이 연구의 종속변인은 최초상기브랜드와 주구입브랜드간의 일치도인데 이는 각 제품별로 특정 브랜드를 최초로 상기한 사람들 가운데 실제로 그 브랜드를 주로 구입·사용하는 사람의 비율로 조작적 정의를 했다. 응답자의 최초상기브랜드와 주구입브랜드가 일치하는 경우에는 '1'을, 일치하지 않는 경우에는 '0'의 값을 부여했다.
우선 구체적인 가설 검증에 들어가기 전에 소비자들이 최초로 상기하는 브랜드와 주로 구입하고 사용하는 브랜드간에 일치하는 비율이 얼마나 되는가를 살펴보았다. 이를 일치도(degree of agreement)라고 할 수 있는데 R개의 횡렬(row)과 C개의 종렬(column)을 가진 두 변인간의 일치도는 contingency coefficient를 이용하여 계산할 수 있다. 그러나 이 계수는 횡렬과 종렬의 크기가 다르면 서로 비교가 불가능하다는 문제점이 있기 때문에 (Green, Tull, and Albaum 1988) 품목별로 브랜드수가 다른 이번 연구에서는 사용하기가 어려웠다. 따라서 어떤 품목의 특정 브랜드를 최초로 상기한 소비자들 중에서 실제로 그 브랜드를 주로 구입하는 사람의 비율을 일치도로 간주했다.
<표1>을 보면 이번 분석에 사용된 15개 품목 각각에 대한 최초상기도/주구입브랜드간의 일치도가 제시되어 있다. 일치도는 62.1%(담배)부터 26.0%(스낵)까지 제품에 따라 많은 차이가 있으며 15개품목의 산술평균은 45.0%, 그리고 품목별 구분없이 전체를 합해서(data aggregation) 일치도를 계산했을 때는 41.6%로서, 어느 경우에나 전체적으로는 특정 브랜드를 최초로 상기한 소비자들 중 그 브랜드를 주로 구입하는 사람의 비율은 절반에 못 미치는 것으로 나타났다. 특히 5개 품목(주방세제, 세수비누, 샴푸, 스낵, 비스켓)의 경우에는 일치도가 2-30%대로 극히 낮은 것을 알 수 있다. 이와 같은 전반적인 결과를 우선 확인하고 이하에서는 개별 가설들을 차례로 검정했다.
가설1은 시장의 구조측면에 관한 것이었다. 특히 한 시장에서 경쟁하는 브랜드가 많으면 브랜드 최초상기도와 구입브랜드간의 일치도가 높게 나타나고 경쟁브랜드가 적으면 일치도가 상대적으로 낮게 나타날 것을 가정했다. 다시 <표1>을 보면 이번에 분석대상이 된 15개 제품의 품목별 브랜드수가 나타나 있는데 적게는 7개부터 많게는 89개까지 브랜드수가 제품별로 큰 차이를 보이고 있다. 15개 제품 전체적으로 볼 때는 479개의 브랜드가 시장에 참여하고 있고 이는 제품당 평균 32개에 달한다.
시장참여 브랜드수는 제품별로만 다를 뿐 한 제품내에서는 응답자별로 동일하기 때문에 개별응답자들로부터 수집한 원래의 데이터(raw data)를 분석에 사용할 수 없었다. 따라서 브랜드최초상기도/주구입브랜드간의 일치도를 제품별로 계산하여 이것을 종속변인으로 하고 제품별 브랜드수를 독립변인으로 하여 회귀분석을 실시하였다. 결과적으로 분석에 사용된 사례수는 37,211개(15개 분석제품에 대한 유효응답자수)가 아니라 15개(분석에 포함된 제품 품목수)였다. 피조사자들로부터 수집한 원래의 데이터를 사용하지 못함으로 해서 정보의 풍부함(information richness)이 훼손될 가능성이 있으나 가설1의 특성상 (즉, 품목별 브랜드수가 일치도에 미치는 영향) 이러한 분석방법을 사용할 수밖에 없었다. 분석결과 이 모델에 의해 설명된 변량(R2)은 33.5%이고 브랜드수가 적을수록(b=-.311, β=-.579) 일치도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나서 가설1을 지지한다고 할 수 있다(t=-2.557, p<.05).
가설2는 시장집중도와 최초상기/구매브랜드간의 일치도와 관련된 내용이다. 구체적으로 시장집중도가 높은 시장에서는 시장집중도가 낮은 시장에 비해 최초상기도와 주구입브랜드간의 일치도가 높을 것이라는 가정을 했다. 이 가설을 검증하기 위한 시장집중도의 조작적 정의는 시장점유율 상위4개사가 전체 시장에서 차지하는 점유율로 했다(Buzzell and Gale 1987). 15개 품목에 대한 시장집중도 역시 <표1>에 제시되어 있다. 시장집중도 또한 제품단위로 표시가 가능하기 때문에 가설2에 대한 분석도 가설1과 마찬가지로 raw data를 사용하지 않고 제품별로 최초상기도/주구입브랜드간의 일치도를 종속변인으로, 상위4개사의 시장점유율합을 독립변인으로 하여, 15개품목에 대해 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 이 모델에 의해 설명된 변량이 67.9%이고 상위4개사 점유율합이 일치도에 미치는 영향(b=.468, β=.824)이 유의한 것으로 나타나서 이 가설도 지지되었다(t=5.244, p<.01).
가설3은 각 브랜드별 시장점유율과 최초상기도/주구입브랜드간의 일치도와의 관계에 관한 것이다. 브랜드별 시장점유율과 일치도와의 관계분석은 전체 브랜드를 대상으로 하지 않고 각 제품별로 3위까지의 브랜드로 한정했다. 특정 브랜드를 최초로 상기한 응답자의 수가 적은 브랜드(예를 들어 한 두명 내지 수명만이 최초상기한 브랜드)가 많은데 이런 브랜드의 경우 그 중 소수의 응답자가 그 브랜드를 구입하느냐 하지 않느냐에 따라 최초상기도/주구입브랜드간의 일치도에 심한 변동(fluctuation)이 생길 수 있다. 다시 말해 cell의 표본이 적음으로 인해 데이터가 안정성을 잃고 신뢰성이 낮아질 수 있기 때문에 이를 각 제품별로 3위 이내의 비교적 점유율이 높은 브랜드로 국한시켰다.
<표2>에 각 제품별로 1, 2, 3위의 브랜드별로 시장점유율과 일치도가 제시되어 있다. 15개 품목을 산술평균해서 보면 1위 브랜드의 점유율이 36.0%인데 비해 일치도는 57.3%, 2위 브랜드는 점유율 17.8% 대비 일치도 45,4%, 3위 브랜드는 점유율 10.4% 대비 일치도 37.7%로서 점유율 순위에 따라 일치도에 많은 차이가 있음을 발견할 수 있다. 위에서도 언급했지만 일치도는 특정 브랜드를 최초로 상기한 사람 중에서 그 브랜드를 주로 구입하는 사람들의 비율이기 때문에 브랜드별 점유율이나 점유율 순위에 따라 일치도에 차이가 날 것이라고 단순 가정하기가 어려운데도 실제로 이렇게 큰 차이가 발생하고 있음을 알 수 있다.
점유율과 일치도와의 관계, 즉 가설3을 검증하기 위해 우선 브랜드별 최초상기도/주구입브랜드간 일치도를 종속변인으로, 브랜드별 시장점유율을 독립변인으로 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 이 분석은 raw data를 이용하여 일치도와 브랜드별 시장점유율간에 Logit 분석을 하는 것이 바람직하나7), 15개 제품 각각에 대해 Logit 분석을 하면 품목별 분석결과가 다르게 나타날 수 있을 뿐더러 15개 품목분석에 대한 종합결론을 내리기가 어렵다. 이를 해결하기 위해서 15개 품목을 합해서 품목구분없이 전체적인 분석을 행할 수 있으나 이 경우 또한 다른 문제점이 발생한다. 이 때는 비록 분석브랜드를 3위 이내로 한정한다고 하더라도 <표1>에서 본 바와 같이 제품별로 유효표본수에 많은 차이가 있기 때문에 생기는 문제점이다. 즉, 어떤 품목의 시장점유율이 낮은 브랜드가 다른 품목의 시장점유율이 높은 브랜드보다 응답자수가 더 많은 경우가 있다. 예를 들어 세탁세제 1위 브랜드의 점유율이 38.5%인데 응답자수로는 646명이고 최초상기와 주구입브랜드간에 일치를 보인 응답자는 377명인데 반해, 맥주 2위 브랜드의 시장점유율은 22.3%인데 응답자수는 855명이고 최초상기와 주구입브랜드간에 일치를 보인 응답자는 448명에 달한다. 따라서 15개 품목 전체를 합하여, 개별응답자단위의 자료를 Logit분석해서 브랜드 점유율이 일치도에 미치는 영향을 예측하면 결과에 오류가 생길 수 있다. 대신 45개 case(15개제품×3개 브랜드)를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 이 모델을 통해 설명된 변량은 54.5%이고 브랜드별 시장점유율이 최초상기도/주구입브랜드간의 일치도에 미치는 영향이 유의한 것으로 나타나서 이 가설은 지지되었다(b=.736, β=.738, t=7.182, p<.01).
시장점유율 순위는 시장점유율과 밀접한 관련이 있기 때문에 가설3을 시장점유율 순위를 이용하여 추가적으로 검증해 보았다. <표2>를 보면 각 제품별 시장점유율 순위에 따라 일치도에 차이가 많이 나타나는 것을 알 수 있는데, 15개 품목을 품목별 구분 없이 전부 합해서 볼 때 1위 브랜드의 경우 일치도가 64.1%, 2위의 경우 48.1%, 3위는 41.7%로서 브랜드별 순위에 따라 일치도 차이를 보이고 있다. 시장점유율 순위는 한 제품군내에서 시장점유율의 상대적 크기를 의미한다. 따라서 바로 위에서 시장점유율을 독립변인으로 사용할 때 개별응답자료(raw data)를 기초로 통계분석을 할 수 없었던 것과는 달리, 시장점유율 순위의 경우에는 개별응답자료를 이용한 분석이 가능하다. 따라서 시장점유율 순위에 따른 일치정도를 별도의 표로 구성했는데 그 내용은 <표3>과 같다. 이 표의 내용을 분석한 결과 시장점유율 순위에 따라 일치도에 차이가 있음을 알 수 있다(X2=882.1, df=2, p<.01).
이상에서 행한 각각의 분석에서 최초상기도와 주구입브랜드간의 일치도에 브랜드별 시장점유율과 시장점유율 순위가 다 같이 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 그러나 이 두 변인 각각의 상대적인 영향력을 분석하기 위하여 두 요인을 독립변인으로 하여 중회귀분석을 실시하였다. 이 분석은 위에서 시장점유율이 일치도에 미치는 영향을 분석할 때와 같이 45개 case를 사용했다. 분석결과 이 새로운 모델은 시장점유율만 포함된 모델과 별 차이가 없었다. 새로운 모델에 의해 설명된 변량은 0.1% 포인트의 미미한 증가에 그치고 있고 (결정계수가 .546인데 반해 시장점유율만 포함한 모델의 결정계수는 .545), 점유율순위의 회귀계수는 유의미하지 않은 것으로 나타났다 (b=-.794, S.E.=2.651, β=-.045, t=-.300, 유의확율=.766). 이는 두 독립변인간의 상관관계가 높음으로 인해 (γ=.722) 다중공선성(multicollinearity)이 존재하기 때문이며, 최초상기도/주구입브랜드간의 일치도에 점유율 순위가 점유율에 추가하여 독자적으로 기여하는 바는 무시해도 좋을 것 같다. 이로 보아 점유율순위가 일치도에 미치는 영향을 분석한 상기 <표3>의 결과에서는 점유율순위가 의미 있는 변인으로 나타났지만 이는 점유율순위의 독자적인 영향이라기보다 시장점유율에서 파생된 영향력이라고 해석할 수 있다.
마지막으로 네 번째 가설은 소비자들의 제품사용율과 최초상기도/주구입브랜드간의 일치도에 관한 것이다. 구체적으로 제품사용율이 높은 소비자들은 제품사용율이 낮은 소비자들에 비해 최초상기브랜드와 주구입브랜드간에 일치도가 더 높을 것이라는 것을 가정하였다. 이 가설을 검증하기 위해 이번 분석에 사용된 15개 품목중 제품사용율이 조사된 9개품목을 별도로 뽑아8) <표4>를 구성하였다. 사용량에 따라 일치도에 차이가 나는 품목이 맥주, 담배, 라면 등 3개 품목이 있으나 나머지 6개 품목은 사용량에 따라 일치도에 차이가 없는 것으로 나타났다. 특히 9개품목을 품목별 구분없이 합해서 분석한 결과를 보면 (표4의 마지막 줄) 사용율이 많아지면 일치도도 증가할 것이라는 가정을 확인할 수 없으며 이는 통계검증에서도 지지되지 않고 있다(X2=6.129, df=4, p>.10). 따라서 이 가설은 지지되었다고 할 수 없으나 개별 품목별로는 제품사용율이 증가함에 따라 일치도가 높아지는 경우가 발견되었다.
