지각도의 개념과 활용

1. 지각도의 개념과 활용 • 지각도(perceptual map) : 여러 대상들(브랜드, 기업 등)에 대한 소비자의 지각(perception)을 나타내는 그림으로 어떤 대상이 소비자의 지각(마음) 속에 차지하는 상대적 위치를 포지셔닝이라고 하므로 포지셔닝 맵(positioning map)이라고도 함. • 마케터는 자사의 브랜드가 경쟁브랜드(들)에 비하여 소비자들에 의해 어떻게 지각되는지 알 수 있음. • 종류 • 대상들의 유사성(similarity) 정도만을 나타내는 지각도. • 유사성과 함께 소비자의 이상점(ideal point)을 나타내주는 지각도. 제 18 장 MDS에 의한 지각도 작성법

2. Luxurious (고급) 빈 공간은 기회를 나타내며, 그러한 자동차를 원하는 사람이 얼마나 되는지 조사하고 기회를 포착해야 한다. 주 경쟁자들임을 알 수 있다. ●Lexus ●Mercedes Cadillac ● ●Porsche ●BMW Lincoln ● ●Chrysler ●Pontiac ●Buick Traditional (전통/보수) Sporty (젊음/스포티) Oldsmobile ● ●Chevrolet Ford ● Mercury ● ●Nissan ●Toyota Dodge ● ●Saturn Plymouth ● ●VW Functional (실용) • 미국 승용차 시장내 각 승용차 회사(혹은 Division)의 지각도 ; 유사성 측정도구 Oldsmobile과 Buick은 둘 다 GM의 division인데 매우 가깝게 위치하고 있어 자기시장잠식(cannibalization)의 문제가 발생할 가능성이 있으므로 GM은 Oldsmobile과 Buick중 어느 하나 또는 양자의 위치를 변경함으로써(재포지셔닝) 자기시장잠식 문제의 발생을 방지할 수 있음. 지각도 상에서 대상들간의 거리 : 거리가 가까우면 서로간에 보다 직접적인 경쟁관계로 나타남. SPSS의 ALSCAL혹은 KYST 프로그램 이용가능.

3. 갈증해소력 강함 코카콜라 부근에 4명의 소비자들의 이상점이 위치하므로 점유율이 가장 높으며, 반대로 게토레이의 점유율이 가장 낮을 것으로 추측. 게토레이 ● a c ●칠성사이다 b 청량감이 강함 청량감이 약함 e d ●코카콜라 a ~ h : 개별소비자의 이상점 f 청량감은 강하지만 갈증해소력은 가장 낮음. g h 갈증해소력 약함 • 유사성과 이상점을 나타내는 지각도 : 유사성 도구 → 선호도 측정도구 순서로) • 지각도 작성을 위해 먼저 유사성 측정도구에 의해 수집한 자료를 SPSS혹은 KYST프로그램을 이용하여 분석한 결과 산출되는 각 대상의 좌표값과 선호도 측정도구를 이용하여 측정한 응답자들의 선호도값이 필요(분석프로그램으로 PREFMAP이 있음). preference

4. 지각도 작성을 위한 자료 • 포함시킬 대상의 결정 : 서로 비교될 수 있는 것으로 하나의 제품군내의 여러 브랜드들을 지각도 상에 나타낼 때 당연히 포함되어야 할 어떤 브랜드가 포함되지 않으면 비교자체는 가능하지만 브랜드들은 지각도상에 다른 위치에 높이게 됨. • 지각도 유형에 따른 자료의 결정 : 유사성만을 나타낼 수도 있고 각 대상이 위치한 경우 응답자들의 이상점을 추가적으로 위치시킬 수 있음. • 유사성 측정도구(similarity measures) : 전체 조사 대상들로부터 두 개씩 추출하여 서열척도/간격척도로 유사성 정도를 질문. • 서열척도 : A, B, C, D네 가지 브랜드를 둘씩 비교하여 유사성 정도에 따라 순위를 부여하십시오(가장 유사한 두 브랜드 = 1). A-B ( ), A-C ( ), A-D ( ), B-C ( ), B-D ( ), C-D ( ) • 간격척도(보다 多 사용) : 다음 두 브랜드들의 유사성 정도를 척도상에 ∨표 하십시오.

5. 간격척도-속성별 평가 : 다음 각각의 속성별로 각 브랜드를 평가하십시오. • 선호도 측정도구(preference measures) : 각 대상에 대한 응답자의 선호도를 측정한 자료가 필요(서열/간격척도 이용가능). • 서열척도 : 다음 A, B, C, D네 개의 브랜드에 대하여 선호도에 따라 순위를 부여해 주십시오(가장 선호하는 브랜드 = 1). A ( ), B ( ), C ( ), D ( ) • 간격척도 : 각 브랜드를 선호하는 정도를 ∨표 해주십시오.

6. 개인별 분석과 통합분석 : 응답자 개개인에 대하여 작성될 수도 있고 여러 응답자들이 응답을 평균하여 작성할 수도 있으며, 다수의 응답자들(표본)로부터 자료를 수집하여, 개인별 자료를 평균하여 분석함으로써 시장상황을 보다 잘 이해할 수 있음. • 다차원척도법에 의한 지각도 작성절차 • 다차원척도법의 개요 • 다차원척도법(multidimensional scaling ; MDS) • 여러 대상들의 유사성 지각에 관한 정보로부터 조사대상들을 시각적으로 나타냄. • 위치들로부터 유사성 지각의 토대가 된 차원들을 측정하는 기법. • 차원의 수 : 이론적으로 “대상의 수 – 1”인 경우 적합도가 완벽하지만 차원의 수가 많아질수록 해석이 어렵다. 그러므로 네 개 이상의 차원을 사용해서 시각적으로 나타낸다는 것은 현실적으로 무의미하며, 보통 두 개 차원의 지각도를 작성. • 대상의 수가 많으면 차원의 수가 적을수록 제대로 그 값을 정확히 표시할 수 없다. • MDS분석에서 유사성은 Euclidian거리로써 계산됨. • 대상들의 위치결정(추정) 원리(네 개의 대상이 있다고 가정) : 네 개 대상들의 유사성에 대한 실제값을 사용하거나 응답자들로부터 측정하는 경우 여섯 개의 거리 값이 존재하며, 이때 작성된 지각도가 나타내는 거리, 즉 추정거리가 실제거리와 매우 가깝게 되도록 하기 위해서는 반복적인 시도가 필요(컴퓨터 프로그램은 반복시도를 어느 정도 할 것인지를 지정).

7. 추정거리의 적합도 • Stress : MDS에 의해 추정된 거리가 실제거리에 얼마나 가까운가를 나타내는 값. • 일반적으로 사용되는 stress : Kruscal의 stress • Stress : 0과 1 사이의 값을 가지며, 추정거리와 실제거리가 완전히 일치하면 0(stress값이 작을수록 추정거리의 적합도가 높음). • 차원의 수가 많을수록 적합도는 높아짐. • 한 개의 차원보다 두 개의 차원을 이용하면 stress값이 크게 줄어드나 두 개보다 차원을 증가시키는 경우 그 감소분은 체감. • R2(SPSS의 경우 RSQ로 나타냄) : 다중회귀분석의 R2와 유사한 개념으로 0에서 1 사이의 값을 가지며 클수록 적합도는 높으며, .6이상이면 대체로 설명력이 높은 것으로 받아들임.

8. 지각도 작성의 예 • 전반적 유사성 평가 자료 : 응답자(들)가 조사대상들을 전반적으로 어느 정도 유사하게 지각하는지에 대한 자료를 수집하여 지각도 작성하며, 한 명/두 명 이상의 응답자들로부터 자료수집 가능, 그리고 서열척도/간격척도 모두 가능. • 속성별 평가 자료 : 응답자(들)에게 각각의 대상을 속성별로 평가하도록 한 자료를 분석하여 지각도를 작성하며, 간격척도를 이용. • 질문 : 다음 각각의 문항에서 제시되는 승용차 두 개 브랜드가 어느 정도 유사하다고 느끼시는지 해당 란에 ∨표 해 주십시오(전체 8C2 = 28쌍 비교).

9. SPSS명령어 지정 • 거리 : 데이터 자체가 거리행렬(A : 자료가 전반적 유사성 평가 자료인 경우 ; 기본설정). • 행렬모양 : 정방대칭형(S : 행과 열이 같은 항목으로 구성되어 대응 변수들간의 값이 같은 경우 ; 기본설정). • 측정수준 : 구간척도(위 예는 간격척도이므로). • 척도화 모형 : 유클리디안 거리(E : 기본설정). • 조건 : 행렬(M : 기본설정). • 차원 : 취소값 2, 최대값 2(기본설정). • 출력내용 : 집단도표(G), 데이터행렬(D), 모형 및 옵션 요약(M)을 선택. • 기준 : 높은 적합도를 얻을 때까지 반복 계산의 정도를 지정. • S-스트레스 수렴기준(S) : .001(기본설정) → 계산을 반복함에 따라 스트레스 값이 개선(작아짐)되며, 스트레스 개선값이 주어진 값보다 작을 때 반복과정을 중지하라는 의미로, 결과의 적합도를 증가시키기 위해 보다 작은 값을 입력(0의 경우 SPSS는 30회 반복, 위 예에서는 .00001입력). • 최소 S-스트레스 값(N) : .005(기본설정) → 최종 스트레스 값이 .005보다 작으로 때 반복과정을 중지하라는 의미로 ,위 예에서는 .0001을 입력(보다 엄격하도록) ; 최소 S-스트레스 값(N)” 기준에 부합되지 않더라도(도달하지 못해도) 반복을 함에 따라 스트레스 값 개선 정도가 “S-스트레스 수렴기준(S)”에 부합되면 반복을 멈춤. • 결측값으로 처리할 거리(T) : 0값 미만의 거리(기본설정).

10. 분석결과 8×8 matrix 2 차원 분석

12. 대칭

14. 설명력이 .90303으로서 모형의 설명력이 매우 높음을 보여줌. 최종 : 일반적으로 이 값을 사용. 최종 stress값이 .15919로 나타나 Kruskal의 스트레스 값 기준치에 비교해 볼 때 좋은 적합도 를 보인다고 할 수 없으나, stress값 개선정도(improvement)가 .00000 으로 나타났으므로 더 이상 반복계산하지 않음.

15. 가격과 편익(benefit)을 반영. 분석결과에 따른 지각도 유도된 자극의 위치 유클리디안 거리 모형 1.0 ■ 베르나 차원2(Value) □ □ 라노스 .5 ■ 매그너스 □ □ 그랜저 0.0 ■ □ 쏘나타 마티즈 □ -.5 ■ □ 아토즈 체어맨 □ -1.0 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ -2.0 -1.0 0.0 .5 1.5 2.0 -1.5 -.5 1.0 차원 1(경제성) 소형차의 가치를 높게 평가하는 반면, 경차의 가치와 고급차의 가치를 모두 낮게 평가하고 있는데, 이를 보아서 응답자들은 대체로 30 대 초반에서 중반의 직장인들인 것으로 추정할 수 있다.

16. 선형 적합도의 산점도 유클리디안 거리 모형 3.5 ■ □ □ □ □ □ □ □ □ 3.0 □ □ ■ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ 2.5 □ □ ■ □ □ □ □ □ □ □ □ □ 2.0 ■ □ □ 1.5 □ □ ■ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ 1.0 □ □ ■ 거리 □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ .5 ■ □ □ □ □ □ □ □ □ 0.0 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ 0.0 .5 1.0 2.0 2.5 3.0 3.5 1.5 상이성 • 모든 쌍의 추정거리와 실제 거리가 일치하여 스트레스 값이 “0”인 경우, 모든 점들은 대각선상에 위치(적합도를 대략적으로 설명할 수 있음). • 좌측의 그림의 경우 전체적으로 대각선 주위에 분포되어 있으므로 모형이 어느 정도 적합한 것으로 볼 수 있으며, 가로축과 세로축의 최대값은 3.5인데 이는 개별응답자의 응답을 토대로 계산된 실제 및 추정 유클리디안 거리의 최대값이 3.5를 넘지 않기 때문임. 실제 유클리디안 거리 추정 유클리디안 거리