며 더 나아가 고객에게는 보다 안정적인 서비스를 제공할 수 있을 것이다.