The Society of Fashion & Textile Industry

Current Issue

Fashion & Textile Research Journal - Vol. 22 , No. 4

[ Article ]
Fashion & Textile Research Journal - Vol. 21, No. 6, pp.743-753
Abbreviation: Fashion & Text. Res. J.
ISSN: 1229-2060 (Print) 2287-5743 (Online)
Print publication date 31 Dec 2019
Received 25 Sep 2019 Revised 16 Oct 2019 Accepted 17 Oct 2019
DOI: https://doi.org/10.5805/SFTI.2019.21.6.743

정보탐색과 구매결정에 있어서 채널이동 소비자들에 대한 연구
채진미
한성대학교 글로벌패션산업학부

A Study on Consumer’s Channel Transition Behavior in the Information Search and Purchase Channel
Jin Mie Chae
School of Global Fashion Industry, Hansung University: Seoul, Korea
Correspondence to : Jin Mie Chae Tel. +82-2-760-8037 E-mail: chaemie61@hanmail.net


© 2019 (by) the authors. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution license (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Funding Information ▼

Abstract

This study investigates differences in demographic characteristics, shopping orientation, perceived risk, and satisfaction after purchase among consumer types. This study classifies consumer types according to their channel transition behaviors between the online and offline channels with a focus on the steps of information research and buying decision in buying decision-making process. The four consumer groups are as follows: off-off type (offline research-offline purchase), on-on type (online research-online purchase), on-off type (online research-offline purchase) and on/off-off type (online and offline research-offline purchase), off-on type (offline research-online purchase) and on/off-on type (online and offline research-online purchase). Data were collected from adults over 20 years old who had bought clothes within one year. The questionnaire was carried out from July, 2019 using a professional internet research panel; in addition, 500 sets of useful data were analyzed by descriptive statistics, factor analysis, reliability analysis, chi-squared test, ANOVA and Duncan-test using SPSS 21.0. The findings showed significant differences among the classified consumer groups for consumer demographics, shopping orientation, perceived risk, and purchase after satisfaction. The results imply that consumers show a variety of channel transition behaviors based on demographic variables, shopping orientation, and perceived risk. Understanding and adapting to consumer purchase behaviors will allow company distribution channels to be effectively managed and eventually increase consumer satisfaction as well as company sales volume.


Keywords: channel transition, shopping orientation, perceived risk, satisfaction after purchase
키워드: 채널 이동, 쇼핑성향, 지각된 위험, 구매 후 만족

1. 서 론

인터넷 사용의 활성화와 정보통신 기술의 급격한 진화는 유통환경을 빠르게 변화시켜 왔고. 소비자들의 다양한 매체를 통한 멀티채널 쇼핑 또한 빠르게 증가하고 있다. 온라인 쇼핑몰과 TV홈쇼핑 외에도 스마트 폰의 대중화로 인해 모바일과 SNS를 통한 거래가 성장하고 있으며, IPTV를 통한 ‘T-commerce’도 확대되고 있다. Statistics Korea(2019)에 따르면, 2019년 7월 모바일쇼핑 거래액은 전년 동월대비 21.5% 증가한 7조 2,147억원으로 온라인 쇼핑 거래액의 64.5%를 차지하고 있으며, 2018년 모바일 쇼핑을 통해 가장 많이 판매된 상품군은 패션 상품군으로 33.3%를 기록하였고, 다음으로 서비스 상품군이 25.1%였다(Statistics Korea, 2019). 홈쇼핑 시장은 T커머스 및 모바일쇼핑의 고성장에 힘입어 2017년부터 10% 대의 성장률을 기록하고 있으며, 2019년에도 고성장이 지속될 것으로 예상되는데, 특히 T커머스는 MD 강화, 흥미와 스토리가 있는 콘텐츠 프로그램 제공, IPTV 채널 선점 등을 통해 홈쇼핑 시장의 성장을 이끄는 역할을 할 것으로 기대된다(Jung, 2019).

온라인 채널의 분화뿐 아니라 기존의 오프라인 채널도 백화점 복합쇼핑몰, 대형마트, 창고형 할인 매장, 아울렛, 다양한 형태의 가두점과 전문점 등 그 형태가 다양화되어 그야말로 유통채널의 춘추전국 시대라 할 수 있다. 이에 따라 다양한 형태의 채널을 복합적으로 이용하는 멀티채널 소비가 증가하고 있는 추세다. 채널(Channel)이란 소비자와 기업이 상호작용할 수 있도록 접촉할 수 있는 매개체이며(Neslin et al., 2006), 멀티채널 쇼핑(Multi-channel shopping)이란 소비자가 두 개 이상의 매체, 즉 채널을 사용하여 쇼핑함을 의미한다(Schoenbachler & Gordon, 2002).

일반적으로 소비자들은 제품을 구매 시 문제인식, 정보탐색, 대안평가, 구매, 구매 후 행동의 일련의 과정을 거친다(Engel et al., 1995). 특히 정보탐색 단계와 구매 단계에서 다양한 유통채널을 선택하게 되는데, 정보탐색 단계에서는 제품을 구매하기 전에 구매결정을 하기 위해 필요한 정보를 여러 정보채널을 통해 찾는 과정이며, 구매 단계에서는 필요한 제품을 구매할 가장 적절한 유통채널을 결정하게 된다. 현재는 다양한 유통채널의 분화로 소비자들은 과거보다 많은 유통채널의 종류들 중에서 선택을 할 수 있게 되었으며, 오프라인 채널과 온라인 채널을 복합적으로 사용하여 정보를 탐색하고 구매를 하는 크로스채널 쇼핑(Corss-channel shopping)을 한다. 소비자들은 각각의 필요와 상황에 따라 동일한 채널에서 정보를 탐색하여 동시에 구매를 하기도 하고, 다양한 채널을 복합적으로 이용하여 탐색하고 구매를 결정하기도 하며, 탐색한 채널과는 다른 채널에서 구매를 하는 등 구매의사결정을 하는 과정에서 크로스오버 행동이 빈번하게 일어난다.

Verhoef et al.(2015)은 멀티채널에 대해 연구되어온 주요한 주제로 기업의 성취도에 있어서 멀티채널의 기여도, 소비자들의 크로스채널 행동, 그리고 크로스채널 간의 유통 믹스(Retailing mix)라고 설명하였다. 이중에서 특히 소비자의 채널이동에 초점을 맞추어 이루어진 국내 연구는 정보탐색과 구매채널 간의 이동에서 단일채널과 크로스채널 간의 차이를 보고자 하였다(Choi, 2004; Kim et al., 2007; Park & Kim, 2016). 그러나 기존의 오프라인을 기반한 정보원 외에도 온라인을 기반한 정보원의 종류도 다양하며, 소비자들은 스마트 폰의 사용으로 언제 어디서나 쉽게 필요한 정보를 탐색할 수 있게 되었다. 그러므로 단순히 소비자의 채널이동 유형을 온라인 정보탐색/오프라인 구매나 오프라인 정보탐색/온라인 구매로 설명하는 것은 현 시점에서 실효성이 부족할 것이다.

이에 본 연구에서는 소비자가 의류제품을 구매하기까지의 정보선택 과정과 구매결정 단계에서 채널이동 유형을 실증적으로 분류하고자 하였다. Liang and Huang(1998)은 의류와 같이 정보탐색만으로는 제품을 정확하게 확인하지 못하는 경험재인 경우 채널이동 현상이 더 많이 일어난다고 하였다. 또한 스마트폰의 대중화로 현대 소비자들은 연령에 관계없이 손쉽게 온라인 정보탐색을 하고 있으므로 정보탐색과 구매채널 선택의 폭이 넓어진 만큼 채널이동 행동이 활발하게 이루어질 것으로 예측되므로, 채널이동 유형에 있어서 온라인과 오프라인을 모두 탐색한 후 구매채널을 선택하는 소비자층을 세분화시킴으로써 소비자들의 크로스채널 행동을 보다 구체적으로 이해할 필요가 있다고 본다. 소비자들이 의류제품을 구매할 때의 정보탐색과 구매과정에서의 채널이동 현황에 초점을 두고 집단을 분류하여, 분류한 집단들 간의 인구통계학적 특성과 쇼핑성향, 지각된 위험의 차이를 밝히며, 마지막으로 소비자들이 선택한 채널이동 결과 구매한 제품에 대해 어느 집단이 가장 만족감을 느끼는지를 밝히고자 하였다. 이를 통해 구매결정 단계에서의 소비자의 채널이동 선택을 기준으로 한 유통채널 전략을 도출하고, 크로스채널 소비자들의 특성을 이해하여 멀티채널 유통환경에서의 소비자 세분화에 대한 근거를 제시하고자 하였다.


2. 이론적 배경
2.1. 정보선택과 구매결정에 있어서의 채널이동 행동

소비자들의 구매결정과정은 Engel et al.(1995)이 제안한 문제인식, 정보탐색, 대안평가, 구매결정, 구매 후 행동의 5단계 구매의사결정과정 모델로 설명되어진다. 정보탐색 단계는 소비자가 제품을 구매하기 전에 필요한 정보를 다양한 정보원천으로부터 조사하는 과정이며, 소비자들은 탐색한 정보들을 비교 평가하는 과정을 거쳐 구매결정을 하게 된다. 온라인 유통채널의 발달은 소비자들이 구매를 위한 정보탐색을 하는 과정에서 많은 영향을 주었고, 현대 소비자들은 기존의 오프라인 정보탐색 방법 외에도 인터넷의 검색시스템, 가격비교사이트, 커뮤니티나 블로그 등을 통해 손쉽게 필요한 정보를 획득하게 되었다. 또한 온라인 채널의 활성화로 소비자들은 오프라인 점포뿐 아니라 TV홈쇼핑, 인터넷, 모바일 등과 같은 다양한 채널을 통해서 필요한 제품을 구매하는 멀티채널 쇼핑 행동을 보이고 있다.

또한 현대 소비자들은 구매의사결정 과정에서 오프라인 채널과 온라인 채널을 오가며 정보를 탐색하고 구매하는 크로스오버 쇼핑을 한다. 온라인을 통한 상품의 비교 분석이 용이해 짐에 따라, 오프라인 매장에서 제품을 살펴본 다음 구매는 온라인으로 진행하는 쇼루머, 제품에 대한 정보를 온라인에서 미리 확인한 후 오프라인 매장에서 구매하는 역쇼루머, 오프라인과 온라인을 포함하여 사용 가능한 모든 채널에서 정보를 수집하는 등 다양한 소비패턴을 가진 크로스오버 쇼퍼(Crossover shopper)들이 등장하였다(Gong, 2019). Kim(2014)은 쇼루밍 소비패턴과 더불어 역쇼루밍(웹루밍) 소비패턴이 확대되고 있으므로 유통업체들은 이러한 소비자들을 유입하기 위해 다양한 서비스 전략을 펼치고 있다고 하였다.

이와 관련하여 선행연구들을 살펴보면 정보탐색의 유형을 분류하거나, 온라인 구매와 오프라인 구매 집단의 채널 선택의 동기, 구매행동 특성, 채널에 대한 만족과 충성도 등을 살펴보거나(Kim, 2014; Lee & Rha, 2012; Shanker et al., 2003), 싱글채널 집단과 멀티채널 집단의 인구통계학적 특성이나 구매행동의 차이를 분석한 연구가 대다수이다(Cha, 2016; Kumar & Venkatesan, 2005; Lee et al., 2012; Venkatesan et al., 2007).

그러나 정보탐색과 구매단계에서의 오프라인과 온라인의 채널이동 유형에 대한 연구는 많지 않은데, Ju(2014)는 소비자들을 정보탐색과 구매채널 선택에 따라 순수온라인형, 순수오프라인형, 쇼루밍형, 리버스 쇼루밍형으로 구분하여 소비자특성과 쇼핑동기의 차이를 연구하였다. 오프라인 구매상황에서는 리버스 쇼루밍형일수록 즐거움 동기, 편의지향 동기가 높다고 하였고, 온라인 구매상황에서는 순수온라인형은 가격지향적 성향이, 쇼루밍형은 제품접촉 동기와 자기효능감이 높다고 하였으며, 모바일 구매상황에서는 순수온라인형은 가격지향 동기가, 쇼루밍형은 다양성탐색 동기가 높았다고 하였다.

Choi(2004)Kim et al.(2007)은 정보탐색과 구매채널 단계에서의 채널이동 유형을 온라인 정보탐색과 온라인 구매(온온), 오프라인 정보탐색과 오프라인 구매(오프오프), 온라인 정보탐색과 오프라인 구매(온오프), 오프라인 정보탐색과 온라인 구매(오프온)로 분류하여 연구를 하였다. Choi(2004)의 연구결과에 따르면 20대, 대졸 이상 소비자가 멀티채널의 이용이 많은 반면, 50대 이상, 고졸, 저소득 소비자일수록 단일 오프라인 채널의 이용이 많은 것으로 나타났다. 인터넷 쇼핑태도에 있어서는 오프오프 유형이 온오프 유형에 비해 인터넷의 편리성에 대해 부정적 반응을 보였고, 온온 유형은 온오프 유형에 비해 인터넷 쇼핑의 신뢰성에 긍정적인 인식을 보였다. 쇼핑성향에 있어서는 싱글 오프라인 이용자가 멀티오프라인 이용자에 비해 비경제적이고 쇼핑에 무관심한 경향을 나타냈다. Jun(2013)은 소비자의 채널이동 유형을 단일채널 유형(온온, 온오프)과 크로스채널 유형(온오프, 오프온, 온오프온)으로 분류하여 채널 이동 유형의 결정요인을 분석한 결과 가격지향성, 위험회피지향성, 편의지향성, 채널 친숙도, 제품 구매가격이 핵심적 결정 요인임을 밝혔다.

이와 같은 선행연구들을 보면, 소비자들이 온라인과 오프라인을 이동하면서 정보탐색과 구매채널 결정을 하는 행동에 대해 연구되었으나 소비자들이 정보탐색을 온라인과 오프라인을 동시에 한 후, 구매를 온라인, 또는 오프라인에서 한 소비자들에 대한 보다 구체적인 채널이동 유형에 대한 것은 고려되지 않았다. 그러므로 본 연구에서는 정보탐색 단계와 구매채널 결정 단계에서의 의류제품 구매자들의 채널이동 유형에 대한 소비자 특성을 심층적으로 밝히고자 하였다. 정보탐색이나 구매채널 결정단계에서 온라인, 오프라인, 그리고 멀티채널 이용 소비자들 간에는 연령, 성별, 소득 등에서 차이가 있음이 밝혀졌으므로(Choi, 2004), 분류된 소비자 유형에 따라 인구통계학적 특성의 차이가 있는지 분석하였다.

2.2. 쇼핑성향

소비자가 채널 이동을 하는데 영향을 주는 요인으로는 우선 소비자 특성과 제품 특성이 있다. 쇼핑성향은 소비자의 구매행동 패턴을 파악할 수 있는 직접적인 요소로 소비자의 쇼핑에 관련된, 흥미, 의견 행동을 반영하는 복합적인 쇼핑 특정적 라이프 스타일이다(Howell, 1979). 소비자의 의복 쇼핑성향에 따라 소비자들의 인구통계학적 특성뿐 아니라 선호하는 의복스타일, 선택하는 정보원천, 구매하는 점포형태 등의 의복행동에 차이를 나타내므로(Shim & Kotsiopulos, 1992), 소비자들의 의복 쇼핑성향을 파악하는 것은 시장세분화와 유통채널 전략을 수립 하는데 중요한 변수로 판단된다. Shim and Kotsiopulos(1992)는 의복 쇼핑성향에 따라 쇼핑고관여, 쇼핑무관심, 편의추구적 카탈로그 소비자로 유형화한 후 이용하는 정보원과 점포유형을 분석하였는데, 쇼핑고관여 집단은 모든 정보원을 이용하고 구매채널로는 전문점과 백화점을 선호하는 것으로 나타났으며 쇼핑무관심 집단은 정보원의 이용이 가장 적고 할인점을 주로 선호하는 것으로 나타났다.

2000년대 초 온라인 상거래가 활성화되기 시작하면서 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 소비자들의 쇼핑성향과 관련 변수와의 관계를 밝히거나, 쇼핑성향에 따라 소비자를 유형화하여 집단간의 의복구매행동의 차이를 밝힌 연구들이 이루어졌다. Jung and Chung(2004)은 인터넷 소비자의 패션 쇼핑성향을 쾌락추구, 유행추구, 경제적 쇼핑으로 밝히고, 패션제품을 많이 구매하는 집단이 비구매 집단이나 경구매 집단보다 쾌락추구와 유행추구 성향이 높았다고 하였다. Kim and Choi(2009)는 디지털 세대에 해당되는 남성들의 패션 쇼핑성향을 개성추구, 유행추구, 실용성추구, 경제성추구, 어울림추구, 충동적 쇼핑추구로 분류한 후 소비자 집단을 유형화하여 패션정보원 활용과 패션 트렌드 관심도의 관계를 분석하였다. Lee and Rha(2012)는 멀티채널 환경 하에서의 전자제품 소비자를 대상으로 정보탐색정도에 따라 온라인 탐색, 오프라인 탐색, 멀티채널 저탐색, 멀티채널 고탐색 집단으로 유형화하고, 집단 간의 쇼핑성향의 차이를 분석하였다. 분류한 쾌락지향성, 브랜드지향성, 저가격지향성, 합리지향성, 편의지향이 다른 집단에 비해 멀티채널 고탐색 집단에 있어서 가장 높은 것으로 나타났다. Chae(2015)는 모바일 쇼핑 소비자의 쇼핑성향을 쾌락 및 유행추구, 과시적 브랜드추구, 경제성추구, 편의성추구, 충동구매 성향으로 분류하여 소비자 집단을 유형화한 후, 소비자 집단 별로 모바일 커머스 특성이 패션제품 구매의도에 유의한 영향을 미침을 밝혔다.

이와 같이 쇼핑성향의 구성차원은 제품의 종류나 유통채널의 유형에 따라 연구자에 따라 차이가 있지만, 구매행동에 관련된 변수들과 밀접한 관계가 있음이 입증되어 왔고, 멀티채널 환경 하에서 소비자들의 의복구매 행동에도 영향을 미칠 것이다.

2.3. 지각된 위험

소비자 행동을 설명하가 위해 Bauer(1960)는 지각된 위험(Perceived risk)이란 개념을 소개하였는데, 지각된 위험이란 소비자가 구매결정에 대한 결과를 예측할 수 없을 때 느끼는 불확실성에서 초래되는 제품선택, 구매방법 선택, 채널 선택 등의 상황에서 지각하는 주관적인 위험이다(Bauer, 1960). 지각된 위험은 주관적인 개념으로 Stone and Grønhaug(1993)은 지각된 위험은 서비스나 제품구매에서 부정적인 영향을 미칠 수 있는 가능성에 대한 소비자의 불안감으로 손실에 대한 주관적인 평가라고 하였다.

대표적으로 소비자가 제품구매 시 지각하는 위험 요인을 분류한 Jacoby and Kaplan(1972)은 지각된 위험을 기능적 위험(Performance risk), 재정적 위험(Financial risk), 심리적 위험(Psychological risk), 사회적 위험(Social risk), 신체적 위험(Physical risk), 시간적 위험(Time risk) 요인으로 설명하였다. Jarvenpaa and Todd(1996)는 온라인 거래에서의 지각된 위험에 대해 일반적인 경제적 위험, 기능 위험, 사회적 위험 외에 온라인 쇼핑환경에서 느낄 수 있는 개인적 위험과 프라이버시 위험을 추가하였다. Ryou and Cho(2005)는 의류제품의 온라인 구매 시 지각된 위험을 경제적 위험, 사회적 위험, 맞음새 위험, 프라이버시 위험, 배달의 위험, 결제의 위험, 교환 및 환불 위험으로 분류하였다.

이외에도 많은 연구자들이 소비자가 지각하는 위험 요인을 분석해 왔는데, 선행연구를 통해 소비자의 지각된 위험이 구매 채널 선택에 영향을 미침을 알 수 있다. Schoenbacher and Gordon(2002)은 소비자는 브랜드와 기업, 인터넷에 대한 친숙성, 제품과 서비스의 품질 및 가격, 정보 및 거래의 안전성에 대한 지각된 위험을 느끼게 되며 이러한 위험은 구매채널 선택에 영향을 미친다고 하였다. Liang and Huang(1998)은 소비자들이 온라인을 이용해 정보탐색을 하지만 구매단계에서 직접 확인하지 못한 제품에 대한 위험과 거래의 불확실성으로 인해 온라인 구매를 회피한다고 설명하였다. Kim et al.(2007)도 소비자의 제품에 대한 지각된 위험이 정보탐색 단계에서 영향을 주진 않지만, 구매채널 선택에는 영향을 주었다고 설명하면서 예를 들어 소비자들이 온라인 정보탐색 과정에서 지각된 위험을 느끼면 오프라인 구매를 결정하게 된다고 하였다.

소비자들이 제품 구매 시에 위험을 지각하게 되면, 이러한 위험을 감소시키기 위하여 관련성 있는 정보를 더 많이 탐색하는 경향을 보인다. Shin and Park(2006)은 온라인과 오프라인 정보는 각각의 고유한 특성이 있으며 제품정보를 전달하는 방식에 있어서 채널 간의 차이가 있다고 밝히면서 소비자들은 구매상황에서 인지된 위험을 감소시키기 위해 다양한 정보탐색 활동을 하게 된다고 하였다. 이상의 선행연구 결과들을 종합해보면, 소비자의 지각된 위험 요인은 구매제품과 구매상황, 구매채널에 따라 차이가 있음을 알 수 있고, 구매결정 단계에 있어서 소비자의 채널선택에 영향을 미칠 것으로 예측된다. 본 연구에서의 지각된 위험은 온라인채널 구매와 오프라인 채널 구매상황을 모두 고려하여 소비자가 의류제품을 구매하면서 걱정하는 불안감을 분석하였다.

2.4. 구매 후 만족

만족이란 구매 전 기대에 근거하여 제품을 경험한 후의 제품 품질에 대한 평가이며(Anderson & Sullivan, 1993), Westbrook and Oliver(1991)는 특정 구매선택과 관련하여 선택한 후의 평가적 판단이라고 하였다. Hong(2012)은 의복만족을 구매할 때의 기대감과 구매 후 착용한 후의 실제성과에 대한 인지적 평가로 인한 긍정적인 정서라고 설명하였다. 소비자는 의복을 구매할 때 제품이 갖는 기능적 특성 외에 소비자의 사회심리적, 경험적 요인으로 인하여 평가를 하게 되므로 제품구매 후 만족감은 구매 전에 가졌던 기대에 미치지 못할 가능성이 많다. 특히 온라인 거래로 인해 구매한 의복의 경우, 직접 보고 착용해 보지 않은 상태에서 구매하게 되므로 구매 전에 가졌던 제품의 기대감 대비 제품의 품질에 있어서 불만족을 경험할 가능성이 높다. 본 연구에서는 만족을 구매 후 제품을 확인하는 과정에서의 인지적 평가에 근거한 긍정적인 정서로 보고, 다양한 유통채널환경에서 의복구매 시에 소비자가 정보탐색과 구매결정을 하는 과정에서 선택하는 채널이동 유형에 따라 구매 후 만족감의 차이가 있는지 밝히고자 하였다.


3. 연구 방법
3.1. 연구문제

의류제품 구매의사결정 과정에서 정보탐색과 구매단계에서의 소비자의 채널 이동 유형에 따라 집단을 분류하고 분류한 집단 간의 차이를 분석하고자 다음과 같은 연구문제를 설정하였다.

연구문제 1: 채널이동 유형 간에 인구통계학적 특성의 차이를 분석한다.

연구문제 2: 채널이동 유형 간에 쇼핑성향의 차이를 분석한다.

연구문제 3: 채널이동 유형 간에 지각된 위험의 차이를 분석한다.

연구문제 4: 채널이동 유형 간에 구매 후 만족의 차이를 분석한다.

3.2. 측정도구

본 연구의 분석을 위하여 설문지법을 사용하였고, 이용한 정보원, 구매채널, 쇼핑성향, 지각된 위험, 구매 후 만족, 인구통계학적 특성들에 대한 문항들로 구성하였다. 실제 구매한 의류제품에 대해 탐색한 정보원의 유형과 구매채널을 정확히 측정하도록 하기 위하여 최근 1년 이내에 구매한 의류제품을 상기하면서 웅답하도록 지시하였다. 탐색한 정보원은 의류제품을 구매하기 전 주로 이용했던 정보원을 ‘오프라인을 주로 이용’, ‘온라인을 주로 이용’, ‘온/오프라인을 같은 정도로 이용’ 중에서 선택하도록 하였다. Lee and Rha(2012), Lee et al.(2012)의 연구를 참고로 오프라인 정보원에 대해서는 매장전시와 매장판매원 조언, TV/인쇄매체 광고, 가족/지인의 추천 등을 예시로 주었고, 온라인 정보원으로는 온라인쇼핑몰 정보와 구매후기, 가격비교 사이트, 포털사이트의 지식검색, 블로그나 커뮤니티, SNS 등을 예시로 주었다. 구매한 채널은 오프라인 채널(백화점, 대형할인점, 아울렛/상설할인점, 쇼핑몰/전문점, 시장)과 온라인 채널(인터넷:PC, 홈쇼핑, 모바일쇼핑)을 포함한 8종류의 유통채널 중에서 구매한 채널을 선택하도록 하였다.

쇼핑성향은 의류제품을 구매할 때의 개인의 쇼핑 성향을 알아보기 위하여 Chae(2015), Lee and Rha(2012), Lee et al.(2012)의 연구를 참고로 24문항을 구성하였다. 쇼핑자체를 즐기고 쇼핑을 좋아하는 쾌락적 쇼핑성향, 세일이나 쿠폰을 이용하는 등 저가격을 추구하는 저가격 지향, 유명 브랜드가 좋을 품질을 의미한다고 생각하고 유명브랜드를 선호하는 브랜드 지향, 유행에 관심이 많고 트렌디한 의복을 구매하는 유행 지향, 계획에 없어도 마음에 들면 구매하는 충동구매 성향, 쇼핑하는데 시간과 노력을 기울이고 싶어 하지 않고 편리함을 추구하는 편리지향 성향을 포함하였다. 지각된 위험은 Kim et al.(2007), Ryou and Cho(2005), Shin et al.(2004)의 연구를 참고로 온라인과 오프라인 구매 상황에 모두 해당되는 14문항을 구성하였다. 제품이 기대한 것과 다름을 우려하는 품질 관련 위험, 배송이나 교환, 반품에서 문제가 있을까 봐 우려하는 거래 관련 위험, 본인의 신분과 이미지에 적합하지 않을까 봐 우려하는 사회적 위험을 포함하였다. 구매 후 만족은 구매한 의류제품에 대한 전반적인 만족 정도를 묻는 3문항을 연구자가 개발하여 모두 5점 리커트 척도로 측정하였다.

3.3. 자료수집 및 분석방법

온라인 리서치 전문 기관의 패널을 이용하여 2019년 7월동안 온라인 설문지조사를 실시하였다. 1년 이내에 의류제품을 구매한 경험이 있는 20대 이상 성인을 대상으로 수집한 총 500부의 유효 표본을 분석에 사용하였다. 표본의 인구통계학적 분포는 20대에서 60대까지 각 연령대별로 100명씩이었고, 남, 녀 각각 250명이었다. 최종학력은 대졸(전문대졸)이 330명(66.0%)으로 가장 많았고, 고졸 이하 85명(17.0%), 대학원 이상 59명(11.8%), 대학재학 26명(5.2%) 순이었다. 직업은 사무직이 192명(38.4%)으로 가장 많았고, 경영 · 전문직 60명(12.0%), 주부 60명(12.0%), 판매서비스 42명(8.4%), 자영업 39명(7.8%)등이었다. 월평균 총수입은 200~400만원 미만이 157명(31.4%), 400~600만원 미만이 152명(30.4%), 600~1000만원 미만이 120명(24.0%), 1000만원 이상 36명(7,2%), 200만원 미만 35명(7.0%)이었다.

본인이 구매한 의류제품을 구매할 당시를 회상하여 응답하도록 하였고, 주로 탐색한 정보원에 대해서 ‘오프라인을 주로 이용’, ‘온라인을 주로 이용’, ‘온/오프라인을 같은 정도로 이용’ 한 집단으로 분류했고, 구매한 채널은 오프라인 채널(백화점, 전문점, 아울렛, 할인점 등)이용과 온라인채널(인터넷쇼핑, 홈쇼핑, 모바일쇼핑)이용으로 분류하였다. 본 연구의 목적은 정보탐색 단계와 구매한 채널단계에서의 소비자의 채널 이동에 있어서 특히 정보탐색 단계에서 소비자를 온라인, 또는 오프라인 정보탐색으로 양분하기 보다는 온라인과 오프라인을 모두 탐색하는 소비자들의 특성을 구분하여 비교하고자 하였으므로 정보탐색단계와 구매단계에서의 채널이동 유형을 ‘오프라인 정보탐색/오프라인 구매(오프/오프)’, ‘온라인 정보탐색/온라인 구매(온/온)’, ‘온라인 정보탐색/오프라인 구매(온/오프)’, ‘오프라인 정보탐색/온라인 구매(오프/온)’, ‘온오프라인 정보탐색/오프라인 구매(온오프/오프)’, ‘온오프라인 정보탐색/온라인 구매(온오프/온)’의 6 집단으로 분류하였다.

분류한 결과 ‘오프/온’ 집단의 빈도가 상대적으로 매우 적게 나타났고, 오프라인으로 정보탐색하고 온라인으로 구매한 소비자의 경우, 현실적으로 온라인으로 구매하는 시점에서 온라인 정보탐색이 동시에 이루어질 가능성이 많은 것으로 판단되어 ‘오프/온’ 유형과 ‘온오프/온’ 유형 간의 구분이 명확하지 않을 수 있다고 판단되었다. 같은 관점에서 온라인으로 정보탐색하고 오프라인으로 구매한 소비자의 경우, 오프라인에서 구매하는 과정에서 오프라인 정보탐색이 동시에 이루어질 가능성 또한 많으므로, 최종적으로 오프라인에서 정보탐색하고 오프라인으로 구매하는 유형과 온라인에서 정보탐색하고 온라인으로 구매하는 유형을 싱글채널 소비자라고 했을 때, 정보탐색과 구매 채널 결정과정에서 온라인과 오프라인을 옮겨다니는 유형을 크로스채널 소비자로 보고 크로스채널 집단에 대해서는 ‘온/오프’ 와 ‘온오프/오프’를 함께 구성하고, ‘오프/온’과 ‘온오프/온’을 함께 구성하여 분석을 진행하는 것으로 결정하였다(Table 1).

Table 1. 
Consumer types on the path-to-purchase
Group Frequency (%) Group Frequency (%)
off/off 148 (29.6) off/off 148 (29.6)
on/on 156 (31.2) on/on 156 (31.2)
on/off 45 ( 9.0) on, on·off/off 141 (28.2)
on·off/off 96 (19.2)
off/on 14 ( 2.8) off, on·off/on 55 (11.0)
on·off/on 41 ( 8.2)
Total 500 (100.0) Total 500 (100.0)

SPSS 21프로그램을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석(Cronbach’s α), 교차분석, 일원분산분석, 던컨테스트를 실시하였다.


4. 결과 및 논의
4.1. 채널이동 유형 간의 인구통계학적 특성 차이

분류한 채널이동 유형간의 인구통계학적 특성의 차이를 분석한 결과 연령, 성별, 직업에서 유의한 차이가 나타났다(Table 2). 연령에 따른 차이를 보면 ‘오프/오프’ 유형은 50, 60대에 많았고, ‘온/온’은 20대가 가장 많은 것으로 나타났으며, 크로스채널 유형 중 정보를 온, 오프라인에서 모두 검색하고 온라인으로 구매하는 ‘오프, 온오프/온’ 유형은 30, 40대가 가장 많았다. 30, 40대는 상대적으로 다른 연령대에 비해 싱글채널 쇼핑보다는 정보탐색이나 구매에 있어서 온라인과 오프라인을 두루 이용하는 적극적인 크로스채널 쇼핑을 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같은 결과는 Joines et al.(2003)의 연구에서 낮은 연령대의 소비자가 인터넷 구매를 많이 하고 상대적으로 높은 연령대는 온라인으로 정보를 탐색한 후 오프라인 구매를 하는 경향이 높다고 한 결과와 Choi(2004)의 연구에서 20대가 멀티채널 사용이 현저하게 많고 50대 이상은 단일 오프라인 채널 이용이 많다고 한 결과와 부분적으로 일치한다.

Table 2. 
Differences of demographics according to channel transition types
Variable Item off/off on/on on, on·off/off off, on·off/on Total χ2
Age 20s 19a(29.6b) 40(31.2) 30(28.2) 11(11.0) 100 12.593*
30s/40s 55(59.2) 62(62.4) 58(56.4) 25(22.0) 200
50s/60s 74(59.2) 54(62.4) 53(56.4) 19(22.0) 200
Gender Male 82(74.0) 63(78.0) 80(70.5) 25(27.5) 250 10.514*
Female 66(74.0) 93(78.0) 61(70.5) 30(27.5) 250
Occupation Management / professional 18(17.8) 12(18.7) 26(16.9) 4(6.6) 60 31.007*
Office job 43(56.8) 70(59.9) 59(54.1) 20(21.1) 192
Sales / service 12(12.4) 10(13.1) 13(11.8) 7(4.6) 42
Self-employment 19(11.5) 8(12.2) 7(11.0) 5(4.3) 39
Student 9(9.2) 9(9.7) 8(8.7) 5(3.4) 31
Housewife 23(17.8) 21(18.7) 9(16.9) 7(6.6) 60
Etc. 24(22.5) 26(23.7) 19(21.4( 7(8.4) 76
Monthly income Less than 2 million won 9(10.4) 11(10.9) 9(9.9) 6(6.9) 35 13.944
2-4 million won 41(46.5) 57(49.0) 45(44.3) 14(17.3) 157
4-6 million won 51(45.0) 47(47.4) 39(42.9) 15(16.7) 152
6-10million won 31(35.5) 36(37.4) 36(33.8) 17(13.2) 120
More than 10 million won 16(10.7) 5(11.2) 12(10.2) 3(4.0) 36
Total 148 156 141 55 500
*p<.05 / a : Observation frequency, b : Expected frequency

성별에 따른 차이를 보면 ‘오프/오프’와 ‘온, 온오프/오프’ 유형에서는 남성이 많았고, ‘온/온’과 ‘오프, 온오프/온’에서는 여성이 많은 것으로 나타나 여성과 남성 모두 정보탐색 단계에서는 온라인과 오프라인을 모두 이용하고 있으나 여성에 비해 남성은 오프라인 구매 경향이 강하고 여성은 온라인 구매 경향이 많은 것으로 분석되었다. 직업 별로 보면 경영, 전문직은 정보탐색을 온, 오프 모두에서 하고 오프라인에서 구매하는 경향이 매우 크게 나타났고, 사무직은 ‘온/온’ 유형이 많은 것으로 나타났다. 자영업자는 ‘오프/오프’ 유형에 상대적으로 많이 포함되어 있었고, 전업주부는 크로스채널 소비보다는 싱글채널 소비에서 상대적으로 많은 분포를 보이고 있었다. 소득에서는 유의한 차이가 나타나지 않았지만, 경영, 전문직은 고소득층일 것이고 소득에 따른 차이와 비교할 때, 1000만원 이상에서 뚜렷하게 오프라인 구매가 많은 것과도 일치하는 결과라고 볼 수 있고, 사무직일 경우 ‘온/온’ 유형이 많은데 소득상 200~400만원에서 ‘온/온’ 유형이 가장 많은 것과도 일치한다고 볼 수 있다. 전업주부는 온라인이든 오프라인이든 정보를 탐색한 곳에서 바로 구매를 하는 경향이 높은 것으로 나타났다.

4.2. 채널이동 유형 간의 쇼핑성향 차이
4.2.1. 쇼핑성향의 요인분석

채널이동 유형 간의 쇼핑성향의 차이를 분석하기 위하여 쇼핑성향의 측정문항에 대한 탐색적 요인분석을 실시하였고 크론바하 알파(Cronbach’s alpha)에 의한 신뢰성 분석을 하였다. 베리맥스에 의한 직교회전을 하였고, 요인선택의 기준은 고유값(Eigenvalue) 1로 설정하여 총 5개 요인을 추출하였다(Table 3). 이들이 설명하는 총 설면변량은 61.439%였고, 구성요인의 크론바하 알파는 편의성을 제외하고는 .828 이상으로 신뢰성이 확보되었다. 편의성은 신뢰성이 다소 낮게 나타났으나 구성요인의 요인적재값이 적정하였고, 다른 요인들과 부적 상관이 명확하게 나타나 구성요인으로 채택하였다. 가장 지배적으로 나타난 1요인은 경제적인 구매를 하며, 필요한 정보를 적극적으로 탐색하는 경향이 있는 요인으로 ‘경제/탐색’ 성향(총 분산의 22.717%)이었고, 2요인은 유행하는 스타일에 관심이 많고 쇼핑을 즐기는 성향으로 ‘유행/쾌락’ 성향(총 분산의 16.168%), 3요인은 유명브랜드를 구매하는 것을 선호하고 브랜드가 좋은 품질을 의미한다고 생각하는 ‘브랜드추구’ 성향(총 분산의 9.279%), 4요인은 계획이 없어도 마음에 들면 충동적으로 구매하는 ‘충동구매’ 성향(총 분산의 7.649%), 5요인은 쇼핑하는데 시간과 노력을 투자하고 싶어 하지 않으며, 가장 편리한 곳에서 구매하길 원하는 ‘편의성’ 성향(총 분산의 5.624%)이었다.

Table 3. 
Factor analysis of shopping orientation
Factor Variables Factor loading Eigen value Variance (%) Cronbach’s α
Economic I try to buy clothes on sale. .802 5.452 22.717 .853
I tend to choose the lowest price for my clothes after searching enough. .775
I will invest my time and effort to find lower price for my clothes. .763
I research a promotional coupon when I buy clothes. .747
I search a lot of information related with the clothes which I want to buy. .673
Price is an important element when I buy clothes. .671
I do comparative buying to find the most appropriate clothes. .603
Trend/pleasure I am very interested in new trend. .805 3.880 16.168
(38.885)
.865
I consider fashionable style in buying clothes. .771
I would rather buy trendy items. .731
It is exciting for me to buy clothes .673
I like shopping. .643
I enjoy eye-shopping. .633
Brand pursuit I prefer buying famous brands in spite of the high price. .812 2.227 9.279
(48.165)
.831
It is important for me to buy famous brand for my clothes. .786
Famous brand means a good quality. .781
I am willing to pay more for famous brand’s clothes. .726
Impulse buying I often buy clothes even though it is not necessary. .825 1.836 7.649
(55.814)
.828
I tend to buy clothes impulsively without any purchase plan. .805
I sometimes buy clothes because I like it. .800
Convenience I want to save time and efforts for shopping. .674 1.350 5.624
(61.439)
.587
I do not like wasting time to go shopping. .654
I usually use a convenient place when I purchase clothes. .648
I want to buy clothes immediately as soon as I need them. .595

4.2.2. 채널이동 유형 간의 쇼핑성향 차이

채널이동 유형 간의 쇼핑성향 차이를 분석한 결과, ‘경제/탐색’, ‘유행/쾌락’, ‘브랜드추구’ 성향에서 유의한 차이가 나타났다(Table 4). ‘경제/탐색’ 성향은 ‘온/온’과 ‘오프, 온오프/온’ 유형에서 높았고, ‘오프/오프’와 ‘온, 온오프/오프’ 유형에서 상대적으로 낮은 것으로 나타났는데, 의류구매 시 가격을 신중하게 비교하고 경제적인 소비를 하는 소비자는 결국 온라인을 이용하여 구매함을 알 수 있었고, 이에 반해 ‘브랜드추구’ 성향은 ‘오프/오프’ 와 ‘온, 온오프/오프’ 유형에서 많이 나타나 오프라인을 이용한 구매가 많음을 예측할 수 있다. ‘유행/쾌락’ 성향은 싱글채널 유형보다 크로스채널 유형에서 높은 것으로 나타나 유행에 관심이 많고 쇼핑을 즐기는 소비자들은 정보탐색을 온라인과 오프라인 모두 적극적으로 하고 구매도 온라인과 오프라인 모두 활발하게 이용함을 시사하였다.

Table 4. 
Difference of shopping orientation according to channel transition types
Channel transition types off/off (n=148) on/on (n=156) on, on·off/off (n=141) off, on·off/on (n=55) F-value
Economic 3.64 B 4.00 A 3.73 B 3.91 A 11.193***
Trend/pleasure 3.14 B 3.07 B 3.32 A 3.32 A 3.828**
Brand pursuit 3.10 A 2.79 B 3.19 A 2.99 B 7.551***
Impulse buying 2.77 2.76 2.87 2.81 .518
Convenience 3.48 3.47 3.36 3.38 1.349
**p<.01, ***p<.001 / Duncan Test: A>B

이와 같은 결과는 순수 온라인형은 가격지향 성향이 높고, 오프라인 탐색/온라인 구매인 쇼루머는 다양성 탐색 성향이 높으며, 온라인 탐색/오프라인 구매인 리버스쇼루머는 즐거움추구와 편의 성향이 높다고 제시한 Ju(2014)의 연구와도 일치한다고 볼 수 있으며, 본 연구에서는 인터넷 사용이 연령에 구분없이 다양하게 이용되는 현 시점에서 정보탐색을 다양하게 하는 소비자들을 고려하여 유형을 분류하였고, 단순히 온라인 탐색/오프라인 구매나 오프라인 탐색/온라인 구매를 하는 소비자보다는 구매채널은 온라인이나 오프라인으로 하더라도 정보탐색은 온, 오프를 모두 함을 예측할 수 있었다.

4.3. 채널이동 유형 간의 지각된 위험 차이
4.3.1. 지각된 위험의 요인분석

의류구매자의 지각된 요인에 대한 탐색적 요인분석 결과는 각각 Table 5와 같다. 총 3개 요인의 설명력은 64.682%로 나타났고, 크론바하 알파도 모두 .836 이상으로 신뢰성이 확보되었다. 1요인은 구매한 제품이 기대에 못 미치고 결함이 있으며 잘못 구매한 것이 아닌가를 염려하는 ‘제품 관련 위험’이었고(총 분산의 42.729%), 2요인은 제품을 배달받고, 교환이나 반품을 하는데 문제가 있을까 봐 염려하는 ‘거래 관련 위험’이었으며(총 분산의 11.868%), 3요인은 구매한 제품이 본인의 신분이나 이미지에 적합한지를 염려하는 ‘사회적 위험’(총 분산의 10.085%)이었다.

Table 5. 
Factor analysis of perceived risk
Factor Variables Factor loading Eigen value Variance (%) Cronbach’s α
Quality of product risk This clothes will not be as same as my expectation. .793 5.982 42.729 .844
The quality of clothes will be different from my thought. .789
I worried that purchased clothes might have defects. .726
This clothes might not be worth with the price. .561
I worried that I bought the clothes more expensive than other stores. .526
I worried that purchased clothes might be lost during delievery. .846
Channel risk I worried that I might have a wrong decision in purchasing. .726 1.661 11.868
(54.597)
.851
Payment system might not be safe. .820
It might take much time for exchange of clothes. .750
It might be a problem to refund the clothes. .698
Social risk I worried that purchased clothes might not be suitable for my age. .855 1.412 10.085
(64.682)
.836
I worried that purchased clothes might not be suitable for my status. .808
I worried that purchased clothes might not be appropriate for my image. .788
I worried that I might buy too much expensive clothes. .606

4.3.2. 채널이동 유형 간의 지각된 위험 차이

채널이동 유형 간의 지각된 위험 차이를 살펴 본 결과는 Table 6과 같다. ‘제품 관련 위험’에서만 유의한 차이가 나타났는데, ‘온/온’, ‘오프,온오프/온’, ‘온, 온오프/오프’, ‘오프/오프’ 순으로 위험을 많이 지각하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 소비자가 의류를 온라인을 통해서 구매하는 경우 오프라인으로 구매하는 것보다 제품에 대한 불안을 많이 느낌을 의미하며, Ryou and Cho(2005)의 연구에서 인터넷 쇼핑몰에서 의류를 구매한 소비자의 경우 맞음새 관련 위험을 가장 높게 지각하는 것으로 나타났던 결과를 지지한다. Liang and Huang(1998)은 인터넷 구매 시 소비자가 지각하는 위험을 구매한 제품을 배달받았을 때 기대했던 것과 다른 제품에 대한 불확실성과 구매과정에서 발생할 수 있는 거래과정 불확실성으로 설명하였고, Cho and Song(2002)도 인터넷 쇼핑 시 한국 소비자들은 미국 소비자들보다 배송 및 고객관리에 관련된 위험에 예민한 것으로 보고하였는데, 본 연구에서는 ‘제품 관련 위험’ 요인만이 오프라인 구매자들과 차이를 보이고 있는 것으로 분석되어, 인터넷 거래가 많이 활성화됨에 따라 소비자들의 온라인 거래과정에서 발생할 수 있는 위험 요인에 대한 지각은 감소한 것으로 판단되었다.

Table 6. 
Difference of perceived risk according to channel transition types
Channel transition types off/off (n=148) on/on (n=156) on, on·off/off (n=141) off, on·off/on (n=55) F-value
Quality of product 3.12 C 3.49 A 3.26 BC 3.36 AB 7.692***
Channel 2.63 2.75 2.77 2.90 1.566
Social 3.22 3.18 3.21 3.40 1.250
***p<.001 / Duncan Test: A>B>C

Table 7. 
Difference of satisfaction according to channel transition type
Channel transition types off/off (n=148) on/on (n=156) on, on·off/off (n=141) off, on·off/on (n=55) F-value
Satisfaction 3.80 A 3.61 B 3.72 AB 3.66 AB 2.941*
*p<.05 / Duncan Test: A>B


5. 결 론

소비자가 의류제품을 구매할 때 정보탐색단계와 구매단계에서 선택한 정보원과 유통채널의 이동현황에 따라 유형을 분류하고, 유형별로 인구통계학적 특성과 쇼핑성향, 지각된 위험의 차이를 밝히며, 끝으로 채널이동 유형별로 제품 구매 후 만족감에 차이가 있는지를 분석하였다. 1년 이내에 의류제품을 구매한 적이 있는 20세 이상 성인 500명을 대상으로 설문지 분석을 시행한 결과는 다음과 같다.

첫째, 정보채널과 구매채널 간의 채널 이동현황에 따른 소비자 유형을 분류 시 기존의 연구에서는 크로스채널 이동유형을 ‘온라인 정보탐색/오프라인 구매’와 ‘오프라인 정보탐색/온라인 구매’로 구성해 왔다. 본 연구에서는 기존연구에서 고려되지 않았던 온라인과 오프라인을 모두 탐색 후 구매채널을 선택하는 ‘온, 오프라인 정보탐색/오프라인 구매’와 ‘온, 오프라인 정보탐색/온라인 구매’ 채널이동 유형에 대한 구매특성을 알아보고자 하였고, 그 결과 대부분의 소비자가 정보탐색 과정에서는 온, 오프라인을 모두 이용하는 것으로 나타나 기존의 ‘온/오프’와 ‘오프/온’으로의 분류는 더 이상 실효성이 없는 것으로 판단되었다. 따라서 본 연구에서는 ‘오프/오프’와 ‘온/온’의 싱글채널 이동 유형과 크로스채널 이동 유형으로는 ‘온/오프’와 ‘온,오프/오프’ 유형, ‘오프/온’과 ‘온,오프/온’ 유형의 4 집단으로 분류하였다.

둘째, 분류한 채널이동 유형 간의 인구통계학적 특성 차이는 연령, 성별, 직업에 있어서 나타났으며, 소득은 유의한 차이는 나타나지 않았으나 직업에 따른 차이를 반영하는 것으로 해석되었다. 50대 이상은 ‘오프/오프’ 유형이 많았고, 20대와 사무직은 ‘온/온’ 유형이 많았으며, 30, 40대는 정보탐색과 구매 시 온라인과 오프라인을 모두 활용하는 크로스채널 행동이 상대적으로 뚜렷하게 나타났다. 경영/전문직은 정보탐색 시 온, 오프라인을 모두 이용하고 오프라인 구매를 하는 경향이 많았으며, 주부는 상대적으로 싱글채널 행동 경향이 많이 나타났다. 여성에 비해 남성은 ‘오프/오프’나 ‘온,오프/오프’ 유형이 많아 구매 시 오프라인을 선호하는 것으로 해석되었다.

셋째, 쇼핑성향의 차이는 ‘경제/탐색’, ‘유행/쾌락’, ‘브랜드추구’ 성향에서 유의한 차이가 나타났고, 경제적인 소비를 하는 소비자는 탐색 후 구매는 온라인에서 하는 경향이 많았고, 브랜드를 추구하는 소비자는 탐색 후 구매는 오프라인에서 하는 경향이 상대적으로 많이 나타났으며, 유행과 쾌락을 추구하는 소비자는 정보탐색을 온, 오프라인을 모두 이용하고 구매 역시 온라인과 오프라인을 모두 활용하는 적극적인 크로스채널 소비 행동을 뚜렷이 보이고 있는 것으로 밝혀졌다.

넷째, 지각된 위험의 차이는 ‘품질 관련 위험’에서만 유의한 차이가 나타났고, 싱글 온라인 유형에서 가장 높게 나타났고, 싱글 오프라인 유형에서는 가장 낮게 나타나. 직접 체험하지 못한 의류제품을 구매하는데 대한 불안감이 가장 큰 것으로 밝혀졌다. 기존의 연구에서 많이 나타났던 온라인 거래과정에서 발생하는 배송이나 결제, 교환이나 환불에서의 불안감은 현저하게 나타나지 않은 것으로 볼 때, 현재는 소비자들의 온라인 거래 경험이 많고 거래상의 신뢰성도 확보된 것으로 보인다. 구매 후 만족감은 ‘품질 관련 위험’과 연관성이 있는 것으로 확인되었으며, ‘온/온’ 유형인 경우 ‘품질 관련 위험’이 가장 높고 구매 후 만족은 가장 낮은 것으로 나타났다. 반면에 ‘오프/오프’ 유형은 ‘품질 관련 위험’이 가장 낮고 구매 후 만족은 가장 높았다.

이와 같은 결과에 대한 시사점과 본 연구의 한계점은 다음과 같다

로스채널 소비 중 오프라인 정보탐색 후 온라인 구매를 하는 쇼루밍족은 상대적으로 적고, 정보탐색 단계에서는 온, 오프라인을 모두 하는 소비자층이 많았으며, 정보탐색 후 오프라인 구매의 가능성이 많은 것을 알 수 있어 의류라는 제품 특성상 다른 제품에 비해 직접 입어보고 체험한 후에 구매결정을 하는 경향이 많음을 알 수 있다. 그러므로 의류업체의 경우 온라인상에서 제품에 대한 정보나 홍보를 충분히 제공하고 오프라인에서는 직접 체험할 수 있는 쾌적한 공간을 구성하는 등 오프라인과 온라인 점포간의 소비자 정보 공유를 기반으로 온, 오프라인 상호 매출을 올릴 수 있는 상품과 서비스 전략이 필요함을 시사한다. 특히 30, 40대의 경우는 온라인과 오프라인을 넘나들며, 정보탐색뿐 아니라 구매도 활발하게 함이 밝혀져, 이들 연령층을 유인할 수 있는 제품과 서비스에 대한 O2O전략을 집중적으로 기획함이 필요하다. 또한 20대의 경우는 학생일 가능성이 높고 의류구매를 위한 경제적, 시간적 여유가 다른 연령대보다 많지 않으므로 오프라인 정보보다는 온라인 탐색 후 바로 온라인 구매로 직결되는 경향이 많으므로 제품설명과 가격 비교 등 제품에 대한 충분한 정보를 제공함과 동시에 구매로 직결될 수 있는 웹 사이트를 구성한다면 직접적인 매출효과를 볼 수 있을 것이다. 50대 이상과 남성, 경영/전문직, 자영업, 고소득층, 그리고 ‘브랜드 추구’ 성향이 높은 소비자들은 오프라인 구매 성향이 높게 나타났으므로 이들을 타겟으로 하는 경우 오프라인 점포에 집중하는 것이 필요할 것이다.

남성은 여성에 비해 오프라인 구매 경향이 높게 나타났는데, 여성이나 남성 모두 정보탐색은 온라인과 오프라인을 활용함에도 불구하고 여성은 온라인 구매결정 경향이 높고 남성은 오프라인 구매결정이 높은 것으로 나타나 그 원인이 무엇인지를 심층적으로 밝힐 필요가 있음을 제안한다. 또한 직업에 따라 채널선택 유형에 있어서 흥미로운 결과를 보이고 있어 직업군에 따른 소비자들의 구매행동을 설명할 수 있는 연구가 이루어질 것을 제안한다. 이와 같이 연령, 성별, 직업에 따라 채널선택에 차이가 있었으므로 인구통계학적 변수에 따른 차별화된 유통 전략을 기획하는 것이 보다 마케팅 비용 대비 매출의 유효한 결과를 창출할 것이다.

오프라인 구매보다는 온라인 구매에서 소비자들은 여전히 제품품질에 대한 불안감을 갖고 있고 구매 후 만족감도 오프라인 구매에 비해 낮으므로 온라인 상에서 제품의 3차원 이미지 구현 등 소비자의 제품에 대한 불확실성을 감소시킬 수 있는 방안을 강구해야 하며, 가격을 중시하고 제품구매 전에 신중하게 탐색하는 소비자들이 온라인 구매를 많이 하는 경향이 높으므로 온라인 유통 시 저가격전략이나 할인쿠폰 제공, 마일리지 적립 등의 촉진 프로그램을 기획하여 소비자의 구매를 유도하도록 해야 함을 시사한다. 한편, 유행에 관심이 많고 쇼핑을 즐기는 소비자들은 온라인과 오프라인 탐색에 적극적일 뿐 아니라 구매도 온라인과 오프라인을 다양하게 활용하고 있으므로 유통기업의 O2O전략이나 옴니채널 전략의 타겟 집단으로 적합한 대상임을 예측할 수 있다.

이제는 온라인과 오프라인 채널이용자를 양분하여 시장을 분류함은 의미가 없다고 판단되며, 가능한 채널을 모두 활용하여 가장 적합한 선택을 하는 소비자들에 대한 연구가 필요하다고 본다. 이러한 관점에서 본 연구는 정보탐색 단계에서 온라인과 오프라인을 동시에 활용하는 소비자들을 고려하여 보다 구체적인 채널이동 유형을 분석하려고 하였고, 표본 수집상의 문제로 제한된 표본에 대한 분석 결과라는 한계가 있으나 단순히 온라인 탐색 후 오프라인 구매, 오프라인 탐색 후 온라인 구매에 한정하기보다는 온라인과 오프라인을 동시에 탐색하고 구매채널을 선택하는 복합적인 크로스채널 행동을 주목해야 함을 시사했다는 의의가 있다. 현재 유통업계에서는 크로스 오버 쇼핑을 하는 소비자들에 대한 O2O마케팅이나 옴니채널 전략 등을 통해 온라인과 오프라인 매출의 극대화와 통합된 서비스 전략의 시너지를 모색하고 있으므로 본 연구는 이에 대한 정보를 제공할 것이다. 향후 소비자들의 이와 같은 복합적인 채널 이동에 영향을 주는 결정적 요인을 밝힐 필요가 있을 것이다.


Acknowledgments

본 연구는 한성대학교 교내학술연구비 지원과제임.


References
1. Anderson, E. W., & Sullivan, M. W. (1993). The antecedents and consequences of customer satisfaction for firms. Marketing Science, 12(2), 125-143.
2. Bauer, R. A. (1960). Consumer behavior as risk taking. In R. Hancock (Ed.), Dynamic marketing for a changing world (pp. 389-398). Chicago, IL: American Marketing Association.
3. Cha, S. S. (2016). A comparative study on purchasing behavior of on/offline multi-channel and single-channel customers. Unpublished doctoral dissertation, Korea University, Seoul.
4. Chae, J. M. (2015). The effect of perceived mobile commerce characteristics on consumers’ purchase intentions according to consumer group based on fashion shopping orientation. Korea Science & Art Forum, 20, 441-453.
5. Cho, K. S., & Song, H. C. (2002). Shopping orientation's differen-tiation between on-line consumer group and off-line consumer group. Journal of Global Scholars of Marketing Science, 10, 71-89.
6. Choi, J. (2004). Consumer multichannel choice behavior in the information search and purchasing stages. Journal of Consumer Studies, 15(4), 103-120.
7. Engel, J. F., Blackwell, R. D., & Miniard, P. W. (1995). Consumer behavior (8th ed.). Fort Worth: Dryden Press.
8. Gong, H. W. (2019, June 3). 온라인과 오프라인을 넘나드는 ‘크로스오버 쇼퍼’, 소비 트렌드가 바뀐다 [‘Crossover shopper’ across online and offline, consumption trend is changing]. Sobilife. Retrieved September 23, 2019, from http://www.sobilife.com/news/articleView.html?idxno=21243
9. Hong, K. H. (2012). A longitudinal study on clothing satisfaction: Expectation and product performance by expectation antecedents. Unpublished doctoral dissertation, Seoul National University, Seoul.
10. Howell, R. D. (1979). A multivariate examination of a patronage model: The impact of values and life styles on shopping orientations. Unpublished doctoral dissertation, University of Arkansas, Fayetteville.
11. Jacoby, J., & Kaplan, L. B. (1972). The components of perceived risk. Proceedings of the Third Annual Conference of the Association for Consumer Research, USA, pp. 382-393.
12. Jarvenpaa, S. L., & Todd, P. A. (1996). Consumer reactions to electronic shopping on the World Wide Web. International Journal of Electronic Commerce, 1(2), 59-88.
13. Joines, J. L., Scherer, C. W., & Scheufele, D. A. (2003). Exploring motivations for consumer Web use and their impli-cations for e-commerce. Journal of Consumer Marketing, 20(2), 90-108.
14. Ju, H. (2014). An exploratory research on online/offline cross-channel shopping behaviors of customers in multi-channel environment. Unpublished doctoral dissertation, Chung-Ang University, Seoul.
15. Jun, S. M. (2013). The determinants of switching on·off-line channels for consumers. Journal of Digital Convergence, 11(12), 245-256.
16. Jung, J. E., & Chung, S. J. (2004). Shopping orientations of internet consumers and receptive attitudes towards sales promotion activities. Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 28(8), 1037-1047.
17. Jung, Y. S. (2019, January). 2019 유통산업 보고서: PART 1. 업태 별 결산 및 전망 ⑤ 온라인쇼핑 [2019 Distribution Industry Report: Part 1. Settlement and forecast by business type ⑤ Online shopping]. Retail, pp. 46-49.
18. Kim, M. H. (2014). 쇼루밍 & 리버스 쇼루밍 트렌드 유통업계 온·오프라인 시너지 살려야 [Trend of showrooming and reverse showrooming: distribution channels need to make a synergy of online and offline]. LG Business Insight, 1328, 16-24.
19. Kim, S. H., Park, G. Y., & Park, H. J. (2007). Factors influencing buyers’ choice of online vs. offline channel at information search and purchase stages. Journal of Channel and Retailing, 12(3), 69-90.
20. Kim, Y. W., & Choi, J. (2009). Fashion trend acceptance and fashion information sources according to clothing shopping orientation among digital generation male consumers. The Research Journal of the Costume Culture, 17(2), 238-254.
21. Kumar, V., & Venkatesan, R. (2005). Who are the multichannel shoppers and how do they perform?: Correlates of multichannel shopping behavior. Journal of Interactive Marketing, 19(2), 44-62.
22. Lee, J. M., & Rha, J. Y. (2012). Consumers’ channel choice and channel positioning in multichannel environment. Journal of Consumer Policy Studies, 41, 143-169.
23. Lee, J. S., Jung, S. H., & Shin, M. K. (2012). A study on multi-channel consumer’s choice of the information search and shopping channel. Journal of Consumption Culture, 15(3), 21-45.
24. Liang, T. P., & Huang, J. S. (1998). An empirical study on con-sumer acceptance of products in electronic markets: A transaction cost model. Decision Support Systems, 24(1), 29-43.
25. Neslin, S. A., Grewal, D., Leghorn, R., Shankar, V., Teerling, M. L., Thomas, J. S., & Verhoef, P. C. (2006). Challenges and opportunities in multichannel customer management. Journal of Service Research, 9(2), 95-112.
26. Park, S. R., & Kim, M. S. (2016). Influences of channel assessment on the usage levels of multi-channels by product category in decision making process for purchasing fashion products. The Research Journal of the Costume Culture, 24(6), 803-816.
27. Ryou, E. J., & Cho, O. S. (2005). The effects of the internet shopping values on internet shopping behavior of apparel products: Focused on the shopping mall attributes and perceived risks. The Research Journal of the Costume Culture, 13(2), 209-220.
28. Schoenbachler, D. D., & Gordon, G. L. (2002). Multi-channel shopping: Understanding what drives channel choice. Journal of Consumer Marketing, 19(1), 42-53.
29. Shankar, V., Smith, A. K., & Rangaswamy, A. (2003). Customer satisfaction and loyalty in online and offline environments. International Journal of Research in Marketing, 20(2), 153-175.
30. Shim, S., & Kotsiopulos, A. (1992). Patronage behavior of apparel shopping: Part I. Shopping orientations, store attributes, information sources, and personal characteristics. Clothing and Textiles Research Journal, 10(2), 48-57.
31. Shin, B., & Park, J. Y. (2006). The effect of the consumer’s perceived risk on the level of information search. Journal of Global Scholars of Marketing Science, 16(3), 143-167.
32. Shin, M. K., Joung, S. H., & Yuh, Y. (2004). Consumer’s perceived risk and information search in internet shopping. Family and Environment Research, 42(9), 195-212.
33. Statistics Korea. (2019, September 4). Report of online shopping survey in July 2019. Korean Statistical Information Service. Retrieved September 23, 2019, from http://kosis.kr/upsHtml/online/downSrvcFile.do?PUBCODE=OE&FILE_NAME=/OE/100607.pdf&SEQ=428
34. Stone, R. N., & Grønhaug, K. (1993). Perceived risk: Further considerations for the marketing discipline. European Journal of Marketing, 27(3), 39-50.
35. Venkatesan, R., Kumar, V., & Ravishanker, N. (2007). Multichannel shopping: Causes and consequences. Journal of Marketing, 71(2), 114-132.
36. Verhoef, P. C., Kannan, P. K., & Inman, J. J. (2015). From multi-channel retailing to omni-channel retailing: Introduction to the special issue on multi-channel retailing. Journal of Retailing, 91(2), 174-181.
37. Westbrook, R. A., & Oliver, R. L. (1991). The dimensionality of consumption emotion patterns and consumer satisfaction. Journal of Consumer Research, 18(1), 84-91.