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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이견직 (협성대학교)
저널정보
한국보건행정학회 보건행정학회지 보건행정학회지 제13권 제3호
발행연도
2003.1
수록면
21 - 34 (14page)

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Patient revisit to used hospital is a key factor in determining a health care organization's competitive advantage and survival. This article examines the relationship between customer's satisfaction and his/her revisit associated with three different methods which are the Chi Square Automatic Interaction Detection(CHAID) for segmenting the outpatient group, logistic regression and neural networks for addressing the outpatient's revisit. The main findings indicate that the important factors on outpatient's revisit are physician's kindness, nurse's skill, overall level of satisfaction, hospital reputation, recommendation, level of diagnoses and outpatient's age. Among these ones, physician's kindness is the most important factor as guidelines for decision of their revisit. The decision maker of hospital should select the strategy containing the variable amount of the level of revisit and size of outpatient's group under the constraint on the hospital's time, budget and manpower given. Finally, this study shows that neural networks, as non-parametric technique, appear to more correctly predict revisit than does logistic regression as a parametric estimation technique.
#Outpatient′s Revisit #Customer Satisfaction #Dam Mining #CHAID #Customer Relationship Management #CRM)

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