다속성태도모형을 이용한 스마트워치 상품선정 분석

문서 내 토픽

1. 다속성태도모형(Multi-Attribute Attitude Model)

소비자가 특정 제품에 대해 가지는 태도를 여러 속성의 평가와 중요도를 결합하여 측정할 수 있는 이론적 도구입니다. 복잡한 판단 과정을 정리하고 비교 가능하게 만들어주며, 소비자의 무의식적 선택 기준을 가시화해줍니다. 다만 감정, 충동, 사회적 요인, 유행 등의 정량화하기 어려운 변수들을 완벽하게 반영하지 못한다는 한계가 있습니다.
2. 속성 선정 및 중요도 부여

스마트워치 구매 시 디자인(20점), 가격(15점), 기능 다양성(25점), 배터리 성능(20점), 호환성(20점)의 5가지 속성을 기준으로 설정했습니다. 각 속성에 대해 상대적 중요도를 100점 만점으로 부여하여 제품 평가의 기준을 마련했습니다. 기능 다양성과 호환성에 높은 가중치를 둔 것은 사용 편의성과 실질적 활용 가능성을 중요하게 여기는 소비자 특성을 반영합니다.
3. 대안 제품 평가 및 태도 점수 산출

삼성 갤럭시 워치6, 애플 워치 9, 가민 피닉스 3개 제품을 각 속성별로 10점 만점으로 평가한 후 중요도와 곱하여 총 태도 점수를 계산했습니다. 갤럭시 워치6이 850점으로 가장 높은 점수를 기록했으며, 애플 워치 9는 755점, 가민 피닉스는 695점을 받았습니다. 계산 결과는 실제 구매 결정과 일치했습니다.
4. 모형의 실용성과 한계

다속성태도모형은 소비자의 태도를 구조적으로 이해하고 객관화하는 데 유용하지만, 현실의 소비 행위를 완벽하게 설명하지 못합니다. 속성의 중요도 설정 기준이 개인마다 다르며, 시간 경과에 따라 중요도와 평가점수가 변할 수 있습니다. 사회적 분위기, 유행, 브랜드 이미지 등 정량화하기 어려운 요소들도 구매 결정에 영향을 미칩니다.

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1. 다속성태도모형(Multi-Attribute Attitude Model)

다속성태도모형은 소비자의 태도 형성 과정을 체계적으로 분석하는 데 매우 유용한 프레임워크입니다. 이 모형은 제품이나 브랜드에 대한 태도가 여러 속성의 평가와 그 중요도의 조합으로 결정된다는 기본 가정에 기초하고 있으며, 이는 현실의 소비자 의사결정 과정을 합리적으로 설명합니다. 특히 마케팅 실무에서 소비자의 선호도를 예측하고 제품 포지셔닝 전략을 수립할 때 매우 효과적입니다. 다만, 모형의 단순성으로 인해 감정적 요소나 무의식적 영향을 충분히 반영하지 못할 수 있다는 점은 고려해야 합니다.
2. 속성 선정 및 중요도 부여

속성 선정과 중요도 부여는 다속성태도모형의 성공을 좌우하는 가장 중요한 단계입니다. 정확한 속성 선정을 위해서는 소비자 조사, 포커스 그룹 인터뷰, 개방형 질문 등을 통해 실제 소비자가 중요하게 여기는 속성들을 파악해야 합니다. 중요도 부여 방식도 다양한데, 직접 평가법, 쌍대비교법, 회귀분석 등 여러 방법이 있으며, 상황과 목적에 맞는 방법을 선택해야 합니다. 그러나 소비자의 중요도 인식은 시간에 따라 변할 수 있고, 문화적 차이도 존재하므로 정기적인 재검토가 필요합니다.
3. 대안 제품 평가 및 태도 점수 산출

대안 제품 평가 및 태도 점수 산출은 다속성태도모형을 실제로 적용하는 단계로, 각 제품의 각 속성에 대한 평가점수와 속성의 중요도를 곱한 후 합산하여 최종 태도 점수를 도출합니다. 이 과정은 객관적이고 정량화된 결과를 제공하여 제품 간 비교가 용이하고, 마케팅 의사결정에 명확한 근거를 제시합니다. 또한 어떤 속성 개선이 태도 점수에 가장 큰 영향을 미칠지 파악할 수 있어 제품 개발 방향 설정에 도움이 됩니다. 다만 평가점수의 신뢰성과 일관성 확보가 중요하며, 평가자의 주관성을 최소화하기 위한 노력이 필요합니다.
4. 모형의 실용성과 한계

다속성태도모형은 높은 실용성을 갖춘 모형이지만 명확한 한계도 존재합니다. 실용성 측면에서는 소비자 태도를 정량화하여 측정할 수 있고, 마케팅 전략 수립에 객관적 근거를 제공하며, 제품 포지셔닝과 개선 방향을 명확히 할 수 있습니다. 그러나 한계로는 소비자의 감정, 직관, 습관 등 비합리적 요소를 반영하지 못하고, 속성 간 상호작용을 고려하지 않으며, 시간 경과에 따른 태도 변화를 동적으로 설명하지 못합니다. 또한 속성 선정의 주관성과 평가의 신뢰성 문제도 존재하므로, 다른 연구방법과 병행하여 사용하는 것이 바람직합니다.