연구논문 EISSN 2234-0793 PISSN 1225-1151 Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles Vol. 38, No. 3 (2014) p.321~333 http://dx.doi.org/10.5850/jksct.2014.38.3.321 온 / 오프라인브라우징에따른소비자집단의쇼핑성향과구매행동연구 이영선 고순화 충남대학교의류학과 Consumer's Shopping Orientation and uying ehavior ccording to the On/Offline rowsing Young Sun Rhee Soon Hwa Ko Dept. Clothing & Textiles, Chungnam National University 접수일 (2013 년 10 월 15 일 ), 수정일 (1 차 : 2014 년 1 월 13 일, 완료일 : 2014 년 3 월 5 일 ), 게재확정일 (2014 년 3 월 26 일 ) bstract 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 NOV. 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. Key words: On/offline browsing, Shopping orientations, Impulse buying, The ratio of expenditure; 온 / 오프라인브라우징, 쇼핑성향, 충동구매, 구매금액비율 I. 서론 인터넷이발달함에따라인터넷쇼핑이보편화되고있으며유통업체에서도이를통한거래의비중이점차증가하고있다. 이에따라순수온라인혹은순수오프라인점포에서온라인과오프라인을병행하는멀티채널전략을추구하는유통업체가점차늘어나고있다. 과거에는오프라인점포나혹은온라인점포한채널을통한소비자와의만남이이루어졌었다면이제는한브랜드에서 Corresponding author E-mail: soonhwa@cnu.ac.kr 본연구는충남대학교학술연구비에의해지원되었음. 오프라인과온라인점포를통합운영함으로써소비자접점이점점확대되고다양해지고있다. 온 / 오프라인병행쇼핑몰은매출액증가율이순수온라인쇼핑몰보다 3배정도높고, 부분적으로오프라인인력과콜센터및물류를공유함으로써전체비용구조가효율화되어영업이익률이흑자를나타내는강점을가지고있다 ( National Internet, 2004). 또한전문가들은소매유통업전망조사에서 2013년 10대소비키워드중의하나로 이용채널다양화 를꼽고있다 ( 2013 View, 2013). 소비자또한다양한채널을오가며제품을탐색하고구매하는멀티채널이용자수가지속적으로증가하고있으며오늘날가장수익성이높고광범위한소비자층으로 c 2014, The Korean Society of Clothing and Textiles. ll rights reserved. 321
30 한국의류학회지 Vol. 38 No. 3, 2014 떠오르고있다. 멀티채널을이용하는소비자들은단일채널을이용하는소비자들에비해좀더충성도가높고구매제품군도더다양하며지출액도더많은것이일반적이다 ( nother growth, 2008). 멀티채널과싱글채널소비자들에의해제공된총수익을분석한학문적연구에서멀티채널쇼퍼들은싱글채널쇼퍼보다유의하게좀더수익성이있다는것이밝혀졌다 ( nother growth, 2008; Kumar & Venkatesan, 2005; Tomas & Sullivan, 2005). 소비자들이멀티채널에서쇼핑할때기업이제공하는서비스에노출되는범위가확대되므로기업과더깊은관계를개발하고만족하게되며 (Kumar & Ravishanker, 2007) 멀티채널리테일링은소비자만족과충성도를증진하는데중요한수단이된다 (Wallace et al., 2004). 멀티채널이용소비자가증가하고있지만오프라인과온라인매장중어느한곳만을주로이용하거나두매장을동시에주로이용하는소비자들이있는가하면, 아이쇼핑은온라인매장에서만하고구매는오프라인매장에서하는등소비자행동패턴은다양하다. 또한특정한제품을구매하기위한계획구매가이루어지거나계획없이정보를얻기위해, 혹은즐거움을위해단순히온 / 오프라인매장을탐색하는브라우징을하는경우도있다. 선행연구에의하면소매점환경에서브라우징을하지않은사람들에비해브라우징을하는사람들이충동구매를보다많이하는것으로밝혀졌다 (Jarboe & McDaniel, 1987). 또한오프라인채널에비해온라인쇼핑채널이갖는접근용이성및편리성은소비자들로하여금브라우징또는목적지향적탐색활동에더욱적극적으로관여하게될것이다 (Kim, 2011). 특히패션제품은일반제품에비해어떤제품을구매하겠다는의도없이제품을탐색하는브라우징과정에서충동구매활동이빈번히이루어진다. 소비자의제품구매시정보탐색행동을살펴본결과의류 / 패션상품군구매자들은다른제품군에비해온라인쇼핑몰과오프라인매장을활용하는비율이높게나타났으며이는의류 / 패션상품군은설명만으로는상품의품질을명확히알수없기때문에, 오프라인매장을방문하여소재와착용감등을확인하는정보탐색단계가한번더추가된다고설명하였다 (Choi & Rha, 2012). 한편, 쇼핑성향은라이프스타일의한부분으로 (Darden & Howell, 1987) 점포선택및쇼핑행동과관련하여소비자를유형화하는중요변수로활용되어왔다. 그러나인터넷이용용도로 자료 정보획득 (91.3%) 이가장많으며 ( 2013 Internet, 2013), 소비자의쇼핑패턴이목적쇼핑에서즐기기위한심심풀이쇼핑으로쇼핑트렌드 가바뀌고있는 ( Shopping Channel, 2014) 상황에서소비자의정보탐색행동중정보탐색자체를즐기는브라우징을중심으로소비자를유형화하여쇼핑성향및충동구매와같은쇼핑행동특성을알아보는것은멀티채널소매전략이지속적으로증가하고있는상황에서패션브랜드의멀티채널전략에매우필요하다고생각된다. 그러나기존의연구는온라인혹은오프라인점포하나만을대상으로소비자들의브라우징행동을규명하였으며, 또한멀티채널소비자의쇼핑행동을정보탐색단계와구매단계로나누어각단계에서의이용채널이무엇인지에대한연구가주를이루었고브라우징행동에대한실증연구는미흡하다. 그러므로본연구에서는소비자들의온 / 오프라인정보탐색이활발히이루어지고있는시점에서온 / 오프라인에서브라우징을하는소비자특성을알아보기위해소비자를온 / 오프라인브라우징정도에따라유형화하여각유형별인구통계적특성, 소비자들의쇼핑성향, 충동구매, 온 / 오프라인구매금액비율에차이가있는지알아보고자한다. 본연구를통해온 / 오프라인브라우징군집별소비자특성을도출함으로써기업에세분시장별적합한마케팅전략을세울수있는기초자료를제공하고자한다. II. 이론적고찰 1. 브라우징소비자들의정보탐색행동은목적이있는 (goal-directed) 행동과탐색적행동 (exploratory search) 으로구분된다. 목적적행동은특정한혹은계획된행동을말하는반면, 탐색적행동은구매에대한계획없이정보적혹은오락적목적을위해방문 / 쇼핑경험그자체를즐기는것으로 (loch et al., 1986) 이러한탐색유형을브라우징또는지속적탐색 (on-going search) 이라한다 (Moe, 2003). 탐색활동은구매동기가없을지라도즉시적인구매로이어질수있으며또한미래에유용한제품정보를획득하기위한동기로이어질수있다 (loch et al., 1986; Moe, 2003). loch et al.(1989) 은브라우저들은몇몇이유에서연구자들과마케터들에게흥미롭다는것을제안하였다. 첫째, 소비자는점포내의판매촉진과새로운상품의노출때문에특정한구매계획없이비계획구매를할수있다. 둘째, 브라우징하는동안획득된제품, 브랜드, 점포에대한정보는문제가인지된후다른날구매를촉진할수있다. 셋째, 이러한소비자그룹은구전활동으로다른사람들 322
온 / 오프라인브라우징에따른소비자집단의쇼핑성향과구매행동연구 31 의구매에영향을줄수있다는것을제안하였다. Chung(2001) 의연구에서브라우징집단과비브라우저집단간의충동구매정도를비교한결과브라우저집단의충동구매가보다많은것으로나타났다. 또한브라우저집단이비브라우저집단에비해월평균지출을좀더많이한다고보고하였다. Park(2005) 는패션제품의충동구매행동에대한브라우징의중재효과를살펴본결과패션점포내에서브라우징행동을많이할수록소비자들이충동구매행동을많이하는것으로나타나브라우징이패션제품충동구매행동에중요한변수임을입증하였다. 또한쾌락적소비성향이높을수록쇼핑할때브라우징행동을많이하는것으로나타났다. 인터넷맥락에서살펴보면 Kim(2011) 의연구에서의류제품웹브라우징은쾌락적브라우징, 정보적브라우징, 여가적브라우징으로분류되었고, 브라우징은방문자를구매로유도하는데중요한탐색단계임을제안하고있다. Park(2000) 의연구에서인터넷브라우징의효용적가치가높을수록인터넷쇼핑몰사이트의방문빈도도높은것으로나타났다. 선행연구를고찰해볼때소비자들의온 / 오프라인브라우징은소비자구매행동을예측하는데중요한변수임을알수있다. 그러나기존의연구는온라인혹은오프라인점포하나만을대상으로연구하였으므로멀티채널이용소비자행동을이해하기위해서는온 / 오프라인두점포를동시에브라우징하는소비자행동을알아보는것이필요하다고사료된다. 따라서본연구에서는온 / 오프라인브라우징을패션제품을구매하기위한특정한계획없이정보혹은재미나기분전환을위해온라인과오프라인쇼핑몰을방문하는행위로간주하여온 / 오프라인점포를브라우징하는소비자특성을알아보고자한다. 2. 의복쇼핑성향일반적인쇼핑성향은쇼핑관련영역에대한특정라이프스타일로쇼핑활동, 흥미, 의견을포함하는 (Darden & Howell, 1987) 의미로정의된다. 의복쇼핑성향이란일반적인쇼핑성향의한부분으로의복과관련된쇼핑성향임을추론할수있는데 Kim(2003) 는의복쇼핑성향개념을명확히규명하기위해기존연구들을취합하여살펴본결과의복쇼핑성향은, 라이프스타일의의복특정영역과쇼핑특정영역간중복부분을가리키는개념으로의복쇼핑특정라이프스타일로정의하였다. 선행연 구에서도밝혔듯이의복쇼핑성향이의복과관련된라이프스타일을나타내므로의복과관련된소비자행동을예측하기위해많은연구들이이루어졌는데대부분의연구에서의복쇼핑성향은몇가지차원으로분류되었다. 연구자마다다른차원들로분류되었지만쾌락적차원과경제적차원, 편의성차원 (Gutman & Mills, 1982; Lumpkin & Greenberg, 1982; Shim & Kptsiopulos, 1992) 과관련된내용이공통적으로나타났다. 국내의연구에서도의복쇼핑성향이다차원으로구성되어있음이밝혀졌는데 Kim(2003) 은선행연구들에서도출된차원들의빈도, 차원간관계를밝힌공간도, 선행연구에서도출된차원들의공간도내위치등이론적근거를종합한결과의복쇼핑성향은크게경제적차원, 쾌락적차원, 편의적차원등 3차원으로구분될수있으며이들은다시몇개의하위차원으로구성되어있음을밝혔다. 인터넷과관련된연구에서 Park et al.(2005) 의연구에서는쇼핑성향이유명상표지향성향, 경제적성향, 유행지향성향, 시간절약성향, 인터넷쇼핑성향으로분류되었으며, 쇼핑성향에따라소비자집단을분류한결과경제성추구집단, 유행 / 유명상표추구집단, 편의추구집단 3집단으로분류되었다. 경제성추구집단과유행 / 유명상표추구집단이편의추구집단에비해인터넷쇼핑몰환경요인중시각정보, 상품구색, 결재서비스에있어서인지정도가높았으며인터넷쇼핑몰에서의구매의도도높은것으로나타났다. Na and Suh(2008) 의연구에서는오락적쇼핑성향, 유행추구쇼핑성향, 경제적쇼핑성향, 편의적쇼핑성향 4개의요인이도출되었다. Jeon and Sung (2008) 의연구에서쇼핑성향은유행추구, 쾌락추구, 상표추구, 개성추구, 가격추구차원으로분류되었고인터넷구매경험자는무경험자에비해유행이나개성, 상표, 쾌락적쇼핑을추구하는성향이높았다. 온 / 오프라인채널혼합선택연구와관련하여 Jang(2004) 의연구에서는의복쇼핑성향의하위차원이쾌락적쇼핑성향, 편의적쇼핑성향, 신중계획적쇼핑성향, 저가격지향쇼핑성향으로나타났으며, 쾌락적쇼핑성향은온라인채널에서의탐색이많은집단에서크게나타났고편의적쇼핑성향은온라인으로구매하는집단일수록크게나타났으며, 온라인탐색집단일수록저가격지향쇼핑성향이높게나타났다. 또한온라인탐색 / 온라인구매를하는집단이오프라인탐색 / 오프라인구매를하거나온라인과오프라인을병행하는집단들에비해쾌락, 경제, 편의적성향모두가장강하다고밝혔다. Kim(2009) 는인터넷과오프라인매장의혼합선택정도 ( 인터넷이용, 혼 323
32 한국의류학회지 Vol. 38 No. 3, 2014 합선택, 오프라인이용 ) 에따라소비자들의의복쇼핑성향에차이가있는지알아본결과오프라인쇼핑시에는충동적성향에서차이가있는것으로나타났다. 즉, 오프라인에서의복쇼핑시, 인터넷을어느정도이용하는집단에서충동적성향이더강하게나타나는반면, 오프라인매장을주로이용하는집단은충동적성향이상대적으로약했다. 인터넷쇼핑시에는쇼핑향유성향과목적지향적성향에서집단간차이가있는것으로나타나인터넷이용도가높은집단일수록쇼핑에서누릴수있는즐거움도누릴줄알고, 인터넷을통한편리한구매목적달성욕구도강한것으로나타났다. 선행연구에서의복쇼핑성향하위차원들이다양하게도출되었는데본연구에서는 Kim(2003) 의연구를참고하여선행연구에서공통적으로나타난경제적차원, 쾌락적차원, 편의적차원과인터넷쇼핑성향연구를참고하여멀티채널이용소비자들의쇼핑성향을알아보고자한다. 3. 충동구매 충동구매는소비자의라이프스타일중매우일반화되어있으면서도특징적인행위로서기업의마케팅활동에있어높은관심을끌고있다 (Jeon, 1998). 특히의류제품은충동구매를유발하는제품군으로 (ellenger et al., 1978; Ko, 2008; Youn & Faber, 2000), 소비자의인터넷쇼핑구매행동에서의류상품에대한충동구매유형이 92.8% 로나타났다 (Kim & Rhee, 2003). 충동구매를유발하는단서는크게두가지로외부적단서와내부적단서로분류된다. 외부적단서는구매와쇼핑과관련된것으로마케터에의한점포환경을말하며내부단서는소비자의자기중심적감정, 분위기, 감정적상태를말한다 (Wansink, 1994). 최근의연구들은점포환경에서조명, 컬러, 음악, 향기와같은환경적단서들은충동적구매욕구에영향을줄수있는중요한요소임을언급하고있다 (eautty & Ferrell, 1998; Yoon & Lee, 2008; Youn & Faber, 2000). 외부적단서와관련하여 Yoon and Lee(2008) 는백화점, 대형마트, 인터넷점포의유형별로각점포에서지각된점포내분위기에대한반응을충동구매와관련하여조절변수로서의역할을검증하였는데백화점에관해서는점포의내부색상이충동구매에유의한부의영향을미치는것으로, 대형마트에서는실내조명이유일하게충동적구매에유의한영향을미치는것으로, 인터넷쇼핑에서는제품진열이충동구매에유의한부의영향을미치 는것으로나타났다. 내부적단서와관련하여 Jeon(1997) 은쇼핑소비자감정은쾌락과점포내브라우징에유의한영향을미치며점내브라우징이충동구매에정의영향을미치는것으로나타나점내브라우징은충동구매를설명함에있어서중요한변수임을제시하였다. Roock and Gardner(1993) 는소비자들은부정적분위기보다긍적적분위기일때충동구매를더하게된다는것을제시하였다. 인터넷과관련하여 Lee and Kim(2006) 는인터넷쇼핑몰에서의류제품에대한충동구매성향에영향을미치는요인인소비자내적요인 ( 의복의즐거움추구, 유행혁신성, 위험감수 ) 과외적인상황 ( 시간, 기분, 금전 ), 마케팅자극에대해알아본결과소비자의내적요인에서는새로움의채택시기, 디자인위험감수, 최신디자인선호, 구매의즐거움이순수충동구매성향과높은정적인상관관계를갖는것으로나타났다. 소비자의외적상황과충동구매와의관계에서는사고싶은기분, 기대안했던돈에서순수충동구매와높은정적상관관계를나타냈으며, 마케팅자극에서는촉진자극이충동구매성향과높은정적상관관계를나타냈다. 또한온라인쇼핑행동에서쾌락적쇼핑동기가높을수록, 정보탐색을많이할수록충동구매행동이높은것으로나타났으며 (Lim & Hong, 2004), 오프라인점포에서도쾌락적쇼핑동기가충동구매에유의한영향을미치는것으로나타났다 (Kim & Rhee, 2001). 4. 구매행동 구매행동이란욕구충족을위해재화나서비스를획득, 사용, 처분하는데수반되는의사결정과정에서보이는정신적, 육체적행동과정을의미하며, 의복구매행동이란의복구매에관련된소비자행동을의미한다 (Lim, 1992). 의복구매행동변수들에는구매동기, 정보탐색, 선호정보원유형, 제품평가속성, 점포선택, 구매시기, 구매빈도, 구매금액등이있다. 현재까지연구되어온의복구매행동의변인들을살펴보면구매동기, 정보탐색, 의복평가기준, 구매처, 구매시기및상황, 구매빈도, 구매가격및지불방법, 의복행동및불평행동등매우다양하게진행되어왔다 (Ko & Koh, 2009). 멀티채널과관련해서는제품구매시멀티채널이용과총구매횟수와는유의한상관관계가있는것으로나타났으며 (Joo, 2008) 본연구에서는구매행동변수로온 / 오프라인평균구매금액비율을알아보고자한다. 324
온 / 오프라인브라우징에따른소비자집단의쇼핑성향과구매행동연구 33 1. 연구문제 III. 연구방법 오프라인브라우징, 쇼핑성향, 충동구매문항은 5점리커트척도로측정하였으며구매제품, 구매빈도는선다형으로, 평균구매금액은직접기입하도록하였다. 본연구는소비자를온 / 오프라인브라우징정도에따라유형화하여쇼핑성향, 충동구매, 구매금액비율사이의관계를알아보기위하여다음과같은연구문제를구성하였다. 연구문제 1. 소비자의패션제품온 / 오프라인브라우징정도에따라소비자를유형화한다. 연구문제 2. 유형화된소비자브라우징집단별인구통계적특성, 쇼핑성향, 충동구매, 구매금액비율의차이를알아본다. 2-1. 유형화된소비자브라우징집단별인구통계적특성의차이를알아본다. 2-2. 유형화된소비자브라우징집단별쇼핑성향의차이를알아본다. 2-3. 유형화된소비자브라우징집단별충동구매의차이를알아본다. 2-4. 유형화된소비자브라우징집단별온 / 오프라인구매금액비율의차이를알아본다. 2. 측정도구본연구는설문지법을이용하여실증분석을실시하였다. 연구문제에대한설문내용은패션제품온 / 오프라인브라우징, 쇼핑성향, 충동구매, 의복구매행동 ( 구매제품, 구매빈도, 평균구매금액등 ) 과인구통계적특성으로구성하였다. 질문문항은기본적으로선행연구에서타당성이인정된문항을참고하되필요한경우연구자가선행연구를참고하여수정보완하였다. 온 / 오프라인브라우징은 Sin(2006) 의연구를참고하여온라인브라우징 4문항, 오프라인브라우징 4문항을선정하였다. 설문조사시온라인브라우징을묻는문항과오프라인브라우징을묻는문항을같이조사하면서오프라인패션점포는온라인점포를제외한일반적인오프라인패션점포임 ( 백화점, 할인점, 패션전문점등 ) 을명시하였다. 쇼핑성향문항은선행연구 (Choi, 2004; Hwang & Joung, 2005; Kim, 2009; Park et al., 2005) 를참고하였으며예비조사를통해측정항목에대한타당도와신뢰도를검증한문항을수정보완하여, 총 26문항으로구성하였다. 충동구매문항은 Lim and Hong(2004) 의연구를참고하여본연구의목적에맞게수정하였으며총 3문항으로구성하였다. 온 / 3. 자료수집및분석방법본조사를실시하기전에대학생 60명을대상으로예비조사를실시하여설문문항의문항간상관관계, 타당도와신뢰도검증을통해문항을수정보완하여본조사설문지를구성하였다. 본조사는대전에거주하고있는대학생이상 40대남녀소비자를대상으로 2012년 12월 ~2013년 1월에조사하였으며총 390부가수집되었으나결측값이많은 40대이상의설문지와부적합한설문지를제외하고최종 379부가분석되었다. 표본의특징을살펴보면성별은여자 264명 (70.6%), 남자 110명 (29.4%) 으로나타났으며, 연령은 10대 50명 (13.3%), 20대 189명 (50.3%), 30대 137명 (36.4%) 으로 20대와 30대가대부분을차지하였다. 결혼여부는기혼 85명 (22.7%), 미혼 289명 (77.1%), 기타 1명 (.3%) 으로나타났으며직업은학생 239명 (62.3%), 사무직 54명 (14.2%), 전문직 36명 (9.5%) 등학생이많은것으로나타났다. 총수입은 300만원이상 400만원미만 72명 (19.6%), 400만원이상 500만원미만 70명 (19.0%), 200만원이상 300만원미만 66명 (17.9%), 700만원이상 55명 (14.9%), 500만원이상 600만원미만 44명 (12.0%) 순으로고르게나타났다. 학력은대학재학 225명 (59.4%), 대졸 79명 (20.8%), 대학원이상 31명 (8.2%), 전문대졸 17명 (4.5%), 고졸 24명 (6.4%) 순으로나타났다. 3개월동안인터넷에서패션제품을구매한횟수는 5회미만 (56.7%) 이가장많은것으로나타났으며, 점포에서패션제품구매횟수역시 5회미만 (53.7%) 이가장많았다. 최근 1년동안인터넷에서패션제품을구매하는데지출한평균구매금액은 730,000 원으로나타났으며, 최근 1년동안점포에서패션제품을구매하는데지출한평균구매금액은 1,080,000원으로나타났다. 자료분석은 Spss 20.0을이용한요인분석, 군집분석, 일원분산분석을실시하였다. IV. 결과 1. 온 / 오프라인브라우징정도에따른소비자유형화온 / 오프라인브라우징에따라소비자를유형화하기 325
34 한국의류학회지 Vol. 38 No. 3, 2014 위해먼저온 / 오프라인브라우징을배리맥스회전을이용한주성분요인분석을실시하였다. 요인분석결과는 <Table 1> 과같이오프라인브라우징과온라인브라우징두개의요인으로분류되었으며신뢰도계수는 0.9 이상으로신뢰성이검증되었다. 온 / 오프라인브라우징에따른소비자를유형화하기위해분류된 2개의요인으로 K-means 군집분석을실시하였다. 온 / 오프라인브라우징특징을가장잘나타내는군집을도출하기위해 2개, 3개혹은 4개의군집을지정하여분석한결과 <Table 2> 와같이 4개의유형화가가장적절한것으로판단되었다. 군집 1(n=53) 은오프라인브라우징성향이강한집단으로 고오프라인브라우징집단 (G1) 으로명명하였고군집 2(n=112) 는온 / 오프라인브라우징성향이모두낮은집단으로 저온 / 오프라인브 라우징집단 (G2) 으로명명하였다. 군집 3(n=126) 은온 / 오프라인브라우징성향이모두높은집단으로 고온 / 오프라인브라우징집단 (G3) 으로명명하였으며, 군집 4 (n=88) 는온라인브라우징성향이높은집단으로 고온라인브라우징집단 (G4) 으로명명하여총 4개의군집으로분류되었다. 2. 쇼핑성향요인분석패션제품쇼핑성향의하위차원을알아보기위해배리맥스회전을이용한주성분분석을실시하였다. 고유값 1을기준으로총 26문항중요인적재치가 0.5 미만인요인을제거하고요인분석한결과 <Table 3> 에서와같이총 5개의하위차원으로분류되었다. 요인 1은구입할 Table 1. The result of factor analysis for on/offline browsing Factor Measurement item Factor loadings Mean (S.D.) Eigen value Variance (%) (cum. %) Cronbach's α Mean (S.D.) Looking around a fashion shop in order to obtain information even if having no clothes to buy..872 2.83 (1.06) Offline browsing Looking around a fashion shop often even if having nothing to buy for clothes. Visiting a fashion shop for a fun or diversion even if having no clothes to buy..856.815 3.01 (1.11) 3.14 (1.16) 5.054 63.174 (63.174).907 2.88 (.96) Visiting a fashion shop because of having an interest in event or sales promotion even if having no clothes to buy..800 2.54 (1.02) Trying to enter internet apparel shopping mall often even if having no clothes to buy..916 3.31 (1.17) Online browsing Trying to enter internet apparel shopping mall to obtain information even if having no clothes to buy. Visiting internet shopping mall for a fun or diversion even if having no clothes to buy..893.836 3.30 (1.10) 3.25 (1.17) 1.188 14.850 (78.024).900 3.13 (.99) Visiting internet shopping mall because of having an interest in an event or sales promotion even if having no clothes to buy..657 2.65 (1.07) Table 2. Result of cluster analysis using on/offline browsing Cluster 1 (n=53) Cluster 2 (n=112) Cluster 3 (n=126) Cluster 4 (n=88) F-value Online browsing 2.46 C 2.08 D 3.93 3.74 290.875*** Offline browsing 3.58 1.91 D 3.74 2.48 C 265.437*** Cluster type High offline browsing (G1) Low on/offline browsing (G2) High on/offline browsing (G3) High online browsing (G4) ***p<.001 >>C>D (Duncan test results) 326
온 / 오프라인브라우징에따른소비자집단의쇼핑성향과구매행동연구 35 Table 3. The result of factor analysis for shopping orientation Factor Measurement item Factor loadings Eigen value Variance (%) (cum. %) Cronbach's α I like to go shopping..898 Shopping makes me happy and excited..854 Shopping when needing a diversion leads to feeling better..799 Hedonic shopping orientation Liking to look at products even if having no plan to purchase immediately. Enjoying seeing internet shopping mall site even if having no plan to buy fashion products..738.684 7.237 30.153 (30.153).906 Internet shopping leads to being unaware of the passage of time..676 Investing time and effort to buy favorite fashion products..641 Using a fashion shop that is convenient for shopping..738 Enjoying searching for a shop available for shopping for necessary things (besides clothes) together..681 Convenient shopping orientation Using a shop that is convenient for transportation..637 Using a place that is convenient for parking facilities..607 Using a shopping place that is easy for searching for the desired fashion products..599 3.196 13.318 (43.472).732 Disliking a shopping place that is troublesome in the buying process..594 Using primarily sale period or discount coupon when buying fashion products..683 Economical shopping orientation Examining prices in many shops to search for good fashion products compared to price. Willingly investing more time in order to buy cheap products even with good quality..657.653 1.881 07.838 (51.310).775 Investing time and effort to purchase products more cheaply..644 uying clothes at a discount store..561 Planned shopping orientation Carefully planning which fashion products to buy before going to a shop. Tending to positively search for relevant information in order to purchase desired products. Fully considering whether there is value enough in the price before buying a product..826.672.566 1.301 05.421 (56.731).687 Efficient shopping orientation Doing internet shopping because of being able to buy the desired product quickly and easily. Purchasing through the internet or at shop after examining and confirming information in advance on the internet. Using a shopping mall available for buying cheaply after comparing prices when buying fashion products on the internet..750.580.550 1.125 04.687 (61.419).694 계획없이기분전환이나단지쇼핑자체를좋아하고즐기는내용으로 쾌락적쇼핑성향 으로명명하였다. 요인 2 는교통이나쇼핑이편리한점포를이용하는등구매의편의성과관련된내용으로 편의적쇼핑성향 으로명명하였다. 요인 3은가격에비해좋은품질의제품을사기 위해시간과노력을투자하며좀더싸게살수있는할인행사나쿠폰을이용하는경제성을추구하는내용으로 경제적쇼핑성향 으로명명하였다. 요인 4는패션제품구매시미리계획하거나충분히정보를검토하는것으로 계획적쇼핑성향 으로명명하였다. 요인 5는단순 327
36 한국의류학회지 Vol. 38 No. 3, 2014 히구매계획을세우는게아니라정보를알아보고원하는상품을찾을수있는가장적합한구매장소를탐색하는경향으로 효율적쇼핑성향 으로명명하였다. 패션제품쇼핑성향총설명변량은 61% 로나타났으며신뢰도는 0.6 이상으로신뢰성이확보되었다. 3. 온 / 오프라인브라우징유형별인구통계적특성차이분석온 / 오프라인브라우징유형별인구통계적특성차이를알아보기위해교차분석과검정을실시한결과 <Table 4> 과같이인구통계적특성중연령, 직업, 학력, 성별에서유의한차이가있었다. 온 / 오프라인브라우징유형별로인구통계적특성을살펴보면첫째, 고오프라인브라우징집단 (G1) 은 30대가상대적으로많았고, 직업에서는가정주부, 사무관리직이많았으며, 전문대졸이하의학력을보이고여성이많은특징을나타내었다. 둘째, 저온 / 오프라인브라우징집단 (G2) 은 20대와 30대가많았고, 직업은전문직에종사하는사람들로나타났으며, 대졸과대학원이상의학력이상대적으로많았다. 또한여성에비해남성이많은특징을보이고있다. 셋째, 고온 / 오프라인브라우징집단 (G3) 은 10대와 20대가상대적으로많 았으며주로학생이었으며대학재학생이많았고여성이주로분포되었다. 이와같은결과는 20대가다른연령대에비해멀티채널이용이뚜렷하게높게나타난선행연구 (Choi, 2004) 결과와관련지어생각해볼때연령이낮을수록디지털기기에익숙한환경에서생활해왔기에멀티채널사용이자유롭고이에따라멀티채널브라우징행동도많이하는것으로생각된다. 넷째, 고온라인브라우징집단 (G4) 은 30대가많았고가정주부, 사무관리직이많았으며, 학력은전문대졸이하와대졸이많았고, 여성이상대적으로많은특징을나타내었다. 4. 온 / 오프라인브라우징유형별쇼핑성향과구매행동차이분석 1) 온 / 오프라인브라우징유형별쇼핑성향차이분석온 / 오프라인브라우징유형별패션제품쇼핑성향의차이를알아보기위해일원분산분석과 Duncan의다중비교를실시하였다. <Table 5> 에서와같이쾌락적쇼핑성향, 경제적쇼핑성향, 계획적쇼핑성향, 효율적쇼핑성향에있어서유의한차이가있는것으로나타났다. 고오프라인브라우징집단 (G1) 은경제적쇼핑성향이높은것으로나타나패션제품구매시세일기간이나할인 Table 4. Demographic difference in on/offline browsing group Characteristics ge Occupation Education Gender *p<.05, **p<.01,***p<.001 ( ): Expected frequency Group High offline browsing (G1) Low on/offline browsing (G2) rowsing group High on/offline browsing (G3) High online browsing (G4) 10s 07 (06.9) 08 (14.8) 22 (16.8) 13 (11.6) 20s 23 (26.1) 59 (55.8) 73 (63.3) 34 (43.7) 30s 22 (18.9) 44 (40.4) 31 (45.9) 40 (31.7) Housewife 03 (01.4) 03 (02.9) 00 (03.4) 04 (02.3) Student 28 (32.7) 62 (69.2) 99 (79.3) 47 (54.8) Professional 05 (05.0) 17 (10.6) 06 (12.1) 08 (08.4) Office manager 10 (07.8) 17 (16.4) 11(18.8) 18 (13.0) Sales/service/other 06 (05.1) 11 (10.9) 10 (12.4) 10 (08.6) College under 09 (05.7) 12 (12.1) 07 (13.7) 13 (09.5) In college 31 (31.1) 61 (66.4) 92 (75.4) 41(52.1) College degree 09 (10.9) 26 (23.3) 17 (26.5) 27 (18.3) Graduate degree 03 (04.3) 12 (09.2) 10 (10.4) 06 (07.2) Male 11 (15.0) 58 (32.6) 23 (36.8) 18 (25.6) Female 40 (36.0) 53 (78.4) 102 (88.2) 69 (61.4) χ 2 16.938*** 27.599*** 22.688*** 39.892*** 328
온 / 오프라인브라우징에따른소비자집단의쇼핑성향과구매행동연구 37 Hedonic shopping orientation Convenient shopping orientation Economical shopping orientation Planned shopping orientation Efficient shopping orientation Table 5. Shopping orientation by on/offline browsing group : One-way NOV results ***p<.001 >>C>D (Duncan test results) High offline browsing (G1) 3.58 C Low on/offline browsing (G2) 2.84 D High on/offline browsing (G3) 4.20 High online browsing (G4) 3.97 F-value 90.276*** 3.64 3.46 3.52 3.50 00.994*** 3.38 3.45 2.91 3.05 3.22 C 3.10 3.56 3.73 3.72 3.57 3.47 3.76 15.603*** 10.238*** 28.316*** 쿠폰을이용하고, 품질이좋으며가격이저렴한판매정보를얻기위해서오프라인브라우징경향을나타내었다. 저온 / 오프라인브라우징집단 (G2) 은전반적으로낮은점수를보이고있는데특히, 쾌락적쇼핑성향이가장낮은것으로나타나온라인점포나오프라인점포에서브라우징을잘하지않는소비자들은쇼핑자체를즐기지않는것으로보인다. 고온 / 오프라인브라우징집단 (G3) 은전반적으로모든쇼핑성향에서높은점수를나타내고있으며, 특히쾌락적쇼핑경향이높은것으로나타났다. 즉, 온라인과오프라인점포에서브라우징을많이하는소비자들은시간이날때마다온 / 오프라인탐색을즐기고기분전환을위해브라우징행동도많이하였다. 또한멀티채널을이용하는소비자들은구경하는즐거움과함께가격대비좋은품질이나제품정보, 할인정보와같은미래구매에도움이될수있는정보를미리알아보기위해서도브라우징을많이한다는것을알수있다. 고온라인브라우징집단 (G4) 은경제적쇼핑성향과효율적쇼핑경향이높게나타나온라인브라우징을많이하는소비자들은온라인점포를통해서여러브랜드의상품정보를비교할수있기때문에비교쇼핑을통해가장적합한가격, 품질의제품을구매할수있는곳에서제품을구입하는쇼핑의효율성을달성하려는경향이강한것으로생각된다. 본연구에서고온 / 오프라인브라우징집단은쾌락적쇼핑성향이높게나타났는데이와같은결과는쾌락적쇼핑성향이온라인채널에서의탐색이많은집단에서크게나타난 Jang(2004) 의연구와일부일치하였다. 또한편의적쇼핑성향은브라우징집단별유의한차이는나타나지않았지만모든집단에서비슷하게높은점수를 보이고있다. 즉, 온라인혹은오프라인한채널에서만브라우징을많이하거나두채널에서모두브라우징을많이하는소비자들과브라우징을잘하지않는소비자들도쇼핑을하는데있어서편의성을중요하게여기는것으로생각된다. 2) 온 / 오프라인브라우징유형별구매행동차이분석온 / 오프라인브라우징유형별구매행동을알아보기위해일원분산분석과 Duncan의다중비교를실시하였다. 구매행동은충동구매와온 / 오프라인평균구매금액비율로충동구매는 3개의측정문항을요인분석한결과단일차원으로나타났으며평균구매금액비율은온라인에서패션제품구매에지출한 1년평균금액을오프라인에서패션제품구매에지출한 1년평균금액으로나눈값을이용하였다. 분석결과 <Table 6> 에서와같이온 / 오프라인브라우징에유형별로충동구매와평균구매금액비율에서유의한차이를나타내었다. 고오프라인브라우징집단 (G1) 은충동구매성향은높지만평균구매금액비율이네집단중가장낮게나타났으며, 고온 / 오프라인브라우징집단 (G3) 은충동구매성향이네집단중가장높은것으로나타났다. 선행연구 (Kim, 2009) 에서오프라인에서의복쇼핑시, 인터넷을어느정도이상이용하는집단에서충동적성향이더강하게나타나는반면, 오프라인매장을주로이용하는집단은충동적성향이상대적으로약하게나타난것과관련지어생각해볼때오프라인이나온라인하나의채널을접하는소비자들보다두개의채널을이용하는소비자들의경우업체에서구매를자극하는판매촉진정보를많이접할수있으므로단일채널브라우징을많이하는소 329
38 한국의류학회지 Vol. 38 No. 3, 2014 Table 6. uying behavior by on/offline browsing group : One-way NOV results High offline browsing (G1) Low on/offline browsing (G2) High on/offline browsing (G3) High online browsing (G4) F-value Impulse buying 3.40 2.88 C 3.68 3.34 23.345*** Ratio of on/offline expenditure 0.50 C 1.06 1.19 1.76 09.028*** ***p<.001 >>C (Duncan test results) 비자들에비해충동구매경향이강한것으로생각된다. 고온라인브라우징집단 (G4) 에서는다른집단에비해평균구매금액비율이높게나타나온라인브라우징을많이하는소비자들이점포브라우징을많이하는소비자들에비해평균적으로온라인에서많이구매한다는것을알수있다. 이러한결과는인터넷에쉽게접속할수있는환경이폭넓게확산되면서소비자들은점포브라우징보다인터넷브라우징을더많이하게되고이러한활동이온라인구매로이어진것으로생각된다. V. 결론및논의본연구는소비자의멀티채널브라우징정도에따라소비자를유형화하여인구통계적특성, 패션제품쇼핑성향, 충동구매와온 / 오프라인평균구매금액비율의차이를알아보았다. 본연구를통해온 / 오프라인두채널을병행하여브라우징을하는소비자들의특성을살펴봄으로써멀티채널이용소비자들의정보탐색행동에대한이해의폭을넓히고자하였으며연구결과에따른시사점은다음과같다. 첫째, 본연구에서고오프라인브라우징집단 53명 (14.0%), 저온 / 오프라인브라우징 112명 (26.6%), 고온 / 오프라인브라우징집단 126명 (33.2%), 고온라인브라우징집단 88명 (23.2%) 으로고온 / 오프라인브라우징집단과고온라인브라우징집단을합하면온라인을통한브라우징활동비중이크게나타났고있다. 이러한결과는소비자들의구매활동향상을위해서패션관련소매업체의멀티채널소매유통전략필요성을시사하고있다. 특히오프라인점포는온라인점포를병행하여운영하는경우온라인점포를오프라인점포를보완하거나구색을갖추기위해운영하기보다는온라인점포의비중을늘려소비자들이온 / 오프라인두채널에서원하는정보와즐거움을느낄수있도록해야할것이다. 둘째, 온 / 오프라인브라우징유형별인구통계적특성 을알아본결과 10대는고온 / 오프라인브라우징에서많이나타났고, 20대는저온 / 오프라인브라우징집단과고온 / 오프라인브라우징집단에분포되었으며, 30대는고오프라인브라우징집단, 저온 / 오프라인브라우징집단, 고온라인브라우징집단에분포되어있었다. 즉, 디지털기기의사용이많은 10대는멀티채널브라우징경향을주로보이고 20대나 30대는같은연령대라도다양한브라우징경향을나타내고있으므로기업에서는각세분시장특징에가장효과적인멀티채널전략을고려해야할것이다. 특히저온 / 오프라인브라우징집단은전문직과사무관리직에종사하며대졸이상의학력을나타냈으며주로남성소비자들이었다. 즉, 이와같은결과를통해직업을갖고있는소비자들의경우시간이부족하여정보탐색자체를즐기기보다는목표지향적탐색을많이하는것으로추측해볼수있다. 브라우징활동은충동구매나미래구매와이어질수있으므로기업에서는이러한세분시장의소비자들을타겟으로목표지향적탐색활동과함께브라우징이활발하게일어날수있도록효율적인맞춤정보를제공해주는마케팅전략을강구해야할것이다. 셋째, 고온 / 오프라인브라우징집단은쾌락적쇼핑성향이가장높게나타났으며모든쇼핑경향에서높은점수를나타내고있다. 즉, 멀티채널이용소비자들은온 / 오프라인브라우징을통해쾌락적즐거움을추구하는동시에경제성, 계획적쇼핑, 효율적쇼핑을추구한다는것을알수있다. 그러므로기업에서는온 / 오프라인브라우징단계에서소비자들에게재미와즐거움요소뿐만아니라쇼핑편의성과할인쿠폰, 가격비교용이성과같은경제적인정보를줄수있도록온 / 오프라인점포전략에대해고려해야할것이다. 넷째, 고온라인브라우징집단은경제적쇼핑성향과효율적쇼핑성향이높은점수를보이고있다. 이러한결과는온라인점포에서브라우징을많이하는소비자들은가격비교와같은정보를통해합리적인가격대와품 330
온 / 오프라인브라우징에따른소비자집단의쇼핑성향과구매행동연구 39 질을추구하는가치소비와원하는상품을찾을수있는가장적합한쇼핑장소를추구하는소비자쇼핑성향을나타내는것으로사료된다. 온라인으로정보탐색을했을경우그대로온라인채널의구매로연결되도록하는데있어서온라인쇼핑경험, 가격추구의쇼핑가치, 시간이용가능성등이영향을미치며특히, 가격추구의상대적영향력이큰것으로나타났으므로 (Kim et al., 2007) 기업에서는온라인브라우징을많이하는소비자들이자사의온라인사이트에서브라우징을할때경쟁브랜드에비해경제성과효율성을인식하도록온라인사이트관리에주의를기울여야할것이다. 다섯째, 고온 / 오프라인브라우징집단은고온라인브라우징집단에비해충동구매경향은높았지만온 / 오프라인평균구매금액비율은낮게나타났다. 이와같은결과는온 / 오프라인두점포에서브라우징을많이하는소비자들은온라인에서브라우징을더많이하는소비자들에비해충동구매성향은높지만구매로이어지는경향이적다는것을나타내므로, 온라인에서오프라인매장으로확대를하든, 기존오프라인매장에서온라인매장으로확대를하든멀티채널운영업체에서는오프라인점포와온라인점포를연계하여오프라인점포에서의충동구매가온라인에서의구매로이어질수있도록온라인촉진전략을더욱강화해야할것이다. 본연구의한계점은첫째, 인구통계적특성에있어대학생이주를이루고있으므로일반적인소비자들의온 / 오프라인브라우징행동을설명하는데제한이있다. 둘째, 온 / 오프라인쇼핑객들의유형화에있어차별화정도가약하고군집들간배타성또한약한한계점이있다. 향후연구에서는연령대별로고루분포된표집을통해라이프스타일이다른연령대별로인구통계적특성과쇼핑태도, 구매행동의차이를알아본다면세분시장별확실히구별되는특징을도출해낼수있을것이다. 또한소비자브라우징행동을심도있게이해하기위해서향후연구에서는시간압박과같은브라우징행동에영향을미치는상황변수에따른멀티채널브라우저들의브라우징행동을알아볼필요가있을것이다. References nother growth opportunity Multi-channel Distribution Strategy. (2008, October 7). Economychosun. Retrieved March 12, 2013, from http://www.economychosun.com/special/ special_view_past.php?boardname=c05&t_num=3360&m yscrap=&img_ho=48 eautty, S. E., & Ferrell, M. E. (1998). Impulse buying: Modelling its precursors. Journal of Retailling, 74, 169 191. ellenger, D. N., Robertson, D. H., & Hirschman, E. C. (1978). Impulse buying varies by product. Journal of dvertising Research, 18(6), 15 18. loch, P. H., Ridgway, N. M., & Sherrell, D. L. (1989). Extending the concept of hopping: n investigation of browsing activity. Journal of the cademy of Marketing Science, 17(1), 13 21. loch, P. H., Sherrell, D. L., & Ridgway, N. M. (1986). Consumer search: n extended framework. Journal of Consumer Research, 13(1), 119 126. Choi, J., & Rha, J. Y. (2012). How do consumers search for information in multi-channel environment?: Consumer typology based on their choice of information channel. Journal of Consumer Studies, 23(2), 135 164. Choi, J. Y. (2004). Consumer multichannel choice behavior in the information search and purchasing stage. Journal of Consumer Studies, 15(4), 103 120. Chung, H. Y. (2001). study on apparel store browser's browsing motives, shopping leadership and preferred store attributes. The Research Journal of the Costume Culture, 9(1), 86 99. Darden, W. R., & Howell, R. D. (1987). Socialization effects of retail work experience on shopping orientation. cademy of Marketing Science, 15(3), 52 63. Gutman, J., & Mills, M. K. (1982). Fashion life style, self concept, shopping orientation and store patronage: n integrated analysis. Journal of Retailing, 58(2), 64 86. Hwang, J. S., & Joung, J. H. (2005). The internet and TV home-shopping perceived risk segments: Shopping orientation, purchase intention, and purchase behavior. Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 29(5), 637 648. Jang, J. I. (2004). Selection of on-line and/or off-line channels of the consumers during the purchase decision making process for apparel. Unpublished master's thesis, Seoul National University, Seoul. Jarboe, G. R., & McDaniel, C. D. (1987). profile of browsers in regional hopping malls. Journal of the cademy of Marketing Science, 15(1), 46 53. Jeon, J. O. (1998). n empirical study on the measurement & influence variables of impulse buying. Journal of Marketing Management, 3(1), 135 160. Jeon, Y. J., & Sung, H. W. (2008). How do internet fashion shoppers and non-shoppers differ?-emphasis on their fashion shopping orientation and shopping site attitude-. Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 32 331
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