최적 시장세분화 결과 도출을 위한 기준변수와 군집분석 기법의 선정에 대한 연구

국문 초록 (Abstract)

시장 환경이 복잡하게 변해갈수록 소비자를 이질적인 특성에 따라 구분하고, 유사한 특성을 가진 목표시장을 선정하여 기업 역량을 집중하려는 노력은 오랜 시간동안 지속되어 왔다. 이처럼 보다 진보된 시장세분화의 필요성과 효과성에 대한 논의와 연구는 꾸준히 진행되어 왔으며, 연구가 거듭될수록, 시장세분화의 중요성에 대한 인식 또한 견고해지고 있다.
하지만, 이처럼 시장세분화에 대한 지속적인 학문적 연구가 이루어지고 있음에도 불구하고, 시장의 특성을 정확히 표현할 수 있는 세분화 변수와 분석기법의 결과물의 정확성에 대한 실증적 비교 연구나 최적 대안에 대한 명확한 방향의 제안은 아직까지 모호한 상태이며, 실무 적용에 있어 연구자의 주관적 편의, 자의적 판단에 따라 시장세분화 기준변수와 분석 기법이 선택, 적용되고 있는 것이 현실이다.
본 논문의 연구 목적은 시장 상황에 적합한 최적의 시장세분화 기준변수와 군집분석 기법의 선택과 적용에 대한 제안이라고 할 수 있으며, 핵심적인 연구 결과를 요약하자면 다음과 같다.
첫째, 시장세분화를 위한 최적의 군집분석 기법은 75.8%의 적중률을 보인 LCM기법으로 분석되었다.
둘째, 운동화시장에서 시장세분화를 위한 최적의 기준변수에 가장 근접한 변수는 구입행동 변수로 분석되었으나, 최적 시장세분화를 위해서는 다양한 기준변수를 활용하는 것이 보다 효과적임을 알 수 있었다.
셋째, 선행 연구들에서 지적한 바와 같이 인구통계적 변수를 통한 시장세분화 결과는 실제 시장과는 적중률 측면에서 큰 차이를 보이고 있었다.
본 연구의 연구 결과를 근거로 한 전략적 시사점은 다음과 같다.
첫째, 향후 학계와 실무에서 보다 현실과 유사한 시장세분화 기준변수와 분석 기법에 대한 가이드를 제공받을 수 있을 것으로 판단된다.
둘째, 소비자 욕구가 복잡해지고, 경쟁이 심화됨에 따라 제품의 구입, 사용과 직접적인 관련성을 가지는, 실제 구입행동관련 변수가 보다 효과적으로 시장을 구분해 줄 수 있다는 시사점을 얻을 수 있었다. .
셋째, LCM이 기존의 계층적 군집분석, K-means보다 시장세분화에 있어 현실과 유사한 분석 결과를 제시했다는 점을 고려할 때, 학계와 기업 실무자들은 시장에 적합한 분석 기법의 연구와 적용을 통해 미래의 소비자 행동 예측력을 더할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기존의 많은 시장세분화 관련 연구들에서 문제점으로 지적되고 있는 시장세분화 기준변수와 분석기법의 결과에 대해 적중률 비교를 통하여 보다 실제 시장과의 연관성이 높은 시장세분화 연구에 대한 방향성을 제시하였다는 점이 본 논문의 가장 큰 의의라고 할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Along with the changes in market environments, efforts to concentrate corporate capabilities by selecting target market having similar characteristics to one another, and having classified consumers according to their heterogeneous features, have been exerted for a long period of time. Likewise, discussions and researches on necessities of more advanced market segmentation and effectiveness thereof have been conducted steadily. The more efforts are exerted to continue researches, the harder the consciousness of the importance of market segmentation has become.
However, in spite of continuous academic researches on market segmentation have been conducted as such, it is still in an ambiguous situation in connection with segmentation variables that would be able to express the characteristics of market, and an empirical comparative study on accuracy of outcomes of analytical techniques, and the proposal of clear direction for optimal alternative, and, in practical application, the reality is that criterion variables of market segmentation and analytical techniques are selected and applied according to researchers’ subjective convenience and arbitrary judgment.
The purpose of this research is to propose the criterion variables for optimal market segmentation that fit into market situation, and selection and application of cluster analysis techniques.
Summary of the results of the researches in this paper are as follows:
First, researches revealed that the optimal cluster analysis for market segmentation was ‘LCM’ which showed 75.8% of hit ratio.
Second, results of analysis indicated that the nearest variable to the optimal criterion variable for segmentation in sneaker market was the variable related to purchase behavior, however, the researcher could have learned that it was more effective to use various criterion variables in order for market segmentation.
Third, as pointed out in the precedent researches, the results from market segmentation through demographic variables revealed that there were big differences in the aspect of hit ratio comparing with actual situation of market.
Based on the research results of this paper, strategic implications are as follows:
First, it is judged that both academia and business would be able to be provided criterion variables of market segmentation, which are more similar to reality, as well as guides for analytical techniques.
Second, the researcher could have obtained an implication that, according to the trends where consumer desires are becoming complicated, and competitions have been deepening, those variables that related to actual purchase behavior having direct relevance to purchase of products and its use were able to classify markets more effectively.
Third, a conclusion was drawn in that LCM is more useful means for market segmentation than existing hierarchical cluster analysis and K-means. It is expected that academia and working-level staff in corporations will be able to improve predictive power on future consumer behaviors through research of analytical techniques that fit into the situation of research market and application thereto.
Compared segmented group to real market segmentation result by thehit ratio, this study proposes the clear direction of market segmentation highly related to real market in further, finding the clustering method and market segmentation variables which can reach the result of most similar to the real.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 = 1
• 1. 연구 배경 및 목적 = 1
• 2. 연구 방법 및 구성 = 6
• 제 2 장 이론적 배경 = 8
• 제 1 절 시장세분화에 대한 선행 연구 = 8
• 1. 시장세분화의 개념 = 8
• 2. 의미있는 시장세분화의 조건 = 11
• 제 2 절 시장세분화 기준변수에 대한 선행 연구 = 13
• 1. 시장세분화 기준변수의 변화 = 13
• 2. 시장세분화 기준변수의 특징 = 17
• 3. 시장세분화 기준변수 선정의 문제점 = 24
• 제 3 절 군집분석 기법에 대한 선행 연구 = 26
• 1. 시장세분화와 군집분석 = 26
• 2. 군집분석 기법 소개 = 30
• 3. 군집분석을 위한 통계기법 비교 = 47
• 제 3 장 연구 방법론 = 49
• 제 1 절 연구 내용 = 49
• 제 2 절 분석 대상 제품의 선정 = 52
• 1. 국내 운동화시장 현황 = 52
• 2. 운동화에 대한 시장세분화 연구 = 54
• 제 3 절 자료 수집 방법 = 57
• 제 4 장 연구 결과 분석 = 60
• 제 1 절 응답자 분석 결과 = 60
• 1. 기초 분석 = 60
• 2. 운동화시장 집단 구분 = 63
• 제 2 절 시장세분화 변수의 적용 = 65
• 1. 시장세분화 기준변수 추출 = 65
• 제 3 절 군집분석을 통한 시장세분화 결과 = 70
• 1. 분석 상황 제시 = 70
• 2. LCM 군집분석 결과 = 71
• 3. 2-step clustering 군집분석 결과 = 81
• 4. K-means 군집분석 결과 = 92
• 5. 계층적 군집분석 결과 = 97
• 제 4절 최적 변수와 분석 기법에 의한 시장세분화 결과 = 102
• 제 5 장 결론 = 106
• 1. 연구 결과 요약 = 106
• 2. 전략적 시사점 = 109
• 3. 연구의 한계점 및 향후 연구 방향 = 114
• 참고문헌 = 116
• [설문지] = 126