제1절 실증적 연구의 의의

현대사회가 고도로 발달하는 정보사회로 변함에 따라 앞으로의 컴퓨터산업은 각광받는 산업으로 성장할 것이다. 또한, 현재에도 많은 분야에서 컴퓨터는 필수품으로 자리 잡아가고 있다. 이를 토대로 업계에서는 컴퓨터산업이 몇년 안에 상당한 비율로 성장할 것이라고 예측하고 있다. 그중 국내 퍼스날 컴퓨터 시장은 국내업체 약 30여개, 수입업체 약 10여개 정도가 교두보를 확보하기 위해서 치열한 마아케팅 노력을 하고 있으나 퍼스날 컴퓨터에 있어서의 과학적인 소비자 구매행동연구는 미개한 상태이다. 따라서 몇년후에 있을 시장개방에 대비하여 국내업체는 이에 대한 마아케팅 노력이 필수적이다.

그러므로 본 연구는 이러한 관점에서 앞으로 닥쳐올 치열한 퍼스날 컴퓨터 시장의 경쟁상황을 고려하여 소비자행동을 여러면에서 과학적으로 고찰함으로써 가능한 마아케팅 전략을 제시하고자 한다.

제2절 설문지의 구성

1. 설문지의 구성

본 연구를 위한 설문지는 크게 4부분으로 구성되어 있다. 첫째는 퍼스날 컴퓨터에 관한 일반적인 구매행동 및 이해이며, 둘째는 제품의 구매동기와 상표결정요인, 셋째는 구입상표의 평가, 넷째는 응답자의 인구통계학적 특성등으로 구성되어 있다. 이를 구체적으로 보면 다음과 같다.

① 퍼스날 컴퓨터의 일반적인 구매행동 및 태도

상표 상기율(최초상기(top of mind) 및 비보조상기(unaided recall)

구입상표(구입희망상표)

구입장소

대금지급방법

정보수집량

정보수집을 위해 이용한 정보원(source of information)

광고

② 상표결정요인

가격

디자인

제조회사

호환성

CPU의 용량

처리속도

아프터 서비스

광고

지원되는 소프트웨어(Software)

Hard Disk Drive의 용량

친우의 조언

판매원의 설명

전문지의 정보

게임의 다양성

고장율

Ram의 종류

Hard Disk Drive의 종류

정보통신의 가능성

③ 구입상표의 평가

가격

디자인

호환성

아프터 서비스

처리속도

부분품의 성능

고장율

④ 인구통계학적 특성

연령

학력

소득

Socioeconomic status

직업

2. 척도(Scale)

본 연구에 사용된 척도는 크게 명명척도(nominal scale)와 등간격척도(interval scale)이며, 퍼스날 컴퓨터의 일반적인 구매행동 및 태도는 명명척도로 하였으며, 구매동기 및 상표결정요인은 리커트타입의 5점척도를 이용하였다.

제3절 조사방법

1. 자료수집방법

자료수집방법은 예비조사를 통하여 확정된 설문지를 이용하여 설문지 가정유치 및 일대일면접법을 병용하였으며, 기록은 응답자 스스로 하는 자기기록법을 이용하였다.

2. 표본추출방법

① 모집단:서울 특별시에 거주하는 퍼스날 컴퓨터 구입경험자 및 6개월내 퍼스날 컴퓨터 구입희망자

② 표본추출방법:편의추출법

③ 표본의 크기:260명

3. 설문지의 배부 및 회수

설문지는 총 350부가 배부되었으며(1989.9.10), 이 중 312부가 회수되어(1989.9.25) 이 중 260부가 분석에 이용되었다.

4. 표본의 특성

조사된 표본의 인구통계학적인 특성은 다음과 같다.

5. 자료처리

본 조사에서 수집된 자료는 퍼스날 컴퓨터에서 SPSS-PC+를 이용하여 처리되었다. 사용된 주기법은 빈도분석, 교차분석, 군집분석, 요인분석, 판별분석 등이다.

제4절 설문지의 신뢰도 검증

1. 신뢰도 검증방법

본 연구의 설문지 신뢰도를 검증하기 위하여 이용된 신뢰도검증 방법은 test-retest법을 이용하였다. Retest에 사용된 표본은 전체표본이 아니다. 1차 test에서 무작위로 50명을 선택하여 1주일 간격으로 test를 반복하였다.

2. 신뢰도 검증결과

신뢰도검증은 상표결정요인의 18항목 이용하여 상관관계를 측정한 결과 최저 0.83, 최고 0.92였으며 분석을 위해 매우 양호한 수준이었다.

제5절 연구결과의 분석

1. 분석의 체계

전체적인 본 연구의 체게는 <도표 III-1> 같이 요약 설명 될 수 있다.

본 연구는 PC구매행동이 인구통계학적인 특성보다는 구매동기와 관련되어 있다는 가정에서 출발한 것이다.

본 연구의 첫 단계는 군집분석(Cluster Analysis)을 이용하여 구매동기별로 집단을 분류한 뒤, 분류된 집단별로 분석을 실시 하였다. PC에 대한 일반적인 태도 및 구매행동은 분류된 집단과 교차분석을 이용하여 분석하였고, 상표결정요인은 먼저 상표결정요인을 요인분석(factor analysis)을 이용하여 소수의 차원으로 압축하였고, 그 압축된 요인의 요인점수(factor score)로 집단에 대한 판별분석(discriminant analysis)을 실시하였다. 상표별 속성평가는 집단별로 T검증을 실시하였다.

2. 집단의 분류

군집분석을 이용하여 전체대상을 PC 구매동기에 따라 4개의 집단으로 분류하였다. 군집분석에서는 유클리디안 거리를 이용하여 대상들을 묶였으며, 사용된 변수들은 표준화된 값(Z)을 이용하였다. 군집분석결과 분류된 4집단은 다음과 같이 명명하였다.

분류과정 중 정보통신용 집단도 구분되었으나 표본수가 3명밖에 되지 않았으므로 분석의 대상에서 제외하였다.

3. PC에 대한 일반적인 태도 및 구매행동

(1) 최초상기(top of mind)

PC상표 중 응답자가 가장 먼저 상기한 상표는 삼보 컴퓨터였으며, 집단3에서는 애플이, 집단4에서는 삼보가 다른 집단에 비해서 높게 상기되었다.

(2) 비보조상기(unaided recall)

비보조상기의 상기율은 최초상기의 경우와 비슷하였으나, 전체적으로 애플의 상기율(65.3%)이 상대적으로 낮았으며, 애플을 제외한 상표는 모두 80% 이상을 상회하였다. 유명상표외에는 청계천 상표(28.5%)가 비교적 비율을 보였다.

(3) 컴퓨터 보유율 및 보유기종

Pc를 보유하고 있는 사람은 전체 257명중 147명(57.2%)였으며, 거의 대부분(72.3%)이 16비트 XT 기종을 보유하고 있었으나, 집단3의 경우는 대부분이 8비트 컴퓨터를 보유하고 있었다.

(4) 구매장소

PC의 주구매장소는 압도적으로 청계천/용산상가였다. 이는 주로 응답자가 학생층임을 감안함다면 당연한 결과라고 하겠다.

(5) 대급지급방법

대금지급방법은 전체적으로 현금으로 일시불(64.3%)하는 경우가 가장 많았고, 그 다음이 할부+현금(23.1%)이였고 기타(12.6%)가 그 다음이였다. 이것은 주구입장소는 청계천 및 용산인 것과 일치하며, 저가격 일시불이 청계천/용산의 대금지급방법인 것으로 생각된다.

(6) 수집 정보량 및 정보의 원천

일반적으로 PC는 고가격이며 제품의 사용이 복잡한 고몰입제품으로 분류된다. 본 연구에서는 PC의 정보수집량은 5점척도 중 4.6점의 높은 평균점을 보이고 있으며, 주요 정보원은 친구(51.3%), 점원/판매원(38.2%) 등의 인적 매체나 구전(word of Mouth)의 비율이 압도적으로 높았다.

4. 상표결정요인

(1) 상품결정요인(요인분석)

본 연구에서는 18개의 항목을 상표결정요인으로 제시하였으며, 요인분석을 통해 4개의 요인으로 압축하였으며, Sort기능을 이용하여 각 요인적재치(factor load0가 낮은 것(0.4이하)은 분석에서 제외하였다. 차원의 수를 결정하기 위해 최소 아이겐 값(eigen value)을 이용하였으며, 전체요인의 설명력은 78.3%였다.

압축된 요인을 각각 다음과 같이 명명하였다.

(2) 집단별 상표결정요인

요인분석후 개인별 요인점수(factor score)를 이용하여 집단별 판별분석(discriminant analysis)을 실시하였다.

판별분석 과정은 다음과 같다.

① Wilk's Lambda 값을 기준으로 설명력이 높은 순위대로 추출한다.

② 비표준화된 판별함수(Unstandardized Discriminant Function)를 통해 함수의 설명력을 분석한다.

③ 4집단의 집단평균을 이용하여 함수별 집단 판별력을 검토한다.

④ 표준화된 판별함수(standardized discriminant function)에서 부하(load)가 높게 걸린 중요한 변수를 확인한다.

⑤ 분류행렬을 통한 Hit ratio를 이용하여 함수의 정확성을 검토한다.

① 주요 변수의 추출

단계별 판별분석(stepwise discriminant analysis)을 이용하여 각 단계에서 선정된 요인의 결과는 다음과 같다.

② 판별함수의 도출

본 연구에서는 집단의 수가 4집단이므로 함수는 N-1개, 즉 3개가 도출된다. 비표준화된 판별함수는 다음과 같다.

각 함수중에서 함수 1의 설명력이 93.54%로서 가장 높으며 함수 2는 5.32%, 함수 3은 유의 수준이 높아서 의미가 없었다.

③ 집단평균의 분석(group centroid)

판별함수 3개중 의미있는 4개집단의 평균(Group Centroid)을 보면 다음과 같다.

4개의 집단 평균을 보면 집단 1에서 함수 1의 평균값이 제일 높았고, 함수 2에서는 집단 3의 평균값이 제일 높았다.

④ 함수별 주요변수 확인

판별함수에서 중요한 변수를 찾아내는 방법은

ㄱ. 표준화된 함수의 계수를 비교하는 방법

ㄴ. 함수와 독립변수의 상관관계를 비교하는 방법

ㄷ. 부분 F값을 비교하는 방법 등의 세가지가 있는데, 여기서는 표준화된 함수의 계수를 비교하는 방법을 이용하기로 한다.

표준화된 판별함수 결과는 다음과 같으며 절대값이 기준이 된다.

⑤ 판별함수의 정확성 검증

전체적인 Hit ratio는 65.3%였으며, 전체적인 집단의 수를 고려한다면 매우 양호한 수준이었다.

⑥ 결과에 대한 해석 요약

표준화된 함수에서 보면 함수1에서 전체집단을 판별시켜 주는 주요요인은 정보적 요인(상표결정시에 전문지의 정보, 판매원의 설명, 제조회사, 광고, 친구의 조언등을 고려)이었으며, 두번째로 중요한 변수는 기계적 요인이었다. 변수2에서는 기계적인 요인이 가장 중요하였으며, 사후처리요인이 두번째로 중요한 요인이었다. 실제로 이 결과를 통해 알 수 있는 것은 집단별 상표결정요인을 가장 잘 설명해 주는 요인은 정보적 요인과 기계적 요인의 두가지임을 알 수 있다.

5. 집단별 구매결정요인의 비교, 평가

상표결정요인의 요인분석에서 얻어진 결과를 이용하여 각 요인에 해당하는 항목을 단순평균하에서 집단별 T-test를 실시하였다. T-test의 결과는 집단1과 집단2는 집단3, 4에 비해 요인1, 2의 점수가 유의미하게 차이가 있었으며, 집단3은 요인3에서, 집단4는 요인4에서 다른 집단보다 그 평균값에서 비교적 유의미한 차이를 나타내었다. T-test의 결과는 다음과 같다.