4) 화이트 키스 - 치아미백

(그림 4-11)을 통해 알 수 있듯이 구매를 고려하는 상황에서는 치아미백과 더불어 충치예방이 강하게 연상되고 있다. 이 결과는 가설 1에서의 '화이트 키스 - 치아미백' 검증에서와 같은 결과로 화이트 키스는 치아미백뿐만 아니라, 충치예방도 소비자들이 강하게 연상하고 있는 것으로 파악된다.

오히려 구매를 고려하지 않는 상황에서 치아미백이 강력하게 연상되고 있음을(그림 4-12)를 통해 알 수 있다. 이러한 결과는 화이트 키스의 가격이 8,100으로 타 브랜드와 비교해 매우 고가이므로 치아미백은 강하게 연상되나 고려를 하지 않는 경우가 많은 것으로 유추할 수 있다.

지금까지 살펴보았듯이, 구매를 고려하는 상황에서는 브랜드가 강조하는 연상이 다른 브랜드 연상에 비해 빠른 반응시간을 보이는 반면에, 구매를 고려하지 않는 상황에서는 브랜드가 강조하는 연상강도가 낮아짐을 발견 할 수 있었다. 따라서 가설 2는 채택된다고 할 수 있다.

3. 가설 3의 검증

(가설 3)

(1) 고려상표군 모델

본 연구에서는 연구 프로그램에서 측정한 브랜드의 실제 가격, 브랜드 선호도, 4가지 속성의 연상강도(반응시간)을 활용하여 고려상표군 모델을 Binomial Logit 모델을 이용하여 만들 수 있다. 우선, 브랜드 i에 대해서 소비자 h가 느끼는 효용(u)을 식으로 나타내면, 다음과 같다.

위의 식을 활용한 가장 예측정확성이 뛰어난 고려상표군 모델을 개발하기 위해서 3가지 모델을 개발하여 비교하였다.

모델 1: Base Threshold, 가격, 브랜드 선호도 정보를 활용한다.

모델 2: Base Threshold, 가격, 충치예방의 연상강도, 잇몸강화의 연상강도(반응시간), 구취제거의 연상강도(반응시간), 치아미백의 연상강도(반응시간) 정보를 활용한다.

모델 3: Base Threshold, 가격, 브랜드 선호도, 충치예방의 연상강도, 잇몸 강화의 연상강도(반응시간), 구취제거의 연상강도(반응시간), 치아미백의 연상강도(반응시간) 정보를 활용한다.

(표 4-9)는 모렐 추정의 결과이다. 본 모델들의 Log-Likelihood Begin은 -756.9인 반면에 모델 3의 Log-Likelihood End는 -659.8로써 세가지 모델 중에서 가장 향상된 모델임을 알 수 있다. 모델 3은 네가지 브랜드 연상강도 정보를 활용한 모델로써, 그렇지 않은 모델(모델 1)에 비해 향상된 결과를 가져옴을 알 수 있다. 이를 통해, 반응대기시간으로 측정한 브랜드연상 강도 정보를 활용한 고려상표군 모델은 소비자선택의 예측 정확성을 높일 수 있다는 가설을 검증할 수 있다.

(2) 상표선택 모텔

고려상표군 모델과 마찬가지로 연구 프로그램에서 측정한 브랜드의 실제 가격, 브랜드 선호도, 4가지 속성의 연상강도(반응시간)을 활용하여 상표선택 모델을 Binomial Logit 모델을 이용하여 만들 수 있다. 우선, 브랜드 i에 대해서 소비자 h가 느끼는 효용(U)을 식으로 나타내면, 다음과 같다.

위의 식을 활용한 가장 예측정확성이 뛰어난 상표선택 모델을 개발하기 위해서 3가지 모델을 개발하여 비교하였다.

모델 1: Brand Constant, 가격, 브랜드 선호도 정보를 활용한다.

모델 2: Brand Constant, 가격, 충치예방의 연상강도, 잇몸강화의 연상강도(반응시간), 구취제거의 연상강도(반응시간), 치아미백의 연상강도(반응시간) 정보를 활용한다.

모델 3: Brand Constant, 가격, 브랜드 선호도, 충치예방의 연상강도, 잇몸 강화의 연상강도(반응시간), 구취제거의 연상강도(반응시간), 치아미백의 연상강도(반응시간) 정보를 활용한다.

(표 4-10)은 모델 추정의 결과이다. 본 모델들의 Log-Likelihood Begin은 -153.4인 반면에 모델 3의 Log-Likelihood End는 -110.6으로써 세가지 모델 중에서 가장 향상된 모델임을 알 수 있다. 모델 3은 네가지 브랜드 연상강도 정보를 활용한 모델로써, 그렇지 않은 모델(모델 1)에 비해 향상된 결과를 가져옴을 알 수 있다. 이를 통해, 반응대기시간으로 측정한 브랜드 연상강도 정보를 활용한 상표선택 모델은 소비자선택의 예측 정확성을 높일 수 있다는 가설을 검증할 수 있다.