2. 자료
본 논문에서 이용되는 스캐너 패널 자료(scanner purchase panel data)는 미국의 Advertising Research Foundation(ARF)을 통하여 Information Resources Inc.(IRl)에 의해 제공되었다. 여기서 이용되는 자료는 일상적인 구매와 구매당시의 촉진 정보 뿐만 아니라, 동일한 조사대상자들의 광고노출에 대한 정보를 포함하고 있다는 점에서 다른 스캐너 자료들과 구분된다.
광고노출 정보는 각 조사대상자들의 TV수상기를 통해 방영되는 브랜드 관련 광고를 TV수신기에 부착시킨 측정기에 의해 측정되며 측정은 5초단위로 이루어지게 된다.
본 논문에서 분석하는 제품품목은 스파게티 소스이며, 자료는 미국 위스콘신(Wisconsin) 주의 한 중소도시에서 1983년 1월24일부터 1984년 9월30일까지 88주간에 걸쳐 수집되었다. 구매자료는 구매발생 시점마다 기록되었으며 매 기록은 다음의 정보를 담고 있다 .
① 구매를 한 패널가구의 번호(ID)
② 구매발생 주 및 일(WEEK DAY)
③ 구매점포(STORE)
④ 구매된 브랜드/스타일(BRAND/STYLE)
⑤ 상표의 바코드(UPC)
⑥ 구매된 개수(UNIT)
⑦ 구매된 양의 총부피<OZ> (VOLUME)
⑧ 구매된 양의 총액수<C> (DCENT)
⑨ 구매시 쿠폰 사용 여부<0, 1> (COUPON)
⑩ 쿠폰의 액수<C> (DCENT)
⑪ 구매 당시 제품이 특별 판매기간이었나의 여부<0, 1> (FEATURE)1)
⑫ 구매당시 제품이 특별 전시대에 진열되고 있었는지의 여부<0, 1> (DISPLAY)
⑬ 가격할인율<%>(DTOFF)
※( ) = 변수이름;< >= 측정단위
총 17, 065개의 구매기록으로 구성된 이 자료에는 29개의 스파게티 브랜드/스타일이 포함되어 있다. 여기서, 브랜드 스타일이라 함은 제품을 상표별로 구분할 뿐만 아니라 동일 상표 내에서도 스타일 (예를 들어, 소고기맛, 버섯맛 등) 별로도 구분하여 번호를 부여한다는 의미이다.(이후부터는 단순히 브랜드 혹은 상표로 칭함.)
광고노출 자료는 광고노출 시점마다 기록되었으며 매 기록은 다음의 정보를 담고 있다. :
① 패널가구 번호 (ID)
② 광고노출 주, 일, 초(WEEK, DAY, SECOND)
③ 광고길이<30초 혹은 60초> (LENGTH)
④ TV 채널(CHANNEL)
⑤ 제품군(CATEGORY)
⑥ 브랜드/스타일(BRAND/STYLE)
⑦ 노출량 <5초 단위의 수2) > (EXPOSURE ; EXP)
즉, 매 광고 노출시점마다 누가 어떤 브랜드에 대한 몇초짜리 광고에 얼만큼 노출되었는가에
대한 자료가 담겨있는 것이다.
1) 구매 자료
우선 자료를 다루기 쉬운 크기로 축소시키기 위한 초기작업으로, 전체 29개 브랜드 중에서 총 구매의 90%이상을 차지하는 9개 주요 브랜드를 선정하고, 나머지 20개의 브랜드에 대한 구매는 자료에서 제외시켰다. 선정된 9개의 브랜드는 다음과 같다. Chef-Boy-Ar-Dee, Prego Plus, Ragu Chunky, Ragu Rraditional, Prego, Private, Label, Generic. 이중 Private Label은 슈퍼마켓의 자체 브랜드이고 Generic은 상표가 없는 제품이다.
다음으로는 총 자료시간인 88주동안 5회 내지 그 이상의 구매를 한 가구만을 선별하여 그 이외 가구의 구매기록을 제외시켰다. 이는 분석단계에서 가구의 상표애호도, 상표전환 등을 계산할 때 필요한 조치로서 구매회수가 너무 적은 가구의 경우 상표애호 및 상표전환율의 값이 상당히 불안정하게 되고 결과의 신뢰성을 떨어뜨리는 것을 방지하기 위해서였다. 결과적으로 총 1010가구가 선정되었다. 이러한 가구들 중 얼마나 많은 수가 광고노출 자료에 나타나 있는지를 알아보기 위하여 1010조사 대상자들의 목록을 광고노출 자료와 비교하였다. 1010중에서 정확히 400개의 가구가 광고노출자료에 포함되어 있었다.
위와 같은 질차를 거쳐 자료를 축소시킨 후에 몇 개의 변수들을 산출하였다. 단위당 정상가격은 다음과 같다.
정상가격(LIST PRICE) = < (DOLLAR + DCENT)/UNITS>*<10O/(100-DTOFF)>
다음으로, 구매된 브랜드 이외의 나머지 8개 브랜드 모두에 관한 정보(정상가격, 특별전시, 특별판매와 가격할인율)가 각 구매시점 마다 산출되었다. 이는 구매당시 선택가능한 모든 제품의 마케팅 상황을 나타내는 자료가 된다. 즉, 매 구매 기록마다 동일한 날에 동일점포 내에서 발생한 나머지 8개 브랜드에 판매기록을 찾아서 평균 정상가격, 평균 가격할인율, 판촉여부(FEATURE, DISPLAY와 DTOFF) 등의 정보를 산출하여 자료에 추가시켰다. 따라서, 이 단계에서 각 구매기록은 원래의 구매된 상표에 대한 정보와 더불어 그 당시 구매되지 않았던 나머지 상표에 대한 마케팅 정보를 모두 포함하게 된 것이다.
2) 광고노출 자료
우선, 전체 광고노출 자료는 구매자료와 마찬가지로 자료기간동안 5번 혹은 그 이상의 구매를 한 가구만을 포함하도록 축소되었다. 광고자료에는 6개의 브랜드에 대한 노출자료가 포함되어 있다. 그 중 하나는 Hunts라는 브랜드였으나 이는 구매자료에 나타나지 않은 브랜드였다.
물론 유통업자 브랜드(Private Label)와 무상표 브랜드(Generic Brand)(구매자료에서 9개의 상표들 중 2개)는 TV광고를 하지 않기 때문에 노출자료에 나타나지 않는다. 또한 구매자료에서는 Ragu의 4가지 스타일이 있었던 반면에 광고자료에는 2개만이 있었다. 둘 중에서 하나는 구매자료에서 찾아볼 수 있는 Ragu Chunky였으나 다른 하나는 단지 "Ragu"라는 브랜드로 나타나 있었다. 따라서 "Ragu"광고는 구매자료에서의 나머지 3개의 "Ragu" 브랜드(Extra Thick, Homestyle과 Traditional)에 해당되는 광고로 판단하였다. 따라서 이 세 가지 Ragu 브랜드를 통합하여 한 개의 브랜드로 간주하였다.(분석 결과 부분에서 Ragu ET/H/T라는 브랜드 이름으로 표기한다.) 종합하여 볼 때, 두 개의 브랜드는 광 고를 하지 않았으며, 4개는 광고된 브랜드와 판매자료의 브랜드가 일치했으며, 나머지 3개 브랜드는 하나의 광고 브랜드와 연결지어졌다. 따라서 실제로 5개의 브랜드에 대한 구매와 광고가 이루어진 것으로 간주하였다.
이러한 광고노출 자료를 다음과 같이 정리하였다. 매 가구마다 모든 날짜에 대해서 당일 노출된 5개의 브랜드에 대한 광고 노출량(5초 단위수)을 집계하였다. 이 과정에서 30초 길이의 광고에 대한 노출(SEC30i)과 60초 길이의 광고에 대한 노출(SEC60i)을 따로 집계하였다.(여기서는 i는 5개의 브랜드를 나타내는 첨자이다; i = 1, 2, 3, 4, 5.) 추가적으로, 노출량을 노출횟수로 환산한 변수도 구성하였다(NUM30i와 NUM60i). 즉, SEC30i=1에서 6이면 NUM30i=1, SEC30i=7에서 14이면 NUM30i=2와 같은 방법으로 30초 길이의 광고에 대한 노출 횟수의 변수를 구성하였으며 60초 길이 광고에 대해서도 유사한 방법으로 SEC60i=1~12이면 NUM60i=1, SEC60i=13∼24이면 NUM60i=2 등으로 구성하였다.
3) 구매 주기
자료에서 나타난 스파게티 소스 제품의 구매간격(inter-purchase time)의 분포는 대체적으로 두 개의 꼭지점(bimodal)을 갖는 형태를 취하고 있었다. 즉, 총 가구중 28%는 구매간격이 약 8주에 달한 반면, 45%정도는 3~5주 사이 정도의 구매주기를 갖고 있었다. 그러나 대다수의 가구가 평균적으로 4주에 한번 꼴로 구입하였기 때문에 우리는 분석을 위해 28일(4주)단위로 광고를 누적시키기로 결정했다. 즉, 특정 구매시점에서 구매에 영향을 미친 광고는 구매시점 28일전부터 구매시점까지 동안의 총 광고 노출량으로 간주하여 매 구매기록마다 각 브랜드에 대하여 해당 가구의 과거 28일 동안의 광고 노출량을 합산하였다. 이상과 같이 정의된 광고노출 변수 이외에도 추가적으로 모든 브랜드 광고에 있어서 구매자의 최종 노출이후의 일수를 측정하였다. 즉, 어떤 가구가 특정일에 구매를 하였다면 그날을 기준으로 가장 최근 제품광고에 노출된 것이 며칠전이었는가를 측정하였다. 구매된 브랜드뿐만 아니라 나머지 모든 브랜드에 대해서도 동일하게 산출되었다.
4) 추가변수 설정
우선 구매자료와 광고자료를 가구의 번호(ID), 주와 일을 기준으로 통합하였다. 그 다음 다항 로짓 모형(multinomial logit model)을 추정하는 데 필요한 몇개의 새로운 변수를 추가하였다.
i) 각 브랜드들의 상대적 가격(Relative Price ; RPi)이 다음과 같이 측정되었다.
RPi = Pricei / 모든 브랜드의 평균가격
ii) 상대적 광고(Share of Voice ; SOVi)는 다음과 같이 각 브랜드에 대해 측정되었다.
SOVi = (NUM30i / 2 + NUM60i) / <Σj(NUM30j /2 + NUM60j)>
여기서 30초 광고에 대한 1회 노출은 60초 광고에 대한 1회 노출의 1/2에 해당하므로 NUM30i를 2로 나누어주었다.
iii) 각 가구의 상표애호도
각 가구별 상표 애호도는 상표전환의 정도로 측정되었다. 만약 어떤 가구의 총 스파게티 소스 구매가 7번이라고 하면 이 가구는 6(7-1)번의 상표전환 "기회"가 있었던 것이다. 이중 실제로 상표를 전환한 횟수를 계산하여 그 비율을 산출하면 이 가구의 상표전환 정도, 즉 애호도의 정도를 나타내게 된다. 이를 식으로 나타내면 다음과 같다.
애호도h = 상표전환 횟수 / (총 구매횟수 - 1)
h : 가구
5) 시계열 자료
이상과 같이 형성된 패널 구매자료를 기초로 시계열자료를 추가적으로 구성하였다. 구매자료를 주별로 합산함으로써 (총 88주) 다음과 같은 변수를 계산하였다.
- 각 브랜드의 주별 총 판매량
- 각 브랜드의 주별 평균가격
- 각 브랜드에 대한 광고의 주별 1인당 평균 노출
- 각 브랜드 주별 평균 판매촉진(특별전시와 특별판매)
- 각 브랜드의 주별 총 구매횟수
또한, 주간 상표전환 매트릭스(switching matrix가 산출되었다. 여기서 Cellij의 값은 다음과 같다.
Cij = 전주에 브랜드j가 구매되었으면서, 현재 주에 브랜드j가 구매된 횟수
ij = 1, 2‥‥, 9
물론 이 매트릭스에서 대각선의 항(Cell)들은 각 상표별로 전환되지 않은(두번 반복 구매되었던) 횟수를 나타낸다. 이 매트릭스를 사용함으로써, 다음과 같이 각 상표에 대한 "고객 유지력"(Net Retention)을 측정하였다.
NRi = i브랜드로의 전환횟수 + i를 반복구매한 횟수 - i브랜드로부터 타브랜드로 전환한 횟수 = i번째 열의 합 - i번째 행의 합 + Cii
다음 페이지로