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문제 정의
- 이와 같은 연구 목표를 달성하기 위하여, 지역 특성과 관련된 오프라인·온라인 채널 연구들을 살펴보고, 실제 기업의 판매 데이터와 지역 특성 데이터를 수집하고, 공간적 이질성을 명시적으로 고려한 공간오차모형(Spatial error model)을 이용하여 이를 분석하고자 한다. 구체적으로 본 연구는 다음과 같은 네 가지 연구 질문을 제시하여 심층적으로 분석하여 연구의 목적을 달성하고자 한다. 첫째, 오프라인·온라인 채널의 매출과 제품 카테고리 매출은 지역에 따른 차이가 있는가? 둘째, 지역 특성들은 공간적 자기상관(Spatial autocorrelation)이 있는가? 셋째, 채널과 제품의 특성 그리고 인구통계학적 특성을 복합적으로 고려하였을 때 매출의 지역적 차이는 어떻게 달라지는가? 넷째, 지역적 이질성을 고려한 모형은 일반 모형에 비하여 의미가 있는가? 이에 따른 마케팅 전략은 어떻게 달라지는가? 이와 같은 연구 질문에 대한 답을 오프라인·온라인 채널을 운영하는 기업의 실제 매출 자료와 지역 특성 자료를 활용하여 얻고자 한다.
- 그러므로 본 연구에서는 먼저 지역 간의 차이를 파악할 수 있도록, 지리적 분류에 따른 중심 지역과 주변 지역의 구분을 설명하고, 이렇게 구분된 각 지역의 오프라인·온라인 채널 판매 성과에 대하여 설명하고자 한다.
- 이를 위하여, 수집한 자료를 다양한 통계 방법으로 분석하였는데, 먼저 분산 분석으로 지역 간(중심 지역과 주변지역)의 차이를 살펴보았고, Moran’s I 통계값을 도출함으로써 공간 자기상관성이 존재하는지 살펴보았다. 그리고 다양한 지역 특수성 변수를 활용하여 각 지역의 오프라인 채널과 온라인 채널 판매 성과에는 어떠한 영향을 주고, 어떠한 차이가 발생하는지 공간오차모형을 통하여 관측하고자 하였다. 최종적으로 공간오차모형이 기존에 일반적으로 활용되어온 일반회귀모형과 비교하였을 때, 더 의미 있는 결과를 도출할 수 있는지 확인해 보았다.
- 즉, 각 채널의 성과는 지역의 특성과 환경에 따라 달라지므로, 이러한 차이를 확인하기 위해서는 오프라인과 온라인 채널을 동시에 운영하는 기업의 데이터가 필요하다. 둘째, 각 지역의 특성과 기업 매출의 유기적인 영향을 파악할 수 있는 데이터를 수집하고자 하였다. 온라인 채널이 발달하더라도 오프라인 지역 환경은 여전히 채널의 판매에 중요한 영향을 미치는 요소이다(Choi and Bell 2011; Choi et al.
- 본 연구는 공간적 특수성을 고려하여 오프라인·온라인 채널의 지역에 따른 판매 성과에 미치는 영향을 공간오차모형으로 실증 분석하였다는 점에서 의의가 있지만, 여전히 한계가 존재하기 때문에 다음과 같은 향후 연구를 진행해 볼 수 있을 것이다.
- 본 연구는 기업의 판매 성과 자료와 지역 정보 자료를 활용하여, 지역 특수성에 따라 오프라인·온라인 채널의 성과가 어떻게 달라지는지 살펴보고자 하였으며, 네 가지 연구 질문에 대한 답을 찾고자 하였다.
- 지리적 분류는 일반적으로 일정규모 이상의 인구 및 인구밀도 및 경제력 등 다양한 기준으로 이루어지고 있다(김동수, 허문구, 이두희 2009). 본 연구에서는 지역의 구매 잠재력에 집중하고자, 거주 인구를 기반으로 한 거주 인구 밀도와 경제활동 인구를 기반으로 한 경제활동 인구 밀도를 중심으로 살펴보았다. 거주 인구밀도가 높다는 것은 해당 지역에 거주지의 비율이 높다는 것을 의미하며, 경제활동 인구 밀도가 높다는 것은 해당 지역에 상업 지역이 많이 분포되어 있다는 것으로 이해할 수 있다.
- 오프라인 매장 환경. 본 연구에서는 지역의 브랜드의 시장 환경을 측정하기 위하여, 해당 브랜드 매장의 환경 정보를 변수화 하였다. 우선, 오프라인 매장의 제품 판매량은 각 지역에 얼마나 많은 매장이 분포되어 있는가 파악하는 것을 토대로 할 수 있을 것이다.
- 앞서 제시한 연구 질문에 대한 답을 찾고자 먼저, 오프라인·온라인 채널 및 제품 카테고리에 따라 판매량이 지역적으로 차이를 보이는지 살펴보았다.
- 이러한 오프라인·온라인 채널을 운영하는 기업의 성공적인 지역 시장 관리를 위하여, 본 연구에서는 지역 특수성을 반영하여 공간오차회귀모형으로 다양한 요소들의 기업 성과에 대한 복합적인 영향력을 살펴보았다.
- 2012; Lee and Bell 2013). 이에 따라 본 연구에서는 그 동안 높은 성장을 이루어 왔던 온라인 채널을 전통적인 오프라인 채널과 비교하여 살펴보았다. 하지만, 다양한 유통 채널의 등장은 소비자에게 쇼핑의 편의성이나 다양한 경험을 제공 가능하게하기 때문에, 기존의 전통적인 유통 전략을 유지하는 것만으로는 급변하는 시장에서 살아남기 어려워지고 있다.
- 이와 같은 연구 질문에 대한 답을 오프라인·온라인 채널을 운영하는 기업의 실제 매출 자료와 지역 특성 자료를 활용하여 얻고자 한다.
- 이와 같은 정보들을 활용하여 각 지역의 특징을 파악하고, 이러한 특징이 오프라인·온라인 채널 매출에 어떻게 다른 영향을 주는지 살펴보고자 하였다.
- 첫째, 오프라인·온라인 채널 유통망을 운영하는 기업의 데이터를 수집하고자 하였다.
- 그리고 다양한 지역 특수성 변수를 활용하여 각 지역의 오프라인 채널과 온라인 채널 판매 성과에는 어떠한 영향을 주고, 어떠한 차이가 발생하는지 공간오차모형을 통하여 관측하고자 하였다. 최종적으로 공간오차모형이 기존에 일반적으로 활용되어온 일반회귀모형과 비교하였을 때, 더 의미 있는 결과를 도출할 수 있는지 확인해 보았다. 이에 네 가지 주요한 결론을 도출하였다.
- 최종적으로 네 번째 연구 질문에서 제시한 바와 같이, 공간 정보를 고려한 공간오차모형 분석이 일반회귀모형을 활용한 분석 결과에 비해 설명력이 상승하였는지 살펴보고자 한다. 각 채널에 따른 지역 모형의 AIC 값을 비교하여 보면, 일반회귀모형의 AIC 값에 비해 모두 감소한 것을 알 수 있다(중심 지역 오프라인 채널모형 AIC: 441.
가설 설정
- 구체적으로 본 연구는 다음과 같은 네 가지 연구 질문을 제시하여 심층적으로 분석하여 연구의 목적을 달성하고자 한다. 첫째, 오프라인·온라인 채널의 매출과 제품 카테고리 매출은 지역에 따른 차이가 있는가? 둘째, 지역 특성들은 공간적 자기상관(Spatial autocorrelation)이 있는가? 셋째, 채널과 제품의 특성 그리고 인구통계학적 특성을 복합적으로 고려하였을 때 매출의 지역적 차이는 어떻게 달라지는가? 넷째, 지역적 이질성을 고려한 모형은 일반 모형에 비하여 의미가 있는가? 이에 따른 마케팅 전략은 어떻게 달라지는가? 이와 같은 연구 질문에 대한 답을 오프라인·온라인 채널을 운영하는 기업의 실제 매출 자료와 지역 특성 자료를 활용하여 얻고자 한다.
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