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문제 정의
- 본 연구는 생태체험마을 방문객을 대상으로 방문동기에 따라 시장세분화하고, 세분시장별 특성을 실증적으로 분석하여 생태체험객들의 특성을 세분화하여 이해할 수 있도록 하는 기초자료가 되었다는 점에서 의의가 있다. 정책결정자들은 생태체험마을을 육성할 때 마을의 생태환경과 자원에 따라 목표시장과 프로그램의 유형을 세분화하여 마을별로 특색 있는 체험마을이 되도록 해야 할 것이다.
- 본 연구의 목적은 생태체험마을 방문객들을 방문 동기에 따라 시장세분화 하는 것이다. 요인분석 결과 생태체험마을 방문 동기는 휴식, 모험, 자연체험, 가족여행으로 나타났으며, 이는 선행연구(Park & Yoon, 2009; Perera, Vlosky, & Wahala, 2012; 김용중, 2013; 박혜윤 & 양현주, 2006)와 유사한 결과이다.
- 농촌마을에서 생태체험을 활성화하기 위해서는 방문객들의 특성과 행동을 이해하는 것이 가장 중요하다. 본 연구의 목적은 생태체험마을 방문객을 방문동기에 따라 시장세분화 하는 것이다. 생태체험객의 세분시장 유형별 특성을 분석함으로써 생태체험마을 방문객을 이해하는데 도움이 될 것이다.
제안 방법
- 군집분석은 Hair et al.(2006)이 제시한 2단계 방식으로서, 우선 계층적 군집분석을 통해 군집수와 초기값을 결정하고, 이 값을 토대로 비계층적 군집분석을 통해 군집을 결정하였다. 군집수의 결정은 계층적 군집분석을 통해 도출되는 군집화 일정표를 이용하였다.
- 이후 계층적 군집분석에서 도출된 군집평균값을 초기값(initial seed)으로 설정하고, 군집의 수를 2개, 3개, 4개로 하는 K-means 군집분석을 실시하였다. K-means 통해 군집을 도출한 결과 3개의 군집으로 했을 때 요인별 평균차이가 가장 뚜렷하게 나타나 이를 바탕으로 최종적으로 군집의 수를 3개로 정하였다.
- 생태체험마을 방문객의 방문동기를 측정하기 위해 본 연구는 관광 동기에 대한 선행연구들을 바탕으로 설문항목을 도출하였는데, 휴식과 관련된 문항(Hung & Petrick, 2011; Kim, Borges, & Chon, 2006; Oh, Uysan & Weaver, 1995; Ryan & Glendon, 1998), 모험과 관련된 문항(Beh & Bruyere, 2007; Mehmetoglu, 2007; Oh, Uysan, & Weaver, 1995; Ryan & Glendon, 1998), 자연체험과 관련된 문항(Mehmetoglu, 2007; Swanson & Horridge, 2006), 가족여행과 관련된 문항(Kim, Lee, & Klenosky, 2003; Park & Yoon, 2009) 등을 참고로 하여 생태체험에 맞도록 고려하여 적용하였다. 각 문항은 관광학 분야 3인의 전문가들(focus group)을 대상으로 문항의 적절성을 검증하였다. 검토를 거쳐 의미가 중복된 문항과 표현이 부정확한 일부 문항을 수정하였으며, 리커트 5점 척도(1=‘전혀 그렇지 않다’, 5=‘매우 그렇다’)로 측정하였다.
- 검토를 거쳐 의미가 중복된 문항과 표현이 부정확한 일부 문항을 수정하였으며, 리커트 5점 척도(1=‘전혀 그렇지 않다’, 5=‘매우 그렇다’)로 측정하였다.
- 군집분석의 적절성을 확인하기 위해 판별분석을 사용하였다. 교차분석을 통해 생태체험마을 방문 동기 유형별 특성을 분석하였다.
- 군집을 구별하는데 있어서 4개의 생태체험 동기 요인들 중 어떠한 요인이 군집을 판별함에 더 영향을 미치는지를 판별분석을 통해 살펴보았다. 분석결과 총 분산의 80.
- 특히 초기 군집중심에 의해 지속적으로 결합하는 분석과정으로 인위적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 이러한 단점을 보완하기 위해서는 비계층적 군집분석을 통해 최종해법을 결정하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 계층적 군집분석을 통해 얻은 군집해로부터 각각의 최초 군집중심(Initial Seed)값을 구하여 비계층적인 군집분석인 K-means를 실행하였다.
- 생태체험 동기에 따라 체험객을 유형화하기 위해 군집분석을 실시하였다. 요인분석을 통해 도출된 4개의 생태체험 동기에 대한 각 요인들의 총합평균을 구한 후 254부의 샘플을 Ward 방식의 제곱한 유클리디안 거리를 이용하여 계층적 군집분석을 실시하였다.
- 61로 가장 낮아 생태체험마을 방문객의 생태체험동기는 자연체험 동기는 높고, 가족여행동기는 낮은 것으로 나타나고 있다. 생태체험마을 방문객들을 방문 동기에 따라 유형화하기 위해 군집분석을 실시하였다. 요인분석을 통해 도출된 4개의 생태체험 동기를 바탕으로 군집분석을 실시한 결과 다목적추구형, 휴식추구형, 가족체험추구형으로 세 개의 군집이 도출되었다.
- 생태체험마을 방문객의 방문동기를 측정하기 위해 본 연구는 관광 동기에 대한 선행연구들을 바탕으로 설문항목을 도출하였는데, 휴식과 관련된 문항(Hung & Petrick, 2011; Kim, Borges, & Chon, 2006; Oh, Uysan & Weaver, 1995; Ryan & Glendon, 1998), 모험과 관련된 문항(Beh & Bruyere, 2007; Mehmetoglu, 2007; Oh, Uysan, & Weaver, 1995; Ryan & Glendon, 1998), 자연체험과 관련된 문항(Mehmetoglu, 2007; Swanson & Horridge, 2006), 가족여행과 관련된 문항(Kim, Lee, & Klenosky, 2003; Park & Yoon, 2009) 등을 참고로 하여 생태체험에 맞도록 고려하여 적용하였다.
- 요인 간의 구조행렬을 통해 판별력을 살펴본 결과 판별함수 1에서는 기족여행 동기 요인이, 판별함수 2에서는 휴식동기 요인이 가장 기여도가 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 군집이 적절히 분류되었는지를 파악하기 위하여 판별분석의 결과를 이용하여 분류정확도(classification accuracy)를 도출하였다. 이에 해당하는 적중률(hit ratio)과 교차유효성(crossvalidation)이 각각 96.
- 도출된 군집화 일정표의 단계별 계수 값을 분석한 결과 군집화 계수값이 2개의 군집에서 급격히 증가하였다. 이후 계층적 군집분석에서 도출된 군집평균값을 초기값(initial seed)으로 설정하고, 군집의 수를 2개, 3개, 4개로 하는 K-means 군집분석을 실시하였다. K-means 통해 군집을 도출한 결과 3개의 군집으로 했을 때 요인별 평균차이가 가장 뚜렷하게 나타나 이를 바탕으로 최종적으로 군집의 수를 3개로 정하였다.
- 조사원 또는 마을대표가 직접 조사대상자에게 연구의 취지를 설명하고 설문에 응답해줄 것을 요청하는 자기기입식 설문방법을 사용하였다. 설문대상은 마을을 방문한 생태체험객 중 20세 이상의 성인 260명에게 설문지를 배부하였으며, 회수한 255부 중에서 응답이 불충분한 1부를 제외하고 최종적으로 254부를 분석에 사용하였다.
- 계층적 군집분석은 사례들이 군집화 되어 가는 과정을 상세하게 보여 주므로 군집해를 결정하기에 비교적 용이한 분석방법이다. 최적의 군집해를 결정하기 위해 군집화 일정표에서 응집계수의 변동비율을 계산하였고 군집의 동질성이 상대적으로 크게 증가하고 있는 지점에서 중단규정 (Stopping Rule)을 적용하여 2개의 군집해(51.87% 증가), 3개의 군집해(19.40%)를 최종 선정하였다. 계층적 군집분석은 변수의 규모 및 Outlier들의 영향을 쉽게 받는다는 단점이 있다.
- 검토를 거쳐 의미가 중복된 문항과 표현이 부정확한 일부 문항을 수정하였으며, 리커트 5점 척도(1=‘전혀 그렇지 않다’, 5=‘매우 그렇다’)로 측정하였다. 최종적으로 24개의 항목으로 측정하였다.
대상 데이터
- 조사원 또는 마을대표가 직접 조사대상자에게 연구의 취지를 설명하고 설문에 응답해줄 것을 요청하는 자기기입식 설문방법을 사용하였다. 설문대상은 마을을 방문한 생태체험객 중 20세 이상의 성인 260명에게 설문지를 배부하였으며, 회수한 255부 중에서 응답이 불충분한 1부를 제외하고 최종적으로 254부를 분석에 사용하였다.
- 설문조사는 비교적 생태자원을 소재로 체험이 활성화된 생태체험마을 6마을(강원도 1마을, 경상남도 5마을)을 방문한 생태체험객을 대상으로 하였다. 설문조사는 2012년 7월부터 9월 사이에 이루어졌는데, 강원도에 위치한 조사대상 생태체험마을의 경우 대표적인 생태관광지인 동강을 배경으로 생태학습을 할 수 있는 생태관을 운영하고 있으며, 모험이나 레포츠, 관찰, 만들기 등 다양한 프로그램으로 생태체험이 이루어지고 있다.
데이터처리
- 계층적 군집분석 후 비계층적 군집분석법의 하나인 K-means를 이용하여 군집분석을 실시하였는데 K-means 분석 시 초기값으로는 계층적 군집분석에서 획득한 군집평균값을 활용하였다. 군집분석의 적절성을 확인하기 위해 판별분석을 사용하였다. 교차분석을 통해 생태체험마을 방문 동기 유형별 특성을 분석하였다.
- 비슷한 생태체험마을 방문 동기를 가진 집단을 도출하기 위해 요인분석을 통해 도출된 각 차원의 변인들의 평균값을 이용하여 군집분석을 실시하였다. 군집분석은 Hair et al.
- 시장세분화 연구는 다변량 통계 기법을 사용하여 시장을 세분화하는 것으로 특히 요인분석과 군집분석을 활용한다(Dolnicar, 2002). 생태 체험마을 방문 동기 차원을 도출하기 위해 측정된 변수들에 대해 주성분 분석법(principal component analysis)과 배리맥스회전방법 (varimax rotation method)을 사용하여 요인분석하였다. 요인분석 시 변수와 요인수의 선택에는 Hair et al.
- 생태체험마을 방문객의 방문 동기 차원을 규명하기 위해 요인분석을 실시하였다. 우선 요인분석이 적절한지를 판단하기 위하여 Bartlett의 구형검사(Bartlett test of sphericity)와 Kaiser-Meyer-Olkin의 표본적절성 검사(measure of sampling adequacy)를 실시하였다.
- 생태체험 동기에 따라 체험객을 유형화하기 위해 군집분석을 실시하였다. 요인분석을 통해 도출된 4개의 생태체험 동기에 대한 각 요인들의 총합평균을 구한 후 254부의 샘플을 Ward 방식의 제곱한 유클리디안 거리를 이용하여 계층적 군집분석을 실시하였다.
이론/모형
- 군집수의 결정은 계층적 군집분석을 통해 도출되는 군집화 일정표를 이용하였다. 계층적 군집분석 후 비계층적 군집분석법의 하나인 K-means를 이용하여 군집분석을 실시하였는데 K-means 분석 시 초기값으로는 계층적 군집분석에서 획득한 군집평균값을 활용하였다. 군집분석의 적절성을 확인하기 위해 판별분석을 사용하였다.
- (2006)이 제시한 2단계 방식으로서, 우선 계층적 군집분석을 통해 군집수와 초기값을 결정하고, 이 값을 토대로 비계층적 군집분석을 통해 군집을 결정하였다. 군집수의 결정은 계층적 군집분석을 통해 도출되는 군집화 일정표를 이용하였다. 계층적 군집분석 후 비계층적 군집분석법의 하나인 K-means를 이용하여 군집분석을 실시하였는데 K-means 분석 시 초기값으로는 계층적 군집분석에서 획득한 군집평균값을 활용하였다.
- 생태체험마을 방문객의 방문 동기 차원을 규명하기 위해 요인분석을 실시하였다. 우선 요인분석이 적절한지를 판단하기 위하여 Bartlett의 구형검사(Bartlett test of sphericity)와 Kaiser-Meyer-Olkin의 표본적절성 검사(measure of sampling adequacy)를 실시하였다. Bartlett의 구형검사(Bartlett test of sphericity)는 상관계수 행렬이 영행렬(zero matrix)인지에 대한 검정으로, 분석결과 상관계수행렬이 영행렬이라는 가설은 1% 수준에서 기각되었다.
성능/효과
- 3개의 생태체험 동기요인 각각이 군집별로 차이가 나타나는 지를 검정하기 위해 ANOVA를 통해 검정한 결과, 1% 수준에서 3개의 모든 요인이 군집들 간에 차이가 있는 것으로 나타나 3개의 군집이 적절한 것으로 나타났다. 평균값의 차이를 바탕으로 군집을 명명하였는데, 군집 1의 경우 전반적으로 평균값이 높게 나타나 ‘다목적추구형’으로 명명하였다.
- 생태체험마을 방문 동기의 군집별 관광행동 특성을 살펴보면, 거주지와 정보획득경로, 지출비용, 동반자에서 군집별로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 거주지의 경우 다목적추구형은 비수도권 거주자기 약간 많았으며, 휴식추구형은 수도권 거주자의 비율이 약간 높게 나타났다. 가족체험추구형의 경우 비수도권의 비율이 높게 나타났다.
- 세분시장별 행동의도의 차이를 분석한 결과 규정준수 의도의 경우 학습형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났으며, 지역 환경유지를 위한 도움에 대해서는 학습형과 생태형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났다. 관광객들의 습지 학습을 돕는 것에 대해서는 생태형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났다. 자원보전과 봉사활동 참가에 대해서는 생태형이 가장 높고, 학습형이 가장 낮게 나타났으며, 재미를 위해 동물상과 식물군에 손을 대는 것에 대해서는 학습형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났다.
- 인구통계학적 특성 및 행동의도를 바탕으로 세분시장별 특성을 분석한 결과 연령의 경우 일반 생태관광자집단과 교육적 자연주의 자집단은 36~45세의 비율이 가장 높게 나타났고, 사회적 관광자집단은 26~35세, 46~55세의 비율이 가장 높게 나타났다. 관광지 보전을 위한 규칙 수용 의도는 교육적 자연주의자집단이 가장 높게 나타났으며, 사회적 관광자 집단은 가장 낮게 나타났다. 지역의 기념품 생태환경 관련 상품 구입 의도는 일반 생태관광자 집단이 가장 높게 나타났고, 사회적 관광자 집단이 가장 낮게 나타났다.
- 군집분석 결과 ‘가족동반 추구형(family togetherness seeker)’, ‘수동적 관광객형 (passive tourist)’, ‘전반적추구형(want-it-all seeker)’, ’학습과 흥미추구형(learning and excitement seeker)‘으로 구분되었다.
- 군집분석 결과 일반 생태관광자, 사회적 관광자, 교육적 자연주의자로 구분되었다.
- 분석 결과 ‘사회성/흥미추구형(Social/Excitement seekers)’, ‘일상탈출/휴식추구형(Escapers/Relaxers)’, ‘성취형(Achievers)’, 자기개발형(Self-developers)’으로 나타났으며, 세분시장별 특성을 분석한 결과 지출액의 경우 관광비용은 자기개발형이 가장 높고, 일상탈출/휴식추구형이 가장 낮게 나타났다. 기념품의 경우 일상탈출/휴식추구형이 가장 높게 나타났으며, 사회성/흥미추구형은 가장 낮게 나타났다. 음주비용의 경우 성취형이 가장 높고, 자기개발형이 가장 낮게 나타났다.
- 선호하는 체험의 경우 영농체험은 사회성/흥미추구형이 가장 높고, 일상탈출/휴식형이 가장 낮게 나타났다. 도시체험, 야외체험, 섬을 기반으로 한 체험 모두 사회성/흥미추구형이 가장 높고, 자기개발형이 가장 낮게 나타났다. Kerstetter, Hou, & Lin(2004)은 대만의 해안 습지지역을 방문한 생태관광객 450명을 대상으로 관광동기에 따라 시장세분화 하였다.
- 도출된 군집화 일정표의 단계별 계수 값을 분석한 결과 군집화 계수값이 2개의 군집에서 급격히 증가하였다.
- 가족체험추구형의 경우 20만원대의 비율이 높게 나타났다. 동반자의 경우 다목적추구형의 경우 가족 또는 친척, 친구 또는 연인, 단체의 비율이 높았으며, 휴식추구형의 경우 혼자의 비율이 높게 나타났다. 가족체험추구형의 경우 가족 또는 친척과 함께 방문하는 비율이 높게 나타났다.
- 분석 결과 ‘사회성/흥미추구형(Social/Excitement seekers)’, ‘일상탈출/휴식추구형(Escapers/Relaxers)’, ‘성취형(Achievers)’, 자기개발형(Self-developers)’으로 나타났으며, 세분시장별 특성을 분석한 결과 지출액의 경우 관광비용은 자기개발형이 가장 높고, 일상탈출/휴식추구형이 가장 낮게 나타났다.
- 군집을 구별하는데 있어서 4개의 생태체험 동기 요인들 중 어떠한 요인이 군집을 판별함에 더 영향을 미치는지를 판별분석을 통해 살펴보았다. 분석결과 총 분산의 80.3%(고유값=2.646)와 19.7%(고유값=0.649)를 설명하는 2개의 판별함수는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 요인 간의 구조행렬을 통해 판별력을 살펴본 결과 판별함수 1에서는 기족여행 동기 요인이, 판별함수 2에서는 휴식동기 요인이 가장 기여도가 높은 것으로 나타났다.
- 생태체험마을 방문 동기의 군집별 관광행동 특성을 살펴보면, 거주지와 정보획득경로, 지출비용, 동반자에서 군집별로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 거주지의 경우 다목적추구형은 비수도권 거주자기 약간 많았으며, 휴식추구형은 수도권 거주자의 비율이 약간 높게 나타났다.
- 생태체험마을 방문 동기의 군집별 인구통계학적 특성을 살펴보면, 연령, 월소득, 직업, 학력, 결혼여부에서 군집별로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 연령의 경우 다목적추구형은 30대와 40대의 비율이 높았으며, 휴식추구형은 30세 이하와 51세 이상 집단의 비율이 높게 나타났다.
- 생태체험마을 방문객의 생태체험동기는 ‘휴식동기’가 가장 높은 분산설 명력(22.66%)을 가지고 있으며, ‘자연체험동기’는 평균값이 가장 높은 4.06을 나타내고 있고, ‘가족동기’은 3.61로 가장 낮아 생태체험마을 방문객의 생태체험동기는 자연체험에 대한 동기는 높고, 가족여행동기는 낮은 것으로 나타나고 있다.
- 오락비용의 경우 성취형이 가장 높고, 사회성/흥미추구형이 가장 낮게 나타났다. 선호하는 체험의 경우 영농체험은 사회성/흥미추구형이 가장 높고, 일상탈출/휴식형이 가장 낮게 나타났다. 도시체험, 야외체험, 섬을 기반으로 한 체험 모두 사회성/흥미추구형이 가장 높고, 자기개발형이 가장 낮게 나타났다.
- 요인분석 결과 관광동기는 ‘모헙 (Adventure)’, ‘교육(Education)’, ‘전체(Holistic)’으로 나타났으며, 군집분석 결과 ‘체험형(Experience)’, ‘학습형(Learning)’, ‘Eco(생태형)’으로 나타났다. 세분시장별 행동의도의 차이를 분석한 결과 규정준수 의도의 경우 학습형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났으며, 지역 환경유지를 위한 도움에 대해서는 학습형과 생태형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났다. 관광객들의 습지 학습을 돕는 것에 대해서는 생태형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났다.
- 649)를 설명하는 2개의 판별함수는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 요인 간의 구조행렬을 통해 판별력을 살펴본 결과 판별함수 1에서는 기족여행 동기 요인이, 판별함수 2에서는 휴식동기 요인이 가장 기여도가 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 군집이 적절히 분류되었는지를 파악하기 위하여 판별분석의 결과를 이용하여 분류정확도(classification accuracy)를 도출하였다.
- 요인분석 결과 관광동기는 ‘모헙 (Adventure)’, ‘교육(Education)’, ‘전체(Holistic)’으로 나타났으며, 군집분석 결과 ‘체험형(Experience)’, ‘학습형(Learning)’, ‘Eco(생태형)’으로 나타났다.
- 요인분석 결과 관광동기는 ‘휴식(relaxation)’, ‘사회화 (socialization)’, ‘학습(learning)’, ‘가족동반(family togetherness)’, ‘진기함(novelty)’, ‘흥미(excitement)’로 구분되었다.
- 김용중(2013)은 시화호에 방문한 생태관광객 174명을 대상으로 방문동기에 따라 시장세분화하였다. 요인분석 결과 방문동기는 관찰 및 학습, 자녀교육 및 신체단련, 휴식, 연구 및 모험, 함께함으로 나타났다. 군집분석 결과 일반 생태관광자, 사회적 관광자, 교육적 자연주의자로 구분되었다.
- 국내에서도 생태관광객을 방문동기에 따라 시장세분화한 연구들이 이루어졌는데(박혜윤 & 양현주, 2006; 김희성 & 이재섭, 2010; 김용중, 2013), 박혜윤 & 양현주(2006)는 강화도 일대 갯벌생태관광지의 관광객 200명을 대상으로 방문동기에 따라 시장세분화하였다. 요인분석 결과 방문동기는 학습 및 자연교감, 기분전환, 새로운 것 경험, 자기계발, 친교로 나타났으며, 군집분석 결과 자기계발집단, 낮은동기집단, 기분전환집단으로 나타났다. 인구통계학적 특성을 바탕으로 세분시장별 특성을 분석한 결과 자기계발집단은 26~35세의 비율이 높고, 낮은동기집단은 26~35세, 41~45세의 비율이 높게 나타났으며, 기분전환집단의 경우 31~35세의 비율이 높게 나타났다.
- 요인분석 결과 산림휴양림 방문 동기는 ‘자연(Nature)’, ‘동반(Company), ’모헙(Adventure)’, ‘교육(Education)’, ‘자존(Esteem)’으로 나타났으며, 군집분석 결과 ‘생태관광형(Ecotourists)’, ‘소풍형(Picnickers)’, ‘자아중심형(Egoistic tourists)’, ‘모험형(Adventure tourists)’ 으로 나타났다.
- 요인분석 결과 트래킹 참여동기는 여가향유, 자연체험, 자아개발, 일탈 ⋅ 휴양으로 나타났으며, 군집분석 결과 여가향유 추구형, 자아개발 추구형, 일탈 ⋅ 휴양 추구형으로 나타났다.
- 생태체험마을 방문객들을 방문 동기에 따라 유형화하기 위해 군집분석을 실시하였다. 요인분석을 통해 도출된 4개의 생태체험 동기를 바탕으로 군집분석을 실시한 결과 다목적추구형, 휴식추구형, 가족체험추구형으로 세 개의 군집이 도출되었다. 이는 농촌관광마을 방문객을 대상으로 분석하였던 선행 연구(Park & Yoon, 2009)와 유사한 결과이며, 본 연구에서도 마을단위를 대상으로 조사하였기 때문에 나온 결과라고 생각된다.
- 가족체험추구형의 경우 40대의 비율이 높게 나타났다. 월소득의 경우 다목적추구형은 200만원 이상의 비율이 높았으며, 휴식추구형은 200만원 이하의 비율이 높았다. 가족체험추구형의 경우 200만원대의 비율이 높게 나타났다.
- 이와 함께 군집이 적절히 분류되었는지를 파악하기 위하여 판별분석의 결과를 이용하여 분류정확도(classification accuracy)를 도출하였다. 이에 해당하는 적중률(hit ratio)과 교차유효성(crossvalidation)이 각각 96.1%, 95.7%로 각 케이스가 올바르게 분류되었고, 이러한 결과를 토대로 군집분석의 결과가 타당함을 알 수 있었다.
- 군집분석 결과 일반 생태관광자, 사회적 관광자, 교육적 자연주의자로 구분되었다. 인구통계학적 특성 및 행동의도를 바탕으로 세분시장별 특성을 분석한 결과 연령의 경우 일반 생태관광자집단과 교육적 자연주의 자집단은 36~45세의 비율이 가장 높게 나타났고, 사회적 관광자집단은 26~35세, 46~55세의 비율이 가장 높게 나타났다. 관광지 보전을 위한 규칙 수용 의도는 교육적 자연주의자집단이 가장 높게 나타났으며, 사회적 관광자 집단은 가장 낮게 나타났다.
- 요인분석 결과 산림휴양림 방문 동기는 ‘자연(Nature)’, ‘동반(Company), ’모헙(Adventure)’, ‘교육(Education)’, ‘자존(Esteem)’으로 나타났으며, 군집분석 결과 ‘생태관광형(Ecotourists)’, ‘소풍형(Picnickers)’, ‘자아중심형(Egoistic tourists)’, ‘모험형(Adventure tourists)’ 으로 나타났다. 인구통계학적 특성을 바탕으로 세분시장별 특성을 분석한 결과 생태관광형과 자야중심형, 모험형은 18-25세의 비율이 가장 높고, 소풍형은 26-35세의 비율이 가장 높게 나타났다. 자아중심형의 경우 월소득이 가장 높게 나타났으며, 모험형은 소득이 가장 낮은 것으로 나타났다.
- 요인분석 결과 방문동기는 학습 및 자연교감, 기분전환, 새로운 것 경험, 자기계발, 친교로 나타났으며, 군집분석 결과 자기계발집단, 낮은동기집단, 기분전환집단으로 나타났다. 인구통계학적 특성을 바탕으로 세분시장별 특성을 분석한 결과 자기계발집단은 26~35세의 비율이 높고, 낮은동기집단은 26~35세, 41~45세의 비율이 높게 나타났으며, 기분전환집단의 경우 31~35세의 비율이 높게 나타났다. 정보원천의 경우 자기계발집단과 기분전환집단은 소개, 추천의 비율이 높았으며, 낮은동기집단은 소개, 추천과 개인경험의 비율이 높게 나타났다.
- Kaiser-MeyerOlkin의 표본적절성 검사(measure of sampling adequacy)도 주어진 자료가 요인분석에 적합한지를 판단하는 도구로서 0에서 1사이의 값을 가지는 지수이다. 일반적으로 이 지수의 값이 0.5 이상일 경우 요인 분석이 가능하고 0.7 이상일 경우 요인분석에 적합한 것으로 간주되는데 본 연구에서는 0.84로 높게 나타나 요인분석이 적합한 것으로 나타났다. 최종적으로 18개의 변인으로 4개의 요인이 생성되었으며, 4개 요인은 총 분산의 69.
- 관광객들의 습지 학습을 돕는 것에 대해서는 생태형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났다. 자원보전과 봉사활동 참가에 대해서는 생태형이 가장 높고, 학습형이 가장 낮게 나타났으며, 재미를 위해 동물상과 식물군에 손을 대는 것에 대해서는 학습형이 가장 높고, 체험형이 가장 낮게 나타났다.
- 인구통계학적 특성을 바탕으로 세분시장별 특성을 분석한 결과 자기계발집단은 26~35세의 비율이 높고, 낮은동기집단은 26~35세, 41~45세의 비율이 높게 나타났으며, 기분전환집단의 경우 31~35세의 비율이 높게 나타났다. 정보원천의 경우 자기계발집단과 기분전환집단은 소개, 추천의 비율이 높았으며, 낮은동기집단은 소개, 추천과 개인경험의 비율이 높게 나타났다.
- 가족체험추구형의 경우 비수도권의 비율이 높게 나타났다. 정보획득경로의 경우 다목적추구형은 인터넷과 소개의 비율이 높았으며, 휴식추구형은 인쇄물의 비율이 높게 나타났다. 가족체험추구형의 경우 소개의 비율이 높게 나타났다.
- 관광지 보전을 위한 규칙 수용 의도는 교육적 자연주의자집단이 가장 높게 나타났으며, 사회적 관광자 집단은 가장 낮게 나타났다. 지역의 기념품 생태환경 관련 상품 구입 의도는 일반 생태관광자 집단이 가장 높게 나타났고, 사회적 관광자 집단이 가장 낮게 나타났다.
- 가족체험추구형의 경우 소개의 비율이 높게 나타났다. 지출비용의 경우 다목적추구형은 21만원 이상의 비율이 높았으며, 휴식추구형의 경우 20만원 이하의 비율이 높게 나타났다. 가족체험추구형의 경우 20만원대의 비율이 높게 나타났다.
- 가족체험추구형의 경우 200만원대의 비율이 높게 나타났다. 직업의 경우 다목적추구형은 생산직과 판매직, 사무직, 주부의 비율이 높았으며, 휴식추구형은 자영업과 학생, 서비스직의 비율이 높았다. 가족체험추구형의 경우 사무직의 비율이 높게 나타났다.
- 84로 높게 나타나 요인분석이 적합한 것으로 나타났다. 최종적으로 18개의 변인으로 4개의 요인이 생성되었으며, 4개 요인은 총 분산의 69.74%를 설명하고 있고, 각 요인부하량은 0.4 이상으로 나 타났다.
후속연구
- 그러나 본 연구는 전국의 생태체험마을을 대상으로 한 것이 아닌 강원과 경남지역의 마을을 대상으로 분석하였기 때문에 전체 생태체험객으로 일반화하기에는 한계가 있을 수 있다. 향후 지역별로 고르게 자료를 수집하여 분석한다면 보다 신뢰성 있고 타당성 있는 연구결과를 도출할 수 있을 것으로 생각된다.
- 본 연구의 목적은 생태체험마을 방문객을 방문동기에 따라 시장세분화 하는 것이다. 생태체험객의 세분시장 유형별 특성을 분석함으로써 생태체험마을 방문객을 이해하는데 도움이 될 것이다. 이를 통해 생태체험마을을 활성화하기 위한 정책적 뒷받침 뿐만 아니라 마을 운영자들에게는 생태체험마을에 방문객들을 유인하고 체험객의 만족도와 재방문율을 높이기 위한 전략을 수립하는데 도움이 될 것이다.
- 본 연구는 생태체험마을 방문객을 대상으로 방문동기에 따라 시장세분화하고, 세분시장별 특성을 실증적으로 분석하여 생태체험객들의 특성을 세분화하여 이해할 수 있도록 하는 기초자료가 되었다는 점에서 의의가 있다. 정책결정자들은 생태체험마을을 육성할 때 마을의 생태환경과 자원에 따라 목표시장과 프로그램의 유형을 세분화하여 마을별로 특색 있는 체험마을이 되도록 해야 할 것이다. 생태체험마을 운영자들은 세분시장별로 체험객들의 특성에 맞는 프로그램 기획과 운영 전략을 통해 체험 객들의 만족을 효과적으로 높일 수 있을 것이다.
- 그러나 본 연구는 전국의 생태체험마을을 대상으로 한 것이 아닌 강원과 경남지역의 마을을 대상으로 분석하였기 때문에 전체 생태체험객으로 일반화하기에는 한계가 있을 수 있다. 향후 지역별로 고르게 자료를 수집하여 분석한다면 보다 신뢰성 있고 타당성 있는 연구결과를 도출할 수 있을 것으로 생각된다.
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