신상품 마케팅(학술자료)

신상품마케팅
전략적 상품Positioning과 고객의 선호측정

 

본 글에서는 신제품 개발에서 회사의 전략 신제품의 최적 포지셔닝을 전략적으로 선택하기 위해서 고개들의 선호를 측정하기 위한 직접, 간접적인 방법을 제시하고 각각의 방법의 장, 단점을 설명하고 있다. 특히 고객 선호를 측정, 분석함으로 신제품의 전략적 위치선정 및 시장공략의 경쟁우위를 제공하는 전략적 기회를 찾기위해 그 분석의 장,단점과 기본적 이론을 본 글에서 설명하고 있다.

 

본 글은   세부적 관련 이론과 내용들을 관련지어 좀더 총체적으로 이해와 정리가 되어져야 학습적 심화도가 있다고 생각되어지나, 본 글에서는 개괄적  설명을 중점적으로 하고자 한다.

 

제1절 고객의 선호와 상품 포지셔닝

 

Positioning
상품포지셔닝은 소비자들을 세분화시켜 Targetting 하고자하는 계층의 소비자
욕구를 어떻게든 만족시켜 얼마나 그들의 생활형태에 맞는가를 알려주는것으로,
경쟁적 차원에서 소비자가 원하는 방향으로 시장가능성이 있고 소비자에게 편익을 주는 요소라야 한다.
상품 포지셔닝의 특징은 상품의 특정 요소에 경쟁제품과는 차별화된

우위점이 선정된 소비자 집단의 특정욕구와 결부시키는것이다. 

 

       1. Perceptual map & Value map(8장)
          

          ① Perceptual map 
              지각도는 고객이 상품을 지각하고 판단하는 차원을 시각적으로 요약하고 경쟁상품이 이 차원 위에서 어떤 위치를 차지하고 있는지를 나타내 준다.
              지각도를 이용하면 주요 편익에 대하여 경쟁상품과 명확히 비교될수 있으므로 핵심편익 제안이 차별화된 이점을 제공한다는 사실을 재확인할 수 있다.
          

          ② Value map 
              가치도는 지각도의 정보를 보완하는 역할을 하며, 가격당의 편익을 기준으로 상품을 배열하므로써 편익대 가격간의 상쇄관계를 설명해준다.

       

       2. Benefit segmentation
           표적집단을 선호에 따라 세분화 하는것으로 고객의 니즈를 충족하도록 상품을 설계하는 전략적 의사결정의 핵심이다. 이것이 인구통계적, 심리분석적, 또는, 사용

          량  변수와 연결된다면  커뮤니케이션 전략이나, 유통전략 결정에 도움이 될것이다.

 

제2절 상품 포지셔닝의 전략적 역할

 

        1.고객선호정보의 전략적 사용
           ▶ 관리적 측면
              신상품 개발팀은 이상벡터나 등수요곡선을 통해 높은 수요영역을 정하고
              이때의 비용을 추정하여 최소비용지역을 �는것이다. 물론, 이때에는 실행
              가능성, 기술, 시장변화, 경쟁자반응 등을 함께 고려하든지, 확장컨셉트를
              조사해 각각의 매출과 비용을 살피고 가장 수익성이 높은 영역에 적용할
              수 있는 것이다.

          

           ▶ 기술적 측면

 

 

제3절 중요도 측정치

        1. Ideal vector

        2. Importence weight

        3. Preference weight

제4절 고객중요도의 직접 측정

        1.설문을 통한 직접측정
           ▶ needs와 importence weights---개별수준의선호도, 집단수준의 선호도

           ▶ 고객선호예측
               평가속성1×중요도1(가중치)+평가속성2×중요도2(가중치)+……=선호도

           ▶ 평균적중요도---한집단의 중요도를 측정후 다른집단에서 속성별 평가 득.

       

       2.다른 직접측정
           ▶ 자기평가

           ▶ 닻내림측정법

           ▶ 일정합 척도

           ▶ 척도들의 비교

           ▶ 언급의 빈도

 

          
제5절 고객중요도의 간접 측정

        

           1.선호회귀분석
                ●회귀분석 (산점도를 이용한 모형파악)
                  회귀분석은 독립변수라 불리는 하나 또는 둘 이상의 변량들을 기초로하여 종속변수에 미치는 영향력의 크기를 측정하는 분석기법이다.

사회현상이나 자연현상에서 둘 또는 그 이상의 변수들이 서로 관계를 가지고 변화할 때 그 변수들 간의 상호 관련성을 규명하고자 하는 경우가 종종 있다.

예를 들어 상품의 수요량과 상품의 가격 및 소비자의 소득과의 관계, 그리고 광고비에 따른 매출액의 증감, 온도에 따른 화학제품의 생산량, 연령과 신장간의 관계, 고혈압을 치료하는 처방에 대한 환자의 반응 등이 있다.

 

위의 예에서 상품의 가격, 소비자의 소득, 광고비, 온도, 그리고 연령 등과 같이 다른 변수에 영향을 주는 변수를 독립변수 또는 설명변수라 하고, 매출액, 생산량, 그리고 신장 등과 같이 독립변수에 의해 영향을 받는 변수를 종속변수 또는 반응변수라 한다. 이러한 경우 적용 가능한 통계적 분석방법이 회귀분석이다. 회귀분석이란 독립변수들과 종속변수간의 함수적인 관련성을 수학적 모형을 이용하여 측정된 변수들의 자료를 근거로 하여 추정하고 분석하는 통계적 추정과 검정을 실시한다.

 

예를 들자면 상품의 수요량에 영향을 미치는 요인에는 가격, 디자인, 서비스, 브랜드명 등 여러 가지가 있는데, 이러한 요인들과 상품수요량과의 관계를 규명하고, 이들 요인 중 어떤 요인이 상품수요량과에 가장 많은 영향을 주고 있는가를 파악하는 통계적 방법이 회귀분석이다. 이러한 회귀분석기법은 경영, 경제, 교육 및 정치 등의 사회과학과 물리, 화학, 생물, 공학, 농학 및 의학 등의 자연과학의 거의 모든 분야에서 응용되고 있다.

 

'회귀'라는 용어는 영국의 우생학자인 갈톤이 처음 사용하였다. 그는 아버지와 아들의 신장과의 관계식을 구하여 아버지의 신장이 아들의 신장에 미치는 영향을 조사하였는데, 그는 이 조사에서 키가 작은 아버지로부터 태어난 아들의 키는 집단전체의 평균키보다는 작으나 아버지의 키보다는 커서 평균키로 회귀하려는 경향이 있다는 것을 발견하였다. 많은 경우에 있어서 반응변수를 설명변수에 의한 함수 관계로 표시할 수 있는데, 반응변수와 설명변수간의 상호 관련성을 식으로 나타낸 것을 회귀식이라 하고, 회귀식의 형태를 일반화하여 표현한 것을 회귀모형이라 한다.

 

일반적으로 회귀분석에서 취급되어지는 모형은 반응변수와 설명변수들간의 상호관계에 의해 다음과 같이 분류할 수 있다. 단순 회귀모형은 설명변수가 1개이고 반응변수와의 관계가 직선인 회귀모형이고, 곡선회귀모형은 설명변수가 1개이고 반응변수와의 관계가 곡선인 회귀모형이며, 중회귀모형은 설명변수와의 관계가 1차함수 이상인 회귀모형이다. 또한 다항회귀모형은 설명변수가 여러 개이고 관계식이 2차함수 이상인 회귀모형이며, 비선형회귀모형은 미지의 모수 즉, 회귀계수들이 선형관계로 이루어져 있지 않는 회귀모형을 일컫는다.

 

회귀분석을 하는데 있어서 그 순서는 다음과 같다. 먼저 관심 있는 반응변수를 규정하고 반응변수에 영향을 주는 설명변수에는 어떠한 것들이 있는지를 알아본 후 자료를 수집한다.

다음에는 두 변수간의 수학적 모형을 가정하기 위해 산점도를 작성한다. 산점도란 설명변수와 반응변수의 쌍으로 이루어진 관측 값들을 좌표 상에 나타낸 그림으로 이 산점도를 작성해 보면 어떤 수학적 모형을 가정할 것인지를 결정할 수 있다. 마지막으로 회귀식을 구한 후 그 회귀식이 반응변수를 어느 정도로 정확하게 예측해 줄 수 있으며, 또한 회귀식에 포함된 설명변수들 중에서 어느 설명변수가 가장 설명력이 높은지를 검정하게 된다.

 

자연과학 및 사회과학분야에서는 일련의 자료를 요약하고 정리하기 위한 목적으로 회귀모형을 종종 사용한다. 예를 들면 회사의 매출액의 추정에 관한 자료에서 회귀식이 표나 그림보다 훨씬 더 편리하고 유용한 자료의 요약이 될 수 있다.

 

회귀모형의 설정과정에서 종속변수를 추정하는데 필요한 독립변수들을 선정하는 것은 매우 중요하다. 회귀분석을 하기 위해서는 먼저 모든 관련된 변수들의 값이 자료에 포함되어 있는지를 확인해야 하는 동시에 회귀방정식이 모든 독립변수에 대해 올바른 함수 형태를 갖추었는지를 확인하여야 한다. 이러한 사항들을 제대로 만족시키지 못할 경우 잘못 추정될 가능성이 많다.

 

예를 들어 임금수준의 불균형에 대해 조사를 한다고 하자. 임금을 예측하기 위한 회귀식을 구하기 위해 독립변수로 성별, 직업 및 근무연한과 기타 임금에 관련된 변수들을 포함시킬 수 있을 것이다. 그러나 고용과 관련된 많은 경우에 있어서 측정하기 상당히 어려운 독립변수는 업무의 질이다. 이 변수는 임금수준에 영향을 주는 가장 중요한 요소가 될 수도 있다. 특히 미국과 같은 능력위주의 사회에서는 더욱더 그러하다.

 

만약 연구의 목적이 성별에 따라 임금수준이 어떤 차이가 있는지를 파악하고자 하는 것이라면 이 변수는 반드시 고려되어야 한다. 그렇지 않으면 성별에 따라 임금격차가 없다고 나타날 수 있어서 성별이 이러한 임금수준을 추정하는데 필요하지 않는 변수로 고려되어 제거될 수도 있을 것이다. 이와 마찬가지로 근무연한을 독립변수로 사용하는 경우에도 주의를 기울여야 한다.

 

예를 들면 어떤 직종에서 처음 몇 년간은 임금이 조금씩 오르다가 일정기간 이후부터는 상승률이 높아지는 경우도 있다. 다시 말해서 처음 몇 년간은 훈련기간이고 그 이후부터는 전문가로서 일하게 된다면 임금을 근무연한과 선형적인 관계로 취급하는 것은 옳지 않음을 알 수 있다. 이처럼 회귀분석에서 올바른 모형설정이 요구되는 경우에는 관련이 있는 독립변수에 대한 적절한 함수관계의 표현에 주의를 기울여야 한다. 이러한 요소들이 고려될 때, 각 독립변수들의 상대적인 가치가 적절히 평가될 것이다.

 

           
             1)상품에 대한 선호를 상품에 대한 지각과 연결하여 상대적 중요도 도출
                    --지각도상의 위치인식에 용이
.
           2)다중공선성(Multicollinearity)
               요인의 차원을 설명변수로 한 회귀분석에서 요인점수는 상호 상관관계가없도록 되어있다. 그러나 2.3차적 고객니즈간에는 서로 중복적인 측정치가 있을 수 있다.

               이들의 중족,유사통합할 수 있는 측정치의 상대적 중요성에 대한 명확한 추정치를 얻기 어려우므로 회귀분석시에는 상위의 고객니즈  즉, 1차적 고객니즈에 잘

               적용되는것이다.

          

           3)선호회귀분석의 장,단점
                 ①장점
                    비교적 사용하기가 쉽고 소프트웨어가 대형컴퓨터용이나 PC용이 많이있다.

                ②단점
                   추정된 회귀계수가 고객의 전체수준에서 추정된 평균계수 이므로 고객들 간의 이질성이나, 차이를 반영하도록 수정되어져야 한다는 것이다.
               
         2.컨조인트분석

          1) 컨조인트분석법의 의의

              각 제품대안들에 대한 선호순위의 분석을 통해 숨겨진/실제적인 소비자의 인지가치구조/효용함수를 얻어냄으로써 소비자의 속성평가유형을 보다 정확히 밝혀내

              고 나아가서는 이를 근거로 선호도예측, 시장점유율예측까지도 가능케 하는 분석기법이다.

 

          2) 컨조인트분석법의 성격 및 용도

              ① 컨조인트분석법의 특성

                ㉠ 기본적으로 종속변수의 순위에 대한 두 개 이상의 독립변수의 연결효과를 분석하는 기법이다.

                ㉡ 종속변수가 서열척도인 경우 적합한 분석기법이다.

           

              ② 기본가정

                 ㉠ 조사대상 소비자들이 제품을 평가할 때 그 제품의 각 속성을 평가한 것을 단순히 합함으로써 평가한다.

                 ㉡ 공통적인 Composition rule이 존재한다.

           

              ③ 사용조건

                 ㉠ 어떤 속성이 중요하다는 것을 어느 정도는 알고 있어 이들을 조사 대상 변수로 포함시켜야 한다.

                 ㉡ 개인적 특성의 영향이 적어야 한다.

                 ㉢ 측정시 변수와 그 수준이 쉽게 전달/이해되어야 한다.

                 ㉣ 모든 변수의 모든 수준에 대한 평가의 안정성이 유지되어야 한다.

           

             ④ 목적

                독립변수인 제품 또는 조사대상의 속성들이 종속변수인 제품 또는 조사대상에 대한 선호도, 나아가서는 선택에 각각 어느 정도의 영향을 미치며  또 그 속성들 

                사이의 관계는 어떤 관계인가를 밝혀내는 데 있다.

           

             ⑤ 용도

                ㉠ 제품의 최적 속성 결정

                ㉡ 매출액/시장점유율의 추정

                ㉢ 연구대상제품에 대한 수익성, 사업성 분석

                ㉣ 시장세분화

                ㉤ 광고/커뮤니케이션의 효율화

 

          3) 컨조인트분석법의 수행단계

               ① 제1단계 (조사설계 및준비)

               ② 제2단계 (측정)

               ③ 제3단계 (분석)

               ④ 제4단계 (해석 및 이용)

 

        4) 컨조인트분석법의 한계

              ① 소비자의 선호나 인지를 파악하는 데는 가장 적합한 도구인 컨조인트분석은 가장 중요한 핵심적인 제품이익/속성을 파악하는 데 많은 역할을  해왔다.

             

             ② 한계

                ㉠ 내구성이나 스타일 등은 수준을 분리하기 어렵다

                ㉡ 중요한 속성이 하나나 들 정도밖에 없는 경우는 사용이 제한된다.

                ㉢ 면접방법이 일대일 개별면접법 등 제한된 방법밖에 사용할 수 없다.

                ㉣ 의사결정을 잘못해서 발생하는 위험이 적은 경우에는 소요비용에  비해 경제성이 적다.

                ㉤ 분석할 수 있는 속성의 수에 한계가 있다.

         

         5)혼합 컨조인트 분석
             ① 속성의 수가 많을때 부분가치를 얻는 방법으로서 상품속성의 중요도는
                직접 측정하고 프로파일들은 몇개만 고객들에게 제시하여 선호도를 측정
               하고 이자료를 통합하여 평균적인 부분가치를 얻고 이를 직접측정한 중요
               도에 의해 조정한다.

Ⅱ.요약

전략적으로 신상품을개발하기 위해, 먼저 지각된 소비자의 선호를 측정하여 이선호를 극대화하기위한 이상벡터를 선호회귀분석을 통하여 발견하고 지각도차원의 중요도를 결정하여야 한다.
만약 소비자의 니즈가 많은 경우,또는 제품사양에 관련된 자세한 사양을 필요로하는 경우 속성에 따른 선호항목을 설문화하여 직접측정하는것이 좋지만, 상품개발에 필요한 속성들이 많지않은 경우 컨조인트분석이 타당할 것이다.

 

이러한 선호분석의 도구들은 시장진입시에 최상의 포지션을 정립 하는데 중요하지만, 고객들의 욕구와 상품의 편익면에서 상쇄관계를 잘 고려하여 경쟁제품과의 경쟁우위의 포지션을 얻는데드는 비용을 조절하고 기업에 이익을 주고 경쟁적우위의 전략을 실현해야 할 것이다.

 

본 장에서 설명된 기법들은 개별고객 또는 시장수준에서 분석하였고, 주로 평균을 사용하였으나 실제로 동질의 시장은 거의 없다고 전제한다면, 잘못 적용이되면 그저 평균적으로 누구도 만족시키지못하는 상품이 출시가 될 수 도있으니  이러한 소비자간의 이질성을 고려하여 편익기준세분화를 통해 이질성을 다루는 부분의 방법이 고려되어야 할 것이다.

정리:김석록