소비자 평가에 기반한 기업 브랜드 경쟁 전략_골프 브랜드를 예로 든 다차원 척도법 알아보기_퀵데이터
퀵데이터2022. 3. 22. 13:15
통계분석_퀵데이터
다차원척도법(MDS: Multidimensional Scaling)은 대상들 간의 유사성이나 상이성, 거리 등을 토대로 이들 간의 관계 구조를 시각적으로 표현하는 통계분석 방법입니다. MDS의 목적은 대상들 간의 유사성이나 선호도에 대한 소비자의 지각을 다차원 공간에서 거리로 표현합니다.
MDS는 기업 마케팅과 전략 수립 등에서 서비스 및 제품 등에 대한 소비자의 평가에 내재된 차원을 파악하는데 주로 활용됩니다. 즉, 기업의 이미지와 브랜드 등의 제품 및 서비스가 지니는 속성이나 응답자의 이상점과 같은 복잡한 다차원 관계를 단순한 구도로 시각화하여 나타내주는 것이죠.
이 분석 방법을 이용하면 경쟁관계에 있는 제품에 대한 소비자 인식을 분석할 수 있고, 해당 브랜드의 경쟁관계를 빠르고 손쉽게 이해하여 전략 구축에 용이합니다. 분석에 사용되는 데이터는 근접 데이터라 하는데, 대상들 간의 유사성과 상이성을 나타내고 행과 열의 요소로 갖는 근접 행렬 형태로 수집됩니다.
유사성을 나타내는 포지셔닝 맵
각 대상의 위치에서 X축과 Y축에 직각으로 선을 내리는 경우, 각 축과 만나는 지점이 그 특성의 정도를 나타냅니다.
여기서 대상들 간의 거리는 유사성 정도를 나타내는데 대상들 간의 거리가 가까울수록 소비자에 의해 보다 유사하게 지각되는 한편, 보다 직접적인 경쟁관계로 나타납니다. 맵 상에서 빈 공간은 경쟁 제품 혹은 브랜드가 포지션하고 있지 않아 시장 기회가 존재할 수 있음을 의미합니다.
유사성 포지셔닝 맵 예시
MDS에 이용되는 자료
전통적 다차원 척도법: 전반적 유사성 평가 자료로서 응답자가 조사 대상들을 어느 정도 유사하게 지각하는가에 대한 자료를 수집하거나 대상 간의 거리를 알고 있을 때 이들을 기하학적 공간상에 배치하여 맵을 생성할 때(서열척도, 간격척도, 비율척도 이용)
반복 다차원 척도법: 전반적 유사성 평가 자료로서 두 명 이상의 응답자들로부터 자료를 수집하거나 여러 개의 근접 행렬을 동시에 분석할 때 사용(서열척도, 간격척도, 비율척도 이용)
가중 다차원 척도법: 응답자에게 각각의 대상을 속성별로 평가하도록 한 자료를 분석할 때(간격척도, 비율척도)
다차원척도법(MDS) 분석 방법
분석방법은 응답자에게 어떤 척도로 작성된 설문을 실시할 것인가를 결정해야 합니다. 설문 척도에 따라 분석방법이 달라지고 도출되는 결과 형태가 결정되기 때문입니다.
분석 결과 맵 상에 표현되는 대상 간의 거리가 가까울수록 유사한 이미지 혹은 밀접한 관계에 있고, 경쟁관계에 있음을 의미합니다.
결과가 도출되었을 때 스트레스 값이라는 것을 확인해야 하는데, 이는 데이터가 적합한지와 신뢰성이 있는지를 확인하는 것입니다.
* 스트레스 값: 응답자의 인식과 포지셔닝 맵 상 상표점들 간의 불일치 정도를 나타내는 것으로 일종의 오차 크기
다차원척도법(MDS)분석 예시
8개 골프 기업의 각 브랜드에 대하여 소비자가 얼마나 유사하다고 지각하는지 알아보기 위해47명의 소비자를 대상으로 다음과 같은 설문을 이용하여 자료를 수집하였다.
유사성 비교
매우 유사
보통
전혀 다름
1
2
3
4
5
6
7
1
Ping- Taylormade
2
Ping- Titleist
3
Ping- PXG
4
Ping- Yamaha
5
Ping- Callaway
6
Ping- Bridgestone
7
Ping- Xxio
8
Taylormade-Titleist
9
Taylormade-PXG
10
Taylormade-Yamaha
11
Taylormade-Callaway
12
Taylormade-Bridgestone
13
Taylormade-Xxio
14
Titleist-PXG
15
Titleist-Yamaha
16
Titleist-Callaway
17
Titleist-Bridgestone
18
Titleist-Xxio
19
PXG-Yamaha
20
PXG-Callaway
21
PXG-Bridgestone
22
PXG-Xxio
23
Yamaha-Callaway
24
Yamaha-Bridgestone
25
Yamaha-Xxio
26
Callaway-Bridgestone
27
Callaway-Xxio
28
Bridgestone-Xxio
위와 같은 설문지를 통해 수집한 응답 데이터는MDS 분석을 위해 행렬 형태로 입력하는데, 4개 이상의 브랜드(대상, 변수)가 있어야 분석이 수행됩니다.
응답 수집된 자료의 행렬 기입에 대한 예를 들면 1번 응답자의 데이터는 아래와 같은 행렬로 변환합니다. 행과 열이 만나는 각 셀은 행의 브랜드와 열의 브랜드 간의 유사성 정도를 나타냅니다. 2행과 1열의 1은 Ping- Taylormade 간의 유사성 정도를 나타내는데 1번 응답자는 두 브랜드가 매우 유사한 것으로 평가한 것이죠.
설문지는 7점 척도를 사용하여 두 브랜드 간의 유사성 정도를 측정한 것인데, 수치가 작을수록 유사성이 크다는 것이고, 수치가 클수록 유사성이 작다는 것을 나타냅니다. 달리 말하면 상이성 정도를 나타내는 것으로도 볼 수 있습니다.
아래 분석의 골프 브랜드 설명은 예를 들어 설명한 것이니 너무 깊은 고민에 빠지지 마세요^^
두 가지 분석방법으로 진행해 보겠습니다.
1. PROXCAL로 분석하기
SPSS 분석
분석 – 척도분석 – 다차원척도법(Proxcal)
데이터형식(데이터가 근접행렬 선택)- 소스 수(다중행렬 소스 선택) – 다중 소스(한조의 열에서의 누적 근접행렬 선택) – 확인
근접도(8개 브랜드 변수 투입)
모형(항등, 하삼각 행렬, 비유사성, 구간 선택, 최소 최대값 각 2) – 계속
*최소값 및 최대값: 3차원 이상의 맵은 시각적으로 해석이 불가능하여 일반적으로 2차원의 해를 구하므로 2를 입력하는 것임
옵션(심플렉스 선택, 스트레스 수렴_.0001, 최소스트레스 .0001, 최대반복계산 100) – 계속
도표(공통공간, 원 근접도 VS 변환된 근접도, 변환된 근접도 vS 거리 선택) – 계속
출력결과(공통공간좌표, 반복계산과정, 다중 스트레스 측도 선택) – 계속
이렇게 47명의 소비자로부터 수집한 유사성 데이터를 바탕으로 MDS 분석을 수행하면 다음과 같은 맵이 생성됩니다.
골프 브랜드를 나타내는 8개의 점이 2차원 공간에 배치되었습니다. 가까운 거리에 위치한 골프 브랜드는 유사하고, 먼 거리에 위치한 골프 브랜드는 상이하다고 할 수 있습니다.
골프 브랜드의 군집을 살펴보면, (Ping, Taylormade, Titleist), (Bridgesteon, Callaway, Yamaha), (Pxg), (Xxio)로 4개의 군집으로 나타납니다.
맵 상에서 차원 1은 하단의 브랜드들은 다양한 종류의 골프 용품과 패션 중심의 경향이 보이므로 다양성으로 구분할 수 있습니다. 차원 2에서 하단의 브랜드는 고가 제품이지만 상단 브랜드는 상대적으로 저렴한 브랜드로 분포하여 경제성으로 구분할 수 있습니다.
소비자들은 Ping, Taylormade, Titleist과 같은 브랜드는 다양한 제품군의 비교적 고가 제품으로 인식하고, Bridgesteon, Callaway, Yamaha는 특화된 제품의 비교적 고가 제품으로 인식하고 있는 것을 의미합니다. 이러한 두 군집 브랜드들은 시장에서 치열한 경쟁을 하고 있는 것으로 보입니다.
Pxg, Xxio는 앞선 두 군집 브랜드보다 상대적으로 저렴한 제품군으로 인식하고 있습니다.
맵상에서 빈 공간은 경쟁 골프 브랜드가 없기 때문에 시장기회가 존재할 수 있음을 의미합니다. 물론 소비자의 다양한 니즈를 고려한 후 전략을 구축해야 할 필요가 있습니다.
여기서 중요한 것은 스트레스 값을 확인해야 하는데 모두 6번의 반복과정을 거쳤으며, 스트레스 값은 0.00676으로 0.1보다 작아야 한다는 적합도 요건을 충족하고 있습니다.
MDS분석을 통해 도출된 포지셔닝 맵의 적합도는 추정된 거리와 실제 입력된 거리를 비교하여 시각적으로 확인할 수 있습니다. 아래와 같이 잔차도표상의 점들이 대각선 주위에 모여 있을수록 적합도가 크다고 할 수 있는데 본 분석에서 대각선상에 위치하므로 적합도는 양호하다고 할 수 있습니다.
2. ALSCAL(M)..로 분석하기
SPSS분석
분석 – 척도분석 – 다차원척도법(ALSCAL(M)…
8개 브랜드 변수를 변수란에 투입 – 데이터 자체가 거리행렬 선택
모형(측정 수준_구간, 행렬, 유클리디안 거리 선택)
*유클리디안 거리: 입력 데이터 행렬이 한 개이면 전통적 MDS, 두 개이상이면 반복 MDS를 자동적으로 실행
옵션(집단도표, 데이터 행렬, 모형 및 옵션 요약 선택, 기준: 스트레스 수렴(.00001), 최소 스트레스 값(.0001), 최대반복계산(30)
*스트레스 기분에서 최적의 적합도를 얻을때까지 반복계산 정도를 지정하는 것으로 스프레스 수렴, 값, 최대반복계산에서 설정한 값 중 한가지에 도달하면 중지하고 결과 산출
출력 결과에 대하여 살펴보겠습니다.
구간척도로 측정되었고 각 8행과 8열로 구성된 데이터 매트릭스 47(개)명이 분석에 사용되었음을 의미합니다.
유클리디안 거리를 이용하였고, 최소 최대 차원의 수는 2인 것을 의미합니다.
최대 반복수 30회, 수렴기준, 0.00001, 최소 스트레스 값 0.0001로 확인됩니다.
다음은 지정된 2차원 상에서의 해석 대한 반복계산 과정 및 결과입니다.
S-stress값은 0 .12755에서 시작하여 4번째 반복계산 결과 값이 0.12574로 낮아졌고, 스트레스 개선값이 0.00001로 나타나 더 이상 반복계산을 하지 않았습니다.
아래 결과는 각 브랜드들이 지정된 2차원 상에서 어디에 위치하는지를 나타내는 좌표입니다.
아래 그림은 각 브랜드를 2차원 포지셔닝 맵으로 표현한 그래프입니다. 여기서 브랜드 간의 거리는 추정된 유클리디안 거리이며, 이 좌표들은 각각의 유사성 응답치들을 0을 기준으로 표준화시킨 값입니다.
소비자들은 골프 브랜드에 있어 Ping, Taylormade, Titleist를, Bridgesteon, Callaway, Yamaha를 Pxg와 Xxio를 각각 유사한 브랜드로 인식하고 있습니다. 앞서 살펴본 PROXCAL 분석과 맵의 형태만 다를 뿐 유사성 인식은 같습니다.
다음은 추정거리와 실제거리의 적합도를 나타내는 산점도인데, 앞서 분석한 것과 유사합니다.
각 점에서 x축과 y축에 두 직선을 이었을 때 닿는 거리(원점으로부터의 거리)는 두 브랜드의 유클리디안 거리를 나타냅니다. 점들의 위치가 전체적으로 대각선 주위에 분포되어 있으므로 모형이 양호한 것으로 볼 수 있습니다.
골프 브랜드 8개사를 예로 들어 다차원척도법(MDS)을 PROXCAL과 ALSCAL(M) 두 가지 방법으로 분석해 보았습니다. 분석 방법과 결과 출력에 대한 것은 차이가 있지만 결과는 유사한 것을 확인할 수 있습니다.
다차원 척도법을 통해 제품과 서비스 등을 통한 소비자 요구와 경쟁 전략 구축에 도움이 되길 바랍니다!!!!
