육류대체식품의 소비자 선호 및 시장세분화 (A Study on Consumer Preference and Market Segmentation of Meat Substitute Food)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 25권 / 5호 / 552 ~ 567페이지
· 저자명 : 심지연, 용경민, 조혜란, 김종화, 최우성, 우종호, 이종인

초록

본 논문은 대표적인 육류대체식품인 모방식품, 대체육, 배양육, 3D프린트육, 식용곤충식품에 대한 소비자 인식과구매 의향에 대한 설문조사를 실시하고 탐색적 요인분석, K-군집분석, 순서형 프로빗 회귀분석을 실행한 분석 결과를바탕으로 소비자 선호와 시장 특성을 구체적으로 살펴보고 시장세분화를 확인하고자 하였다. 총 519개의 설문조사응답데이터가 분석에 사용되었다. 인구통계학적 특성의 빈도분석 결과 성별은 큰 차이가 없었고, 연령은 20대, 거주 지역은특별·광역시, 직업은 회사원, 학력은 대졸, 가구 구성원은 4명이 가장 높았다. 소비자 인지 특성의 빈도분석 결과 ‘모른다’는 3D프린트육과 ‘안다’는 일반축산물, 소비 경험 특성은 ‘없다’는 3D프린트육과 ‘있다’는 일반축산물이 가장 높았다. 소비할 의향(선호) 특성은 ‘전혀 아님’은 식용곤충식품, ‘아님’은 3D프린트육, ‘보통’은 배양육, ‘약간 동의’는 모방식품, ‘매우 동의’는 일반축산식품이 가장 높았다. 탐색적 요인분석 결과 추출된 5개 요인은 순서대로 ‘제품’, ‘생산’, ‘가공· 유통’, ‘사회’, ‘개인’으로 명명하였다. K-군집분석 실시 결과 최종 3개의 군집으로 분류되었다. 군집분석 결과와 인구통계학적 특성을 교차분석하여서 소비선호 그룹별 특징을 확인하고 시장세분화를 위한 세분시장을 살펴보았다. 순서형 프로빗 회귀분석 결과 연령, 학력, 가족구성원, 개인 요인은 육류대체식품의 소비자 선호를 저해하지만 제품과 생산 요인은촉진하며 성별, 소득, 사회와 가공·유통 요인은 이를 저해하기도 촉진하기도 하는 것으로 나타났다. 본 논문은 육류대체식품에 대한 일반 소비자들의 인식을 제고하여 모방식품, 대체육, 배양육, 3D프린트육, 식용곤충식품 산업 발전을 위한전략과 체계적 지원에 활용될 수 있는 기초 자료 마련에 의의가 있다.

영어초록

A survey was conducted on consumer awareness and preferences for representative meat substitute foods, viz., a meat imitation product, a meat alternative, cultured meat, 3D-printed meat, and edible insects. The data of 519 participants were included and analyzed for market characteristics and to identify market segmentation using Exploratory Factor, K-cluster, and Ordered Probit Regression Analysis. Frequency Analysis showed '20s', 'Capital·Metropolitan City Area', 'Office Workers', 'College Graduates' and '4 Household Member' were highest while 'Gender' was not significantly different. 3D printed meat for 'No' and livestock product for 'Yes' from consumers' perception and 3D printed meat for 'No' and livestock product for 'Yes' from consumers' experience were highest. Livestock product of item 5 from consumers' inclination (preference) to pay was significantly high. Exploratory Factor Analysis extracted Five factors, 'Product', 'Production', 'Processing·Distribution', 'Environment', and 'Individual'. Three clusters were identified by K-means Cluster Analysis. Cross-tabulation analysis of Cluster Analysis and Frequency Analysis results was used to determine market segmentation. Ordered Probit Regression Analysis showed two variables accelerated, but 4 variables hindered consumer preference, and 4 variables were applicable for both. This study provides preliminary data for the implementation of strategies and systematic support for relevant industry sectors.

참고자료

· 없음