A Study of Post-Pandemic Airline Service Quality: Ground and Inflight Service Quality Factors and Customer Satisfaction

본 연구는 D 항공사의 온라인 고객 리뷰 데이터를 분석하여 서비스 품질의 주요 요소를 파악하고, 텍스트 마이닝 기법을 통해 주요 불만족 요인을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 D 항공사의 온라인 리뷰 데이터를 활용하였으며, 감성 분석, TF-IDF, 토픽 모델링 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하였다. 리뷰 데이터는 팬데믹 이후 실적 회복을 보인 D 항공사의 2022년부터 2024년까지의 최신 리뷰 800건을 수집하였으며, 이를 바탕으로 서비스 품질요소와 고객 평가의 패턴, 불만족 키워드, 주요 토픽을 심층적으로 분석하였다. 연구 결과, 가격 대비 가치와 지상 서비스가 고객 평가에서 가장 중요한 요소로 확인되었으며, 좌석 편의성, 기내식 품질, 와이파이 속도와 같은 세부 서비스 품질요소도 중요하게 나타났다. 주요 불만 요인으로는 운항지연, 좌석 협소, 기내식 선택 제한 등이 도출되었으며, 감성 분석 결과 긍정 감성은 높은 평가와, 부정 감성은 낮은 평가와 강한 관련성을 보였다. 이러한 결과는 텍스트 데이터 기반 분석의 신뢰성을 입증함과 동시에 서비스 품질 연구의 새로운 접근법을 제시하였다. 특히 본 연구는 기존 설문조사 중심의 연구와 달리 고객의 자발적 피드백 데이터를 분석 대상으로 삼아 고객 경험의 실제적 맥락과 감정을 보다 정교하게 이해하려는 시도를 하였다. TF-IDF 분석을 통해 불만족 키워드를 도출하고, 토픽 모델링을 활용하여 불만족 리뷰를 6개의 주요 카테고리(운항 지연, 좌석 편의성, 기내 서비스 등)로 분류함으로써 고객 불만의 구체적인 원인을 체계적으로 파악하였다. 본 연구는 학문적으로는 텍스트 마이닝 기법을 활용한 항공서비스 품질 분석의 방법론적 기여를 제공하며, 실무적으로는 항공사들이 경쟁력을 강화하고 고객 충성도를 확보하기 위한 구체적 실행 방안을 제시한다. 나아가 본 연구는 코로나19 이후 변화된 항공서비스 환경에서 지속 가능한 성장을 위한 전략적 인사이트를 제공하며, 향후 항공서비스 품질 연구의 새로운 지평을 열 것으로 기대된다.