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콜센터 상담사 이직행동 예측 모형: 직무 및 조직커뮤니케이션의 역할을 중심으로 (A Prediction Model of Call Center Employee's Turnover Behavior: Focusing on Duties and Role of Organizational Communication)

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최초등록일 2025.07.12 최종저작일 2016.04
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콜센터 상담사 이직행동 예측 모형: 직무 및 조직커뮤니케이션의 역할을 중심으로
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    • 🔍 콜센터 상담사의 이직 메커니즘을 과학적으로 분석한 연구
    • 📊 739명의 대규모 표본을 기반으로 한 실증적 연구 결과
    • 💡 이직 예측을 위한 실무적 시사점 제공

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국고객만족경영학회
    · 수록지 정보 : 고객만족경영연구 / 18권 / 1호 / 145 ~ 174페이지
    · 저자명 : 이형근, 손영곤

    초록

    콜센터 산업은 지속적으로 성장하고 있으며 그 기능 또한 확대되고 있으나 콜센터 상담사들의 근무환경은 상대적으로 좋지 않은 것이 사실이다. 업무를 수행하는 과정에서 상담사들이 겪게 되는 감정노동과 스트레스, 직무소진은 높은 이직으로 이어지는 결과를 초래하게 된다. 본 연구는 콜센터 상담사들의 이직에 영향을 미치는 변수들의 영향 관계를 살펴보았으며, 이 과정에서 조직 커뮤니케이션의 역할에 주목하고자 하였다. 또한 이직의도에 영향을 미치는 측정 변수를 요약, 축소하여 가장 영향력이 있는 설명 변수를 추출하고자 하였다. 이를 위해 현재 콜센터 상담사로 근무하고 있는 739명을 대상으로 연구를 진행하였다. 연구결과 회귀분석 및 의사결정나무분석 결과 모두 감정고갈, 비인격화, 역할모호성이 이직의도를 예측하는 주요 변수가 되고 있었다. 이와 동시에 조직내 커뮤니케이션의 활성화 정도, 특히 상사와의 수직 커뮤니케이션이 이직을 낮추는 역할을 하고 있음도 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 토대로 콜센터 상담사 이직행동을 예측하고 감소시킬 수 있는 방안과 관련한 시사점을 논의하였다.

    영어초록

    Unlike industrial growth and functional expansion of the call center, call center employees working condition is not good. While performing a work, call center employees are going through emotional lobar, role stress, burnout, that led up to turnover. Focusing on this point, this study is going to analyse and to identify the determinants of call center employees turnover intention and to develop the most powerful explanatory variable among them. For this purpose, a survey was conducted using 739 employees in a call center organization. Through hierarchial regression analysis and answer tree analysis, results show that emotional exhaustion, depersonalization, role ambiguity are the most important factors influencing the turnover intention. Organizational communication in call center, particularly vertical communication with the manager plays an important role to reduce employees turnover intention. And those results and implications are discussed in terms of call center employees turnover behavior and prediction model.

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