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ISSN : 2005-0461(Print)
ISSN : 2287-7975(Online)

Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering Vol.46 No.4 pp.74-92
DOI : https://doi.org/10.11627/jksie.2023.46.4.074

The Effect of Consultant Competency on Consulting Performance, Customer Satisfaction, and Intention to Renew Contract: Focused on CSV Consulting in the GMP Industry

Dae-Hyun Park^*

, Dong-Hyun Baek^**†

^*Graduate School of Management Consulting, Hanyang University
^**Department of Business Administration, Hanyang University ERICA

^†Corresponding Author : estarbaek@hanyang.ac.kr

Received 29/11/2023 Finally Revised 04/12/2023 Accepted 05/12/2023

Abstract

The computer system validation consulting industry is growing as domestic GMP companies' overseas exports or advancements increase, and computer system validation has been mandatory in Korea since the 2010s, but domestic CSV consulting companies are small in size and have a short history, revealing many shortcomings in terms of service quality and customer satisfaction when conducting consulting. Research related to consulting has been mainly focused on management consulting and IT consulting, and research related to computer system validation is very insufficient. This study confirmed the effect of consultant competency and service quality on consulting performance, customer satisfaction, and intention to renew contract when performing computer system validation through empirical research on food, pharmaceutical, cosmetics, and medical device companies, which are representative companies in the GMP industry. As a result, it was confirmed that consultant competency and service quality had a significant effect on consulting performance, customer satisfaction, and intention to renew contract. In addition, it was confirmed that the reputation and expertise of consulting companies had a moderating effect on the relationship between consultant competency and consulting performance.

Key Words : Consultant Competency , Service Quality , Consulting Performance , Customer Satisfaction , Intention to Renew Contract

컨설턴트 역량이 컨설팅 성과, 고객만족, 재계약 의도에 미치는 영향에 대한 연구: GMP 산업의 CSV 컨설팅을 중심으로

박대현^*, 백동현^**†

^*한양대학교 일반대학원 경영컨설팅학과
^**한양대학교 ERICA 경상대학 경영학부

초록

키워드 :

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Funding:

1. 서 론

GMP(Good Manufacturing Practice, 이하 GMP)는 높은 품질을 요구하는 식품, 의약품 등을 제조하기 위한 다양한 요건을 구체적으로 정리한 것으로 제조와 관련한 모든 절 차에 대한 품질관리 전반에 지켜야 할 규범이다. 엄격한 공정관리로 식품, 의약품 등의 제조공정에서 발생할 수 있 는 오류 또는 오염 등을 최소화함으로써 높은 품질의 제품 을 제조하는 것을 목적으로 한다. GMP 산업은 인간의 건 강에 직결되는 제품을 다루는 산업으로 GMP 산업에서 생 산한 제품은 타산업과 달리 인간의 신체에 흡수되면 되돌 릴 수 없다는 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 인간의 신체에 사용하기 전 철저한 검증을 요구한다. 검증 대상은 GMP 산업에서 중점적으로 관리해야 하는 4M(MEN, Machinery, Materials, Methods)에 대한 기록이다.

과거에는 4M에 대해 종이문서(제조지시서, 제조기록 서, 품질검사성적서 등)를 GMP 감사 시 검사하는 방식으 로 감사가 이루어졌다. 1990년대 이후에는 컴퓨터 시스템 이 제조에 적용되면서 제조, 검사 관련 데이터가 전자화 되었으며, 규제기관 감사 시 전자화된 데이터에 대해서도 검사가 이루어지게 되었다. 누가, 언제, 어떤 데이터를, 어 디에 입력했는지 확인할 수 있도록 기록(Audit Trail)을 남 긴 후 감사 수행 시 전자화된 기록을 확인하게 된다. 이는 전자화된 데이터에 대한 위조 또는 변조로 인해 제품에 문제가 발생하는 것을 예방하기 위한 목적이다.

최근 제약산업을 중심으로 데이터 완전성(Data Integrity) 문제의 심각성과 중요성이 대두되면서 국제 규제기관에서 는 데이터 완전성에 대한 보다 명확하고 상세한 지침을 발표하고 있다[8]. 지난 몇 년간 국내외 규제기관의 GMP 감사 과정에서 데이터 완전성 관련 위반 사항이 다수 적발 되었다. 이에 관련 업계에서는 연구 개발 단계에서부터 생 산 및 품질관리에 이르는 제품의 전 주기(Lifecycle)에 걸 쳐 데이터와 기록의 정확성 및 완전성을 확보하기 위한 업무 환경을 마련하기 위해 많은 투자와 노력을 해오고 있다[54].

강화되고 있는 규제에 대응하기 위해 컴퓨터 시스템 도 입 시 기준(Standard Operation Procedure, 이하 SOP)을 만 들고, 이러한 기준에 따라 컴퓨터 시스템을 도입하고 운영 에 적용하여야 한다. 그렇지만 미국, EU 등 GMP 선진국 에서 요구하는 수준 맞게 국내 GMP 기업에서 자체적으로 컴퓨터 시스템을 도입하고 운영하는 것은 매우 어려운 일 이다.

GMP 기업에서는 제품의 제조, 보관, 품질에 직간접적으 로 영향을 미치는 시스템은 반드시 검증을 통해 오류가 없는지 확인 후 운영 현장에 적용하여야 한다. 이러한 검증 활동을 컴퓨터 시스템 밸리데이션(Computerized System Validation, 이하 CSV)이라고 한다. CSV 대상 컴퓨터 시스 템은 대표적으로 직접영향 시스템인 제조관리 시스템 (Manufacturing Execution System, MES), 창고물류관리 시 스템(Warehouse Management System, WMS), 실험실정보 관리 시스템(Laboratory Information Management System, LIMS), 품질관리 시스템(Qualification Management System, QMS), 전사적 자원관리(Enterprise Resource Planning, ERP) 중 영업(Sales & Distribution, SD), 제조(Product Planning, PP), 물류(Material Management, MM), 품질(Quality Management, QM) 모듈 등이 있다. 그 외에도 제품의 생산, 보관, 품질에 간접적인 영향을 미치는 컴퓨터 시스템인 시설관리(Building Monitoring System, BMS), 환경관리(Environments Monitoring System, EMS)와 관련된 시스템 등도 포함된다. 이러한 컴퓨 터 시스템들은 사전에 설정된 기준인 SOP, Protocol 등에 따라 실제 시스템이 동작함을 검증하고 문서화하여야 한다.

규제 기관에 요구에 맞게 CSV를 수행하고 그 결과를 문서화하기 위해 외부 전문가의 도움을 받을 필요가 발생하 였고, GMP 관련 산업에서 외부전문가들이 운영 기준 수립 과 검증을 컨설팅 하는 산업이 국내에서도 등장하게 되었 다. 또한 국내 GMP 기업의 해외 수출 또는 진출이 증가하면 서 자연스럽게 CSV 컨설팅의 필요도 증가하였다. 이와 같 은 이유로 CSV 컨설팅 산업은 지속적으로 성장하고 있으나 국내 CSV 컨설팅 기업의 경우 규모가 영세하고 그 역사가 짧아 CSV 컨설팅 수행 시 컨설팅 성과, 고객만족 측면에서 많은 부족함을 드러내고 있는 실정이다.

컨설팅과 관련된 그 동안의 연구는 주로 경영컨설팅, IT 컨설팅 등을 위주를 이루어졌으며, CSV 컨설팅과 관련된 연구는 미흡한 실정이다. 특히 CSV 컨설팅 성과, 고객만 족, 재계약 의도에 영향을 주는 컨설턴트의 역량과 관련된 연구는 거의 이루어지지 못하였다. 이러한 점에서 CSV 컨 설팅 성과, 고객만족, 재계약 의도에 미치는 컨설턴트 역 량 요인을 규명하기 위해 매우 필요한 연구로 판단된다.

2. 이론적 배경

2.1 GMP 산업

1962년 처음 제조 및 품질관리 기준인 GMP라는 용어 가 등장한 후 1963년 미연방 식품, 의약품, 화장품법 (Federal Food, Drug and Cosmetic Act, FD&C)의 개정 법 률로 사용되면서 국제단체 또는 각국의 규정에서 유사하 게 사용되어 왔다[33].

우리나라는 의약품에 대해서 2008년부터 적용하여 전 면 GMP 제도를 실시하고 있으며, GMP에 적합하지 않으 면 관련 제품의 제조 허가를 받지 못한다[24].

GMP 산업군의 대표 업종은 식품(일반식품, 건강기능식 품), 의약품(제약, 바이오 등), 화장품, 의료기기로 나눌 수 있다. 해당 산업군에서 생산되는 제품의 특징은 사람의 생 명과 직결된 제품을 다루는 산업이라는 것이다[24].

요약하면 GMP 산업의 특징은 사람의 신체에 영향을 줄 수 있는 제품을 생산하는 산업으로 타 산업대비 품질관리 가 더욱 중요한 산업이라고 할 수 있다.

2.2 CSV 컨설팅

컨설팅이란 특정한 자격을 갖춘 전문가가 체계적인 방 법론을 활용하여 기업이 해결해야할 문제를 진단하고 분 석하여 기업에 필요한 해결 방안을 제공해주는 자문 서비 스라고 하였다[25].

CSV는 전산화된 프로세스 또는 운영이 미리 정해진 사 양을 만족하여 품질 결과를 일관되게 생성할 것이라는 높 은 수준의 보증을 제공하는 문서화된 증거를 확립하는 것 이다. 많은 사람들이 이의 정의를 미국 식품의약청(FDA) 의 해석을 따르고 있다[60].

우리나라 식품의약품안전처[43, 44]에서 의약품, 식품, 화장품, 의료기기 등의 개발, 제조, 포장, 시험 및 보관 등 에 사용하는 컴퓨터 시스템이 GMP 규정에 적합하도록 요 구하고 있다. GMP 규정에 따라 품질에 직·간접적으로 영 향을 미치는 정보를 기록, 전송, 표시, 처리, 평가, 출력 또 는 저장하는 컴퓨터 시스템은 반드시 CSV를 수행해야 한 다고 하고 있다[54].

2010년 1월1일 이후 허가 신청하는 품목에 대한 우수 의약품 제조 및 품질 관리(GMP) 평가 자료 중 CSV 자료 제출이 의무화되었다.

CSV의 절차와 수행활동, 산출물은 <Table 1>과 같이 정리할 수 있다.

종합하면 CSV 컨설팅은 컴퓨터 시스템이 GMP 규정에 부합하도록 작동되고 있음을 경험 또는 자격을 갖춘 전문 가가 절차에 따라 검증 활동을 수행하고 이에 대한 결과를 문서화하는 일련의 활동을 제공해주는 컨설팅 서비스로 정의할 수 있다.

2.3 컨설턴트 역량

역량은 높은 성과를 창출하는 사람으로부터 지속적이 고 일관적으로 나타나는 행동 특성과 내재된 능력으로, 효 율적으로 조직의 성과를 향상하는데 필요한 조직 구성원 의 자아개념, 지식, 기술, 스킬 등을 종합적으로 규정하고 있다[36]. 컨설턴트 역량은 컨설팅 업무의 수행 과정에서 나타나는 컨설턴트의 일관적인 행동 특성으로, 컨설팅 성 과의 핵심 성공요인으로 정의되었다[40].

Lee et al.[36]은 컨설턴트 역량을 Kim et al.[26], Park and Lee[50] 등의 선행 연구를 바탕으로 직무역량, 관리역 량, 공통역량 등 세 가지 잠재 변수로 구성하였다. Shin [58]은 직무역량을 컨설팅 수행에 필요한 전문 지식, 경험, 스킬, 통찰력, 창의력, 분석 능력, 정보 수집 능력 등을 의 미한다고 하였다. 관리역량은 컨설팅 프로젝트의 납기관 리, 예산관리, 품질관리, 원활한 조직 운영을 위한 팀워크 능력과 리더십 역량 등을 의미한다고 하였다. 공통역량은 컨설팅 프로젝트에 임하는 자세와 태도, 목표를 달성하고 자 하는 의지, 고객 요구 사항을 수렴하고자 하는 자세, 도덕적 책무, 직업 윤리 등을 의미한다고 하였다.

컨설턴트 역량과 관련된 선행 연구에서 Jang[12]은 컨 설턴트의 관리자적 능력과 컨설팅 성과와는 부분적으로 정(+)의 관계가 있다고 하였고, Kwak[30]은 컨설턴트 개 인 역량과 컨설팅 성과와 정(+)의 관계가 있다고 하였고, Bae[4]은 컨설턴트 역량 중 직무역량, 공통역량이 경영컨 설팅 성과와 정(+)의 관계가 있다고 하였다. Kim[27]은 컨 설턴트의 역량과 성과가 정(+)의 관계가 있다고 하였다.

2.4 컨설팅 성과

컨설팅 성과는 의뢰조직이 컨설팅 실행 결과에 대해 요 구를 충족되었을 경우로 정의하였다[56]. Kwak and Jang [29]은 컨설팅을 수행하는 컨설팅사 관점에서 기간 준수, 목표 달성, 적절한 수행 예산 등을 컨설팅 성과로 정의하 였다.

Kerzner[19]는 프로젝트 성과를 측정하는 중요한 요인 으로 기간과 예산 준수, 계획한 성과의 달성, 고객의 만족 과 활용 등을 언급하였다. Bae and Ahn[3]은 조직 내부적 고려사항인 예산, 기간, 조직의 수용 능력을 충족시키는 동시에 조직 외부적 고려사항인 고객의 만족 등도 충족시 켜야 프로젝트를 성공적으로 수행했다고 설명하였다. 요 약하면, 컨설팅 성과는 고객이 원하는 범위를 일정, 예산 을 준수하고, 목표 수준의 품질을 달성한 것을 의미한다.

Kwak[30]은 컨설턴트의 역량이 컨설팅 성과에 긍정적 인 영향을 미친다고 확인하였고, Lee and Choi[34]는 성과 가 재계약 의도에 유의한 영향을 미치는 것을 실증하였다.

2.5 고객만족

고객만족은 제품에 대해 소비 이전의 사전기대와 소비 이후에 인지된 실제 성능과의 지각된 불일치에 대한 고객 의 반응이라고 정의하였다[61]. 고객만족의 기본 개념은 고객의 기대에 얼마나 부응하는 제품이나 서비스를 제공 하는지에 따라 결정되는 것이라 할 수 있다[45].

컨설팅 만족도는 컨설팅 목표 달성도, 컨설팅 결과물의 납기 준수, 투입자금 대비 컨설팅 성과, 컨설팅 서비스 완 료 수준, 컨설팅 결과물의 품질수준이라 할 수 있다[22].

선행 연구를 살펴보면 Kim and Kim[24]은 컨설턴트 만 족도가 경영성과와 재구매 의도에 긍정적인 영향을 미치 며 이는 컨설팅만족도 및 컨설턴트 만족도가 높을수록 재 구매 의도가 높아진다고 하였다. Choi et al.[9]은 컨설턴트 의 역량이 컨설팅 만족도에 긍정적인 영향을 미친다고 하 였다. Park and Lee[49]은 컨설팅 수진기업의 만족이 있으 면 컨설팅을 재계약 의향에 정(+)의 유의한 영향을 미침을 검증하였다.

2.6 재계약 의도

재사용 의도는 “소비자들이 이용한 제품(서비스)에 대 해 다시 사용하고 싶은 정도”를 의미한다고 하였다[63].

Kim and Yoo[22]는 중소기업 컨설팅의 재이용 의사를 지원받은 컨설팅 사업을 다시 신청할 의향, 컨설팅 기관과 컨설턴트를 다시 선택할 의향이라고 정의하였다. Lee and Baek[35]은 제품 구매 시 주요 고려 사항이 재구매 의도에 미치는 영향 연구에서 고객충성도와 재구매 의도를 유사 개념이라고 하였다. Park and Lee[49]는 컨설팅 기업의 만 족이 있으면 컨설팅 재구매 의향에 정의 영향을 미침을 검증하였다. Park et al.[47]은 경영컨설팅의 서비스품질이 고객만족도에 영향을 미치며, 고객만족도와 고객충성도 간에는 유의한 상관관계가 있다고 하였다. Jang et al.[11] 는 서비스품질, 고객만족이 재구매 의도에 긍정적인 영향 을 미친다고 하였으며, Lee[38]는 녹색인증제 참여 기업의 고객만족이 재신청의도에 정(+)의 영향을 미친다고 검증 하였다. Park[51]은 산업안전 컨설팅을 받은 기업, 공공기 관 등의 고객 202명을 대상으로 실증 분석한 결과 컨설팅 만족도는 컨설턴트 역량과 재계약 의도 간의 관계에서 매 개 효과를 검증하였다.

2.7 컨설팅사 특성

Bae and Ahn[3]은 컨설팅 성과에 차별적인 영향을 미치 는 컨설팅 기업 특성은 전문성과 명성으로 구분하였다. 컨 설팅 기업의 전문성은 컨설팅 사업의 범위, 목표의 특수 성, 컨설팅 업무의 성격에 맞는 실행 방법론의 적절성, 프 로젝트 수행 능력, 프로젝트 관리 능력으로 정의하였고, 명성은 컨설팅 기업 특성 중 컨설팅 기업의 브랜드 구축 수준으로 정의하였다. Kwak and Jang[29]은 컨설팅사의 조직적 대응력, 고객관계, 컨설팅마인드가 경영컨설팅 결 과에 영향을 미친다고 주장하였다. Lee et al.[40]은 Shapiro et al.[56], Byeon[5] 등의 연구결과를 참고로 컨설 턴트 역량과 컨설팅 완성도의 관계에 대한 조절변수로 컨 설팅사 특성을 연구모형에 반영하였다. Kim[21]은 컨설팅 기업의 높은 명성은 서비스 품질이 높다는 신호로 인식된 다고 주장하였다. Lee et al.[40]는 컨설턴트 역량과 컨설팅 완성도와의 관계에 대한 연구에서 컨설팅사의 명성과 전 문성의 조절효과에 대해 연구하였다.

3. 연구 설계 및 분석

3.1 연구 모형 설정

본 연구에서는 인간의 건강과 직결되는 중요한 산업인 GMP 산업(식품, 의약품, 화장품, 의료기기)에서 CSV 컨 설팅을 진행할 때 컨설턴트 역량(직무역량, 관리역량, 공 통역량)이 컨설팅 성과와 고객만족 그리고 재계약 의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 이는 GMP 산업에서 그 중요성이 점차 증가하고 있는 컴퓨터 시스템에 대해 알아 봄으로써 CSV 컨설팅의 방향, 관리 방안을 제시해 주는데 있어서 학문적이고 실무적인 중요성이 있다. 이를 위해 <Figure 1>과 같이 연구모형을 수립하였다. 컨설턴트 역량 이 컨설팅 성과와 고객만족, 재계약 의도에 미치는 영향을 다중회귀분석을 통해 검증하고, 컨설턴트 역량과 재계약 의도의 관계에서 고객만족이 매개효과가 있는지를 위계적 회귀분석을 통해 분석하고자 한다. 또, 컨설턴트 역량과 컨설팅 성과와의 관계에서 컨설팅사의 특성(명성, 전문성) 의 조절효과를 위계적 회귀분석을 통해 분석하고자 한다.

3.2 연구가설

설계된 연구모형을 바탕으로 변수들 간의 관계를 규명 하기 위해 선행연구 결과를 근거로 주요변수 간 다음과 같이 가설을 설정하였다.

3.2.1 컨설턴트 역량과 재계약 의도와의 관계

컨설턴트의 역량이 뛰어날 경우 재계약 의도에 영향을 미치는 것에 대한 연구 결과는 컨설팅을 받은 경험이 있는 기업을 대상으로 한 연구에서 컨설턴트 역량은 재구매의 도에 정(+)의 영향이 있음을 확인하였다[58]. Kang[18]은 경영컨설팅을 받은 기술혁신 및 조직문화혁신 기업의 120 명을 대상으로 한 연구에서 컨설턴트 역량이 재계약 의도 에 유의한 정의 영향을 미치는 것을 확인하였다. Choi[10] 은 컨설팅 경험이 있는 중소기업체를 대상으로 한 연구에 서 컨설턴트 역량이 재계약 의도에 정(+)의 영향이 있음을 검증하였다. Park[51]은 컨설턴트 역량과 재계약 의도 간 의 관계 검증하였다. 이상의 연구를 바탕으로 본 연구는 컨설턴트 역량과 재계약 의도 간 영향관계를 확인하고자 다음과 같이 가설을 설정하였다.

H1: 컨설턴트 역량은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
- H1-1: 직무역량은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
- H1-2 : 관리역량은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
- H1-3 : 공통역량은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

3.2.2 컨설턴트 역량과 컨설팅 성과와의 관계

컨설팅 분야에 상관없이 컨설턴트의 역량은 성공적인 컨설팅을 위한 핵심 성공 요소이다. Bae[4]은 컨설턴트의 역량과 성과에 대한 회귀분석 검증 결과, 컨설턴트 역량이 뛰어날수록 컨설팅 성과가 향상된다고 분석하였다. Lee[31]는 컨설팅역량은 컨설팅 성과에 대해 정(+)의 영향 을 미치고 있음을 확인하였다. Jeon[14]의 연구에서 컨설 팅 역량이 컨설팅과정품질 및 컨설팅결과품질, 재구매 의 도에 모두 유의한 것으로 채택되었으며, Park[48]은 컨설 턴트 역량은 컨설팅 성과에 유의한 영향을 미치는 것을 회귀 분석을 통해 확인하였다. 이상의 선행연구 결과를 바 탕으로 컨설턴트가 컨설팅을 수행하면서 나타내어지는 컨 설턴트 역량과 컨설팅 성과 간 영향관계를 확인하고자 다 음과 같이 가설을 설정하였다.

H2: 컨설턴트 역량은 컨설팅 성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
- H2-1: 직무역량은 컨설팅 성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
- H2-2: 관리역량은 컨설팅 성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
- H2-3: 공통역량은 컨설팅 성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

3.2.3 컨설턴트 역량과 고객만족과의 관계

컨설턴트의 역량은 컨설팅 수행 시 고객의 만족에 영향 을 주는 주요 요소 중 하나이다. 컨설턴트 역량이 고객만 족에 영향을 미치는 것을 연구한 연구들을 살펴보면 Jeon and Han[13]은 쿠폰제 경영컨설팅 기업의 저작권 컨설팅 에 대해 컨설팅 역량이 고객만족도에 정(+)의 영향을 미친 다고 검증하였다. Choi et al.[9]은 컨설턴트의 역량이 컨설 팅 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 검증하였고, Kim[28]는 컨설턴트의 직무역량, 관리역량이 컨설팅 만족 에 정(+)의 영향을 미치는 것을 검증하였다. 이상의 선행 연구들을 바탕으로 본 연구는 컨설턴트 역량과 컨설팅 고 객만족 간 영향관계를 확인하고자 다음과 같이 가설을 설 정하였다.

H3: 컨설턴트 역량은 고객만족에 정(+)의 영향을 미칠 것 이다.
- H3-1: 직무역량은 고객만족에 정(+)의 영향을 미칠 것 이다.
- H3-2: 관리역량은 고객만족에 정(+)의 영향을 미칠 것 이다.
- H3-3: 공통역량은 고객만족에 정(+)의 영향을 미칠 것 이다.

3.2.4 컨설팅 성과, 고객만족과 재계약 의도와의 관계

컨설팅 성과와 고객만족이 높을 때 서비스를 다시 이 용할 가능성이 높다고 판단되어 관련된 선행 연구를 조사 하였다. Oliver[46]는 재계약 결정에는 만족 뿐만 아니라 실제 성과 역시 고려되어야 한다고 주장하며 이 관계를 입증하였다. Lee and Choi[34]의 연구에서 성과가 재계약 의도에 유의한 영향을 미친다고 검증하였다. Park and Lee[49]는 컨설팅 수진기업의 만족이 컨설팅 재구매 의향 에 유의한 영향을 미친다는 결과를 보고하였고, Lee[37] 은 컨설팅 만족도가 재이용 의도에 유의미한 영향을 미친 다는 결과를 얻었다. Park[53]의 연구에서는 정부 지원 경 영 컨설팅 수진기업 근로자를 대상으로 한 조사에서 컨설 팅 만족도가 재계약 의도에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. Kim[23]은 컨설팅 만족도와 컨설턴트 만족 도가 경영 성과와 재구매 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이상의 선행 연구를 바탕으로 본 연구 에서는 컨설팅 성과, 고객만족도, 재계약 의도 간의 영향 관계를 확인하고자 하며, 이를 기반으로 다음과 같은 가 설을 설정하였다.

H4: 컨설팅 성과와 고객만족은 재계약 의도에 정(+)의 영 향을 미칠 것이다.
- H4-1: 컨설팅 성과는 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미 칠 것이다.
- H4-2: 고객만족은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

3.2.5 컨설턴트 역량과 재계약 의도의 관계에서 고객만족의 매개효과

컨설턴트의 역량이 뛰어나다면 고객만족이 높아질 것 으로 예상되며, 결과적으로 서비스 재이용이 증가할 것으 로 판단되어 이와 관련된 선행연구를 조사하였으나 컨설 턴트 역량과 재계약 의도의 관계에서 고객만족의 매개효 과에 대한 연구는 미흡한 것으로 확인되었다. 최근에 진행 된 Park[51]은 컨설팅 만족도가 컨설턴트 능력과 재계약 의도 간의 관계에서 매개 효과를 나타내는 것으로 입증되 었다. 또한, Jung[16]의 유사 연구에서는 컨설턴트 능력, 컨설팅 서비스 품질, 경영 성과 간의 관계에서 컨설팅 만 족도가 매개 효과를 나타냈다고 확인되었다. 따라서 본 연 구는 선행연구, 유사연구를 참조하여 컨설턴트 역량과 재 계약 의도 간의 관계에서 고객만족의 매개 효과를 검증하 고자 하며, 다음과 같은 가설을 설정하였다.

H5: 고객만족은 컨설턴트 역량과 재계약 의도의 관계에서 매개효과가 있을 것이다.
- H5-1: 고객만족은 직무역량과 재계약 의도의 관계에서 매개효과가 있을 것이다.
- H5-2: 고객만족은 관리역량과 재계약 의도의 관계에서 매개효과가 있을 것이다.
- H5-3: 고객만족은 공통역량과 재계약 의도의 관계에서 매개효과가 있을 것이다.

3.2.6 컨설턴트 역량과 컨설팅 성과의 관계에서 컨설팅사 특성의 조절효과

컨설턴트 역량이 뛰어나면 컨설팅 성과도 높다고 판단 된다. CSV 컨설팅 수행 시 현장에 파견된 컨설턴트는 동 시에 2~3개 이상의 프로젝트를 수행하는 것이 일반적이 다. 이는 CSV 컨설팅이 다른 컨설팅과 달리 현장에 상주 하지 않는 방식으로 진행되기 때문이다. 이때 컨설팅사 내 부에서 프로젝트를 지원하는 조직이 검증 프로토콜 제공, 검증 레포트 작성 등에 지원하는데 이로 인해 현장 컨설턴 트뿐만 아니라 컨설팅사 내부의 지원 조직의 역할도 컨설 팅 성과에 영향을 줄 수 있다. 이와 관련되어 컨설팅사 특 성이 어떠한 영향을 미치는지 확인해 보고자 한다. 선행연 구를 조사해 보면 Kim[21]은 컨설팅사의 명성이 높은 서 비스 품질에 대한 신호로 인식된다고 하였고, 실증을 통해 컨설팅사의 명성이 기업의 성과에 부(-)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. Lee et al.[40]은 컨설턴트 역량과 컨설팅 완성도와의 관계에 대한 연구에서 컨설팅사의 명성이 컨 설팅 완성도에는 조절효과를 미치는 않는 것으로 확인하 였고, 컨설팅사의 전문성이 관리역량과 컨설팅 완성도 조 절효과 가지는 것으로 나타났으며, 컨설팅사의 전문성이 직무역량과 컨설팅 완성도 조절효과를 미치는 않는 것으 로 확인하였다. Byeon[6]은 컨설팅사 명성 중 한가지인 인 원이 컨설팅 성과에 영향을 미친다고 하였다. Bae[4]는 컨 설턴트의 직무역량과 성과의 관계에서 컨설팅사 특성 중 명성은 조절효과를 미치지 않고, 전문성은 부(-)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이상의 선행연구 결과를 바탕으 로 본 연구에서는 컨설턴트 역량과 컨설팅 성과의 관계에 서 컨설팅사 특성의 조절효과 확인을 위해 아래와 같이 가설을 설정하였다.

H6: 컨설팅사의 특성은 컨설턴트 역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조절효과가 있을 것이다.
- H6-1: 명성은 직무역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조절 효과가 있을 것이다.
- H6-2: 명성은 관리역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조절 효과가 있을 것이다.
- H6-3: 명성은 공통역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조절 효과가 있을 것이다.
- H6-4: 전문성은 직무역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조 절 효과가 있을 것이다.
- H6-5: 전문성은 관리역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조 절 효과가 있을 것이다.
- H6-6: 전문성은 공통역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조 절 효과가 있을 것이다.

3.3 측정 도구

본 연구에서는 <Table 2>와 같이 변수의 조작적 정의와 측정 항목을 구성하였다. 변수의 조작적 정의는 연구목적 을 달성하기 위해 연구자가 제안한 변수에 대한 구체적인 개념적 정의로 실증분석에 활용되고 있다. 또한, 연구에 적용된 설문조사는 응답자가 변수를 측정할 때 구체적인 수치를 나타낼 수 있도록 세부적인 정의를 제공하여 응답 자의 이해를 촉진하고 응답률을 높이는 데 기여한다[17]. 연구 모형과 가설을 검증하기 위한 측정항목은 독립변수 인 컨설턴트 역량, 매개변수인 컨설팅 성과, 고객만족, 종 속변수인 재계약 의도, 조절변수인 컨설팅사 특성에 대한 선행연구 조사를 통해 기존 연구에서 사용되었던 검증된 문항들을 본 연구에 맞게 작성하였으며, 리커트식 5점 척 도(1=전혀 그렇지 않다., 3=보통이다., 5=매우 그렇다.)를 사용하여 본 연구를 진행하였다. 독립변수인 컨설턴트 역 량의 경우 Lee et al.[36], Shin and Dong[57], Shin[58]의 연구에서 사용된 척도를 바탕으로 총 10개 문항을 구성하 였다. 매개변수인 컨설팅 성과는 Pinto and Prescott[55], Yoon[64] 등의 연구를 바탕으로 4개 문항으로 구성하였으 며, 고객만족은 Anderson and Weitz[1], Oliver[46] 등의 연 구를 바탕으로 4개 문항으로 구성하였다. 종속변수인 재 계약 의도는 Lee et al.[32], Bae et al.[2] 등의 연구를 바탕 으로 5개 문항으로 구성하였으며, 조절변수인 컨설팅사 특성은 Jang[12], Kim and Hwang[20] 등의 연구를 바탕으 로 명성 3개 문항, 전문성 4개 문항으로 구성하였다.

3.4 분석 방법

3.4.1 표본추출

GMP 산업의 CSV 컨설팅의 컨설턴트 역량, 컨설팅 성 과, 고객만족, 재계약 의도에 대한 관계를 규명하기 위해 식품(일반식품, 건강기능식품), 의약품(제약, 바이오 등), 화장품, 의료기기 업종에 근무하는 종사자를 대상으로 2023년 1월 27일부터 7월 17일까지 온라인 설문을 실시하 였다.

총 324부의 설문 응답을 받아, 불성실한 응답을 한 경우 를 제외하고 한 302부를 분석에 사용하였다. 수집된 자료 는 본 연구에 맞게 데이터 Coding와 Cleaning과정을 걸쳐, SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) 통계 패키 지 프로그램을 활용하여 분석하였다.

3.4.2 실증분석 방법

본 연구의 실증분석 방법은 다음의 단계로 수행하였다. 첫째, 조사 대상자의 일반적인 특성을 알아보기 위하여 빈 도분석을 실시하였다. 둘째, 항목별 요인분석을 수행하였 고, 각 항목과 변수들 간의 신뢰성을 검증하기 위해 크론 바흐 알파 계수(Cronbach’s alpha)를 측정하였다. 셋째, 변 수들간 전체 상관관계를 확인하기 위하여 상관관계분석을 실시하였다. 넷째, 변수 간 인과관계 검증을 위해 다중회 귀분석을 실시하였다. 다섯째, 매개효과와 조절효과 검증 을 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다.

4. 연구 결과

4.1 표본의 일반적 특성

연구 대상자의 인구사회학적 특성은 <Table 3>과 같다. 남자는 227명(75.2%), 여자는 75명(24.8%)로 남자 응답자 가 여자의 3배정도로 나타났다. 연령대는 20세~29세가 12 명(5%), 30세~39세가 231명(76.5%), 40세~49세가 58명 (19.2%), 50세 이상이 1명(0.3%)로 나타났다. 경력년수는 3년 이하 13명(4.3%), 4년~7년 120명(39.7%), 8년~11년 117명(38.7%), 12년~16년 48명(15.9%), 17년 이상 4명 (1.3%)로 나타나 경력 4년~11년 사이로 나타났다. GMP 산업군은 식품이 89명(29.5%), 제약이 132명(43.7%), 화장 품이 56명(18.5%), 의료기기 31명(10.3%)로 나타나 제약 업종이 비율이 가장 많은 것으로 나타났다. 근무부서는 품 질 관련 부서 259명(85.8%), 제조관련 부서 7명(2.3%), 물 류관련 부서 1명(0.3%), 시설관련 부서 1명(0.3%), 환경관 련 부서 1명(0.3%), IT관련 부서 31명(10.3%), 연구개발관 련 부서 2명(0.7%)로 나타나 GMP 산업의 CSV 관련 업무 는 주로 품질관련 부서에서 담당하고 있음을 확인할 수 있었다. 근로자 수는 101명~300명이 27명(8.9%), 301 명~1,000명이 217명(71.9%), 1,001명~3,000명이 56명 (18.5%), 3,000명 이상이 2명(0.7%)로 나타났다. 매출규모 는 120억 원 이하가 2명(0.7%), 121억~1,500억 원이 54명 (17.9%), 1,501억 원~5,000억 원이 184명(60.9%), 5,001억 원 이상이 62명(20.5%)로 집계되었다.

4.2 측정도구의 타당성, 신뢰성 분석

4.2.1 요인분석

컨설턴트 역량(직무역량, 관리역량, 공통역량), 컨설팅 성과, 고객만족, 재계약 의도, 컨설팅사 특성(명성, 전문성) 에 대해 하위 요인이 어떻게 분류되는지 파악하기 위해 요인분석을 실시하였다. 302명에 대한 자료를 바탕으로 요인 분석을 실시 후 차원을 축소하고 <Table 4>, <Table 5>, <Table 6>, <Table 7>, <Table 8>과 같은 결과를 얻을 수 있었다.

요인 추출 방법으로는 주축 요인 추출을 실시하였고 베 리멕스(Varimax) 회전을 하였다. 30개 전 문항에서 0.4 이 상의 요인 적재 값이 확인되어 타당성이 확인되었다. 분석 결과의 해석을 위해 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)검정과 Bartlett의 검정을 진행하였다. KMO값은 일반적으로 0.7 이상이면 양호한 수준으로 판단한다[59].

<Table 4>, <Table 5>, <Table 6>, <Table 7>, <Table 8> 에서 보듯이 KMO는 모두 0.7이상으로 나타났고, Bartlett 의 검정은 요인분석 모형의 적합성 여부를 유의확률을 통 해 확인하게 되는데[59], 측정결과 유의 확률 p<0.001로 나타나 요인분석 모형이 적합한 것으로 확인되어 요인분 석 사용이 적합하며 변수 간 공통요인이 존재하는 것으로 확인되었다.

4.2.2 신뢰도분석

컨설턴트 역량(직무역량, 관리역량, 공통역량), 컨설팅 성과, 고객만족, 재계약 의도, 컨설팅사 특성(명성, 전문성) 에 대해 개념들이 설문 대상자들부터 정확하고 일관되게 측정되었는지 검증(내적 일관성)하기 위해 신뢰도 분석 (Reliability analysis)을 실시하였다[62]. 신뢰도 분석 방법 중 가장 널리 사용되는 크론바흐 알파 계수(Cronbach’s alpha) 를 산출하여 변수 별 문항의 내적 일관성을 검증하였 다. 일반적으로 0.6 이상의 값이면 신뢰성이 우수한 것[62] 로 판단하는데 <Table 4>, <Table 5>, <Table 6>, <Table 7>, <Table 8>과 같이 모든 항목이 0.6이상의 신뢰도를 나 타났다.

4.3 상관관계 분석

연구의 주요 변수인 컨설턴트 역량(직무역량, 관리역량, 공통역량), 컨설팅 성과, 고객만족, 재계약 의도, 컨설팅사 특성(명성, 전문성) 간 가설들의 방향성을 검증하기 위하 여 피어슨(Pearson’s correlation analysis)의 상관관계 분석 을 실시하였다.

그 결과 <Table 9>와 같이 컨설턴트 역량 중 직무역량 은 고객만족(r=.555, p<.01)과 가장 높은 정(+)적 상관관계 를 보이는 것으로 나타났고, 고객만족은 컨설팅사 특성 중 전문성(r=.127, p<.05)과 가장 낮은 정(+)적 상관관계를 보 이는 것으로 나타났다. 컨설턴트 역량 중 직무역량과 컨설 팅사 특성 중 전문성, 컨설턴트 역량 중 관리역량과 컨설 팅사 특성 중 명성, 컨설팅 성과와 컨설팅사 특성 중 명성, 고객만족과 컨설팅사 특성 중 전문성은 유의한 상관관계 를 보이지 않았다.

그러나 두 변수 간 상관관계가 높다고 해서 두 변수 간 에 인과관계가 존재하는 것은 아니며, 설정된 변수 간의 인과관계를 확인하기 위해서는 회귀분석을 통한 검증이 필요하다[62].

4.4 다중회귀분석

컨설턴트 역량과 컨설팅 성과, 고객만족, 재계약 의도 간의 인관관계, 매개효과, 조절효과를 검증하기 위하여 다중회귀 분석(Multiple linear regression analysis)을 실시하였다.

4.4.1 컨설턴트 역량과 재계약 의도와의 관계

<Table 10>과 같이 회귀모형은 통계적으로 유의하게 나 타났으며(F=29.557, p<0.001), 회귀모형의 설명력은 약 22.9%(수정된 R 제곱은 22.2%)로 나타났다(R² = .229, adj R² = .222). Durbin-Watson 통계량은 1.288로 2에 근사한 값을 보여 잔차의 독립성 가정에는 문제가 없는 것으로 평가되었고, 분산팽창지수(Variance Inflation Factor, 이하 VIF)도 모두 10미만으로 작게 나타나 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단되었다.

회귀계수의 유의성 검증 결과, 컨설턴트 역량 중 직무역 량(β=.191, p<.01), 공통역량(β=.294, p<.001)이 재계약 의 도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 관리역량은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉 컨설턴트 의 직무역량과 공통역량이 높아질수록 재계약 의도가 높 아지는 것으로 평가되었다. 표준화 계수의 크기를 비교하 면 공통역량(β=.294), 직무역량(β=.191) 순으로 컨설팅 성 과에 영향을 미치는 것으로 검증되었다.

가설 검증 결과를 정리하면 H1-1 직무역량은 재계약 의 도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 채택되었다. H1-2 관리 역량은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 기각 되었다. H1-3 공통역량은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 채택되었다. 따라서 H1은 부분 채택되었다.

4.4.2 컨설턴트 역량과 컨설팅 성과와의 관계

<Table 11>과 같이 회귀모형은 통계적으로 유의하게 나 타났으며(F=17.558, p<0.001), 회귀모형의 설명력은 약 15.0%(수정된 R 제곱은 14.2%)로 나타났다(R²=.150, adj R²=.142). Durbin-Watson 통계량은 1.558로 2에 근사한 값 을 보여 잔차의 독립성 가정에는 문제가 없는 것으로 평가 되었고, 분산팽창지수(VIF)도 모두 10미만으로 작게 나타 나 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단되었다.

회귀계수의 유의성 검증 결과 컨설턴트 역량 중 직무역 량(β=.292, p<.001)이 컨설팅 성과에 정(+)의 영향을 미치 는 것으로 나타났다. 그 외 독립변수는 유의한 영향을 미 치지 않는 것으로 나타났다. 즉 컨설턴트의 직무역량이 높 아질수록 컨설팅 성과는 높아지는 것으로 평가되었다.

가설 검증 결과를 정리하면 H2-1 직무역량은 컨설팅 성 과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 채택되었다. H2-2 관리 역량은 컨설팅 성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 기각 되었다. H2-3 공통역량은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 기각되었다. 따라서 H2는 부분 채택되었다.

4.4.3 컨설팅 역량과 고객만족과의 관계

<Table 12>와 같이 회귀모형은 통계적으로 유의하게 나 타났으며(F=58.137, p<0.001), 회귀모형의 설명력은 약 33.9%(수정된 R 제곱은 32.0%)로 나타났다(R²=.369, adj R²=.363). Durbin-Watson 통계량은 1.185로 2에 근사한 값 을 보여 잔차의 독립성 가정에는 문제가 없는 것으로 평가 되었고, 분산팽창지수(VIF)도 모두 10미만으로 작게 나타 나 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단되었다.

회귀계수의 유의성 검증 결과 컨설턴트 역량 중 직무역 량(β=.395, p<.001), 공통역량(β=.246, p<.001)이 고객만족 에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 관리역량은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉 컨설턴트 의 역량 중 직무역량, 공통역량이 높아질수록 고객만족이 높아지는 것으로 확인되었다. 표준화 계수의 크기를 비교 하면 직무역량(β=.395), 공통역량(β=.246) 순으로 고객만 족에 영향을 미치는 것으로 검증되었다.

가설 검증 결과를 정리하면 H3-1 직무역량은 고객만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 채택되었다. H3-2 관리역량 은 컨설팅 성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 기각되었 다. H3-3 공통역량은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 채택되었다. 따라서 H3은 부분 채택되었다.

4.4.4 컨설팅 성과, 고객만족과 재계약 의도와의 관계

<Table 13>와 같이 회귀모형은 통계적으로 유의하게 나 타났으며(F=43.730, p<0.001), 회귀모형의 설명력은 약 22.6%(수정된 R 제곱은 22.1%)로 나타났다(R² = .226, adj R² = .221). Durbin-Watson 통계량은 1.154로 2에 근사한 값을 보여 잔차의 독립성 가정에는 문제가 없는 것으로 평가되었고, 분산팽창지수(VIF)도 모두 10미만으로 작게 나타나 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단되었다.

회귀계수의 유의성 검증 결과, 고객만족(β=.479, p<.001) 이 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 컨설팅 성과는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났 다. 즉 고객만족이 높아질수록 재계약 의도는 높아지는 것 으로 평가되었다.

가설 검증 결과를 정리하면 H4-1 컨설팅 성과는 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 기각되었다. H4-2 고객만족은 재계약 의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다는 채택되었다. 따라서 H4는 부분 채택되었다.

4.5 위계적 회귀분석

4.5.1 컨설턴트 역량과 재계약 의도 관계에서 고객만족의 매개효과 분석

컨설턴트 역량과 재계약 의도의 관계에서 고객만족의 매개효과를 분석하기 위해 Baron and Kenny[5]가 제안한 위계적 회귀분석 3단계 절차를 실시하였다.

[모형 1]은 독립변수가 매개변수에 미치는 영향, [모형 2]는 독립변수가 종속변수에 미치는 영향, [모형 3]은 독립 변수와 매개변수가 종속변수에 미치는 영향 순으로 3단계 로 위계적 회귀분석을 실시하였다.

분석결과, <Table 14>와 같이 [모형 1] F=58.137 (P<.001), [모형 2] F=29.557(P<.001), [모형 3] F= 30.079 (P<.001)으로 회귀모형이 모두 적합하다고 할 수 있다. 설 명력은 [모형 1] R²=.369, adj R²=.363, [모형 2] R²=.229, adj R²=.222, [모형 3] R²=.288, adj R²=.279으로 나타났다. 그리고 [모형 3]의 분산팽창지수(VIF)도 모두 10미만으로 나타나 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단되었다.

[모형 1]에서 회귀계수 검정 결과, 독립변수인 직무역량 (β=.395, p<.001), 공통역량(β=.246, p<.001)이 매개변수인 고객만족에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있었다. 직무역 량, 공통역량이 첫 번째 조건을 충족하였다.

[모형 2]에서 회귀계수 검정결과 독립변수인 직무역량 (β=.191, p<.01), 공통역량(β=.294, p<.001)이 종속변수인 재계약 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있었다. 직 무역량, 공통역량이 두 번째 조건이 충족되었다.

마지막으로 [모형 3]에서 독립변수인 공통역량(β=.306, p<.001)이 종속변수인 재계약 의도로 정(+)의 영향을 미쳤 고, 직무역량은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났 다. 매개변수인 고객만족(β=.306, p<.001)은 재계약 의도 에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 공통역량 과 재계약 의도의 관계에서 고객만족의 매개효과가 세 번 째 조건도 충족되었다. [모형 2]에서 공통역량이 재계약 의도에 미치는 영향력은 β=.294로 나타난 데 반해, 매개변 수가 투입된 [모형 3]에서의 β=.218로 감소함에 따라 부분 매개하는 것으로 나타났다.

가설 검증 결과를 정리하면 H5-1 고객만족은 직무역량과 재계약 의도의 관계에서 매개효과가 있을 것이다는 기각되 었다. H5-2 고객만족은 관리역량과 재계약 의도의 관계에 서 매개효과가 있을 것이다는 기각되었다. H5-3 고객만족 은 공통역량과 재계약 의도의 관계에서 매개효과가 있을 것이다는 채택되었다. 따라서 H5은 부분 채택되었다.

4.5.2 컨설턴트 역량, 컨설팅 성과의 관계에서 컨설팅사 특성의 조절효과 검증

컨설턴트 역량, 컨설팅 성과의 관계에서 컨설팅사 특성 의 조절효과를 검증하기 위계적 회귀분석을 실시하였다. Baron and Kenny[5]의 3단계 과정을 통해 마지막 3단계에 서 상호작용항을 회귀식을 추가로 투입하였을 때 회귀식 의 설명력 R²이 유의하게 증가하였다면 조절효과가 있다 고 해석한다[59].

[모형 1]은 독립변수가 종속변수에 미치는 영향, [모형 2]는 독립변수, 조절변수가 종속변수에 미치는 영향, [모 형 3]은 독립변수, 조절변수 및 상호작용항(독립변수×조 절변수)이 종속변수에 미치는 영향 순으로 3단계로 위계 적 회귀분석을 실시하였다.

분석결과, <Table 15>와 같이 [모형 1] F=17.558 (P<.001), [모형 2] F=10.678(P<.001), [모형 3] F=7.650 (P<.001)으로 회귀모형이 모두 적합하다고 할 수 있다. 설명력은 [모형 1] R²=.150, adj R²=.1.142, [모형 2] R² =.153, adj R² =.138, [모형 3] R²=.225, adj R²=.196으로 나타났다. 그리고 [모형 3]의 분산팽창지수(VIF)도 모두 10미만으로 나타나 다중공 선성 문제는 없는 것으로 판단되었다.

[모형 1]에서 회귀계수 검정 결과, 독립변수인 컨설턴트 역량 중 직무역량(β=.292, p<.01)이 종속변수인 컨설팅 성 과에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있었다. [모형 2]에서 회귀계수 검정결과 독립변수인 컨설턴트 역량 중 직무역 량(β=.297, p<.01)이 종속변수인 컨설팅 성과에 유의한 정 (+)의 영향을 미치고 있었다.

마지막으로 [모형 3]에서 독립변수인 직무역량(β=.278, p<.001), 상호작용항인 명성x직무역량(β=-.260, p<.001), 전문성×직무역량(β=-.216, p<.001)으로 나타났다. [모델2] 와 [모델 3]에서 R²의 변화량이 0.072 증가하였고, 상호작 용항 명성×직무역량의 β=-.260, p<0.01, 전문성×직무역량 의 β=-.216, p<0.01로 나타났으므로, 부(-)의 방향으로 조 절효과가 있다고 볼 수 있다. 이는 직무역량이 높을수록 컨설팅 프로젝트의 성과는 높아지지만, 컨설팅사의 명성 과 전문성이 높을수록 직무역량의 증가에 의한 컨설팅 프 로젝트 완성도의 증가폭은 오히려 낮아짐을 의미한다.

가설 검증 결과를 정리하면 H6-1 명성은 직무역량과 컨 설팅 성과의 관계에서 조절 효과가 있을 것이다는 채택되 었다. H6-2 명성은 관리역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조 절 효과가 있을 것이다는 기각되었다. H6-3 명성은 공통역 량과 컨설팅 성과의 관계에서 조절 효과가 있을 것이다는 기각되었다. H6-4 전문성은 직무역량과 컨설팅 성과의 관 계에서 조절 효과가 있을 것이다는 채택되었다. H6-5 전문 성은 관리역량과 컨설팅 성과의 관계에서 조절 효과가 있 을 것이다는 기각되었다. H6-6 전문성은 공통역량과 컨설 팅 성과의 관계에서 조절 효과가 있을 것이다는 기각되었 다. 따라서 H6은 부분 채택되었다.

5. 결 론

5.1 결 론

본 연구는 컨설턴트 역량이 컨설팅 성과, 고객만족, 재 계약 의도에 미치는 영향과 관련한 선행연구를 통해 이론 적 개념을 정립하고 실증 분석을 실시하였다. 온라인 설문 조사를 통하여 302개의 유효한 표본을 추가하여 실증적인 분석을 실시하였다. 실증분석 결과를 정리하면 <Table 16>과 같다.

5.2 연구 요약 및 토론

가설에 대한 검증을 통해 다음과 같이 주요내용을 정리 할 수 있다.

첫째, H1 가설에 대한 검증을 통해 직무 역량과 공통역 량이 재계약 의도에 긍정적이고, 중요한 영향을 미치는 것 으로 나타났다. 이는 Kang[18], Choi[10], Park[51] 등의 연 구에서 컨설턴트의 역량이 계약 갱시에서의 역할을 강조 한 이전 연구와 일치 합니다. CSV 컨설팅의 특성상 계약 시점에 범위, 일정, 산출물 수준 등이 확정되지 않을 수 있다. 이는 프로젝트 착수 후 컴퓨터 시스템에 대한 현황 (AS-IS) 분석, 향후 모델(TO-BE) 설계 이후 명확한 CSV 범위가 확정되기 때문이다. 프로젝트에 대한 변동성이 큰 상태에서 반드시 CSV의 대략의 범위를 설정하는 컨설턴 트의 분석능력과 GMP 감사 통과라는 고객 목표를 달성하 겠다는 성취지향성이 재계약에 높은 영향을 주는 것으로 판단된다.

둘째, H2 가설에 대한 검증을 통해 직무 관련 역량은 컨설팅 성과에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 관리역량 및 공통 역량은 유의미한 역량을 나타내지 않았다. 이는 선행 연구인 Bae[4]이 컨설턴트 역량 중 직무역량, 공통역량이 경영컨설팅 성과와 정(+)의 관계를 밝힌 것과 차이가 있 다. CSV 컨설팅에서 직무 관련 역량의 중요성을 확인할 수 있었다.

셋째, H3 가설에 대한 검증을 통해 직무역량 및 공통역 량이 고객만족에 직접적이고 긍정적인 영향을 미치는 것 으로 확인되었다. 선행연구에서 Choi et al.[9]은 컨설턴트 의 역량이 컨설팅 만족도에 긍정적인 영향을 미친다고 하 였고, Kim[28]은 컨설턴트의 직무역량, 관리역량이 컨설 팅 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인된 것과 차 이가 있다. 이는 프로젝트 동안 고객의 요구를 이해하고 반영하며 목표 지향적으로 작업을 수행하는 컨설턴트의 역량이 고객만족에 중요하다는 것을 의미한다.

넷째, H4 가설에 대한 검증을 통해 컨설팅 성과는 재계 약 의도에 영향이 없으며, 고객만족은 재계약 의사에 직접 적이고 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 관련 선 행연구와 비교해 보면 Oliver[46], Lee and Choi[34]의 연 구에서 성과가 재계약 의도에 유의한 영향을 미친다는 결 과와는 상이한 결과이며, 고객만족과 재계약 의도 간의 관 계 연구와 비교해 보면 Park and Lee[49], Lee[37], Park[53], Kim[23] 등의 연구 결과와 동일한 결과가 확인 되었다. 이는 목표 달성 이상으로 전반적인 고객만족이 계 약 갱신 결정에 중요한 역할을 하는 것으로 판단된다.

다섯째, H5 가설에 대한 검증을 통해 컨설턴트의 공통 역량과 재계약 의사 간의 매개 효과를 확인하였다. Park[51]의 이전 연구와 유사한 결과이다. 이는 컨설턴트 역량이 중요하지만 고객만족도 계약 생신 결정에서 중요 한 매개변수로 작용한다는 것이다.

여섯째, H6의 가설에 대한 검증을 통해 컨설팅사의 명성 및 전문성이 컨설턴트 직무역량이 컨설팅 성과에 미치는 영향을 줄이는 부정적인 효과를 확인하였다. 선행연구와 비교해 보면 Kim[21]의 연구에서 컨설팅사의 명성이 성과 에 부(-)의 영향을 미친다는 결과와는 유사하다. Bae[4]의 연구에서 컨설팅사의 명성 조절 효과가 없으며, 전문성만이 부정적인 영향을 미친다는 결과와 다소 차이가 있다. 이는 컨설팅사의 내부 지원 구조가 프로젝트 결과를 형성하는데 큰 역할을 한다는 것을 확인할 수 있었다.

5.3 연구의 시사점

본 연구에서는 GMP 산업의 CSV 컨설팅에서 컨설턴트 역량(직무역량, 관리역량, 공통역량)이 컨설팅 성과, 고객 만족, 재계약 의도에 미치는 영향 관계에 대해 검증하며 고객만족의 매개효과, 컨설팅사 특성의 조절효과를 분석 하였다. 컨설턴트 역량이 컨설팅 성과, 고객만족, 재계약 의도에 유의한 영향을 미치고 있음을 실증 분석을 통해 검증하였다.

본 연구를 통해 얻을 수 있는 학문적 시사점은 다음과 같다.

첫째, 기존 연구들이 경영컨설팅, IT 컨설팅 등의 분야 나 정부지원 컨설팅, 쿠폰제 경영컨설팅 등의 컨설팅 형태 에 대한 양적 연구를 진행하였다면, 본 연구에서는 GMP 산업의 CSV 컨설팅에 대한 연구를 수행함으로써 기존 연 구에서 한계로 지적되었던 다양한 산업 분야에 대한 연구 가 이루지지 못한점에 대해 양적 연구를 확대했다고 할 수 있다.

둘째, 본 연구는 기존 연구에서 다소 미흡하였던 컨설팅 사 특성이 컨설턴트 역량과 컨설팅 성과에 미치는 조절효 과를 연구하였다. CSV 컨설팅이라는 특화된 컨설팅 영역 에서 컨설턴트 뿐만 아니라 컨설팅사의 전문성과 명성도 컨설팅 성과에 조절 효과를 미치는 것을 확인할 수 있었 다. 기존 연구에서 컨설팅사의 전문성만이 컨설팅 성과에 조절효과를 미치는 요인이었던 것과는 다른 결론이다. 컨 설팅사의 내부 지원 구조가 프로젝트 결과에 큰 역할을 한다는 점을 확인한 것으로 기존 연구와 차별화된 시사점 을 얻었다고 할 수 있다.

본 연구를 통해 얻을 수 있는 실무적인 시사점은 다음 과 같다.

첫째, CSV 컨설팅사 측면에서 소규모 CSV 컨설팅사는 고객과의 효과적인 커뮤니케이션, 요구사항 분석 및 목표 지향적 접근에 중점을 두어 컨설턴트 역량을 향상시켜야 한다는 것이다.

둘째, GMP 산업의 고객측면에서 계약 협상 중 컨설턴 트의 커뮤니케이션 능력 및 요구사항 이해 능력을 면밀히 검토해야 하고, 신뢰가 계약 갱신 결정에서 핵심적인 역할 을 한다는 점을 인식해야 한다는 것이다.

5.4 연구의 한계 및 향후 연구방향

본 연구의 한계 및 향후 연구방향은 다음과 같다.

첫째, 본 연구에서는 연구대상의 범위가 다양하지 못했 다. GMP 산업군의 다양한 업종에 대한 조사가 이루어져 야 하나 식품, 의약품, 화장품 대비 의료기기 기업에 대한 조사가 미흡하였다. GMP 산업별로 CSV 의무화 시기, CSV 수행 시 주요 검증 항목, IT시스템 구축 시 주요 관리 항목 등이 다를 수 있는데 이에 대한 다양한 조사가 이루 지지 못하였다.

둘째, 본 연구에서는 조사 대상자의 담당 업무가 다양하 지 못했다. 응답자중 85.8%의 담당자가 품질 담당 부서 소 속으로 특정 업무 담당자의 의견으로만 조사 결과가 분석 되어 GMP 관련 업무를 담당하는 다양한 업무 담당자의 의견을 반영하지 못하였다.

셋째, 컨설턴트 역량을 직무역량, 관리역량, 공통역량으 로 구분하여 측정하였으나 다른 연구에서는 컨설턴트의 지식, 능력, 경험 등의 변수로 구분하여 측정한 사례가 있 었으며, 컨설팅 성과 또한 재무적, 비재무적 경영성과 등 의 다양한 지표로 측정한 연구가 있었다. 이는 경영컨설 팅, IT 컨설팅 등 그 역사가 긴 컨설팅 분야에서는 해당 컨설팅에 대해 좀 더 정확히 측정할 수 있는 다양한 지표 가 개발되어 있어 CSV 컨설팅의 경우 선행연구가 많지 않아 다양한 개발된 지표가 많지 않아 향후에는 CSV 컨설 팅의 특성을 반영한 보다 정확한 측정지표 개발과 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Acknowledgement

This work was supported by the Ministry of Education of the Republic of Korea and the National Research Foundation of Korea (NRF-2022S1A5C2A04092540)

Figure

<Figure 1>.

Research Model

Table

<Table 1>.

CSV Procedures, Performance Activities, Output

Procedure	Performance activities	Output
Validation Plan	Establish a validation plan.	VP
Business and system function requirements	Define business, functional needs.	BFRR
System design specifications	Define system functions.	SDS, FDS
Validation Protocol	Prepare a verification specification sheet.	DQP, IQP, OQP, PQP
Documented development testing	Verify the design.	DQR
Installation qualification	Verify the installation.	IQR
Operation qualification	Verify the operation.	OQR
Performance qualification	Verify the performance.	PQR
Validation summary report	Summarize the results of the validation.	VSR
Standard Operation Procedure	Establishment of standard operating procedures, preparation of operating manuals	SOP, Manual
Change records	Manage changes during operations	CCR
Periodic Review	periodic revalidation activity	PRR

<Table 2>.

Manipulative Definition and Measurement of Variable

Variable type	Variable	Operational definition	Number of Scales	Scale Type	Scholar
Independent variable	Consultant Competencies	Job competency	CSV consultant communication skills, strategic thinking skills, analysis skills, and alternative presentation skills	4	Likert 5-Point Scale	Lee etal.[36]MShin andDong[57]Shin[58]
Management competency	CSV Consultant's Goal Setting, Motivation, Leadership, Teamwork, Management, Drive	4	Likert 5-Point Scale
Common competencies	CSV Consultant's Self-Control, Achievement Orientation	2	Likert 5-Point Scale
Mediation Variable	Consulting Performance	CSV consulting is conducted in a planned time frame, budget compliance, planned range, and target quality	4	Likert 5-Point Scale	Pinto and Prescott[55]Yoon[64], Min[42]Park[48]
Customer Satisfaction	Comprehensive satisfaction, including CSV consulting providers, services, consultants' attitudes, and satisfaction above pre-request expectations	4	Likert 5-Point Scale	Anderson and Weitz[1]Oliver[46]Lee andRa[39]Jung[15],Choi[10]
Dependent variable	Intention to renew contract	Intended to re-engage with a consultant who performed CSV consulting	5	Likert 5-Point Scale	Lee et al.[32], Bae et al.[2]Kang[18], Lim[41]Choi[7], Park[51], Park [52]
Control Variable	Consulting company characteristics	Fame	The degree, size, and business performance of CSV consulting companies	3	Likert 5-Point Scale	Jang[12]Kim andHwang[20]Kim[21], Kwak[30]Kwak and Jang[29]Lee et al.[40], Bae[4]
Professionalism	CSV consulting firm's specificity of the project's scope and objectives, presentation of appropriate implementation methodologies, project execution and management capabilities	4	Likert 5-Point Scale

<Table 3>.

Demographics

Division	Item	Frequency	Percent.
Gender (n=302)	Male	227	75.2
Female	75	24.8
Age (n=302)	20~29	12	4
30~39	231	76.5
40~49	58	19.2
50~59	1	0.3
Years of experience (n=302)	0~3	13	4.3
4~7	120	39.7
8~11	117	38.7
12~16	48	15.9
17~	4	1.3
Industry (n=302)	Food	89	29.5
Medicine	132	43.7
Cosmetic	56	18.5
Medical Device	25	8.3
Department (n=302)	Quality Dept.	259	85.8
Manufacturing Dept.	7	2.3
Logistics Dept.	1	0.3
Facilities Dept.	1	0.3
Environmental Dept.	1	0.3
IT Dept.	31	10.3
R&D Dept.	2	0.7
Number of employees (n=302)	101~300	27	8.9
301~1000	217	71.9
1001~3000	56	18.5
3000~	2	0.7
Sales amount (n=302)	~12 Billion won	2	0.7
12.1 Billion won ~ 150 Billion won	54	17.9
151 Billion won ~ 500 Billion won	184	60.9
501 Billion won ~	62	20.5

<Table 4>.

Cumulative Variance Factor Analysis, Reliability Analysis Results for Consultant Competency

Variable	1	2	3	Cronbach's α
Job competency	.948	.179	.201	.963
.934	.192	.184
.855	.152	.205
.811	.334	.207
Management competency	.179	.918	.183	.939
.215	.887	.136
.222	.881	.173
.153	.740	.169
Common competencies	.296	.199	.844	.902
.219	.247	.839
Eigenvalue	3.444	3.258	1.686
Common Variance(%)	34.444	32.581	16.859
Cumulative Variance(%)	34.444	67.026	83.884
KMO=.863, Bartlett's X2 =3380.470(p<0.001)

<Table 5>.

Cumulative Variance Factor Analysis, Reliability Analysis Results for Consulting Performance

Variable	1	Cronbach's α
Consulting Performance	.575	.606
.529
.519
.499
Eigenvalue	1.128
Common Variance(%)	28.196
Cumulative Variance(%)	28.196
KMO=0.707, Bartlett's X2 =113.824 (p<0.001)

<Table 6>.

Cumulative Variance Factor Analysis, Reliability Analysis Results for Customer Satisfaction

Variable	1	Cronbach's α
Customer Satisfaction	.945	.920
.944
.802
.752
Eigenvalue	2.994
Common Variance(%)	74.848
Cumulative Variance(%)	74.848
KMO=0.731, Bartlett's X2 =1549.461 (p<0.001)

<Table 7>.

Cumulative Variance Factor Analysis, Reliability Analysis Results for Intention to Renew Contract

Variable	1	Cronbach's α
Intention to renew contract	.816	.836
.798
.748
.728
.524
Eigenvalue	2.668
Common Variance(%)	53.352
Cumulative Variance(%)	53.352
KMO=0.711, Bartlett's X2 =843.069 (p<0.001)

<Table 8>.

Cumulative Variance Factor Analysis, Reliability Analysis Results for Intention to Renew Contract

Variable	1	2	Cronbach's α
Professionalism	.962	.058	.907
.956	.041
.841	.113
.619	.101
Fame	.098	.939	.900
.126	.934
.042	.741
Eigenvalue	2.956	2.331
Common Variance(%)	42.235	33.302
Cumulative Variance(%)	42.235	75.537
KMO=0.744, Bartlett's X2 =1989.339 (p<0.001)

<Table 9>.

Correlation Analysis Results

*<i>p</i><.05, **<i>p</i><.01, ***<i>p</i><.001.

Variable	1	2	3	4	5	6	7	8
Consultant Competencies	Job competency1	1
Management competency2	.445**	1
Common competencies3	.490**	.432**	1
Consulting Performance4	.368**	.262**	.248**	1
Customer Satisfaction5	.555**	.370**	.477**	.461**	1
Recontract Intention6	.379**	.311**	.430**	.213**	.476**	1
Consulting company characteristics	Fame7	.166**	-.027	.224**	.073	.283**	.340**	1
Professionalism8	.109	.291**	.289**	.127*	.066	.165**	.172**	1

<Table 10>.

Analysis Results of the Relationship between Consultant Competencies and Intentions to Renew Contract

*p<.05, **p<.01, ***p<.001.

Dependent variable	Independent variable	B	S.E.	β	t(p)
Intention to renew contract	(Constant)	.490	.233		2.098
Job competency	.159	.051	.191	3.130**	1.443
Management competency	.082	.049	.099	1.671	1.348
Common competencies	.249	.052	.294	4.840***	1.423
F=29.557 (p=.000), R2=.229, adj R2=.222, D-W=1.288

<Table 11>.

Analysis Results of the Relationship between Consultant Competency and Consulting Performance

*p<.05, **p<.01, ***p<.001.

Dependent variable	Independent variable	B	S.E.	β	t(p)
Consulting Performance	(Constant)	3.371	.190		17.697
Job competency	.189	.041	.292	4.556***	1.443
Management competency	.068	.040	.106	1.715	1.348
Common competencies	.039	.042	.059	.929	1.423
F=17.558 (p=.000), R2=.150, adj R2=.142, D-W=1.558

<Table 12>.

Analysis of the Relationship between Consultant Competency and Customer Satisfaction

*p<.05, **p<.01, ***p<.001.

Dependent variable	Independent variable	B	S.E.	β	t(p)
Customer Satisfaction	(Constant)	.928	.277		3.350
Job competency	.431	.060	.395	7.153***	1.443
Management competency	.095	.058	.088	1.645	1.348
Common competencies	.274	.061	.246	4.479***	1.423
F=58.137 (p=.000), R2=.369, adj R2=.363, D-W=1.185

<Table 13>.

Analysis Results of the Relationship between Consulting Performance, Customer Satisfaction and Intentions to Renew Contract

*p<.05, **p<.01, ***p<.001.

Dependent variable	Independent variable	B	S.E.	β	t(p)
Intention to renew contract	(Constant)	1.085	.307		3.534
Consulting Performance	-.010	.074	-.008	-.141	1.270
Customer Satisfaction	.365	.044	.479	8.364*	1.270
F=43.730 (p=.000), R2=.226, adj R2=.221, D-W=1.154

<Table 14>.

Analysis Results of the Mediating Effect of Customer Satisfaction in the Relationship between Consultant Competency and Intention to Renew Contract

*p<.05, **p<.01, ***p<.001

Model	Independent variable	Dependent variable	B	S.E.	β	t(p)	F(p)	R2	adj R2
Model 1 (Independent variable → Mediation Variable)	(Constant)	Customer Satisfaction	.928	.277		3.350**	58.137***	.369	.363
Job competency	.431	.060	.395	7.153***	1.443
Management competency	.095	.058	.088	1.645	1.348
Common competencies	.274	.061	.246	4.479***	1.423
Model 2 (Independent variable → Dependent variable)	(Constant)	Intention to Renew Contract	.490	.233		2.098*	29.557***	.229	.222
Job competency	.159	.051	.191	3.130**	1.443
Management competency	.082	.049	.099	1.671	1.348
Common competencies	.249	.052	.294	4.840***	1.423
Model 3 (Independent variable/ Mediation Variable → Dependent variable)	(Constant)	Intention to Renew Contract	.273	.229		1.195	30.079***	.288	.279
Job competency	.059	.053	.070	1.105	1.690
Management competency	.059	.047	.072	1.257	1.360
Common competencies	.186	.051	.218	3.621***	1.519
Customer Satisfaction	.233	.047	.306	4.961***	1.585

<Table 15>.

Analysis of the Moderating Effect of Consulting Firm Characteristics in the Relationship between Consultant Competency and Consulting Performance

*p<.05, **p<.01, ***p<.001.

Model	Independent variable	Dependent variable	B	S.E.	β	t(p)	F(p)	R2	adj R2
Model 1 (Independent variable → Dependent variable)	(Constant)	Consulting Performance	3.371	.190		17.697***	17.558***	.150	1.142
Job competency	.189	.041	.292	4.556***	1.443
Management competency	.068	.040	.106	1.715	1.348
Common competencies	.039	.042	.059	.929	1.423
Model 2 (Independent variable/Control variable → Dependent variable)	(Constant)	Consulting Performance	3.271	.222		14.748***	10.678***	.153	.138
Job competency	.192	.042	.297	4.563***	1.483
Management competency	.061	.042	.095	1.468	1.471
Common competencies	.029	.044	.045	.672	1.536
Fame	.005	.039	.007	.129	1.117
Professionalism	.033	.037	.053	.910	1.175
Model 3 (Independent variable/Control variable/Independent variable ×Control variable → Dependent variable)	(Constant)	Consulting Performance	3.586	.239		15.027***	7.650***	.225	.196
Job competency	.180	.045	.278	4.029***	1.778
Management competency	.063	.043	.098	1.448	1.697
Common competencies	-.010	.045	-.015	-.218	1.702
Fame	-.019	.042	-.028	-.461	1.362
Professionalism	.031	.037	.050	.853	1.276
Fame × Job competency	-.272	.102	-.260	-2.672**	3.538
Fame × Management competency	.061	.094	.053	.652	2.516
Fame × Common competencies	.071	.076	.073	.937	2.278
Professionalism × Job competency	-.250	.082	-.216	-3.031**	1.904
Professionalism × Management competency	.098	.072	.079	1.353	1.283
Professionalism × Common competencies	-.059	.080	-.052	-.738	1.855

<Table 16>.

Summary of Research Results

Hypothesis number	Hypothesis	Results
H1	Consultant competency will have a positive (+) effect on the intention to renew contract.	Partial adoption
H1-1	Job competency will have a positive (+) effect on the intention to renew contract.	Adoption
H1-2	Management competency will have a positive (+) effect on the intention to renew contract.	Rejection
H1-3	The common competency will have a positive (+) effect on the intention to renew contract.	Adoption
H2	Consultant competency will have a positive (+) effect on consulting performance.	Partial adoption
H2-1	Job competency will have a positive (+) effect on consulting performance.	Adoption
H2-2	Management competency will have a positive (+) effect on consulting performance.	Rejection
H2-3	Common competencies will have a positive (+) effect on consulting performance.	Rejection
H3	Consultant competency will have a positive (+) effect on customer satisfaction.	Partial adoption
H3-1	Job competency will have a positive (+) effect on customer satisfaction.	Adoption
H3-2	Management competency will have a positive (+) effect on customer satisfaction.	Rejection
H3-3	Common competencies will have a positive (+) effect on customer satisfaction.	Adoption
H4	Consultant competency, Customer satisfaction will have a positive (+) effect on customer satisfaction.	Partial adoption
H4-1	Consulting performance will have a positive (+) effect on the intention to renew contract.	Rejection
H4-2	Customer satisfaction will have a positive (+) effect on the intention to renew contract.	Adoption
H5	Customer satisfaction will have a mediating effect in the relationship between consultant competency and intention to renew contract.	Partial adoption
H5-1	Customer satisfaction will have a mediating effect in the relationship between job competency and intention to renew contract.	Rejection
H5-2	Customer satisfaction will have a mediating effect in the relationship between management competency and intention to renew contract.	Rejection
H5-3	Customer satisfaction will have a mediating effect in the relationship between common competency and intention to renew contract.	Adoption
H6	The characteristics of consulting companies will have a moderating effect in the relationship between consultant competency and consulting performance.	Partial adoption
H6-1	Fame will have a moderating effect in the relationship between job competency and consulting performance.	Adoption
H6-2	Fame will have a moderating effect in the relationship between management competency and consulting performance.	Rejection
H6-3	Fame will have a moderating effect in the relationship between common competency and consulting performance.	Rejection
H6-4	Professionalism will have a moderating effect in the relationship between job competency and consulting performance.	Adoption
H6-5	Professionalism will have a moderating effect in the relationship between management competency and consulting performance.	Rejection
H6-6	Professionalism will have a moderating effect in the relationship between common competency and consulting performance.	Rejection

Reference

Anderson, E. and Weitz, B., Determinants of Continuity in Conventional Industrial Channel Dyads, Marketing Science, 1989, Vol. 8, No. 4. pp. 291-380.
Bae, J.H., Shin, H.G. and Lee, J.J., A Study on the Impact of Support and Trust from Franchise Headquarters on the Intention to Renew: Focused on Bakery Business, Tourism and Leisure Research, 2010, Vol. 22, No. 3, pp. 137-154.
Bae, Y.S. and Ahn, Y.J., An Empirical Study on the Consultant Competence Influencing the Performance of Management Consulting: Focusing on the Moderating Effects of Consulting Firm Characteristics and Client Characteristics, Korean Society for Service Management Annual Conference, 2013, Vol. 5, pp. 155-170.
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