[논문]온/오프라인 브라우징에 따른 소비자 집단의 쇼핑성향과 구매행동 연구

이영선; 고순화

doi:10.5850/jksct.2014.38.3.321

온/오프라인 브라우징에 따른 소비자 집단의 쇼핑성향과 구매행동 연구
Consumer's Shopping Orientation and Buying Behavior According to the On/Offline Browsing 원문보기

한국의류학회지 = Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, v.38 no.3, 2014년, pp.321 - 333

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This study grouped on/offline browsing consumer types according to on/offline browsing consumer behavior and investigated the differences in shopping orientation, impulse buying, and fashion goods expenditure ratio in on/offline markets based on on/offline browsing types. Data were obtained from 379 consumers aged 10 to 40 in Daejeon Korea. The data were analyzed using factor analysis, cluster analysis and ANOVA. The result were as following. First, respondents were classified into four group by on/offline browsing behavior (high offline browsing group, low on/offline browsing group, high on/offline browsing group, and high online browsing group). Second, there were significant differences among groups in the shopping orientation (except for efficient shopping orientation). Third, groups showed differences in impulse buying and fashion goods expenditure ratio in on/offline markets. This information will benefit marketers in the use of multichannel consumer strategies.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 기존의 연구는 온라인 혹은 오프라인 점포 하나만을 대상으로 소비자들의 브라우징 행동을 규명하였으며, 또한 멀티채널 소비자의 쇼핑행동을 정보탐색 단계와 구매단계로 나누어 각 단계에서의 이용채널이 무엇인지에 대한 연구가 주를 이루었고 브라우징 행동에 대한 실증연구는 미흡하다. 그러므로 본 연구에서는 소비자들의 온/오프라인 정보탐색이 활발히 이루어지고 있는 시점에서 온/오프라인에서 브라우징을 하는 소비자 특성을 알아보기 위해 소비자를 온/오프라인 브라우징 정도에 따라 유형화하여 각 유형별 인구통계적 특성, 소비자들의 쇼핑성향, 충동구매, 온/오프라인 구매금액 비율에 차이가 있는지 알아보고자 한다. 본 연구를 통해 온/오프라인 브라우징 군집별 소비자 특성을 도출함으로써 기업에 세분시장별 적합한 마케팅 전략을 세울 수 있는 기초자료를 제공하고자 한다.
그러나 기존의 연구는 온라인 혹은 오프라인 점포 하나만을 대상으로 연구하였으므로 멀티채널 이용소비자 행동을 이해하기 위해서는 온/오프라인 두 점포를 동시에 브라우징하는 소비자 행동을 알아보는 것이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 온/오프라인 브라우징을 패션제품을 구매하기 위한 특정한 계획 없이 정보 혹은 재미나 기분전환을 위해 온라인과 오프라인 쇼핑몰을 방문하는 행위로 간주하여 온/오프라인 점포를 브라우징하는 소비자 특성을 알아보고자 한 다.
현재까지 연구되어온 의복구매행동의 변인들을 살펴보면 구매동기, 정보탐색, 의복평가기준, 구매처, 구매시기 및 상황, 구매빈도, 구매가격 및 지불방법, 의복행동 및 불평행동 등 매우 다양하게 진행되어 왔다(Ko & Koh, 2009). 멀티채널과 관련해서는 제품구매 시 멀티채널 이용과 총 구매횟수와는 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며(Joo, 2008) 본 연구 에서는 구매행동변수로 온/오프라인 평균 구매금액비율을 알아보고자 한다.
본 연구는 소비자를 온/오프라인 브라우징 정도에 따라 유형화하여 쇼핑성향, 충동구매, 구매금액비율 사이의 관계를 알아보기 위하여 다음과 같은 연구문제를 구성하였다.
본 연구는 소비자의 멀티채널 브라우징 정도에 따라 소비자를 유형화하여 인구통계적 특성, 패션제품 쇼핑 성향, 충동구매와 온/오프라인 평균 구매금액비율의 차이를 알아보았다. 본 연구를 통해 온/오프라인 두 채널을 병행하여 브라우징을 하는 소비자들의 특성을 살펴봄으로써 멀티채널 이용소비자들의 정보탐색행동에 대한 이해의 폭을 넓히고자 하였으며 연구결과에 따른 시사점은 다음과 같다.
그러므로 본 연구에서는 소비자들의 온/오프라인 정보탐색이 활발히 이루어지고 있는 시점에서 온/오프라인에서 브라우징을 하는 소비자 특성을 알아보기 위해 소비자를 온/오프라인 브라우징 정도에 따라 유형화하여 각 유형별 인구통계적 특성, 소비자들의 쇼핑성향, 충동구매, 온/오프라인 구매금액 비율에 차이가 있는지 알아보고자 한다. 본 연구를 통해 온/오프라인 브라우징 군집별 소비자 특성을 도출함으로써 기업에 세분시장별 적합한 마케팅 전략을 세울 수 있는 기초자료를 제공하고자 한다.
선행연구에서 의복쇼핑성향 하위차원들이 다양하게 도출되었는데 본 연구에서는 Kim(2003)의 연구를 참고하여 선행연구에서 공통적으로 나타난 경제적 차원, 쾌락적 차원, 편의적 차원과 인터넷 쇼핑성향 연구를 참고하여 멀티채널 이용소비자들의 쇼핑성향을 알아보고자 한다.
2-1. 유형화된 소비자 브라우징 집단별 인구 통계적 특성의 차이를 알아본다.

제안 방법

본 연구는 설문지법을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 연구문제에 대한 설문내용은 패션제품 온/오프라인 브라우징, 쇼핑성향, 충동구매, 의복구매행동(구매제품, 구매빈도, 평균 구매금액 등)과 인구통계적 특성으로 구성하였다.
본 연구는 소비자의 멀티채널 브라우징 정도에 따라 소비자를 유형화하여 인구통계적 특성, 패션제품 쇼핑 성향, 충동구매와 온/오프라인 평균 구매금액비율의 차이를 알아보았다. 본 연구를 통해 온/오프라인 두 채널을 병행하여 브라우징을 하는 소비자들의 특성을 살펴봄으로써 멀티채널 이용소비자들의 정보탐색행동에 대한 이해의 폭을 넓히고자 하였으며 연구결과에 따른 시사점은 다음과 같다.
본 조사를 실시하기 전에 대학생 60명을 대상으로 예비조사를 실시하여 설문문항의 문항 간 상관관계, 타당도와 신뢰도 검증을 통해 문항을 수정 보완하여 본 조사 설문지를 구성하였다. 본 조사는 대전에 거주하고 있는 대학생 이상 40대 남녀 소비자를 대상으로 2012년 12월~2013년 1월에 조사하였으며 총 390부가 수집되었으나 결측값이 많은 40대 이상의 설문지와 부적합한 설문지를 제외하고 최종 379부가 분석되었다.
온/오프라인 브라우징은 Sin(2006)의 연구를 참고하여 온라인 브라우징 4문항, 오프라인 브라우징 4문항을 선정하였다. 설문조사 시온라인 브라우징을 묻는 문항과 오프라인 브라우징을 묻는 문항을 같이 조사하면서 오프라인 패션점포는 온라인 점포를 제외한 일반적인 오프라인 패션점포임(백화점, 할인점, 패션전문점 등)을 명시하였다. 쇼핑성향문항은 선행연구(Choi, 2004; Hwang & Joung, 2005; Kim, 2009; Park et al.
쇼핑성향문항은 선행연구(Choi, 2004; Hwang & Joung, 2005; Kim, 2009; Park et al., 2005)를 참고하였으며 예비조사를 통해 측정항목에 대한 타당도와 신뢰도를 검증한 문항을 수정 보완하여, 총 26문항으로 구성하였다.
본 연구는 설문지법을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 연구문제에 대한 설문내용은 패션제품 온/오프라인 브라우징, 쇼핑성향, 충동구매, 의복구매행동(구매제품, 구매빈도, 평균 구매금액 등)과 인구통계적 특성으로 구성하였다. 질문문항은 기본적으로 선행연구에서 타당성이 인정된 문항을 참고하되 필요한 경우 연구자가 선행 연구를 참고하여 수정 보완하였다.
충동구매문항은 Lim and Hong(2004)의 연구를 참고하여 본 연구의 목적에 맞게 수정하였으며 총 3문항으로 구성하였다. 온/오프라인 브라우징, 쇼핑성향, 충동구매 문항은 5점 리커트 척도로 측정하였으며 구매제품, 구매빈도는 선다형으로, 평균 구매금액은 직접 기입하도록 하였다.
온/오프라인 브라우징에 따라 소비자를 유형화하기 위해 먼저 온/오프라인 브라우징을 배리맥스 회전을 이용한 주성분 요인분석을 실시하였다. 요인분석 결과는 [Table 1]과 같이 오프라인 브라우징과 온라인 브라우징 두 개의 요인으로 분류되었으며 신뢰도 계수는 0.
연구문제 2. 유형화된 소비자 브라우징 집단별 인구통계적 특성, 쇼핑성향, 충동구매, 구매 금액비율의 차이를 알아본다.
연구문제에 대한 설문내용은 패션제품 온/오프라인 브라우징, 쇼핑성향, 충동구매, 의복구매행동(구매제품, 구매빈도, 평균 구매금액 등)과 인구통계적 특성으로 구성하였다. 질문문항은 기본적으로 선행연구에서 타당성이 인정된 문항을 참고하되 필요한 경우 연구자가 선행 연구를 참고하여 수정 보완하였다. 온/오프라인 브라우징은 Sin(2006)의 연구를 참고하여 온라인 브라우징 4문항, 오프라인 브라우징 4문항을 선정하였다.
, 2005)를 참고하였으며 예비조사를 통해 측정항목에 대한 타당도와 신뢰도를 검증한 문항을 수정 보완하여, 총 26문항으로 구성하였다. 충동구매문항은 Lim and Hong(2004)의 연구를 참고하여 본 연구의 목적에 맞게 수정하였으며 총 3문항으로 구성하였다. 온/오프라인 브라우징, 쇼핑성향, 충동구매 문항은 5점 리커트 척도로 측정하였으며 구매제품, 구매빈도는 선다형으로, 평균 구매금액은 직접 기입하도록 하였다.
패션제품 쇼핑성향의 하위차원을 알아보기 위해 배리맥스 회전을 이용한 주성분 분석을 실시하였다. 고유값 1을 기준으로 총 26문항 중 요인적재치가 0.

대상 데이터

본 조사를 실시하기 전에 대학생 60명을 대상으로 예비조사를 실시하여 설문문항의 문항 간 상관관계, 타당도와 신뢰도 검증을 통해 문항을 수정 보완하여 본 조사 설문지를 구성하였다. 본 조사는 대전에 거주하고 있는 대학생 이상 40대 남녀 소비자를 대상으로 2012년 12월~2013년 1월에 조사하였으며 총 390부가 수집되었으나 결측값이 많은 40대 이상의 설문지와 부적합한 설문지를 제외하고 최종 379부가 분석되었다.

데이터처리

온/오프라인 브라우징 유형별 구매행동을 알아보기 위해 일원분산분석과 Duncan의 다중비교를 실시하였다. 구매행동은 충동구매와 온/오프라인 평균 구매금액 비율로 충동구매는 3개의 측정문항을 요인 분석한 결과 단일차원으로 나타났으며 평균 구매금액비율은 온라인에서 패션제품구매에 지출한 1년 평균 금액을 오프라인에서 패션제품구매에 지출한 1년 평균 금액으로 나눈 값을 이용하였다.
온/오프라인 브라우징 유형별 패션제품 쇼핑성향의 차이를 알아보기 위해 일원분산분석과 Duncan의 다중비교를 실시하였다. [Table 5]에서와 같이 쾌락적 쇼핑성향, 경제적 쇼핑성향, 계획적 쇼핑성향, 효율적 쇼핑성향에 있어서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
온/오프라인 브라우징에 따른 소비자를 유형화하기 위해 분류된 2개의 요인으로 K-means 군집분석을 실시하였다. 온/오프라인 브라우징 특징을 가장 잘 나타내는 군집을 도출하기 위해 2개, 3개 혹은 4개의 군집을 지정하여 분석한 결과 [Table 2]와 같이 4개의 유형화가 가장 적절한 것으로 판단되었다.
최근 1년 동안 인터넷에서 패션제품을 구매하는데 지출한 평균 구매금액은 730,000원으로 나타났으며, 최근 1년 동안 점포에서 패션제품을 구매하는데 지출한 평균 구매금액은 1,080,000원으로 나타났다. 자료분석은 Spss 20.0을 이용한 요인분석, 군집분석, 일원분산분석을 실시하였다.

이론/모형

질문문항은 기본적으로 선행연구에서 타당성이 인정된 문항을 참고하되 필요한 경우 연구자가 선행 연구를 참고하여 수정 보완하였다. 온/오프라인 브라우징은 Sin(2006)의 연구를 참고하여 온라인 브라우징 4문항, 오프라인 브라우징 4문항을 선정하였다. 설문조사 시온라인 브라우징을 묻는 문항과 오프라인 브라우징을 묻는 문항을 같이 조사하면서 오프라인 패션점포는 온라인 점포를 제외한 일반적인 오프라인 패션점포임(백화점, 할인점, 패션전문점 등)을 명시하였다.

성능/효과

4%) 순으로 나타났다. 3개월 동안 인터넷에서 패션 제품을 구매한 횟수는 5회 미만(56.7%)이 가장 많은 것으로 나타났으며, 점포에서 패션제품 구매횟수 역시 5회 미만(53.7%)이 가장 많았다. 최근 1년 동안 인터넷에서 패션제품을 구매하는데 지출한 평균 구매금액은 730,000원으로 나타났으며, 최근 1년 동안 점포에서 패션제품을 구매하는데 지출한 평균 구매금액은 1,080,000원으로 나타났다.
(2005)의 연구에 서는 쇼핑성향이 유명상표 지향성향, 경제적 성향, 유행 지향성향, 시간절약성향, 인터넷 쇼핑성향으로 분류되었으며, 쇼핑성향에 따라 소비자 집단을 분류한 결과 경제성 추구집단, 유행/유명상표추구 집단, 편의추구 집단 3집단으로 분류되었다. 경제성 추구 집단과 유행/유명상표추구 집단이 편의추구 집단에 비해 인터넷 쇼핑몰 환경 요인 중 시각정보, 상품구색, 결재 서비스에 있어서 인지 정도가 높았으며 인터넷 쇼핑몰에서의 구매의도도 높은 것으로 나타났다. Na and Suh(2008)의 연구에서는 오락적 쇼핑성향, 유행추구 쇼핑성향, 경제적 쇼핑성향, 편의적 쇼핑성향 4개의 요인이 도출되었다.
군집 3(n=126)은 온/ 오프라인 브라우징 성향이 모두 높은 집단으로 ‘고 온/ 오프라인 브라우징 집단(G3)’으로 명명하였으며, 군집 4 (n=88)는 온라인 브라우징 성향이 높은 집단으로 ‘고 온라인 브라우징 집단(G4)’으로 명명하여 총 4개의 군집으로 분류되었다.
이와 같은 결과는 20대가 다른 연령대에 비해 멀티채널 이용이 뚜렷하게 높게 나타난 선행 연구(Choi, 2004) 결과와 관련지어 생각해 볼 때 연령이 낮을수록 디지털 기기에 익숙한 환경에서 생활해 왔기에 멀티채널 사용이 자유롭고 이에 따라 멀티채널 브라우징 행동도 많이 하는 것으로 생각된다. 넷째, 고 온라인 브라우징 집단(G4)은 30대가 많았고 가정주부, 사무관리직이 많았으며, 학력은 전문대졸 이하와 대졸이 많았고, 여성이 상대적으로 많은 특징을 나타내었다.
넷째, 고 온라인 브라우징 집단은 경제적 쇼핑성향과 효율적 쇼핑성향이 높은 점수를 보이고 있다. 이러한 결과는 온라인 점포에서 브라우징을 많이 하는 소비자들은 가격비교와 같은 정보를 통해 합리적인 가격대와 품질을 추구하는 가치소비와 원하는 상품을 찾을 수 있는 가장 적합한 쇼핑장소를 추구하는 소비자 쇼핑성향을 나타내는 것으로 사료된다.
다섯째, 고 온/오프라인 브라우징 집단은 고 온라인 브라우징 집단에 비해 충동구매경향은 높았지만 온/오프라인 평균 구매금액비율은 낮게 나타났다. 이와 같은 결과는 온/오프라인 두 점포에서 브라우징을 많이 하는 소비자들은 온라인에서 브라우징을 더 많이 하는 소비자들에 비해 충동구매성향은 높지만 구매로 이어지는 경향이 적다는 것을 나타내므로, 온라인에서 오프라인 매장으로 확대를 하든, 기존 오프라인 매장에서 온라인 매장으로 확대를 하든 멀티채널 운영업체에서는 오프라인 점포와 온라인 점포를 연계하여 오프라인 점포에서의 충동구매가 온라인에서의 구매로 이어질 수 있도록 온라인 촉진전략을 더욱 강화해야 할 것이다.
첫째, 소비자는 점포 내의 판매촉진과 새로운 상품의 노출 때문에 특정한 구매계획 없이 비계획구매를 할 수 있다. 둘째, 브라우징하는 동안 획득된 제품, 브랜드, 점포에 대한 정보는 문제가 인지된 후 다른 날 구매를 촉진할 수 있다. 셋째, 이러한 소비자 그룹은 구전활동으로 다른 사람들의 구매에 영향을 줄 수 있다는 것을 제안하였다.
둘째, 온/오프라인 브라우징 유형별 인구통계적 특성 을 알아본 결과 10대는 고 온/오프라인 브라우징에서 많이 나타났고, 20대는 저 온/오프라인 브라우징 집단과고 온/오프라인 브라우징 집단에 분포되었으며, 30대는 고 오프라인 브라우징 집단, 저 온/오프라인 브라우징 집단, 고온라인 브라우징 집단에 분포되어 있었다. 즉, 디지털 기기의 사용이 많은 10대는 멀티채널 브라우징 경향을 주로 보이고 20대나 30대는 같은 연령대라도 다양한 브라우징 경향을 나타내고 있으므로 기업에서는 각 세분시장 특징에 가장 효과적인 멀티채널 전략을 고려해야 할 것이다.
온/오프라인 브라우징 유형별로 인구통계적 특성을 살펴보면 첫째, 고 오프라인 브라우징 집단(G1)은 30대가 상대적으로 많았고, 직업에서는 가정주부, 사무관리직이 많았으며, 전문대졸 이하의 학력을 보이고 여성이 많은 특징을 나타내었다. 둘째, 저온/오프라인 브라우징 집단(G2)은 20대와 30대가 많았고, 직업은 전문직에 종사하는 사람들로 나타났으며, 대졸과대학원 이상의 학력이 상대적으로 많았다. 또한 여성에 비해 남성이 많은 특징을 보이고 있다.
Park(2005)는 패션제품의 충동구매행동에 대한 브라우징의 중재효과를 살펴본 결과 패션점포 내에서 브라우징 행동을 많이 할수록 소비자들이 충동구매행동을 많이 하는 것으로 나타나 브라우징이 패션제품 충동구매행동에 중요한 변수임을 입증하였다. 또한 쾌락적 소비성향이 높을수록 쇼핑할 때 브라우징 행동을 많이 하는 것으로 나타났다.
본 연구에서 고 온/오프라인 브라우징 집단은 쾌락적 쇼핑성향이 높게 나타났는데 이와 같은 결과는 쾌락적 쇼핑성향이 온라인 채널에서의 탐색이 많은 집단에서 크게 나타난 Jang(2004)의 연구와 일부 일치하였다. 또한 편의적 쇼핑성향은 브라우징 집단별 유의한 차이는 나타나지 않았지만 모든 집단에서 비슷하게 높은 점수를 보이고 있다.
구매행동은 충동구매와 온/오프라인 평균 구매금액 비율로 충동구매는 3개의 측정문항을 요인 분석한 결과 단일차원으로 나타났으며 평균 구매금액비율은 온라인에서 패션제품구매에 지출한 1년 평균 금액을 오프라인에서 패션제품구매에 지출한 1년 평균 금액으로 나눈 값을 이용하였다. 분석결과 [Table 6]에서와 같이 온/오프라인 브라우징에 유형별로 충동구매와 평균 구매금액비율 에서 유의한 차이를 나타내었다.
또한 여성에 비해 남성이 많은 특징을 보이고 있다. 셋째, 고 온/오프라인 브라우징 집단(G3)은 10대와 20대가 상대적으로 많았으며 주로 학생이었으며 대학 재학생이 많았고 여성이 주로 분포되었다. 이와 같은 결과는 20대가 다른 연령대에 비해 멀티채널 이용이 뚜렷하게 높게 나타난 선행 연구(Choi, 2004) 결과와 관련지어 생각해 볼 때 연령이 낮을수록 디지털 기기에 익숙한 환경에서 생활해 왔기에 멀티채널 사용이 자유롭고 이에 따라 멀티채널 브라우징 행동도 많이 하는 것으로 생각된다.
셋째, 고 온/오프라인 브라우징 집단은 쾌락적 쇼핑 성향이 가장 높게 나타났으며 모든 쇼핑경향에서 높은 점수를 나타내고 있다. 즉, 멀티채널 이용소비자들은 온/ 오프라인 브라우징을 통해 쾌락적 즐거움을 추구하는 동시에 경제성, 계획적 쇼핑, 효율적 쇼핑을 추구한다는 것을 알 수 있다.
둘째, 브라우징하는 동안 획득된 제품, 브랜드, 점포에 대한 정보는 문제가 인지된 후 다른 날 구매를 촉진할 수 있다. 셋째, 이러한 소비자 그룹은 구전활동으로 다른 사람들의 구매에 영향을 줄 수 있다는 것을 제안하였다.
인터넷과 관련하여 Lee and Kim(2006)는 인터넷 쇼핑몰에서 의류제품에 대한 충동구매성향에 영향을 미치는 요인인 소비자 내적 요인(의복의 즐거움 추구, 유행혁신성, 위험감수)과 외적인 상황(시간, 기분, 금전), 마케팅 자극에 대해 알아본 결과 소비자의 내적 요인에 서는 새로움의 채택시기, 디자인 위험감수, 최신 디자인선호, 구매의 즐거움이 순수 충동구매성향과 높은 정적인 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 소비자의 외적 상황과 충동구매와의 관계에서는 사고싶은 기분, 기대 안했던 돈에서 순수 충동구매와 높은 정적 상관관계를 나타냈으며, 마케팅 자극에서는 촉진자극이 충동 구매성향과 높은 정적 상관관계를 나타냈다. 또한 온라인 쇼핑 행동에서 쾌락적 쇼핑동기가 높을수록, 정보탐색을 많이 할수록 충동구매행동이 높은 것으로 나타났으며(Lim & Hong, 2004), 오프라인 점포에서도 쾌락적 쇼핑동기가 충동구매에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다 (Kim & Rhee, 2001).
온/오프라인 브라우징 유형별 인구통계적 특성 차이를 알아보기 위해 교차분석과 검정을 실시한 결과 [Table 4]과 같이 인구통계적 특성 중 연령, 직업, 학력, 성별에서 유의한 차이가 있었다. 온/오프라인 브라우징 유형별로 인구통계적 특성을 살펴보면 첫째, 고 오프라인 브라우징 집단(G1)은 30대가 상대적으로 많았고, 직업에서는 가정주부, 사무관리직이 많았으며, 전문대졸 이하의 학력을 보이고 여성이 많은 특징을 나타내었다. 둘째, 저온/오프라인 브라우징 집단(G2)은 20대와 30대가 많았고, 직업은 전문직에 종사하는 사람들로 나타났으며, 대졸과대학원 이상의 학력이 상대적으로 많았다.
온/오프라인 브라우징에 따른 소비자를 유형화하기 위해 분류된 2개의 요인으로 K-means 군집분석을 실시하였다. 온/오프라인 브라우징 특징을 가장 잘 나타내는 군집을 도출하기 위해 2개, 3개 혹은 4개의 군집을 지정하여 분석한 결과 [Table 2]와 같이 4개의 유형화가 가장 적절한 것으로 판단되었다. 군집 1(n=53)은 오프라인 브라우징 성향이 강한 집단으로 ‘고 오프라인 브라우징 집단(G1)’으로 명명하였고 군집 2(n=112)는 온/오프라인 브라우징 성향이 모두 낮은 집단으로 ‘저 온/오프라인 브라우징 집단(G2)’으로 명명하였다.
즉, 오프라인에서 의복쇼핑 시, 인터넷을 어느 정도 이용하는 집단에서 충동적 성향이 더 강하게 나타나는 반면, 오프라인 매장을 주로 이용하는 집단은 충동적 성향이 상대적으로 약했다. 인터넷 쇼핑 시에는 쇼핑향유성향과 목적 지향적 성향에서 집단 간 차이가 있는 것으로 나타나 인터넷 이용도가 높은 집단일수록 쇼핑에서 누릴 수 있는 즐거움도 누릴 줄 알고, 인터넷을 통한 편리한 구매목적 달성욕구도 강한 것으로 나타났다.
첫째, 본 연구에서 고 오프라인브라우징 집단 53명 (14.0%), 저 온/오프라인 브라우징 112명(26.6%), 고 온/오프라인 브라우징 집단 126명(33.2%), 고 온라인 브라우징 집단 88명(23.2%)으로 고 온/오프라인 브라우징 집단과 고 온라인 브라우징 집단을 합하면 온라인을 통한 브라우징 활동 비중이 크게 나타났고 있다. 이러한 결과는 소비자들의 구매활동 향상을 위해서 패션 관련 소매 업체의 멀티채널 소매유통전략 필요성을 시사하고 있다.
(1989)은 브라우저들은 몇몇 이유에서 연구자들과 마케터들에게 흥미롭다는 것을 제안하였다. 첫째, 소비자는 점포 내의 판매촉진과 새로운 상품의 노출 때문에 특정한 구매계획 없이 비계획구매를 할 수 있다. 둘째, 브라우징하는 동안 획득된 제품, 브랜드, 점포에 대한 정보는 문제가 인지된 후 다른 날 구매를 촉진할 수 있다.

후속연구

본 연구의 한계점은 첫째, 인구통계적 특성에 있어 대학생이 주를 이루고 있으므로 일반적인 소비자들의 온/ 오프라인 브라우징 행동을 설명하는데 제한이 있다. 둘째, 온/오프라인 쇼핑객들의 유형화에 있어 차별화 정도가 약하고 군집들 간 배타성 또한 약한 한계점이 있다. 향후 연구에서는 연령대별로 고루 분포된 표집을 통해 라이프스타일이 다른 연령대별로 인구통계적 특성과 쇼핑태도, 구매행동의 차이를 알아본다면 세분시장별 확실히 구별되는 특징을 도출해 낼 수 있을 것이다.
향후 연구에서는 연령대별로 고루 분포된 표집을 통해 라이프스타일이 다른 연령대별로 인구통계적 특성과 쇼핑태도, 구매행동의 차이를 알아본다면 세분시장별 확실히 구별되는 특징을 도출해 낼 수 있을 것이다. 또한 소비자 브라우징 행동을 심도 있게 이해하기 위해서 향후연구에서는 시간압박과 같은 브라우징 행동에 영향을 미치는 상황변수에 따른 멀티채널 브라우저들의 브라우징 행동을 알아볼 필요가 있을 것이다.
본 연구의 한계점은 첫째, 인구통계적 특성에 있어 대학생이 주를 이루고 있으므로 일반적인 소비자들의 온/ 오프라인 브라우징 행동을 설명하는데 제한이 있다. 둘째, 온/오프라인 쇼핑객들의 유형화에 있어 차별화 정도가 약하고 군집들 간 배타성 또한 약한 한계점이 있다.
둘째, 온/오프라인 쇼핑객들의 유형화에 있어 차별화 정도가 약하고 군집들 간 배타성 또한 약한 한계점이 있다. 향후 연구에서는 연령대별로 고루 분포된 표집을 통해 라이프스타일이 다른 연령대별로 인구통계적 특성과 쇼핑태도, 구매행동의 차이를 알아본다면 세분시장별 확실히 구별되는 특징을 도출해 낼 수 있을 것이다. 또한 소비자 브라우징 행동을 심도 있게 이해하기 위해서 향후연구에서는 시간압박과 같은 브라우징 행동에 영향을 미치는 상황변수에 따른 멀티채널 브라우저들의 브라우징 행동을 알아볼 필요가 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	브라우징이란 무엇인가?	소비자들의 정보탐색행동은 목적이 있는(goal-directed) 행동과 탐색적 행동(exploratory search)으로 구분된다. 목적적 행동은 특정한 혹은 계획된 행동을 말하는 반면, 탐색적 행동은 구매에 대한 계획 없이 정보적 혹은 오락적 목적을 위해 방문/쇼핑경험 그 자체를 즐기는 것으로 (Bloch et al., 1986) 이러한 탐색유형을 브라우징 또는 지속적 탐색(on-going search)이라 한다(Moe, 2003).
	Kim(2011)의 연구에서 의류제품 웹 브라우징을 어떻게 분류하였는가?	인터넷 맥락에서 살펴보면 Kim(2011)의 연구에서 의류제품 웹 브라우징은 쾌락적 브라우징, 정보적 브라우징, 여가적 브라우징으로 분류되었고, 브라우징은 방문자를 구매로 유도하는데 중요한 탐색단계임을 제안하고 있다. Park(2000)의 연구에서 인터넷 브라우징의 효용적 가치가 높을수록 인터넷 쇼핑몰 사이트의 방문빈도도 높은 것으로 나타났다.
	Bloch et al.(1989)은 브라우저들이 어떠한 이유로 연구자들과 마케터들에게 흥미롭다고 제안하였는가?	(1989)은 브라우저들은 몇몇 이유에서 연구자들과 마케터들에게 흥미롭다는 것을 제안하였다. 첫째, 소비자는 점포 내의 판매촉진과 새로운 상품의 노출 때문에 특정한 구매계획 없이 비계획구매를 할 수 있다. 둘째, 브라우징하는 동안 획득된 제품, 브랜드, 점포에 대한 정보는 문제가 인지된 후 다른 날 구매를 촉진할 수 있다. 셋째, 이러한 소비자 그룹은 구전활동으로 다른 사람들의 구매에 영향을 줄 수 있다는 것을 제안하였다.

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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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