[논문]패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력(FaRSTA) 모델 개발에 대한 연구 -다속성 간접평가법 활용-

박진제; 이진화

doi:10.5850/jksct.2013.37.1.76

패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력(FaRSTA) 모델 개발에 대한 연구 -다속성 간접평가법 활용-
Development of Fashion Retailing Store Type Attractiveness (FaRSTA) -Indirect Estimates Approach with Multiple Scale Items- 원문보기

한국의류학회지 = Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, v.37 no.1, 2013년, pp.76 - 89

Abstract ▼ AI-Helper

The exploration of the interaction effect among the components of attractiveness is impossible; therefore, this study uses an indirect estimates approach with multiple scale items that can measure the interaction effect among the components of attractiveness to solve the problem of direct estimates. Previous studies focused on intra-store type competition as their subjects; subsequently, this study dealt with intra-store type competition as well as inter-store type competition in the competing and selecting activities among fashion retailing stores with different business models (such as department stores, road brand stores, discount stores, outlets and internet shopping malls). This study suggests a generalized model for shopping attractiveness of stores and proposes a fashion retailing store type attractiveness (FaRSTA) model instead of a simple relative importance between store selection standards.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구는 여러 의류구매 선택행위 중 점포선택으로 논의를 좁힌 후 다속성 간접평가에 의한 의류판매점 점포선택현상을 탐구하고, 나아가 다속성 평가기준의 합(전체, Gestalt)이 고객에게 어떤 의미인가라는 본질적인 논의를 진행하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 오프라인과 온라인을 망라한 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력 모델을 개발하고자 한다. 이 모델은 특정 점포유형 내 개별점포 간 경쟁도 살필 수 있도록 설계될 것이다.
그리고 기존연구에서는 점포유형 내 경쟁모델 만을 연구주제로 하였는 바, 점포유형 내 경쟁모델뿐만 아니라 백화점, 가두 브랜드점, 할인점, 아웃렛, 인터넷 쇼핑몰 등 비즈니스모델이 다른 패션리테일링 점포(interstore type) 간의 경쟁 및 선택행위에 대한 점포유형간 경쟁모델(inter-store type competition)을 연구주제로 하였다. 또한 기존연구에서의 온라인과 오프라인이 분리되어 연구된 한계점을 극복해보고자 온라인과 오프라인을 통합하여 연구하고자 하였다. 이를 위해 연구측정방법으로는 AHP 분석방법이라는 다속성간접 평가방법을 사용하였으며, 이 모델을 통하여 특정 점포유형 내 개별점포 간 경쟁도 살필 수 있도록 설계하였다.
본 연구는 AHP의 다속성 간접평가방법을 통하여 평가영역 및 개별평가영역별 다속성 기준 간의 상대적 중요도를 도출시켜 주었고, 연구대상으로는 오프라인과 온라인을 망라한 5가지 점포유형별 의류판매점(백화점, 가두 브랜드점, 할인점, 아웃렛, 인터넷 쇼핑몰)으로 하여 기존 Cho(2007b)보다 폭 넓은 온라인과 오프라인의점포를 포괄하고자 하였고, 이를 통해 최종적인 산출물로는 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력 모델을 제시하였다. 그 결과 백화점은 서비스품질이 가장 매력적으로 고객을 끌어당기는 힘으로 작동되며, 가두 브랜드점은 백화점에 비해 이미지요인이 가장 중요한 요소이며, 할인점에서는 프로모션요인이 가장 매력적인요인이며, 인터넷 쇼핑몰은 제품요인과 프로모션요인이 가장 중요한 유인력이었다.
본 연구는 기존 의류학 연구에서 상대적으로 공백으로 남아있던 점포선택행위 다속성 간접측정방법을 사용하여 점포유형 내(intra-store type)와 점포유형 간(inter-store type) 선택모형을 제공하고, 실무적으로 점포유형별로 선택을 촉진하기 위한 마케팅 커뮤니케이션 전술개발의 기초자료를 제공할 수 있었다. 그러나 본 연구는 다음과 같은 한계점을 지니고 있다.
의류선택에는 다양한 선택행위가 발생하므로 기존 의류학의 선택행위에 대한 연구는 다양하게 이루어져 왔으나 선택행위주제별로 매우 다른 연구결과가 축적되어 왔다. 본 연구는 선택행위기준에 대한 측정 상의 문제를 제기하며 출발하고자 한다. 기존 선택연구의 대부분은 선택의 기준 또는 속성을 분석적으로 하나 하나 열거하고 그것이 선택에 미치는 중요성의 차이를 보여주는데 주력하고 있다.
의류학 연구 중 다속성 간접평가에 대한 연구는 Cho(2007b)의 “AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용한 의류점포 선택기준에 관한 연구”를 제외하면 상대적으로 공백으로 남아 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 여러 의류구매 선택행위 중 점포선택으로 논의를 좁힌 후 다속성 간접평가에 의한 의류판매점 점포선택현상을 탐구하고, 나아가 다속성 평가기준의 합(전체, Gestalt)이 고객에게 어떤 의미인가라는 본질적인 논의를 진행하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 오프라인과 온라인을 망라한 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력 모델을 개발하고자 한다.
이렇게 다섯 개 접근법을 성격적으로 구분해 보면, 점포의 물리적 특성, 점포 내 제품특성, 점포 내 프로모션 자극요인, 점포의 감성적인 이미지, 인적요인이 포함된 점포 내 서비스품질로 대별할 수 있다. 이 다섯 가지를 모두 합치면 고객이 무엇이라고 해석할까? 본 연구자는 이를 패션점포 쇼핑유인력(fashion store shopping attractiveness) 구성요인이라고 정의하고자 한다.
둘째, 평가요소의 도출을 위해 선행연구와 문헌연구의 검토하여 측정항목을 도출하였음에도 불구하고 다양한 측정항목들을 적용하지 못해 연구자의 주관성이 개입되어 향후 연구에서는 평가영역과 평가요소의 측정항목을 보다 객관적이고 정교화한 연구가 필요하다. 셋째, 본 연구는 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력 모델 개발을 하고자 하였다. 그러나 이 모델의 유용성을 위해서는 다시 단일속성별, 점포유형별 응답치에 대한 검증이 있어야 할 것이다.
둘째 평가영역 및 개별평가영역별 다속성 기준 간의 상대적 중요도를 도출시키기 위해 다속성 간접평가법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 추출한다. 셋째, 이를 통해 최종적인 산출물로는 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력(Fashion RetailingStore Type Attractiveness: FaRSTA) 모델을 제시하고자 한다.
그리고 기존 연구는 연구방법에 있어서 단일속성 직접평가를 사용하였는데, 이러한 단일속성 직접평가의 연구방법으로 인하여유인력 구성요소 간 상호작용효과 탐구가 불가능한 문제점이 대두되었다. 이러한 문제점을 해결해 보고자 연구방법에 있어서 유인력 구성요소 간 상호작용 효과의 탐구가 가능한 다속성 간접평가방법을 사용하고자 하였다. 그리고 기존연구에서는 점포유형 내 경쟁모델 만을 연구주제로 하였는 바, 점포유형 내 경쟁모델뿐만 아니라 백화점, 가두 브랜드점, 할인점, 아웃렛, 인터넷 쇼핑몰 등 비즈니스모델이 다른 패션리테일링 점포(interstore type) 간의 경쟁 및 선택행위에 대한 점포유형간 경쟁모델(inter-store type competition)을 연구주제로 하였다.

가설 설정

예를 들어 직장선택의 경우 월급과 직장위치는 각각 독립적으로 직장선택에 영향을 미친다고 주장한다. 반면에 다속성간접평가(indirect estimates or policy capturing, trade-off method)는 특정 기준과 다른 기준은 서로 상호작용하여 선택에 영향을 미친다고 가정한다. 예를 들어 직장선택의 경우 월급과 직장위치는 상호작용하여 직장선택에 영향을 미친다고 주장한다.

제안 방법

즉, 평가대안 중 인터넷쇼핑몰을 넣다보니 오프라인의 물리적 특성과 온라인의 물리적 특성을 공통으로 하는 측정변수(평가기준)를 넣을 수가 없었다. 따라서 본 연구에서는 점포의 물리적 특성을 프로모션요인에 합쳐서 선정하였다. 제품요인, 서비스품질요인, 프로모션요인, 그리고 이미지요인을 의류쇼핑 소비자들이 중요하게 고려하는 쇼핑유인력의 구성요소(평가영역)로 선정하여 총 4개 구성요인(평가영역)을 구성하였다.
패션점포 쇼핑유인력 모델을 패션점포유형별로 제시하고자 쇼핑유인력 구성요소(평가영역)을 찾아야 한다. 문헌고찰을 통해 선택기준은 5가지 접근법으로 구분할 수 있었으며, 본 연구에서는 평가대안 점포의 성격 때문에 점포의 물리적 특성을 프로모션요인에 합쳐 사용하였다. 즉, 평가대안 중 인터넷쇼핑몰을 넣다보니 오프라인의 물리적 특성과 온라인의 물리적 특성을 공통으로 하는 측정변수(평가기준)를 넣을 수가 없었다.
실증분석에서 320명의 응답자가 4개 구성요소(=평가영역)와 16개 평가변수(=평가요소)에 대해 5개 패션리테일링 매장(=평가대안)을 평가하는 과정을 살펴보았다. 그 결과에 의해 4개 구성요소의 가중치가 산출되었다.
본 연구를 위한 조사는 2012년 5월 7일부터 6월 2일까지 이루어졌고, 부산, 경남지역에 거주하는 20~40대 대학생, 대학원생, 직장인들을 대상으로 실시하였다. 실증분석을 위해 330명에게 컴퓨터 설문을 실시하였으며, 응답자와 대면해 문항을 각각 설명한 후 주어진 노트북의 Expert Choice 11.5 프로그램을 이용해 설문대상자 각 개인이 마우스를 이용해 두 비교대상 간에 상대적으로 중요하다 생각하는 정도를 드래그하는 방식으로 설문조사하였다. 설문의 첫 단계에서는 평가영역 4개 간의 상대적 중요성이 다속성 간접측정방법에 의해 측정된다.
이 모델은 특정 점포유형 내 개별점포 간 경쟁도 살필 수 있도록 설계될 것이다. 이를 위해 첫째, 기존점포선택기준 연구를 성격적, 유형별로 분류한 결과 다섯 가지 접근법과 점포유형으로 분류되어 졌으며 이를 통해 도출한다. 둘째 평가영역 및 개별평가영역별 다속성 기준 간의 상대적 중요도를 도출시키기 위해 다속성 간접평가법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 추출한다.
따라서 본 연구에서는 점포의 물리적 특성을 프로모션요인에 합쳐서 선정하였다. 제품요인, 서비스품질요인, 프로모션요인, 그리고 이미지요인을 의류쇼핑 소비자들이 중요하게 고려하는 쇼핑유인력의 구성요소(평가영역)로 선정하여 총 4개 구성요인(평가영역)을 구성하였다.

대상 데이터

넷째, 소비자들로만 대상으로 하는 조사를 실시하여 의류판매 유통산업에 종사하는 전문가를 대상으로 하는 두 집단 간의 차이를 상호 비교하는 연구도 필요하다. 다섯째, 본 연구의 분석단위는 전체표본을 대상으로 하였다. 미래의 연구에서는 시장의 이질성을 반영하기 위해 mixture model 등을 사용하여 세분시장별 분석이 필요할 것이다.
본 연구를 위한 조사는 2012년 5월 7일부터 6월 2일까지 이루어졌고, 부산, 경남지역에 거주하는 20~40대 대학생, 대학원생, 직장인들을 대상으로 실시하였다. 실증분석을 위해 330명에게 컴퓨터 설문을 실시하였으며, 응답자와 대면해 문항을 각각 설명한 후 주어진 노트북의 Expert Choice 11.

데이터처리

따라서 구성요소의 상대적 중요성을 통계적으로 검증하지 않은 상태이다. 4개 측정변수 간의 가중치 평균에 차이가 유의적인지를 알기위해 ANOVA를 사용하였고, 어느 구성요인과 어느 구성요인이 통계적으로 유의한 평균의 차이가 있는지 검증하기 위해 Scheffe Test를 실시하여 [Table 3]과 같이 도출되었다.
네 번째 단계는 인구통계학적 변수가 측정되는 단계이다. 그 중 측정 주요변수의 응답누락과 복수응답으로 인해 본 연구를 위한 분석을 실시하기에 불성실한 응답과 비일관성 비율이 0.1 이상인 응답자를 제외한 총 320명의 설문결과를 사용하여 본 연구를 위한 분석을 실시하여 [Table 2]와 같고 자료분석은 통계적 검증하기 위해 ANOVA 및 Scheffe test를 실시하였다.
평가영역에 대한 5개 평가대안유형 간의 평균차이에 대한 통계적 검증하기 위해 ANOVA 및 Scheffe test를 실시하여 아래 [Table 6]과 같이 도출되었다.

이론/모형

이를 위해 첫째, 기존점포선택기준 연구를 성격적, 유형별로 분류한 결과 다섯 가지 접근법과 점포유형으로 분류되어 졌으며 이를 통해 도출한다. 둘째 평가영역 및 개별평가영역별 다속성 기준 간의 상대적 중요도를 도출시키기 위해 다속성 간접평가법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 추출한다. 셋째, 이를 통해 최종적인 산출물로는 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력(Fashion RetailingStore Type Attractiveness: FaRSTA) 모델을 제시하고자 한다.
5 프로그램을 이용해 설문대상자 각 개인이 마우스를 이용해 두 비교대상 간에 상대적으로 중요하다 생각하는 정도를 드래그하는 방식으로 설문조사하였다. 설문의 첫 단계에서는 평가영역 4개 간의 상대적 중요성이 다속성 간접측정방법에 의해 측정된다. 두 번째 단계에서는 평가영역 내 평가기준 간의 상대적 중요성이 측정되는 부분이다.
또한 기존연구에서의 온라인과 오프라인이 분리되어 연구된 한계점을 극복해보고자 온라인과 오프라인을 통합하여 연구하고자 하였다. 이를 위해 연구측정방법으로는 AHP 분석방법이라는 다속성간접 평가방법을 사용하였으며, 이 모델을 통하여 특정 점포유형 내 개별점포 간 경쟁도 살필 수 있도록 설계하였다. 본 연구의 포지셔닝을 보면 과 같다.

성능/효과

ANOVA 분석결과 4개 구성요소 간의 가중치 평균에 차이가 유의적으로 있는 것으로 나타났다(F=111.256,p=.0001). 구성요인 상호 간 통계적으로 유의한 평균의차이가 있는지를 검증하기 위해 Scheffe test를 한 결과,4개 구성요소 중 제품요인을 가장 중요한 요인으로 생각하는 것으로 나타났다.
ANOVA 분석결과 백화점(F=84.271, p=.0001), 가두 브랜드점(F=78.319, p=.0001), 할인점(F=17.845, p=.0001),인터넷 쇼핑몰(F=147.448, p=.0001)로 변수 간의 가중치 평균에 차이가 유의적으로 있는 것으로 나타났고 아웃렛(F=1.065, p=.363)은 구성요소 간의 가중치 평균에 차이가 유의적으로 없는 것으로 나타났다. Scheffe test 결과는 백화점은 서비스품질요인을 가장 중요한 요인으로 생각하는 것으로 나타났고 다음으로 이미지요인과 제품요인, 프로모션요인 순으로 상대적 중요성을 보여주었다(서비스품질요인 >이미지요인 >제품요인, 프로모션요인).
ANOVA 분석결과 제품요인(F=61.895, p=.0001), 서비스품질요인(F=149.186, p=.0001), 프로모션요인(F=136.167, p=.0001), 이미지요인(F=90.947, p=.0001)으로 변수 간의 가중치 평균에 차이가 유의적으로 있는 것으로 나타났다. 구성요소 상호 간 통계적으로 유의한 평균의 차이가 있는지를 검증하기 위해 Scheffe test를 한 결과, 제품요인은 가격의 적절성을 가장 중요한 요인으로 생각하는 것으로 나타났고 그 다음으로 구색다양성이 중요한 것으로 나타났다.
ANOVA 분석결과 제품요인(F=87.970, p=.0001), 서비스품질요인(F=287.479, p=.0001), 프로모션요인(F=57.187, p=.0001), 이미지요인(F=29.426, p=.0001)으로 변수 간의 가중치 평균에 차이가 유의적으로 있는 것으로 나타났다. Scheffe test를 한 결과, 제품요인에 있어서 인터넷 쇼핑몰과 백화점이 브랜드, 아웃렛, 할인점보다 상대적으로 더 많은 상대적 가중치를 유의적으로 가지고 있었다.
0001)으로 변수 간의 가중치 평균에 차이가 유의적으로 있는 것으로 나타났다. Scheffe test를 한 결과, 제품요인에 있어서 인터넷 쇼핑몰과 백화점이 브랜드, 아웃렛, 할인점보다 상대적으로 더 많은 상대적 가중치를 유의적으로 가지고 있었다. 서비스품질요인은 백화점이 가장 높은 상대적 가중치를 가졌으며, 가두 브랜드점 >아웃렛, 할인점> 인터넷 쇼핑몰 순으로 나타났다.
가두 브랜드점은 이미지요인과 서비스품질요인을 가장 중요한 요인으로 생각하는 것으로 나타났고 프로모션요인과 제품요인이 가장 낮은 상대적 중요성을 보여주었다(이미지요인, 서비스품질요인 >프로모션요인, 제품요인).
그리고 프로모션요인에 있어서 인터넷 쇼핑몰 > 백화점 >가두 브랜드점, 할인점, 아웃렛순으로 나타났으며, 이미지요인은 백화점이 가장 높고, 인터넷 쇼핑몰이 가장 낮았다. 결론적으로 백화점은 서비스품질이 가장 매력적으로 고객을 끌어당기는 힘으로 작동되며, 가두 브랜드점은 백화점에 비해 이미지요인이 가장 중요한 요소이며, 할인점에서는 프로모션요인이 가장 매력적인 요인이며, 아웃렛에서는 이미지요인이 가장 매력적인 요인이며, 특히 이미지요인 중 하위세부소기준인 브랜드 이미지의 가중치가 높음을 알 수 있었다. 그리고 인터넷쇼핑몰은 제품요인과 프로모션요인이 가장 중요한 유인력 이었다.
0001)으로 변수 간의 가중치 평균에 차이가 유의적으로 있는 것으로 나타났다. 구성요소 상호 간 통계적으로 유의한 평균의 차이가 있는지를 검증하기 위해 Scheffe test를 한 결과, 제품요인은 가격의 적절성을 가장 중요한 요인으로 생각하는 것으로 나타났고 그 다음으로 구색다양성이 중요한 것으로 나타났다. 개성 스타일과 신상품구비가 가장 낮은 중요도를 보였다.
0001). 구성요인 상호 간 통계적으로 유의한 평균의차이가 있는지를 검증하기 위해 Scheffe test를 한 결과,4개 구성요소 중 제품요인을 가장 중요한 요인으로 생각하는 것으로 나타났다. 그 다음으로 프로모션요인과 서비스품질요인이었으며, 마지막으로 이미지요인 순으로 점포의 쇼핑유인력을 느끼는 것으로 나타났다(제품요인 > 프로모션요인, 서비스품질요인 > 이미지요인).
본 연구는 AHP의 다속성 간접평가방법을 통하여 평가영역 및 개별평가영역별 다속성 기준 간의 상대적 중요도를 도출시켜 주었고, 연구대상으로는 오프라인과 온라인을 망라한 5가지 점포유형별 의류판매점(백화점, 가두 브랜드점, 할인점, 아웃렛, 인터넷 쇼핑몰)으로 하여 기존 Cho(2007b)보다 폭 넓은 온라인과 오프라인의점포를 포괄하고자 하였고, 이를 통해 최종적인 산출물로는 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력 모델을 제시하였다. 그 결과 백화점은 서비스품질이 가장 매력적으로 고객을 끌어당기는 힘으로 작동되며, 가두 브랜드점은 백화점에 비해 이미지요인이 가장 중요한 요소이며, 할인점에서는 프로모션요인이 가장 매력적인요인이며, 인터넷 쇼핑몰은 제품요인과 프로모션요인이 가장 중요한 유인력이었다. 이 결과를 보면, 각 점포유형별로 고객에게 매력적인 요인이 별도로 존재함을 알 수 있었다.
그 다음으로 프로모션요인과 서비스품질요인이었으며, 마지막으로 이미지요인 순으로 점포의 쇼핑유인력을 느끼는 것으로 나타났다(제품요인 > 프로모션요인, 서비스품질요인 > 이미지요인).
그리고 가두 브랜드점의 FaRSTA 모델은 이미지요인, 서비스품질요인 > 프로모션요인, 제품요인 순으로 나타났다.
그리고 프로모션요인에 있어서 인터넷 쇼핑몰 > 백화점 >가두 브랜드점, 할인점, 아웃렛순으로 나타났으며, 이미지요인은 백화점이 가장 높고, 인터넷 쇼핑몰이 가장 낮았다.
또한 아웃렛의 FaRSTA 모델은 이미지요인 > 제품요인 > 프로모션요인 >서비스품질요인 순으로 나타났는데, 아웃렛에서는 가장 중요한 요인으로 이미지요인임을 알 수 있었다.
또한, 각 구성요인별로 점포유형 간 차이를 보면, 제품요인은 백화점과 인터넷 쇼핑몰의 상대적 장점이 되어야 하며, 서비스품질요인에서는 백화점과 가두 브랜드점, 프로모션요인에는 백화점과 인터넷 쇼핑몰이 자신의 강점으로 부각되어야 하며, 이미지요인은 백화점과 가두 브랜드점이 활용해야 하는 것으로 나타났다.
이를 통해 각 점포는 고객에게 강조해야 할 소구점을 달리해야 함을 알 수 있었다.또한, 각 구성요인별로 점포유형 간 차이를 보면, 제품요인은 백화점과 인터넷 쇼핑몰의 상대적 장점이 되어야 하며, 서비스품질요인에서는 백화점과 가두 브랜드점, 프로모션요인에는 할인점과 인터넷 쇼핑몰이 자신의 강점으로 부각되어야 하며, 이미지요인은 백화점과 가두 브랜드점이 활용해야 하는 것으로 나타났다.
또한, 일반 범용 모델은 제품요인 > 프로모션요인, 서비스품질요인, 이미지요인 순이었으나, 조사결과 백화점의 FaRSTA 모델은 서비스품질요인 > 이미지요인 > 제품요인 > 프로모션요인 순으로 나타났다.
마지막으로 인터넷쇼핑몰의 FaRSTA 모델은 제품요인> 프로모션요 > 이미지요인 > 서비스품질요인 순으로 나타났다.
먼저 유형별로 살펴보면 백화점은 서비스품질요인(0.259), 이미지요인(0.236), 제품요인(0.217), 프로모션요인(0.209) 순으로 나타났고, 가두 브랜드점은 이미지요인(0.218), 서비스품질요인(0.213), 프로모션요인(0.196),제품요인(0.192) 순으로 나타났으며 할인점은 프로모션요인(0.193), 제품요인(0.185), 이미지요인(0.184), 서비스품질요인(0.179) 순으로 나타났다. 또한 아웃렛은 이미지요인(0.
또한, 일반 범용 모델은 제품요인 > 프로모션요인, 서비스품질요인, 이미지요인 순이었으나, 조사결과 백화점의 FaRSTA 모델은 서비스품질요인 > 이미지요인 > 제품요인 > 프로모션요인 순으로 나타났다. 백화점에서 가장 중요한 요인은 서비스품질요인임을 알 수 있었다. 그리고 가두 브랜드점의 FaRSTA 모델은 이미지요인, 서비스품질요인 > 프로모션요인, 제품요인 순으로 나타났다.
이는 가두 브랜드점에서는 가장 중요한 요인은 이미지요인과 서비스품질요인 임을 알 수 있었다. 백화점의 점포유인력에 가장 주요한 영향을 미친 요인이서비스품질요인이고, 가두 브랜드점의 경우에는 이미지요인 및 서비스품질요인으로 나타나, 점포유형별로고객의 유인력을 이끄는 요인이 차이가 있음을 알 수 있었다. 그리고 할인점의 FaRSTA 모델은 프로모션요인>제품요인 >이미지요인 >서비스품질요인 순으로 나타났다.
서비스품질요인은 백화점이 가장 높은 상대적 가중치를 가졌으며, 가두 브랜드점 >아웃렛, 할인점> 인터넷 쇼핑몰 순으로 나타났다.
서비스품질요인은 판매원 친절성과 AS 및 반품용이 가장 중요한 측정변수로 생각하는 것으로 나타났고 그 다음으로 신속한 응답성과 상품포장변수가 낮은 중요도를 보였다(판매원친절성> AS 및 반품용이 > 신속한 응답성 > 상품포장 좋다).
서비스품질요인이 가장 낮은 상대적 중요성을 보여주었다(프로모션요인 >이미지요인 >제품요인 >서비스품질요인).
셋째, promotion 마케팅 전술에 관한 기준들을 제시한 연구들로 상권선택 후 점포 안이나 밖에서 고객접점에서 실시되는 promotion 요소가 점포선택에 영향이 지대하다는 시각이다. 1990대 이후 광고보다는 쿠폰 등의 promotion이 더 판매에 효과가 있다는 실증분석이 누적되면서 점포선택의 변수로 각광받은 기준들이 여기에 해당된다(Kim, 1999; Kim, 2011; Sheth, 1983).
요인별로 다시 한 번 결과를 살펴보면, 제품요인에 있어서 인터넷 쇼핑몰과 백화점이 가두 브랜드점, 아웃렛, 할인점보다 상대적으로 더 많은 상대적 가중치를 유의적으로 가지고 있었고, 서비스품질요인에 있어서 백화점이 가장 높은 상대적 가중치를 가졌으며, 가두 브랜드점 > 아웃렛, 할인점, 인터넷 쇼핑몰 순으로 나타났다.
그리고 인터넷쇼핑몰은 제품요인과 프로모션요인이 가장 중요한 유인력 이었다. 이 결과를 보면, 각 점포유형별로 고객에게 매력적인 요인이 별도로 존재함을 알 수 있었다. 따라서 각 점포유형별로 고객을 유인하는 도구의 차이가 있음을 알 수 있었다.
프로모션요인은 다양한 가격할인이 가장 높은 상대적 중요성을 가졌고 그 다음으로 쿠폰/경품/이벤트, 접근성 좋다, 효과적인 광고 순으로 상대적 중요성이 낮았다. 이미지요인은 브랜드 이미지변수가 가장 높은 상대적 중요성을 가졌고 점포이미지가 가장 낮은 값을 보였다.

후속연구

셋째, 본 연구는 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력 모델 개발을 하고자 하였다. 그러나 이 모델의 유용성을 위해서는 다시 단일속성별, 점포유형별 응답치에 대한 검증이 있어야 할 것이다. 넷째, 소비자들로만 대상으로 하는 조사를 실시하여 의류판매 유통산업에 종사하는 전문가를 대상으로 하는 두 집단 간의 차이를 상호 비교하는 연구도 필요하다.
그러나 이 모델의 유용성을 위해서는 다시 단일속성별, 점포유형별 응답치에 대한 검증이 있어야 할 것이다. 넷째, 소비자들로만 대상으로 하는 조사를 실시하여 의류판매 유통산업에 종사하는 전문가를 대상으로 하는 두 집단 간의 차이를 상호 비교하는 연구도 필요하다. 다섯째, 본 연구의 분석단위는 전체표본을 대상으로 하였다.
제한된 의류판매점과 부산·경남지역의 일부 한정된 대학생, 대학원생 및 직장인 등을 대상으로 하였기에 일반화하는데 제약이 따른다. 둘째, 평가요소의 도출을 위해 선행연구와 문헌연구의 검토하여 측정항목을 도출하였음에도 불구하고 다양한 측정항목들을 적용하지 못해 연구자의 주관성이 개입되어 향후 연구에서는 평가영역과 평가요소의 측정항목을 보다 객관적이고 정교화한 연구가 필요하다. 셋째, 본 연구는 패션리테일링 점포유형별 쇼핑유인력 모델 개발을 하고자 하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다속성간접평가에 대하여 어떻게 예시를 들 수 있는가?	반면에 다속성간접평가(indirect estimates or policy capturing, trade-off method)는 특정 기준과 다른 기준은 서로 상호작용하여 선택에 영향을 미친다고 가정한다. 예를 들어 직장선택의 경우 월급과 직장위치는 상호작용하여 직장선택에 영향을 미친다고 주장한다. 따라서 월급과 직장위치를 동시에 제공하고 이들이 선택에 영향을 미치는 상대적 중요성을 파악해야 한다는 접근법이 다속성 간접평가법이다(Brookhouse et al.,1986).
	점포의 물리적 변수로 무엇이 있는가?	점포가 갖는 주차장의 크기나 매장의 크기, 고객과 매장 간의 거리 등의 물리적 변수가 매장선택에 영향을 미친다. Huff(1964)는 연구는 지금도 경영학에서 유의하며 이후로 점포의 물리적 특성(Taneja, 2007), 교통의 편리성(Horn & Gurel, 1981; Shin & Kim, 2000), 점포까지의 거리, 주차시설(Lee, 1990), 점포의 위치(Lee, 2008)시설서비스(Kang & Park, 2009) 등을 강조하며 추가적인 물리적 특성변수가 점포선택기준으로 제시되었다.
	프로모션반응함수란 무엇인가?	프로모션반응함수(promotion response function)란 기업이 판매를 촉진하기 위해 사용하는 각종 프로모션의 종류와 기능에 따라 판매량의 변화 또는 차이가 발생하는지를 추적하는 함수이다(Lilien & Kotler, 2010). 프로모션이 점포선택에 직접적인 영향을 준다는 연구는 드물고 프로모션방법이 판매량이나 구매의도에 영향을 미친다는 연구가 이루어졌으며 프로모션방법은 가격할인과 판매량(Oh & Hwang, 2007), 광고변수를 채택한 의류반응함수(Kim & Lee, 2007; Kim, 1999; Sheth, 1983)와 잡지 관련 연구(Kim & Lee, 2007; Kwak & Lee, 2002b), 판매촉진변수를 채택한 의류반응함수(Kim, 2011; Lee& Choi, 2011)로 분류된다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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