시스템 반도체 산업은 5G, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)과 같은 신기술의 발전과 코로나19 이후 가속화된 디지털 전환의 영향으로 지속적인 성장을 이어가고 있다. 특히 패키지 기판 시장은 연평균 13~15% 수준의 높은 성장세를 보이며, 반도체 산업 생태계 전반에서 핵심적인 위치를 차지하고 있다. 그러나 이 산업은 전방위적 통합 구조를 지니고 있어, 팹리스(반도체 설계사), 파운드리, OSAT(외주 반도체 조립 및 테스트) 기업 간 복잡한 상호 의존성이 나타난다. 따라서 패키지 기판 업체들은 주요 반도체 고객사의 까다로운 품질 요구를 충족시키는 것이 경쟁력 유지의 핵심 과제로 대두되고 있다(오철, 2024). 코로나 팬데믹 이후 시스템 반도체 산업은 예상치를 크게 상회하는 급격한 성장을 기록하였다. 주요 국가들은 반도체 공급망 안정화를 국가적 차원에서 다루었으며, 미국의 경우 주요 반도체 기업들을 백악관으로 소집해 정책 대응을 논의할 정도로 큰 이슈로 부각되었다.

반도체 칩은 웨이퍼 다이(Wafer die) 상태로는 메인보드와 직접 연결되기 어려우며, 이를 위해 반드시 패키지 기판을 매개로 하는 공정이 필요하다. 이에 따라 반도체 산업의 성장과 함께 패키지 기판 시장도 동반 확대되는 추세를 보이고 있다. 반도체 산업은 전방통합 구조로 인해 상류 단계(Up-stream)에서의 지배력이 강하며, 설계사가 공급망 내 핵심적 위치를 차지한다. 그 아래 단계에서 OSAT 기업과 패키지 기판 업체는 밀접한 상호 관계 속에서 운영되고 있으며, 글로벌 반도체 기업(I사, A사, N사 등)은 대체로 다국적 기업인 반면, 패키지 기판 업체들은 아시아권의 대기업 및 중견기업이 주축을 이룬다. 이로 인해 시장 내 경쟁은 치열하며, 고객 품질 확보는 B2B 기업 경쟁력의 핵심 요인으로 작용한다. 최근에는 품질 관리 부서와 별도로 고객 서비스(CS) 부서를 운영하는 기업들이 증가하고 있으며, 고객 품질 전략 수립 여부가 기업의 지속 가능성과 직결된다는 점에서 전략적 중요성이 강조된다.

본 연구는 이러한 환경을 고려하여 시스템 반도체 패키지 기판 산업에 적합한 고객 CS 평가 체계를 개발하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위해 선행연구 고찰을 기반으로 B2B 서비스 품질 요인을 도출하고, 품질기능전개(Quality Function Deployment, QFD) 방법론을 적용하여 체계적인 평가 프레임워크를 구축하고자 한다. 기존 연구들이 주로 소비자 중심의 B2C 서비스 품질 모델을 다루었다면, 본 연구는 B2B 환경에서 요구되는 고신뢰성, 수율 안정성, 변경 관리와 같은 특수한 품질 요구를 포괄하는 통합적 지표 체계를 제안한다는 점에서 학문적 차별성을 갖는다. 또한, QFD 방법론을 통해 고객 요구사항을 정량·정성적 지표로 변환하고, 실증 분석을 수행함으로써 현장 적용 가능성을 제고하고자 한다(임안성·차강희, 2024).

본 연구의 구체적 차별성은 세 가지 측면에서 제기된다. 첫째, 글로벌 기판 업체 간 경쟁 심화 속에서 차별화된 고객 품질 전략 수립의 시급성이다. 둘째, 고객 클레임이나 납기 지연 등 품질 이슈 해결을 위한 통합 관리 체계 마련이 필요하다. 셋째, 시스템 반도체 기판 산업의 복잡한 공급망 특성을 반영한 연구가 여전히 부족하다는 점이다.

본 연구의 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 개발된 CS 평가 체계를 통해 고객 요구사항을 체계적으로 관리하여 장기적 협력 관계를 강화할 수 있다. 둘째, 품질 개선의 우선순위 설정을 가능하게 함으로써 한정된 기업 자원의 효율적 배분을 지원한다. 셋째, B2B 서비스 품질 연구의 적용 범위를 시스템 반도체 기판 산업으로 확장함으로써 기존 연구의 공백을 보완하고, 결과적으로 패키지 기판 업체들의 지속 가능한 경쟁력 확보에 실질적 기여를 할 수 있을 것이다.

시스템 반도체는 주로 정보 처리 기능을 수행하는 반도체를 의미하며, 메모리 반도체와 달리 개별 제품의 기능적 요구에 따라 맞춤형으로 설계·제작되는 특성을 지닌다. 대표적으로 CPU, GPU, ASIC, AP 등은 고유한 용도를 기반으로 설계되어 다양한 전자기기에 적용된다. 일부 범용 제품(예: 인텔과 AMD의 CPU, 엔비디아 GPU)은 대규모로 생산되지만, 전체적으로는 다품종 소량생산 체제가 일반적이다. 이러한 다양성은 스마트폰의 AP, PC의 CPU, 가전제품의 MCU 등 다양한 응용처에서 확인된다. 그러나 시스템 반도체 산업은 단일 기업이 모든 공정을 수행하기 어려우므로, 글로벌 공급망 구조가 확립되어 있다. 즉, 설계만 담당하는 팹리스(Fabless), 제조를 위탁받는 파운드리(Foundry), 후공정 및 검증을 담당하는 OSAT(Outsourced Semiconductor Assembly and Test)로 구분되며, 이들은 긴밀한 분업 체계를 통해 산업을 유지한다. B2B 시장에서의 서비스는 B2C 서비스와 공통적으로 무형성, 이질성, 비분리성, 소멸성과 같은 속성을 지니지만, 조직 간 거래에서는 고객 요구 충족의 중요성이 더욱 강조된다. Jackson과 Cooper(1988)는 B2B 서비스가 소비자 서비스보다 기술 집약적 성격을 지니며, 고객사의 복잡한 요구를 충족하기 위해 고도화된 접근이 필요함을 제시하였다. 이는 곧 B2B 서비스 품질 요인이 단순히 감성적 만족이 아니라, 기술적·계량적 지표로 평가된다는 점에서 차별성을 가진다(정재학, 2024). 산업재 시장에서 B2B 서비스는 엔지니어링, 고객관계관리, 물류 등으로 구분되며, 경우에 따라 단순 지원 기능부터 복합적 운영 관리까지 포괄한다(B. Tedja 외, 2023). 또한 서비스 유형은 자산지원, 장치지원, 인력지원, 직원개발, 프로세스 지원, 전문서비스 등으로 세분화될 수 있으며(J. Molin & Z. Ahmadi, 2024), 서비스 제공 시점에 따라 판매 전, 판매 중, 판매 후 서비스로 나뉜다(R. Thangeda et al., 2024). 시스템 반도체 패키지 기판 산업에서 고객 품질은 반도체 고객사의 요구사항을 충족하기 위한 전략적 품질 관리 활동으로 정의될 수 있다. 이는 감성적 만족 요소보다는 공정 안정성, 납기 준수, 불량률 관리 등 정량적 지표를 기반으로 평가되는 경우가 많다(김창봉·임정, 2024). 특히 고객 대응 부서는 VOC(Voice of customer) 수집, 불만 처리, 정기 협의, 품질 개선 활동을 수행하며, 고객만족도 조사와 경쟁사 분석을 통해 지속적으로 개선 전략을 수립한다.

B2B 서비스 품질 연구는 여전히 제한적으로 이루어지고 있으며, 다양한 학자들이 이를 척도화 하기 위해 노력해왔다. Gounaris와 Almoraish(2024)는 전문서비스 구매 고객을 대상으로 SERVQUAL과의 비교를 통해 B2B 서비스 품질 척도를 제안하였으며, 잠재력, 하드품질, 소프트품질, 결과품질의 네 가지 차원을 제시하였다. Sakinah 외(2024)는 경제적 품질, 기능적 품질, 기술적 품질을 구분하며, 특히 경제적 품질이 수익성, 생산성, 품질 실패 비용 등 사업성과와 직접적으로 연계됨을 강조하였다. B2B 서비스 품질 논의는 대체로 Gronroos(2024)의 이론적 틀에 기반하고 있으나, 기술적 품질과 기능적 품질의 구분이 모호하다는 지적이 있다. 이에 본 연구는 Gronroos(2024)의 차원과 Gounaris와 Almoraish(2024)의 확장된 개념을 통합하여, 보다 구체적이고 실증적인 B2B 서비스 품질 척도를 제시하고자 한다.

품질기능전개(Quality Function Deployment, QFD)는 고객 요구사항을 제품 설계와 공정 계획에 체계적으로 반영하는 방법론으로, 복잡한 공급망 구조를 지닌 반도체 산업에 적합하다. QFD는 고객의 목소리를 기술적 특성으로 전환하여 설계, 생산, 품질 관리 전 과정에 일관되게 반영할 수 있도록 지원한다. 본 연구는 QFD를 기반으로 시스템 반도체 패키지 기판 산업에 특화된 CS 평가 척도를 개발하고자 한다. 기존 연구에 따르면 서비스 품질은 고객이 기대한 서비스와 실제 경험 간의 차이로 정의되며(윤영구, 2025), 이는 기업의 고객 유지와 신규 고객 확보에 핵심적인 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 B2B 서비스 품질 요인과 QFD 기반 요인을 결합하여 CS 평가 체계를 도출하였다. 구체적으로 경제적 요인(가격 경쟁력, 비용 절감, ROI), 기술적 요인(품질 안정성, 공정 혁신, 자동화), 거래 효율성 요인(공급망 안정성, 납기 준수, 대응 능력), 고객관계관리 요인(상호작용 품질, 불만 대응, 기술 서비스)으로 분류하였다. 이를 통해 CS 평가 척도가 단순한 서비스 만족이 아니라, 산업 특수성과 B2B 거래 특성을 반영한 체계적 관리 도구가 될 수 있도록 하였다. 이와 같이 본 연구는 기존 이론을 확장·보완하여 시스템 반도체 패키지 기판 산업의 특수성을 반영한 QFD 기반 CS 평가 척도를 제안하며, 이를 통해 학술적 기여와 산업적 활용 가능성을 동시에 확보하고자 한다.

또한, 본 연구에서 제시한 고객만족(CS) 척도는 국내 반도체 패키지 기판 산업의 특수성을 반영하였으나, 국제적으로 널리 인용되는 CS 및 B2B 서비스 품질 연구와의 연계성을 고려할 필요가 있다. Oliver(1980, 1997)는 기대-불일치 이론(expectation–disconfirmation theory)을 통해 고객만족이 장기적 충성도와 직접적으로 연결됨을 제시하였고, Fornell(1992)의 미국 고객만족지수(ACSI) 연구는 산업 차원의 만족도 측정을 제도화하였다. 또한 Anderson & Sullivan(1993)은 만족이 재구매 의도와 밀접히 관련됨을 실증하였다.

B2B 서비스 품질 연구에서도 Parasuraman, Zeithaml, & Berry(1988)의 SERVQUAL 모형, Grönroos(1994)의 기술적 품질과 기능적 품질 구분, Ulaga & Eggert(2006)의 가치 기반 차별화 연구, Homburg, Workman & Jensen(2002)의 B2B 고객만족–성과 관계 연구가 대표적이다. 이러한 연구들은 주로 일반 제조업이나 서비스업을 대상으로 이루어졌으나, 본 연구는 반도체 패키지 기판 산업이라는 특수한 B2B 맥락에서 CS 척도를 검증하였다는 점에서 차별성을 가진다.

따라서 본 연구는 국내 연구가 강조해 온 산업 특수성과 국외 연구가 제시한 보편적 CS, B2B 서비스 품질 이론을 접목함으로써, 학문적으로는 기존 연구 간 간극을 메우고, 실무적으로는 글로벌 공급망 경쟁 환경에 적용 가능한 고객만족 관리 지표를 제안하는 의의를 갖는다. 이와 같이 본 연구에서 개발한 품질기능전개 기반의 CS 평가 척도는 시스템 반도체 패키지 기판 산업의 특수성을 반영하여, 고객 요구 사항을 체계화하여, 실증분석을 통해 현장 적용 가능한 품질기능전개 기반의 CS 평가 척도 체계는 다음과 같다.

본 연구는 시스템 반도체 패키지 기판 산업에서 고객만족(CS) 평가 척도를 개발하고 이를 실증적으로 검증하기 위하여 양적 연구 설계(quantitative research design)를 채택하였다. 조사 대상은 국내 시스템 반도체 패키지 기판 제조업체와 협력사, 그리고 주요 고객사와의 거래 담당자로 응답자는 실제 B2B 거래 경험이 있는 인원을 중심으로 선정하였으며, 최종적으로 200부의 유효 표본을 확보하였다. 표본은 영업, 품질, 생산, 연구개발 부문 담당자로 다양하게 분포되어 있어 고객만족 요인을 다각적으로 측정하였다 . 표본 크기는 확인적 요인분석을 수행하기 위한 최소 기준(200명 이상)을 충족하였다.

설문지는 B2B 서비스 품질 및 고객만족 관련 주요 선행연구(Parasuraman et al., 1988; Ulaga & Eggert, 2006)와 국내 연구를 참고하여 구성하였다. 각 문항은 Likert 5점 척도(1=전혀 그렇지 않다 ~ 5=매우 그렇다)로 응답하도록 설계하였다. 자료 수집은 2025년 5월부터 7월까지 약 2개월간 진행되었다. 설문지는 온라인과 오프라인을 병행하여 배포하였으며, 산업 단체 및 협력 기업의 협조를 받아 회수하였다. 응답자의 익명성을 보장하여 자료의 신뢰성을 확보하였다.

본 연구에서는 시스템 반도체 패키지 기판사업의 CS 평가 체계 구축을 위한 CVR 분석 결과를 토대로 주요 요인들을 추출한 후에 각각의 요인들의 유의성 검증을 위한 통계분석을 실시한다. 통계적 검증은 CVR 분석 결과에 의해 추출된 주요 시스템 반도체 패키지 기판사업의 CS 요인들에 대해서 전문가들의 평가 자료를 토대로 요인별 유의성을 검증하고 시스템 반도체 패키지 기판사업의 CS 전략의 개발 방향을 제시한다.

본 연구에서 통계적 검증을 위하여 다음과 같은 분석 과정을 수립하였다.

첫째, 요인구조를 탐색하기 위해 표본을 무작위로 2개로 나누고 첫 번째 표본을 가지고 SPSS 28을 사용하여 탐색적 요인분석을 실시한다. 요인추출을 위한 방법으로 최대우도법(maximum likelihood method)을 사용하였다. 탐색적 요인분석은 다수의 변수를 대표하는 소수의 잠재 요인을 찾아내는 것이 목적으로 한다(Henson and Roberts, 2006). 요인분석은 잠재 요인을 찾고 적정 요인 수 결정을 위해 다양한 기준들을 사용하였다.

본 연구는 아이겐 값, 모델적합도 지수, 교차적재 여부, 요인적재값, 요인별 문항수, 요인 구조에 관한 연구자의 사전지식 등과 같은 다양한 기준을 사용한다. 다양한 기준을 적용해서 얻은 결과에 기초한 결정을 더욱 합리적인 결정으로 볼 수 있기 때문이다(Lee, 2006; Fabrigar et al., 1999; Hair et al., 2006). 요인 회전은 요인들 간의 상관을 가정하는 베리맥스회전(Varimax)을 사용하였다.

둘째, 확인적 요인분석을 사용하여 탐색적 요인분석을 통해 드러난 척도의 요인 구조를 확인하였다. 확인적 요인 분석은 탐색적 요인분석에서 사용되지 않은 표본을 가지고 AMOS 26으로 실시한다. 모델적합도 평가를 위해 절대적 적합도 지수와 상대적 적합도 지수의 사용이 권장된다(Hair et al. 2006). Root Mean Square Error of Approximation(RMSEA)은 절대적 적합도 지수로서 연구자가 구체화한 이론모형이 자료와 얼마나 부합하는지를 평가하는 지수이다(Hair et al., 2000). RMSEA는 .08 이하일 때 모델이 양호하다고 평가한다(홍세희, 2000). Comparative Fit Index(CFI)와 Tucker Lewis Index(TLI)는 상대적 적합도 지수로서 최악의 모델과 이론적 모델을 비교하는 지수로 그 값이 클수록 이론모델이 양호한 모델임을 나타내는데 .95 이상이어야 한다(Sun, 2005).

셋째, 확인적 요인분석(CFA) 결과를 바탕으로 각 요인별 합성신뢰도(Composite Reliability, CR)와 평균분산추출(AVE)을 산출하였다. 이는 척도의 내적 일관성과 수렴타당성을 평가하기 위한 보완 절차이다.

조사 대상자의 성별 분포를 살펴보면 남자가 115명(57.5%)으로 과반수를 차지하였으며, 여자는 85명(42.5%)으로 나타났다. 이는 남성 응답자의 비중이 여성보다 다소 높음을 보여준다. 연령별 분포는 40세 이상 50세 미만이 91명(45.5%)으로 가장 많았으며, 이어서 30세 이상 40세 미만이 66명(33.0%), 50세 이상이 43명(21.5%) 순으로 조사되었다. 이는 중년층의 참여가 상대적으로 높다는 것을 의미한다. 직급별로는 책임급이 95명(47.5%)으로 가장 많았으며, 수석급 62명(31.0%), 선임급 35명(17.5%) 순으로 나타났다. 기타 직급은 8명(4.0%)으로 비교적 적은 비중을 차지하였다. 직군을 살펴보면 기술직이 109명(54.5%)으로 절반 이상을 차지하여 가장 큰 비중을 보였으며, 사무직이 57명(28.5%), 제조직이 31명(15.5%), 기타가 3명(1.5%)으로 나타났다. 학력 수준은 대학 졸업자가 104명(52.0%)으로 가장 많았으며, 이어서 대학원 졸업 48명(24.0%), 전문대 졸업 43명(21.5%), 고졸 5명(2.5%) 순으로 나타났다. 이는 고학력자의 비중이 상대적으로 높음을 시사한다. 응답자가 속한 조직의 직원 규모를 보면 400명 이상이 133명(66.5%)으로 가장 큰 비중을 차지하였으며, 300명 이상 400명 미만이 53명(26.5%), 200명 이상 300명 미만이 13명(6.5%), 100명 이상 200명 미만은 1명(0.5%)으로 나타났다. 근무 부서는 CS부서가 72명(36.0%)으로 가장 많았으며, 양산QA그룹 71명(35.5%), 기술그룹 33명(16.5%), 영업 10명(5.0%), 개발 8명(4.0%), 설비그룹 2명(1.0%), 기타 4명(2.0%) 순으로 나타났다. 근무 경력은 10년 이상이 113명(56.5%)으로 절반 이상을 차지하여 가장 높은 비중을 보였으며, 5년 이상 10년 미만이 76명(38.0%), 3년 이상 5년 미만이 8명(4.0%), 1년 이상 3년 미만이 3명(1.5%) 순으로 나타났다.

탐색적 요인분석 결과, 총 네 개의 요인이 추출되었다. 각 요인의 요인 적재치와 구조는 다음과 같이 해석할 수 있다. 첫째 요인는 고객평가 요인으로, 고객수익성 향상(.590), 품질 대응력(.527), 고객의평가(.505), 고객 불만 대응(.478) 등이 포함되며 높은 적재치를 보여 고객의 체감 품질과 피드백을 반영하는 요인으로 해석된다. 즉, 고객과의 직접 접점에서 이루어지는 평가와 만족도가 핵심적인 구성 요소임을 의미한다. 두번째 요인은 고객수익 요인로 투자수익률 ROI(.653), 상호작용 품질(.639), 가격경쟁력(.528), 협력사 관리(.358) 등이 포함되었다. 이는 고객과의 관계 속에서 발생하는 재무적 성과 및 수익성과 관련된 요인으로 볼 수 있다. 셋번째 요인는 공정/기술 요인으로 고객이슈관리(.658), 공정관리(.487), 기술적 품질(.436), 품질관리 및 고신뢰성(.333) 항목이 중심을 이룬다. 이는 제품과 공정의 안정성, 기술적 대응 능력 등 기술 기반 요인으로 해석된다. 마지막 넷번째 요인로 공급안정 요인으로 거래 프로세스 (.664), 고객비용 절감(.541), 안정적인 공급(.368) 항목이 포함되었다. 이는 공급망 안정성과 비용 절감, 거래 과정의 효율성 확보와 관련된 요인으로 이해된다.이상의 결과는 시스템 반도체 패키지 기판사업의 CS 평가 척도가 고객 중심, 수익성, 기술적 품질, 공급망 관리라는 네 가지 주요 차원으로 구성됨을 시사한다.

본 연구는 시스템 반도체 패키지 기판사업의 고객만족(CS) 평가 척도를 개발하고 탐색적 요인분석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)을 통해 타당성을 검증하였다. 분석 결과, 초기 모형에서는 네 개의 요인이 도출되었으나 확인적 요인분석 과정에서 공급안정 요인의 유의성이 낮아 제거되었고, 수정 모형은 고객평가, 고객수익, 공정/기술의 세 요인으로 구성되었다.

수정 모형의 적합도는 RMSEA=0.029, χ²/df=1.17로 양호한 수준을 보였으며, CFI=0.805, TLI=0.748로 수용 가능한 수준에 도달하였다. 또한 신뢰도 및 타당성 분석 결과, 고객평가 요인은 CR=0.837, AVE=0.589로 안정성이 확보되었고, 고객수익 요인은 일부 항목에서 낮은 설명력을 보였으며, 공정/기술 요인은 비정상적 수치가 나타났다. 종합하면, 본 연구는 B2B 반도체 패키지 기판 산업의 특수성을 반영한 CS 평가 척도를 최초로 제시하였다는 점에서 학문적,실무적 의의를 가진다.

첫째, 본 연구의 결과는 기술적 요인이 여전히 고객만족의 기본 토대로 작용하면서도, 실제 만족과 차별화를 설명하는 데에는 경제성 및 관계적 요인이 더 강한 영향을 미친다는 점을 보여주었다. 이는 기존 B2B 연구(Anderson & Narus, 1990; Ulaga & Eggert, 2006)에서 지적된 결과와 일치하며, 반도체 패키지 기판 산업에서도 고객은 공정 안정성이나 품질관리 같은 기술적 요인을 “기본 전제조건”으로 인식하면서, 가격 경쟁력, 상호작용 품질, 불만 대응과 같은 요인에 더 민감하게 반응한다는 점을 확인하였다.

둘째, 고객평가 요인이 높은 신뢰도와 타당성을 확보한 것은 고객 접점에서의 경험적 평가(불만 대응, 성과 공유, 재구매 의도 등)가 장기적 거래 관계를 유지하는 핵심 요인임을 의미한다. 조직 차원의 체계적 불만처리가 고객 만족과 충성도로 이어진다는 점은 Homburg & Fürst(2005)의 실증 결과와 일치한다. 이들은 효과적인 불만관리 설계가 고객충성도(재구매/관계유지)에 유의미한 영향을 준다는 것을 보였다. 이러한 연구 결과는 기업이 단순한 제품 품질 관리에서 벗어나 고객 관계 관리와 피드백 체계를 전략적으로 강화해야 함을 시사한다.

셋째, 일부 기술적 요인의 낮은 설명력은 고객만족 연구에서 ‘기술은 기본 요건(hygiene factor)이며, 차별적 경쟁력을 제공하지 못한다’는 기존 논의(Kano, 1984; Parasuraman et al., 1988)와도 일치한다. 따라서 기술적 품질은 더 이상 차별적 경쟁력이 아니라 전제조건으로 작용하며, 기업은 경제적·관계적 요인에서 차별화를 추구해야 한다. 향후 연구에서는 기술적 요인의 세분화, 표본 확대, 항목 보완 등을 통해 척도의 일반화 가능성을 높일 필요가 있다.

넷째, 본 연구는 QFD 기반 CS 척도의 적용을 통해 고객 요구사항을 정량·정성적 지표로 전환할 수 있음을 보여주었으며, 이는 반도체 패키지 기판 업체들이 글로벌 고객과의 장기적 협력 관계를 강화하는 데 유용한 관리 도구로 활용될 수 있다.

본 연구는 다음과 같은 한계점을 지닌다.

첫째, 수정 모형의 적합도 지수(CFI=0.805, TLI=0.748)는 수용 가능한 수준이나 권장치에는 미치지 못하였다. 이는 표본 수 제한(200명)과 산업 특수성으로 인한 모형의 복잡성에서 기인한 것으로, 후속 연구에서는 보다 다양한 표본을 확보하고 모형 단순화 및 구조 검증을 통해 적합도를 향상시킬 필요가 있다.

둘째, 공정관리, 품질관리 및 고신뢰성 요인이 유의하지 않게 나타난 것은 단순히 연구상의 오류라기보다, 반도체 패키지 기판 산업에서 해당 요인들이 이미 글로벌 고객이 당연히 기대하는 기본 요건(hygiene factor)으로 작동하고 있기 때문이다. 따라서 후속 연구에서는 기술적 요인을 보다 세분화하거나 고객의 인식 수준을 고려한 차별화된 문항 개발이 필요하다.

셋째, 신뢰도 및 타당성 분석에서 공정/기술 요인의 CR(1.170), AVE(1.991)이 비정상적으로 높게 산출된 것은 측정 지표 선택과 표본 특성의 한계가 반영되었을 가능성이 있다. 특정 산업이나 집단에 특화된 문항이 포함되어 응답의 분산이 제한되고, 결과적으로 평균분산추출값이 비정상적으로 부풀려졌을 수 있다. 이는 표본 대표성이 제한적이라는 점과 함께, 본 연구의 결과를 일반화하기 위해서는 다양한 산업·지역·표본 집단을 활용한 후속 연구가 필요함을 의미한다.

넷째, 본 연구는 횡단적(cross-sectional) 설계에 기반하고 있어 시간에 따른 고객만족 요인의 변화나 장기적 효과를 검증하기 어렵다. 향후 연구에서는 패널 데이터나 종단 연구를 통해 요인의 변화를 추적함으로써 척도의 안정성과 설명력을 강화할 필요가 있다.

다섯째, 본 연구는 정량적 분석에 초점을 맞추었으나, 향후에는 질적 연구(예: 심층 인터뷰, 델파이 분석)를 병행하여 고객과 전문가의 실제 경험을 보완적으로 반영함으로써 보다 정교한 CS 척도를 개발할 수 있을 것이다.