라이프스타일에따른농식품쇼핑몰이용행태분석 * 목 차 ABSTRACT Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적배경및연구방법 Ⅲ. 분석결과 Ⅳ. 결론및시사점참고문현 ABSTRACT The purpose of the paper is to find the differential purchase behavior of agricultural cyber shopping mall among users s lifestyle patterns. As a result from the survey analyzing 18 items scaled by Likert method, We find six primary factors Which affects consumers lifestyle patterns in the order of importance, health factor, convenience factor, price factor, eating out factor, purchase plan factor and low-involvement factor. As a result of regression analysis, five factors of these(health, convenience, price, purchase plan, low-involvement) provide 20.4% explanatory power in explaining the variation consumer s shopping mall satisfaction. The result of cluster analysis for factor scores shows significant differences with respect to gender, age, family size, household 본연구는농촌진흥청농경공동연구과제의일환으로수행되었음. 대표저자, 전남대학교외래교수전라남도농업기술원식품연구소연구사농촌진흥청기술경영과연구사 47
income per month, occupation, habitation while level of education don't provide significant differences. Key Words life style, consumer behavior, market segmentation, cyber shopping mall Ⅰ. 서론 최 근경제성장과정보통신기술의발달은유통채널상에서인터넷을이용한전자상거 래비중을크게신장시켜왔다. 인터넷이라는새로운패러다임은유통및마케팅커 뮤니케이션의새로운매체로작용함으로써기업의사업수행방식에근본적인변화를가져왔으며, 인터넷을통해소비자는정보탐색기회의증대및구매의불확실성을감소시킬수있게되었다. 이러한변화는농식품부문의인터넷쇼핑몰시장에서도인터넷이용자의꾸준한증가, 소매업에서인터넷쇼핑몰을이용한구매비율의증가, 정보통신기술의발전, 인터넷이용시간의증가및구매횟수의증가등으로매년꾸준한성장세를보여왔다. 인터넷을활용한농식품쇼핑몰은일반적으로기업형쇼핑몰형태인중앙정부및지방자치단체등공공기관에서운영하는농특산물쇼핑몰과민간이운영주체인쇼핑몰, 농업인이직접운영관리하는농업인홈페이지로분류할수있다. 그러나인터넷시장의농산물전자상거래비중은급성장하고있는데반해지방자치단체및공공기관이운영주체인농산물쇼핑몰사업은형식적사업운영으로인한매출액부진 1) 등많은문제점을보이고있다. 이는지방자치단체가인터넷을기반으로한소비시장의성숙, 소비자선호다양화, 소비자가치기준의변화등소비자의행동특성과소비자의생활가치관을반영한라이프스타일기반의마케팅전략의부재등에기인한다할수있다. 라이프스타일에대한연구는효과적인시장세분화의기준이되며, 소비자의생활상변화를알려줌으로써소비행동이나구매행동변화동향을예측, 제품이나서비스개발에이용될수있다 ( 채서일 1992; 박성연 1996; 김훈외 1999). 1) 농림수산식품부국정감사자료 (2009 년 ) 에따르면 2008 년말기준지방자치단체쇼핑몰총매출액은 662 억원규모로전체농산물전자상거래 (4,932 억 ) 의 13.4% 에불과. 48
또한라이프스타일에따른소비자의특성을파악하는것은소비자의욕구를구체적으로파악할수있고, 마케팅전략수립에활용할수있는기회를제공할수있다. 따라서본연구는매출액부진, 마케팅전략부재로운영의어려움을겪고있는지방자치단체및공공기관운영농특산물쇼핑몰을중심으로소비자의라이프스타일을분류, 군집유형에따른인구통계학적특성을분석함으로써이들쇼핑몰이용소비자의라이프스타일유형에따른시장세분화전략의기초자료를제공하고자한다. Ⅱ. 이론적배경및연구방법 1. 선행연구고찰라이프스타일에대한연구는라이프스타일의개념을도입한 Lazer(1963) 가라이프스타일유형과마케팅간관련성을소개한후라이프스타일분석을통해시장세분화와제품포지셔닝, 광고, 촉진전략에대한연구로진전되어왔다. 라이프스타일에대한개념을살펴보면 Lazer(1963) 는전체사회또는사회의부분이지니는타인과구별되는특징적인생활양식이라하였으며 Moore(1963) 는가족의라이프스타일에초점을두고특정개인이나집단의라이프스타일을가족구성원이다양한상품, 사건, 자원등을그속에맞추어활용하는생활양식이라하였다. Blackwell(2001) 은사람의생활혹은시간과돈을소비하는유형으로정의하였으며요약된구성개념 (Summary Construct) 으로설명하고있다. 라이프스타일분석방법은크게거시적분석방법과미시적분석방법으로나눌수있다 ( 채서일 1992) 거시적분석은사회나집단의전체적라이프스타일동향파악에목적이있으며, 미시적분석은라이프스타일의이해를통해사회를세분화하고, 사회를구성하는하부집단의특징을알아보고자하는데목적이있다. 한편, 시장을세분화하는기준에대해서는 Kortler(1974) 는지리적변수, 인구통계학적변수, 정신심리적변수, 행동적변수등으로분류하였으며, Stewart(1964) 는지역, 사회경제, 인구통계적인변수보다구매자의태도, 동기, 가치관, 감각적기호등라이프스타일요소들이시장세분화의중요한변수하고주장하였다. 49
라이프스타일에대한국내연구로는체계적분석틀을사용한라이프스타일연구 ( 채서일 1992) 와이명식 (1992) 과박성연 (1996), 국내인터넷사용자의라이프스타일을체계적으로규명하여라이프스타일을기준으로한인터넷시장세분화가능성을제시한김훈과권순일 (1998) 등의연구가있다. 또한식품및식생활과전자상거래관련분야에서라이프스타일에따른구매자행동과관련된연구로는대학생라이프스타일과식품소비행태 ( 여운승 1984) 에관한연구를비롯하여웰빙라이프스타일이친환경식자재에대한가치지각및구매행동에미치는영향을밝힌김민과이연정 (2009), 라이프스타일유형이외식구매의사결정과정에미치는영향을파악하여라이프스타일유형과구매의사결정과정에대한인과관계를규명한김기영외 (2008) 등의연구가있다. 2. 연구방법본연구를수행하는데있어서설문문항은 Likert 5점척도로라이프스타일에대한측정지표 18문항 ( 매우불만족 =1, 매우만족 =5) 과쇼핑몰이용행태에관한설문및인구통계학적변수 ( 성별, 연령, 학력, 직업, 월가계소득, 가구원수, 거주지 ) 로구성하였다. 조사방법은 2007.8.25 2007.9.30일까지 전국지방자치단체및공공기관에서운영하고있는쇼핑몰 ( 이하쇼핑몰 ) 을이용하고있는전국의성인남녀를대상으로인터넷 Pop-up 창을통하여자기기입식방법의설문조사를실시하였으며, 총 329부중불성실한응답으로자료분석에어려움이있는 32부를제외한 297부를분석자료로활용하였다. 수집된자료는 SPSS WIN 14.0을이용하여분석하였으며, 분석기법으로는교차분석, 라이프스타일구분을위한요인분석, 쇼핑몰만족도에미치는라이프스타일요인의영향력변인을살펴보기위한다중회귀분석, 소비자군집별인구통계학적특성을파악하기위한군집분석및교차분석, 군집별쇼핑몰이용행태분석을위한 χ 2 검정및 ANOVA를수행하였다. 50
Ⅲ. 분석결과 1. 인구통계학적특성응답자의인구통계학적특성을살펴보면, 먼저연령별분포는 30대 46.8%, 40대 26.9%, 20대 15.5%, 50세이상 10.8% 순으로나타났으며, 성별분포는남성 29.3%, 여성 70.7% 로쇼핑몰의주이용계층은 30 40대여성층인것으로나타났다. 이들의학력수준은 4년제대졸 54.2%, 고졸이하 17.5%, 전문대졸 14.8%, 대학원이상 13.5% 순으로분포되었으며, 가구원수는 3 4인가구 66.3%, 2인이하가구 25.3%, 5인이상가구 8.4% 순으로나타났다. 직업별분포는전업주부와회사원이각각 31.0% 로가장높은분포를보였으며, 이들의월평균가계소득분포는 300 399만원 26.3%, 200 299만원 25.6%, 500만원이상 17.5%, 400 499만원 15.8%, 200만원미만 14.8% 순으로나타났다. 응답자의거주지역별분포는서울, 인천, 경기도등수도권 61.6%, 비수도권 ( 지방 ) 38.4% 의분포를나타내었다 (< 표 1> 참조 ). < 표 1> 응답자인구통계학적특성 변수 구분 n % 변수 구분 n % 20대 46 15.5 전업주부 92 31.0 연 령 30대 139 46.8 자영업 12 4.0 40대 80 26.9 회사원 92 31.0 50세이상 32 10.8 직 업 전문직 30 10.1 성 별 남 87 29.3 공공기관 36 12.1 여 210 70.7 비정규 6 2.0 고졸이하 52 17.5 기 타 29 9.8 전문대졸 44 14.8 200만원미만 44 14.8 학력 4년제대졸 161 54.2 200 299만원 76 25.6 월대학원이상 40 13.5 300 399만원 78 26.3 가계소득 1 2인 75 25.3 400 499만원 47 15.8 가구원수 3 4인 197 66.3 500만원이상 52 17.5 5인이상 25 8.4 수도권 183 61.6 거주지지방 114 38.4 합 계 297 100.0 합 계 297 100.0 51
2. 소비자라이프스타일요인분석라이프스타일과관련된각문항은 Likert 5점척도로구성하여 ( 전혀그렇지않다 =1, 매우그렇다 =5) 측정하였다. 라이프스타일을측정하는문항들을중요한몇개의요인으로축약하기위하여측정문항들을대상으로요인분석을실시하였다. 분석방법은요인수를최소화하면서정보손실을최대한막고측정의타당성을저해하는문항들을제거하기쉽게해주는주성분분석 (Principal Component Analysis) 방법을이용하였다. 요인수를결정하기위해 Eigenvalue와 Scree plot을이용하였으며, 최초요인분석을실시한결과요인부하량 (Factor Loading) 이결정되었으나최초요인행렬은원래변수를대표할수있는가만을기준으로삼아요인을추출하기때문에 Varimax 방법을이용직각회전, 고유치가 1이상인값을가진요인만을변수로선택하였다. 요인회전을통해선택된요인은 6개가추출되었으며이들요인이전체분산의약 68.8% 를설명하고있는것으로분석되었다 (< 표 2> 참조 ). 또한요인분석에서변수들간의상관관계가다른변수에의해설명되는정도를나타내는표본적합도 (Kaiser Meyer Olkin) 값은 0.717로요인분석을위한변수선정은바람직한것으로판단되었으며요인분석모형의적합성을점검하는 Bartlett의단위행렬점검결과 p-value = 0.000으로소비자라이프스타일을측정하기위한변수들사이에공통적인요인이존재한다고판단되었다. 요인분석결과, 유기농이나웰빙음식에대한관심이높음, 맛보다는영양이나건강고려, 식생활에돈을아끼지않는편임, 가족건강을고려한제품구매, 안전농산물은가격에관계없이구매등 5개항목을요인 1( 건강 ), 인스턴트식품을자주구매, 식사준비및식사시간을가능한아낌, 백화점슈퍼등조리음식물자주구매등 3개항목을요인 2( 편의 ), 저렴한농산물구매, 가격할인기간에농산물구매, 비교검색후농산물구매등 3개항목을요인 3( 가격 ), 휴일에는가족과함께외식을자주하는편, 외식을많이하는편등 2개항목을요인 4( 외식 ), 쇼핑시장바구니를가지고다님, 리필제품을자주구매, 상품구입에많은시간투자등 3개항목을요인 5( 계획 ), 단일쇼핑몰구매, 기존쇼핑몰재구매등 2 개항목을요인 6( 저관여 ) 로각각명명하였다. 이들개별요인들의설명력은전체분산의약 16.7%, 12.0%, 12.0%, 10.3%, 9.9%, 7.9% 를설명하고있으며, 누적분산율은약 68.8% 로독립변수에대한설명력은높다고판단되었다. 또한요인내의항목들의일관성을나타내는신뢰도계수는 Cronbach's Alpha 측정결과각요인별로 0.811 0.636으로내적일관성은확보된것으로판단되었다. 52
< 표 2> 라이프스타일요인분석 문항요인 1 요인 2 요인 3 요인 4 요인 5 요인 6 요인 1. 건강 유기농이나웰빙음식에관심이많음 맛보다는영양이나건강고려 식생활에돈을아끼지않는편임 가족건강을고려하여제품구매 안전농산물은가격에관계없이구매.795.772.719.698.682 요인 2. 편의 인스턴트식품을자주먹음 식사준비및식사시간을가능한아낌 백화점슈퍼등조리음식물자주구매.796.778.757 요인 3. 가격 저렴한농산물구매 가격. 할인기간에농산물구매 비교검색후구매.832.806.745 요인 4. 외식 휴일에는가족과함께외식을자주함 외식을자주하는편임.871.819 요인 5. 계획 쇼핑시장바구니를가지고다님 리필제품을자주구매 상품구입에많은시간투자.836.697.590 요인 6. 저관여 기존쇼핑몰재구매 단일쇼핑몰구매.815.795 신뢰도 0.811 0.771 0.738 0.802 0.661 0.636 아이겐값 3.000 2.158 2.156 1.859 1.777 1.478 설명분산 (%) 16.665 11.991 11.978 10.327 9.871 7.936 누적분산 (%) 16.665 28.656 40.633 50.961 60.831 68.767 53
3. 라이프스타일요인이쇼핑몰만족도에미치는영향력분석가. 상관관계쇼핑몰이용에있어소비자라이프스타일요인이쇼핑몰만족도에영향을미치는변인들을살펴보기위하여변인간상호관련성과방향성을검증하고회귀분석에앞서변인간의다중공선성을확인하기위하여요인점수와만족도를이용하여상관분석을수행하였다 (< 표 3> 참조 ). 분석결과쇼핑몰이용에있어만족도에대한유의한관련성이있는변인으로는요인 1, 요인 2, 요인 3, 요인 5, 요인 6이상호관련성이있는것으로분석되었다. < 표 3> 라이프스타일요인과쇼핑몰만족도간상관관계검정 구분요인 1 요인 2 요인 3 요인 4 요인 5 요인 6 쇼핑몰만족도.301***.199***.105* -.0.16.117*.221*** * p < 0.05, *** p < 0.001. 나. 쇼핑몰만족도에미치는영향력분석 쇼핑몰에서농식품구매시소비자라이프스타일요인이쇼핑몰만족도에미치는영향력을알아보기위하여쇼핑몰만족도를종속변수로, 요인분석결과도출된 6개요인을독립변수로하여다중회귀분석을실시하였다 (< 표 4> 참조 ). 분석결과요인 4를제외한모든변인이유의미한의미를지니는것으로분석되었으며라이프스타일요인이쇼핑몰만족도에미치는영향력에대한회귀식은다음과같이도출되었다. Ŷ= 2.364 + 160(X 0. 1 )+0.118(X 6 )+0.106(X 2 )+0.062(X 5 )+0.056(X 3 ) 추정된회귀모형의적합도에대한 F-test 검정결과 14.898로통계적유의수준 α = 0.001 수준에서유의한것으로판명되었다. 표준화계수를보면 5개의독립변수가쇼핑몰만족도에미치는영향력은요인 1(.301), 요인 6(.221), 요인 2(.199), 요인 5(.117), 요인 3(.105) 순으로모두정 (+) 의영향을미치는것으로나타났다. 또한독립변수가쇼핑몰만족도에대해전체변량의 20.4% 를설명하고있는것으로분석되었다. 54
< 표 4> 라이프스타일이쇼핑몰만족도에미치는영향력회귀분석 구 분 비표준화계수 표준화계수 B 표준오차 β t F R 2 ( 상수 ) 요인 1 ( X 1 ) 요인 6 ( X 6 ) 요인 2 ( X 2 ) 요인 5 ( X 5 ) 요인 3 ( X 3 ) 2.364.160.118.106.062.056.028.028.028.028.028.028.301.221.199.117.105 85.066*** 5.752*** 4.226*** 3.810** 2.335* 2.008* 14.898***.204 * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. 4. 라이프스타일유형별인구통계학적특성 쇼핑몰이용자의군집별인구통계학적특성을파악하기위하여군집분석을실시하였다. 먼저요인분석을통해추출된 6개요인을활용하여군집분석을실시, 4개의군집을결정하였다. 4개군집간평균차이가있는지 ANOVA를실시한결과통계적유의수준 α = 0.001 수준에서유의한차이가있는것으로나타났다 (< 표 5> 참조 ). < 표 5> 군집별요인평균 구 분 군 1 2 3 4 집 p-value 요인 1( 건강 ) -.54584-1.00617.86138 -.23408.000*** 요인 2( 편의 ) -1.74368.47817.06561.47274.000*** 요인 3( 가격 ) -.46669.67289.24874 -.62281.000*** 요인 4( 외식 ) -.56319.01569 -.12882.47849.000*** 요인 5( 계획 ) -.20881.69068.05273 -.48291.000*** 요인 6( 저관여 ) -.20856 -.29119 -.22051.65493.000*** 합 계 (%) 42 (14.1) 59 (19.9) 117 (39.4) 79 (26.6) 297 (100.0) *** p < 0.001. 55
이상의요인분석과군집분석결과를근거로세분화된 4개집단의라이프스타일특성을정리하여보면군집 1은인스턴트식품이나조리음식물에대해부정적인소비패턴을보이고있으며모든요인에대해소홀히한다는점에서 식품소비생활무관심형, 군집 2는웰빙음식에대한관심이나건강에대한관심은소홀한반면가격적요인과계획적요인을중요시한다는점에서 경제중시형, 군집 3은건강요인에대한관심이높고상품에대한관여도가높다는관점에서 건강지향형, 군집 4는상품구매시관여도가낮고편의지향적이며외식을중시하는반면가격에대한관심이적고무계획적이며건강에대한관심도낮다는점에서 편의추구형 군집으로각각명명하였다. 군집별인구통계학적특성을알아보기위하여인구특성변수별로교차분석을실시하였다. 또한 χ 2 검정을통해인구통계학적특성에따라군집별차이가있는지분석한결과학력을제외한성별, 연령, 가구원수규모, 월가계소득, 직업, 거주지에따라유의한차이가있는것으로분석되었다 (< 표 6> 참조 ). 성별의경우남녀모두군집 3의비율이가장높은것으로분석되었다. 이는남녀모두식품의안전, 건강에도움이되는식품소비를중시하는경향이높은것으로판단된다. 연령별로는전반적으로모든연령계층에서군집 3의비율이높은것으로분석되었으나, 40대는군집 2의비율 (31.3%) 이높은것으로나타났다. 이는웰빙트랜드가사회전반에일반화되면서모든연령계층에서기본적으로건강지향적소비를중시하는경향이높은것으로판단되며, 40대의경우상품구입시물건의가격과실용성을중시하는경향이높은것으로이해할수있다. 학력수준별로는 χ 2 검정결과유의한차이가없는것으로분석되었으나모든학력수준에서군집 3의비율이높은것으로나타났다. 가구원수규모별로는 4인이하가구에서군집 3의비율이높은것으로분석되었으며, 5 인이상가구에서는군집 4의비율 (40.0%) 이높은것으로분석되어편의, 외식요인등에서정 (+) 의태도를보이는것으로나타났다. 월가계소득규모별로도대체적으로모든층에서군집 3의비율이높은것으로분석되어소득규모에관계없이건강이나식품의안전성에대한관심이높은소비태도를보이는것으로나타났으나, 500만원이상소득계층에서는군집 2의비율 (38.5%) 이높은것으로나타나건강을중시하면서도가격, 실속구매, 편의와외식또한중시하고있는것으로판단된다. 직업별로는전업주부 (34.8%), 회사원 (58.7%), 공무원이나공공기관종사자 (30.6%) 의경우군집 3의비율이높아웰빙에대한관심이높고, 가족건강과개인의건강을고려한소비태도를보이는것으로판단된다. 반면자영업 (50.0%) 자와전문직 (50.0%) 의경우군집 4의비 56
율이높아농식품구매시편의를추구하는소비태도를보이는것으로판단된다. 거주지별로는서울, 경기, 인천을포함한수도권지역 (39.9%) 과비수도권지역 (38.6%) 모두군집 3의비율이높은것으로분석되었다. < 표 6> 군집별인구통계학적특성 성 연 학 구 별 령 력 가구원규모 월가계소득 직 업 거주지 분 남여 20 대 30 대 40 대 50 대이상 고졸이하전문대졸 4 년제대졸대학원이상 단독가구 2 인가구 3 인가구 4 인가구 5 인이상가구 200 만원미만 200 299 만원 300 399 만원 400 499 만원 500 만원이상 전업주부자영업회사원전문직공공기관기타 수도권지방 군 집 1 2 3 4 15(17.2) 27(12.9) 11(23.9) 18(12.9) 9(11.3) 4(12.5) 8(15.4) 5(11.4) 23(14.3) 6(15.0) 7(29.2) 5( 9.8) 8( 8.1) 17(17.3) 5(20.0) 9(20.5) 12(15.8) 13(16.7) 5(10.6) 3( 5.8) 9( 9.8) 1( 8.3) 15(16.3) 4(13.3) 8(22.2) 5(14.3) 32(17.5) 10( 8.8) 8( 9.2) 51(24.3) 9(19.6) 17(12.2) 25(31.3) 8(25.0) 8(15.4) 11(25.0) 35(21.7) 5(12.5) - 7(13.7) 24(24.2) 22(22.4) 6(24.0) 7(15.9) 10(13.2) 7( 9.0) 15(31.9) 20(38.5) 23(25.0) 1( 8.3) 11(12.0) 9(30.0) 9(25.0) 6(17.1) 38(20.8) 21(18.4) 43(49.4) 74(35.2) 17(37.0) 71(51.5) 20(25.0) 9(28.1) 21(40.4) 17(38.6) 64(39.8) 15(37.5) 11(45.8) 29(56.9) 43(43.4) 30(30.6) 4(16.0) 18(40.9) 33(43.4) 36(30.8) 17(36.2) 13(25.0) 32(34.8) 4(33.3) 54(58.7) 2( 6.7) 11(30.6) 14(40.0) 73(39.9) 44(38.6) 21(24.1) 58(27.6) 9(19.6) 33(23.7) 26(32.5) 11(34.4) 15(28.8) 11(25.0) 39(24.2) 14(35.0) 6(25.0) 10(19.6) 24(24.2) 29(29.6) 10(40.0) 10(22.7) 21(27.6) 22(28.2) 10(21.3) 16(30.8) 28(30.4) 6(50.0) 12(13.0) 15(50.0) 8(22.2) 10(28.6) 40(21.9) 39(34.2) 합계 87(100.0) 210(100.0) 46(100.0) 139(100.0) 80(100.0) 32(100.0) 52(100.0) 44(100.0) 161(100.0) 40(100.0) 24(100.0) 51(100.0) 99(100.0) 98(100.0) 25(100.0) 44(100.0) 76(100.0) 78(100.0) 47(100.0) 52(100.0) 92(100.0) 12(100.0) 92(100.0) 30(100.0) 36(100.0) 35(100.0) 183(100.0) 114(100.0) χ 2 검정통계량 11.311** 26.688** 4.411 28.825** 29.932** 44.588** * 합계 42 (14.1) 59 (19.9) 117 (39.4) 79 (26.6) 297 (100.0) - * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. 8.026* 57
5. 군집별쇼핑몰이용행태분석 쇼핑몰을통한농식품구입시기에대한 χ 2 검정결과통계적유의수준 α = 0.1 수준에서유의한차이가있는것으로분석되었다 (< 표 7> 참조 ). 농식품의구입시기는연중구매하는경우가 72.7% 로가장높게나타났으며, 모든군집에서연중구매하는소비자의비율이높은것으로분석되었으나, 군집 3의경우명절에이용하는경우 (14.5%) 가다른군집에비해다소높게나타났으며군집 4는출하기 (10.1%) 에구매하는비율이다소높은것으로나타났다. < 표 7> 군집별구입시기차이검정 구 분 군 1 2 3 4 집 합 계 연 중 26(61.9) 47(79.7) 81(69.2) 62(78.5) 216(72.7) 출하기 5(11.9) - 6( 5.1) 8(10.1) 19( 6.4) 명 절 5(11.9) 5( 8.5) 17(14.5) 3( 3.8) 30(10.8) 복 합 6(14.3) 7(11.9) 13(11.1) 6( 7.6) 32(10.8) χ 2 검정통계량 = 16.369 (df = 9, p = 0.060). 인터넷전자상거래를통하여공산품을포함한제품구매시군집별로주로방문하는단골 사이트가있는가에대한 χ 2 검정결과통계적유의수준 α=0.1 수준에서유의한차이가있는것으로분석되었다 (< 표 8> 참조 ). < 표 8> 군집별단골사이트차이검정 구 분 군집 1 2 3 4 합 계 단골사이트가있다 25(59.5) 48(81.4) 77(65.8) 54(68.4) 204(68.7) 단골사이트가없다 17(40.5) 11(18.6) 40(34.2) 25(31.6) 93(31.3) χ 2 검정통계량 = 6.496 (df = 3, p = 0.090). 58
모든군집에서주로이용하는단골사이트의비중이높은것으로분석되었으나군집 2 와군집 4의경우단골사이트가있는소비자의비율이각각 81.4%, 68.4% 로다른군집에비해높은반면군집 1은단골사이트가없는소비자의비율이 40.5% 로다른군집에비해다소높은것으로나타났다. 또한군집별연간전자상거래구입횟수및연간구매액과농식품구매비율에차이가있는지 ANOVA 분석을통해군집별차이검정을실시한결과농식품구매비율만이통계적유의수준 α = 0.01 수준에서유의한차이가있는것으로분석되었다 (< 표 9> 참조 ). < 표 9> 군집별농식품구매비율차이검정 구 분 군 집 1 2 3 p-value 연간구입횟수 ( 회 ) 18.6 23.3 20.6 20.4.810 연간구입액 ( 천원 ) 1,068.0 1,582.2 1,452.4 1,398,7.638 농식품구매비율 (%) 33.7 42.9 28.4 30.8 Duncan a b a a.007 공산품을포함한일반적인 B2C 거래형태에서연간구입횟수및연간구입액에서는군집 2가다른군집에비해그비율이높은것으로나타났으나, 농식품에대한구매비율은군집 2(42.9%) 의비율이높은것으로나타났다. 농식품구매비율에대한군집간차이를살펴보기위해사후검정방법으로 Duncan-test 수행결과군집 1(33.7%) - 군집 3(28.4%) - 군집 4(30.8%) 와군집 2(42.9%) 간에유의한차이가있는것으로분석되었다. 군집별구매품목을살펴보기위하여다중응답분석을실시한결과군집 1의경우곡류 (23.0%) 과일류 (21.4%) 의비율이높았으며, 군집 2의경우과일류 (23.7%) 와가공식품 (19.8%) 의비율이높은것으로나타났다 (< 표 10> 참조 ). 건강지향형인군집 3의경우건강및기능성식품 (20.2%) 과곡류 (19.4%) 의비율이높게나타났으며군집 4의결과와같이군집 1과같이곡류 (20.3%) 와과일류 (19.4%) 의비율이높은것으로나타났다. 쇼핑몰이용자들이선호하는인터넷광고형태에대한 χ 2 검정결과군집별로유의한차이가있는것으로분석되었다 (< 표 11> 참조 ). 이들이가장선호하는인터넷광고형태는키워드검색광고 (56.2%), E-mail 광고 (22.2%), 배너 (15.8%), 동영상광고 (5.7%) 순으로나타났 59
으며, 군집 1의경우 E-mail 광고에대한선호비율 (40.5%) 이높은반면다른군집은키워드검색광고를가장선호하는것으로나타났다. < 표 10> 군집별구입품목 ( 복수응답 ) 구 분 군 1 2 3 4 집 합 계 곡 류 29(23.0) 32(18.1) 68(19.4) 48(20.3) 177 ( 19.9) 과일류 27(21.4) 42(23.7) 64(18.2) 46(19.4) 179 ( 20.1) 채소류 15(11.9) 17( 9.6) 20( 5.7) 19( 8.0) 71 ( 8.0) 가공식품 22(17.5) 35(19.8) 63(17.9) 42(17.7) 162 ( 18.2) 건강 / 기능성식품 18(14.3) 21(11.9) 71(20.2) 39(16.5) 149 ( 16.7) 특용작물 7( 5.6) 14( 7.9) 33( 9.4) 28(11.8) 82 ( 9.2) 기 타 8( 6.3) 16( 9.0) 32( 9.1) 15( 6.3) 71 ( 8.0) 합 계 126 (14.1) 177 (19.9) 351 (39.4) 237 (26.6) 891(100.0) < 표 11> 군집별인터넷광고에대한선호도차이검정 구분 군 1 2 3 4 집 합 계 배너 12(28.6) 7(11.9) 19(16.2) 9(11.4) 47 ( 15.8) 이메일 17(40.5) 12(20.3) 19(16.2) 18(22.8) 66 ( 22.2) 키워드검색광고 11(26.2) 38(64.4) 71(60.7) 47(59.5) 167 ( 56.2) 동영상광고 2( 4.8) 2( 3.4) 8( 6.8) 5( 6.3) 17 ( 5.7) χ 2 검정통계량 = 23.116 (df = 9, p = 0.006) 농식품구매를위한방문사이트수는모든군집에서보통 2 3개사이트 (51.9%) 를방문하는것으로나타났으나, 군집 1은 1개이하방문 (31.0%), 군집 2는 4 5개방문 (22.0%), 군집 3의경우 1개이하 (19.7%) 의사이트방문자수가높은것으로나타났으며 χ 2 검정결과군집별로유의한차이가있는것으로분석되었다 (< 표 12> 참조 ). 60
< 표 12> 군집별방문사이트차이검정 구 분 군 1 2 3 4 집 합 계 1개이하 13(31.0)) 10(16.9) 23(19.7) 11(13.9) 57 (19.2) 2 3개 20(47.6) 27(45.8) 71(60.7) 36(45.6) 154 (51.9) 4 5개 7(16.7) 13(22.0) 17(14.5) 16(20.3) 53 (17.8) 6개이상 2( 4.8) 9(15.3) 6( 5.1) 16(20.3) 33 (11.1) χ 2 검정통계량 = 21.002(df = 9, p = 0.013) 방문한쇼핑몰에대한지각경로는과거구매경험 (24.2%), 키워드검색 (21.5%), 블러그및카페 (12.8%), 배너광고 (12.1%) 순등으로나타났으며 χ 2 검정결과군집별로유의한차이가있는것으로분석되었다 < 표 13>. 군집 1(23.8%) 의경우배너광고를통한경로가높게나타난반면, 군집 2(25.4%) 와군집 4(26.6%) 는키워드검색 (25.4%), 군집 3은과거구매경험 (30.8%) 의비율이높은것으로나타났다. < 표 13> 군집별방문쇼핑몰지각경로에대한차이검정 구 분 군 1 2 3 4 집 합 계 TV/ 신문 / 잡지 6(14.3) 2( 3.4) 7( 6.0) 4( 5.1) 19 ( 6.4) 카탈로그 3( 7.1) 1( 1.7) - 1( 1.3) 5( 1.7) 배너광고 10(23.8) 6(10.2) 11( 9.4) 9(11.4) 36 (12.1) 키워드검색 2( 4.8) 15(25.4) 28(22.2) 21(26.6) 64 (21.5) 블러그및카페 3( 7.1) 14(23.7) 9( 7.7) 12(15.2) 38 (12.8) 과거구매경험 9(21.4) 13(22.0) 36(30.8) 14(17.7) 72 (24.2) 기 타 9(21.4) 8(13.6) 28(23.9) 18(22.8) 63 (21.2) χ 2 검정통계량 = 43.307 (df = 18, p = 0.001) 61
군집별향후광역쇼핑몰에대한이용의향및추천의향을살펴보기위하여 ANOVA를통해군집별차이검정을실시하였다 (< 표 14> 참조 ). 분석결과향후이용의향은군집 1(1.98) 이가장높은것으로나타났으며주변추천의향은군집 3(2.00) 이가장높은것으로나타났다. < 표 14> 군집별향후이용의향및주변추천의향차이검정 구 분 군 1 2 3 4 집 p-value 향후이용의향 1.98 1.66 1.93 1.96.031 주변추천의향 1.88 1.71 2.00 1.96.047 주 :Likert 5 점척도 (1= 의향이없다, 5= 의향이있다 ) 이들군집간의차이를살펴보기위해사후검정방법으로 Duncan-test를수행한결과향후이용의향은군집 1(1.98) - 군집 3(1.93) - 군집 4(1.96) 와군집 2(1.66) 간에, 주변추천의향은군집 2(1.71) 와군집 3(2.00) - 군집 4(1.96) 간에통계적유의수준 α = 0.05 수준에서유의한차이가있는것으로분석되었다. Ⅳ. 결론및시사점 본 연구는인터넷을통한농산물의전자상거래의활성화가어느때보다중요시되는 시점에서농산물전자상거래이용자의라이프스타일에따른지방자치단체및공공 기관에서운영중에있는농특산물쇼핑몰이용행태분석을통하여시장세분화전략의기초자료로활용하는데그목적을두었다. 라이프스타일분석을위한요인분석결과요인 1( 건강중시 ), 요인 2( 편의중시 ), 요인 3 ( 가격중시 ), 요인 4( 외식중시 ), 요인 5( 계획중시 ), 요인 6( 저관여 ) 등 6개요인을추출하였으며쇼핑몰이용에있어소비자라이프스타일요인이쇼핑몰만족도에영향을미치는변인으로는요인 1, 요인 2, 요인 3, 요인 5, 요인 6이상호관련성이있음을규명하였다. 62
또한요인점수를활용하여군집분석을실시, 군집 1( 식품소비생활무관심형 ), 군집 2( 경제중시형 ), 군집 3( 건강지향형 ), 군집 4( 편의추구형 ) 등 4개의군집으로라이프스타일유형을구분할수있었으며인구통계학적특성에따른차이검정을통해성별, 연령, 가구원수규모, 월가계소득, 직업, 거주지에서유의한차이가있음을밝혀내었다. 이들군집의인구통계학적특성은군집 1의경우성별은남성, 연령은 20대, 가구는단독가구, 월가계소득은 200만원미만, 직업은공무원이나공공기관종사자이면서수도권거주자로대표할수있으며, 군집 2는여성, 40대, 3인가구, 400만원이상고소득계층이면서전문직인수도권거주자로대표할수있다. 군집 3은남성, 30대, 2인가구, 300 399만원, 회사원인전국거주자로대표할수있으며, 군집 4는여성, 40대, 5인이상가구, 500만원이상, 자영업이나전문직인지방거주로대표하는것으로나타났다. 군집별쇼핑몰이용행태를분석한결과농식품의구입시기는모든군집에서연중구매하는비율이높게나타났으며단골사이트에대한태도는모든군집에서주로이용하는단골사이트가있다는응답비율이높게나타났으나, 군집 2와군집 4의경우다른군집에비해단골사이트이용비율이높은반면군집 1은다소낮은것으로나타났다. 연간전자상거래를통한전체구매액중농식품구매비율은평균 32.7% 로금액으로환산하면약 41.6만원수준인것으로분석되었으며사후검정결과군집 2의농식품구매비율이다른군집에비해높은것으로나타났다. 군집별주구입품목은군집 1과군집 4는곡류와과일류의비율이높았으며군집 2는과일류와가공식품의비율이높은것으로나타났다. 건강지향형인군집 3은건강및기능성식품과곡류의비율이높게나타났다. 군집별인터넷광고에대한태도를분석한결과군집별로인터넷광고에대한선호도간에는유의한차이가있는것으로분석되었다. 군집별로가장선호하는광고형태는키워드검색광고였으나군집 1의경우이메일광고에대한선호도가높은것으로나타났다. 농식품구매를위해모든군집에서보통 2 3개사이트를방문하는것으로나타났으며, 방문한쇼핑몰에대한지각경로는군집 1(23.8%) 의경우배너광고를통한경로가높은반면, 군집 2(25.4%) 와군집 4(26.6%) 는키워드검색 (25.4%), 군집 3은과거구매경험 (30.8%) 의비율이높은것으로나타나군집별로유의한차이가있는것으로분석되었다. 군집별향후광역쇼핑몰에대한이용의향및추천의향에대해 Duncan-test를수행한결과향후이용의향은군집 2(1.66) 와군집 1(1.98) - 군집 3(1.93) - 군집 4(1.96) 간에, 주변추천의향은군집 2(1.71) 와군집 3(2.00) - 군집 4(1.96) 간에통계적유의수준 α = 0.05 수준에서유의한차이가있는것으로분석되었다. 63
이상의연구결과지방자치단체및공공기관에서운영하는쇼핑몰이용자의인구통계학적특성에따라성별, 연령, 가구원수규모, 월가계소득, 직업, 거주지역등으로시장을세분화할수있으며, 라이프스타일에따라식품소비생활무관심형, 경제중시형, 건강지향형, 편의추구형소비자집단으로세분화할수있음을알게되었다. 이는쇼핑몰이용자를이용행태, 인구통계학적변인, 라이프스타일등에의한세분화가능성을보여주는것으로쇼핑몰운영활성화를위해서는세분시장에따른마케팅전략이수립되어야함을시사한다. 특히쇼핑몰이용자의라이프스타일이건강지향형 (39.4%) 의비율이높은점과경제중시형소비자의전자상거래농식품구매율 (42.9%) 이다른소비자군집에비해높은점에착안하여표적시장을선정할수있는가능성을제시할수있게되었다. 또한라이프스타일유형에따라구입시기, 단골사이트, 관심 ( 구입 ) 품목, 선호하는광고형태및쇼핑몰지각경로에대한통계적검정을통해유의한차이가있음을알게되었으며, 농식품구매액을간접적으로추산할수있는계기를제공함과동시에향후이용의향및주변추천의향을통해반복구매에대한태도, 구전광고의효과가높은소비자집단을파악할수있게되었다. 따라서, 지방자치단체및공공기관운영쇼핑몰의활성화를위해서는소비자라이프스타일특성을반영한맞춤형마케팅전략의수립이필요한것으로판단되며연구결과를종합하여마케팅전략차원에서몇가지시사점을제시하여보면다음과같다. 첫째, 라이프스타일유형의분포를감안한표적시장의선정이필요하다. 요인점수를활용하여군집분석을수행한결과소비자유형은군집 3( 건강지향형 ) 과군집 4( 편의추구형 ) 의분포가다른군집에비해높은것으로나타났으며이들군집의향후이용의향및주변추천의향도다른군집에비해높은것으로나타났다. 따라서소비자군집분포가높은군집 3과군집 4의욕구에충실한표적시장의선정은마케팅비용절감및쇼핑몰운영활성화차원에서바람직할것으로사료된다. 둘째, 건강및안전성을중시하는소비시장의트랜스를쇼핑몰판매상품운영에반영할필요성이있겠다. 쇼핑몰이용에있어소비자라이프스타일요인이쇼핑몰만족도에영향을미치는변인들을살펴보기위한상관분석결과와요인점수를이용하여쇼핑몰이용만족도에영향을주는변인을밝히기위한회귀분석결과요인1( 건강 ) 은유의한관련성이있는변인으로분석되었으며정 (+) 영향력을가지면서가장영향력이높은변인으로분석되었다. 이는웰빙트랜스의사회적정착과식품안전성에대한소비자관심의증가에기인하는것으로판단된다. 따라서농식품소비시장의트랜스의변화를예측하고이에대응한판매상품운영방안을기획할필요성이있다하겠다. 64
셋째, 키워드검색광고를확대실시할필요가있겠다. 소비자라이프스타일분류에의한군집별인터넷광고에대한선호도분석결과 키워드검색광고 에대한선호는 56.2% 로군집 1을제외한모든군집에서가장높게나타났다. 이는농식품구매시키워드검색을통한의존도가높은것으로판단되며, 농식품구매를위해방문하는사이트가평균 5개이하인비율이 88.9% 에이르는점을고려할때주요포털사이트에서의키워드검색시첫메인페이지상단에쇼핑몰광고가노출되는것은매우중요한광고전략이라할수있겠다. 이를위해서는지방자치단체및공공기관운영쇼핑몰차원에서주요검색키워드에대한선점및키워드검색광고에따른광고비용의확보가필요할것으로사료된다. 넷째, 쇼핑몰에서의주구매품목에대한분석결과과일류 (20.1%), 곡류 (19.9%), 가공식품 (18.2%), 건강 / 기능성식품 (16.2%) 순으로나타났으며, 이들품목의주구입시기는연중 (72.7%), 명절시즌 (10.8%), 출하기 (6.4%) 순으로나타나과일류, 곡류, 가공식품, 건강 / 기능성식품의연중판매체계의확립과명절시즌에맞춘선물용품의다양한상품구색운영방안이마련되어야할것으로사료된다. 참고문헌 김기영 배현수 허준, 라이프스타일유형이외식구매의사결정과정에미치는영향, 한국조리학회지 제14권제4호, 2008. 김민 이연정, 웰빙라이프스타일이친환경식자재에대한가치지각및구매행동에미치는영향, 외식경영연구 제12권제4호, 2009. 김훈 권순일, 인터넷사용자의라이프스타일과구매의사결정에관한탐색적연구, 경영학연구 제28권제2호, 1999. 노채영 안병렬, 라이프스타일에따른친환경농산물의만족도연구, 농촌경제 제28권제 3호, 2005. 농림수산식품부, 국정감사자료, 2009. 박성연, 한국인의라이프스타일유형과특성, 마케팅연구 제11권제1호, 1996. 여운승, 우리나라대학생들의생활양식유형과식품소비행동의특성, 경영학연구 제14 권제1호, 1984. 65
이명식, 라이프스타일에대한체계적고찰과확장된이론적틀, 마케팅연구 제7권제1 호, 1992. 전중옥 이상원 박재관, 라이프스타일유형에따른인터넷광고의효과연구, 마케팅관리연구 제7권제2호, 2002. 채서일, 체계적분석의틀에따른라이프스타일연구, 소비자학연구 제3권제1호, 1992. Blackwell, Roger D., Paul W. Miniard & James F. Engel, Consumer Behavior, 9th ed., Harcourt College Publishers, 2001. Kotler, Philip, Marketing Management;Analysis, Planning & Control, 5th ed., Prentice Hall, 1974. Lazer, W., Life Style Concepts & Marketing, in Toward Scientific Marketing, ed., S. A. Greyser, Chicago, IL:American Marketing Association, 1963. Moore, David G., Life Style in Mobile Suburbia in Toward Scientific Marketing, ed,. in Stephan A. Greyser Chicago. IL:American Marketing Association, 1963. Smith, Wendell R., Product Differentiation & Market Segmentation as Alternative Marketing Strategies more Sense about Market Segmentation, Harvard Business Review, Sept Oct. 1965. Stewart, John B., Functional Features in Product Strategy in Edward C. Bruste & John F. Chapman, Marketing Strategy, 1964. 원고접수일 1차수정일 2차수정일 게재확정일 :2010 년 2 월 12 일 :2010 년 4 월 3 일 :2010 년 5 월 26 일 :2010 년 6 월 11 일 66