본문 바로가기 주메뉴 바로가기
  • 소비자 민원 데이터 분석
  • 등록일자 2020.10.07
    조회수 7695
  • 소비자 민원 데이터 분석

    소비자 거래에 대한 피해사례 최소화를 위하여 서울시 빅데이터 캠퍼스에서는 2017년 2월 ~ 2017년 12월까지의 한국여성소비자 연합의 C2C(Consumer To Consumer, 소비자 vs 소비자 ) 거래 상담 사례와 1374 소비자 상담센터 민원상담 데이터를 분석하여 안전한 소비자 거래 확산을 목적으로 분석한 내용을 재구성하여 웹 콘텐츠화 하였습니다.

    소비자 민원 데이터 분석

    Chapter.1 분석 목적 & 배경

    전체 소비자 상담 건수와 상담기관에서 해결하지 못하여 피해구제 단계로 넘어가는 경우가 매년 줄어 들고 있다. 하지만 C2C(Consumer To Consumer, 소비자 vs 소비자 ) 관련 민원이 전체 피해구제 단계에서 차지하는 비중은 매년 증가하고 있기에, 관련해서 민원의 내용을 분류, 분석하고 특징 파악을 통하여 그에 따른 최소화 방안을 수립하기 위하여 분석을 하였습니다.

    전체 민원 상담 건수 그래프
    전체 피해구제 신청 그래프
    거래 형태별 피해구제 신청 동향 그래프
    “분석 방향”
    분석 방향 리스트
    Chapter.2 활용데이터
    “활용데이터”

    소비자 민원분석 에서 활용한 데이터는 C2C 거래 상담사례, 민원상담건수의 데이터를 활용하여 분석을 진행하였습니다.

    활용데이터 표
    “분석의 한계성”

    분석 수행에 활용할 입수 데이터의 한계성으로 인하여 유의미한 데이터의 특징 파악에 어려운 한계성을 지니고 있습니다.
    양적인 측면과 내용적 측면에서의 한계성과 민원 접수 이후의 처리 결과에 대해서는 타 기관 이행(이관) 등으로 인하여 소비자가 원하는 민원 접수 처리 결과를 확인할 수 없어서, 민원 접수 위주로 분석 수행을 축소하여 진행하였습니다.

    분석의 한계성
    Chapter.3 분석과정
    “분석절차”

    한국여성소비자 연합에서 제공한 데이터를 바탕으로 민원 제기자, 품목, 플랫폼, 처리기관 등의 특성을 파악하여 민원 접수 사항에 대한 특성 분석을 진행하였고, 민원 내용에 대해서는 분류 카테고리화를 통하여 분류 분석을 진행하였습니다.

    분석과정
    Chapter.4 분석결과
    4-1. “민원 제기자 분석”

    민원 상담 건수는 월별 기준 12월이 177건(전체 14.6%)로 가장 많이 나타나고 있으며, 요일로는 주말보다 평일에 많이 나타나고 있지만, 민원 접수 방법의 대부분이 전화 상담을 이용하고 있어, 상담원이 없는 주말이기에 상담 건수가 낮은 것으로 파악되고 있습니다. 연령별로는 30~40대의 민원 상담이 전체의 63.8%를 차지하고 있습니다.

    월별 민원 건수 현황 그래프
    연령별 민원 건수 현황 그래프
    요일별 민원 건수 현황 그래프
    4-2. “분류 품목별 특징 분석”

    분류 품목(대분류) 기준에서는 “의류 섬유신변용품"이 전체 민원 상담의 76%를 차지하고 있으며, 연령별로는 각각의 분류 품목(대분류)에서 비슷한 트렌드를 보이고 있습니다.

    대분류별 품목별 민원 빈도 Top 5 그래프
    연령별 주요 대분류 품목 민원 빈도 그래프

    지역별 민원 건수 현황은 경기도, 서울특별시, 부산광역시 순으로 많은 편이며, 인구 10만명당 소비자 상담 건수로 나타냈을 때 ‘울산광역시’(4.3건), ‘대전광역시’(3.1건), ‘대구광역시’(3.0건)순으로 나타나고 있습니다.

    상담내용에서 탐색한 플랫폼별 민원 건수 현황은 ‘네이버 밴드’와 ‘카카오’ 플랫폼이 전체 민원중 90%를 차지하는 것으로 나타나고 있습니다.

    지역별 민원 현황 그래프
    플랫폼 민원 건수 그래프
    요일별 민원 건수 현황 그래프
    4-3. “처리 기관 및 처리 결과 분석”

    민원 상담으로 가장 많이 접수되는 기관은 한국 소비자원, 한국여성소비자연합, 한국소비자연행 순으로 나타났으며, 전체의 57% 해당하며, 연령별로는 상담 기관을 사용하는 비율이 다소 차이가 있습니다.
    민원 처리결과 내용으로는 ‘소비자의 권익에 대한 정보를 제공하여 소비자의 자율적인 피해 해결’을 돕는 [*상담. 정보제공]이 전체의 899건(전체 74%)으로 나타났으며, [*피해 처리]217건(전체 18%), [*피해구제]사례는 94건 (전체 8%) 이었습니다.

    상담 기관별 민원 접수 그래프
    연령별 이용 상담기관 그래프
    처리 결과 구분 그래프
    4-4. “민원 내용 분류 및 특징”

    민원에 대한 분류 기준은 크게 4가지, 민원사유, 상품하자 유/무, 소비자 요청사유, 요청 결과로 분류하였으며, 각 분류 기준에 따른 분류 유형 정의를 통하여 민원 내용에 대한 특징 파악 및 분석에 활용하였습니다.

    민원 내용 카테고리화
    민원 내용 카테고리화
    4-5. “민원 내용별 분류 분석”

    민원 사유 중 판매자와 관련된 민원은 860건(전체 71%)으로 가장 많이 나타났으며, 그 다음으로는 소비자와 관련된 민원 153건(전체 13%), 배송관련 민원 110건(전체 9%)으로 나타났습니다.
    판매자 관련된 민원중 [상품하자]로 인한 민원 상담이 860건 중 530건으로 전체 소비자상담 건수 중 44%를 차지하고 있으며, 상품하자에 대한 요청사유 중 환불에 대한 요청사유가 490건(전체 40%)를 차지하고 있습니다.

    전체 민원 사유 그래프
    판매자 관련 민원 사유 그래프

    민원 사유 중 소비자와 관련된 민원은 152건(전체 13%)를 차지하고 있으며, 소비자가 단순변심 등의 이유로 [환불]을 요청한 경우가 144건(전체 12%), [교환]을 요청한 경우가 8건(전체 0.7%)입니다.
    배송관련 민원 사유는 지연으로 인한 민원이 99건(전체 8%)를 차지하고 있습니다.

    소비자 관련 민원 사유 그래프
    배송 관려 민원 사유 그래프
    4-6. “분류별 특징 파악”

    민원 내용 분류 및 특징을 기준으로 카테고리화를 수행하고, 민원 내용별 분류 분석을 수행한 결과를 이용하여 판매자, 소비자, 배송 기준에서의 분류 분석 특징을 정리하면, 판매자는 상품하자, 환불, 거절 순이로 특징이 많은 나타나고 있으며, 소비자는 환불과 문의에 대한 특징이 많으며, 배송은 지연에 대한 특징이 가장 많이 나타나고 있습니다.

    분류 분석 특징 - 판매자
    분류 분석 특징 - 소비자
    분류 분석 특징 - 베송
    Chapter.5 한계점 및 결론

    소비자 민원 데이터 분석을 수행하면서 분석 활용 데이터의 건수가 부족했던 양적인 한계성과 데이터 결측치 등의 한계성이 있었지만, 소비자 민원 발생에 대한 원인을 최소화 시킬 수 있는 3가지의 방안 수립 확보를 통하여, 민원 발생 최소화에 적극적인 활용을 고려하는 것이 필요하다는 결론을 얻었다.

    한계점 표
    결론 표

     

    공공누리 공공저작물 자유이용허락 4유형 출처표시, 상업적 이용금지 이 게시물은 "공공누리 제4유형(출처표시 + 상업적 이용금지 + 변경금지)" 조건에 따라 자유롭게 이용이 가능합니다.

     

  • 첨부파일