3. 분석
자료에서 나타난 상표들의 특성을 살펴보면 다음과 같다. 우선 구매 점유율이 높은 두 브랜드가 있었다. 이들은 Ragu ETHT와 Prego로서 각각 36%와 30%를 차지하고 있었다. 이 두 브랜드는 Ragu와 Prego 양 기업의 대표브랜드들로 나타났다. 다음으로는 구매 점유율이 비교적 적은 세 개의 브랜드가 있었는데 이중 Ragu Chunky(7.5%)와 Prego Plus(4.6%)는 신규 제품 들이었고 Chef-Boyardee(5.9%)는 오래된 브랜 드였다. 마지막으로 광고가 되지 않았던 유통업자 브랜드(Private Label, 3.3%)와 무상표 브랜드 (Generic 1.1%)가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 각 브랜드 간 특성(규모, 연혁 등)의 차이를 규명하기 위해서 가능한 한 광고가된 다섯개의 브랜드 별로 따로 분석을 실시하였다.
I) 모형
본 연구에서는 두 가지 형태의 모형 접근방법을 이용하여 분석하였다. 우선, 광고의 전반적인 영향력을 분석하기 위하여 시장점유율·또는 고객 유지력 등의 변수와 광고 및 다른 마케팅 변수들과의 관계를 시장단위(aggregate level)모형을 이용하여 측정하였다. 다음으로 광고노출 수준과 상표선택간의 관계를 개인단위(individual level)에서 알아보기 위해서 다항 로짓모형을 추정하였다. 대부분의 모형에서 광고의 비선형효과를 추정하기 위하여 더미변수를 활용하였고 광고의 장기효과(carry-over effect)는 코익(Koyck)모형 및 그 변형을 이용하여 분석하였으며, 경쟁효과는 경쟁브랜드의 상대적 광고와 상대적 가격변수들을 통해 분석되었다.
2) 시계열 자료에 의한 모형
분석의 첫 단계로서 주간 시계열 자료를 이용하는 몇 가지 사장 단위 모형을 설정하였다. 전반적으로, 종속변수로는 브랜드별 구매 점유율 및 고객 유지력을 이용하였고 독립변수로는 브랜드별 최근 28주 동안의 평균 광고 노출량, 상대적 가격, 상대적 판매촉진 등을 이용하였다. 종속변수와 독립변수 모두가 브랜드 별로 있고 특히, 점유율은 브랜드간에 상호 연계되어 있기 때문에 방정식을 브랜드별로 설정하여 총 5개의 식(5개의 광고된 브랜드)을 연립방정식(simultaneous equation)으로 구성하여 SUR (seemingly unrelated regression) (Pindyk and Rubinfeld, 1981)기법으로 추정하였다. 모형의 구체적인 구성은 다음과 같다.
(1) 코익(Koyck) 모형
첫번째 모형 군에서는 광고의 단기적 효과와 장기적 효과를 분석하기 위하여 코익(Koyck)모형(Clarke, 1976)의 여러 형태를 설정하였다. 이와 같은 모형에서는 현재 시장점유율이 전 주의 시장점유율(광고의 장기 영향을 알아보기 위하여)과 해당 브랜드의 현재 광고(광고의 단기효과)의 함수로 표현된다. 구체적인 모형헝태는 다음과 같다 :
MSit = αiADit + λiMSit-1 + εit
∀i = 1, 2, 3, 4, 5
MSit : i브랜드의 t주 점유율
ADit : i브랜드의 t주 광고노출량
αi: 브랜드i광고의 단기효과를 나타내는 계수
λi: 브랜드 i광고의 장기효과를 나타내는 계수
εit: 오차항
또한, 위 모형의 λi계수 추정치를 이용하여 브랜드별 광고의 90% 지속기간(duration interval)도 산출하였다.(Clarke, 1976)
모형 추정 결과는 <표2>에 제시되어있다. 5개의 브랜드별 방정식 중 Prego, Ragu ETHT, Ragu Chunky의 식이 가장 적합도가 높은 것으로 나타났다. 광고의 장기영향력 측면에도 Ragu ETHT과 Prego가 가장 큰 것으로 나타났는데 (Prego: λ=0.928; Ragu ETHT: λ=0.953) 이들은 시장에서 점유율이 가장 큰 두 브랜드들이다.
이에 따른 90%지속기간은 Prego가 30주 그리고 Ragu ETHT가 46주로 계산되었다.
즉 광고의 총 효과 중 90%가 발휘되는데 걸리는 기간이 Prego의 경우 30주이고 Ragu ETHT의 경우 46주인 것이다. 반면 단기영향력 측면에서는 Prego의 경우에는 유의적인 결과가 나왔으나 Ragu에 대해서는그렇지 않았다. 이상과 같이 규모가 큰 브랜드들과는 달리, 신규 브랜드인 Prego Plus의 경우에는 광고가 강력한 단기적 효과가 있는 반면(a=0.346, p<0.01) 장기영향력이 거의 0인 것으로 나타났다.
또한 점유율이 작고 신규 브랜드인 Ragu Chunky의 경우에는 단기효과가 유의적으로 나왔으며(a=0.155, p<0.01), 효과는 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 마지막으로 Chef Boyardee의 광고는 비유의적인 단기효과와 적은 장기효과가 나타났다.
(2) 확장된 코익 모형
두 번째 모델 군에서는 (<표3>), 기본적인 Koyck모형 틀에 상대적 가격과 상대적 판촉 등의 변수들을 추가함으로써 모형을 확장시켰으며 절대 광고 노출량 대신에 상대적 광고를 활용하였다. 또한 해당 브랜드의 변수뿐만 아니라 경쟁 브랜드의 변수도 삽입하였는데 경쟁변수 중 유의적인 계수만 표에 보고되었다. 모형의 설명력이 전반적으로 향상된 반면에 여전히 Ragu ETHT, Prego 그리고 Ragu Chunky의 모형 적합도가 가장 높았다. 이와 같이 새로운 마케팅 믹스 변수들을 추가한 결과 전기시장점유율(MSit-1)의 계수가 모든 경우에 있어서 비유의적으로 나타났다.
상대적 가격은 Prego의 경우에서만 음(-)이면서 유의적으로 나타났다. 경쟁브랜드의 상대가격은 각 브랜드의 시장점유율에 대부분 유의적이면서 양(+)의 효과를 가졌다. 예를 들어, Prego와 Prego Plus의 가격이 올랐을 때 Ragu Chunky의 점유율이 올라간다. Prego는 Ragu ETHT과 Private Label가격이 높아짐에 따라 이득을 보게되는 것으로 나타났다. (몇 개의 경우에는 음의 값을 갖는 것으로 나타났다. )
판매촉진은 Prego와 Ragu Chunky의 경우에 강력한 양(+)의 영향을 보이고 있다. 또한 Prego Plus의 경우에는 경쟁브랜드가 판촉을 할 경우 점유율이 하락하는 것으로 나타났다.
상대적 광고는 Prego와 Ragu Chunky의 경우 양(+)의 효과를 보이고 Ragu ETHT의 경우 음(-)의 효과(그러나 거의 비유의적)를 나타내고 있다. Prego의 점유율은 Prego Plus의 광고로부터 이득을 얻는 것으로 나타났고, Chef Boyardee 광고로 인하여 점유율이 하락하는 것으로 나타났다. 또 Ragu ETHT은 Prego Plus의 상대적 광고가 증가하면 점유율을 상실하는 것으로 나타났다. 전반적으로, 이러한 분석을 통하여 살펴본 광고효과는 타당성이 있는 것으로 보이며 특히 광고의 경쟁적 효과를 측정하였다는 점에서 흥미로운 결과라고 할 수 있다.
(3) 더미(Dummy)변수 모형
광고의 비선형 효과(특히 한계효과의 감소현상)를 분석하기 위하여 더미변수를 이용한 모형이 설정되었다. 각 브랜드별로 상대적 광고(Share of Voice; SOV)수준을 나타내는 두 개의 더미변수를 다음과 같이 정의하였다.
D1i = 1 if 0 <SOVi ≤ 0.25
∀i = 1, 2, 3, 4, 5 = 0 oherwise
D2i = 1 if 0.25 < SOVi
∀i = 1, 2, 3, 4, 5 = 0 otherwise
즉, 브랜드별로 상대적 광고가 25% 이하일 경우(0인 경우는 제외)에는 Dl변수가 1의 값을 갖는 반면 상대적 광고가 25%를 넘는 경우에는 D2 변수가 1의 값을 갖게 된다. 이렇듯 두 개의 더미변수를 모형화 한다는 점은 상대적 광고 25% 수준에서의 단계함수(step function)를 측정하는 결과가 된다. 이들 변수를 포함한 모형은 다음과 같이 설정되었다.
모형 추정 결과는 <표4>에 제시되어 있다. 여기서 Chef Boyardee의 경우에는 D2변수가 1의 값을 갖는 경우가 없었기 때문에 모형추정이 불가능하였다. 추정된 브랜드에 대한 결과를 살펴보면 세 개의 브랜드에서 광고의 한계효과가 체감하는 것으로 나타나고 있다(D2계수가 Dl계수 값보다 적음). 특히 Ragu의 경우에는 D2계수가 비유의적임을 볼 수 있다. 또한, 이번에도 역시 경쟁브랜드의 광고(SOV)는 브랜드 점유율에 음의 영향이 있는 젓으로 밝혀졌다. Prego Plus는 Chef Boyardee의 광고에 의해 타격을 받고 Ragu Chunky와 Ragu ETHT 브랜드는 Prego Plus의 광고에 의해 타격을 받는다. 여기서 특이할 만한 사항은 Prego는 Prego Plus의 광고에 의해 도움을 받고 있다는 점이다.(β=0.25, p<0.05) 즉, Prego사는 Prego Plus 브랜드에 대해 광고를 하고 있지만 이 광고는 Rrego Plus 뿐만 아니라 다른 Prego 사의 브랜드에 대해서도 광고효과를 나타내고 있는 것으로 보인다. 전반적으로 자사 브랜드에 대한 양의 효과 크기와 경쟁브랜드에 대한 음의 효과를 종합하여 볼 때, Prego Plus의 광고가 가장 효과적으로 이루어지고 있는 것으로 나타났다.
광고의 비선형 효과를 더미변수를 이용하여 측정하는 또 다른 방법으로 앞서 설명된 고객 유지력(Net Retention)을 종속변수로 하는 모형을 설정하였다. 우선 광고 노출정도를 나타내는 세 개의 더미변수를 다음과 같이 정의하였다.
Ali : i브랜드에 대한 광고 노출(SEC30i + SEC60i)이 0보다는 크고 6(30초)이하일때 1; 아니면 0
A2i : 6 < SEC30i + SEC60i ≤ 18 이면 1; 아니면 0
A3i : 18 < SEC30i + SEC60I 이면 1; 아니면 0
따라서 모형은 다음과 같이 설정되었다:
NRit = βi1NRit-1 + βi2A1it + βi3A2it + βi43it + (경쟁 브랜드의 광고 및 가격변수)
추정 결과는 <표5>에 나타나 있으며 앞에서와 마찬가지로 Chef Boyardee 브랜드에 대해서는 추정이 불가능하여 표에서 제외되었다. 이번 분석에서도 역시 광고의 한계효과가 체감하는 것으로 확인되었다. 광고의 비선형 효과가 가장 두드러진 브랜드는 Ragu ETHT로 나타났다. 이 브랜드의 경우 Al의 계수가 5.77인데 반해 A2의 계수는 3.72로 감소한다. 반면 Prego Plus의 경우 A2계수가 Al계수보다 적어 비선형 형태를 보이고 있으나 둘다 상당히 큰 수치를 기록하고 있음을 볼 수 있다. 모든 브랜드에 걸쳐서 A3의 계수는 비유의적으로 나타나 1주당 평균노출이 30초 길리 광고 기준으로 4회이상이 되면 광고 효과가 없는 것으로 나타났다.
이상의 시계열자료 분석에서 나타난 결과를 요약하면 우선 브랜드별로 차이는 있었지만 광고노출 정도가 점유율과 고객 유지력에 유의적인 영향을 미친다는 것; 광고의 단기효과는 점유율이 작고 새로운 브랜드에서 더욱 강하게 나타난다는 것; 점유율이 크고 오래된 브랜드에 있어서는 광고의 주된 효과가 장기적인 효과로 나타난다는 것; 그리고 이러한 브랜드에서는 광고의 비선형 효과가 두드러지다는 것을 알 수 있었다.
대부분의 경우, 브랜드의 상대적 가격이 낮아지고 상대적 판촉활동이 높아질수록 점유율이 증가하는 것으로 나타났고, 경쟁브랜드의 광고에 의해서는 타격을 받는 것으로 나타났다. 또한 동일한 계열의 브랜드광고로부터 때때로 교차 광고효과(예, Prego와 Prego Plus)를 갖게 됨도 보여주고 있다. 이러한 결과들은 예전에도 논의된 바는 있으나 광고를 실제 노출로 측정하여 스캐너 자료를 통한 실제 구매와 연계하여 이러한 결과들을 검증하였다는 것으로부터 결과의 의의를 찾을 수 있을 것이다.
3) 개인단위 모형
개별 가구(household) 단위에서의 상표선택 행동에 광고 노출빈도가 미치는 영향에 대해 살펴보기 위하여 개인단위 모형을 설정하여 분석하였다. 사용된 자료는 스캐너 패널 자료에 구매 시점마다 기록된 개인별 상표구매 자료와 광고노출 시점마다 기록된 노출량에 대한 자료였다.
이를 이용하여 다항 로짓 모형(Mulitinomial Logit Model)을 설정하였는데 이 모형에서는 고객이 어떤 시점에서 여러 브랜드중 어느 특정 브랜드를 선택할 확률을 그 브랜드에 대한 상대적 효용의 함수로 나타내게 된다. 즉, 선택 확률은 다음과 같이 정의된다.
본 연구에서는 광고의 효과를 측정하는 것이 목적이므로 효용함수에 주로 광고요인을 포함시켰다. 우선 개인의 광고 노출량을 6개의 더미변수로 나타내었는데 구매시점으로부터 이전 28일(4주)동안에 30초 길이 광고에 노출된 총 회수가 1이면 D1=1, 2이면 D2=1등으로 하여 최고 6회 이상이면 D6=1로 지정하였다. 추가적으로 최근 광고에 노출된 날로부터 경과한 기간(일)을 변수로 포함하였다. 광고와 더불어 상대적 가격도 모형에 포함하였다.
이 모형을 추정함에 있어서 우선 표본을 몇 가지 방법으로 세분화하였다. 우선 자료에 있는 가구들을 상표전환자(Switcher)와 비전환자(Loyal)로 구분하였다. 구분 기준은 총 구매중 어느 한 개의 브랜드가 구매의 65%이상을 차지하는 가구를 비전환자, 그리고 65%이하인 가구를 전환자 집단으로 분류하였다. 두번째로는 사 정도를 기준으로 구분하였는데 총 자료기간(88주)동안에 15회 이상 구매한 가구를 다량사용자(heavy user)로 분류하고 그렇지 않은 가구를 소량사용자(light user)로 분류하였다.
분석결과는 <표6>에 제시되어 있다. 우선 상표전환자 집단의 경우 광고노출빈도가 상표선택에 영향을 주지 않는 것으로 나타난 반면 비전환자 집단은 6회 이상의 노출이 있을 때 유의적인 효과가 있는 것으로 나타났다.(B=1.06 ; p<0.01)
표본을 제품사용정도로 구분한 경우 다량사용자 집단보다는 소량사용자 집단이 상표선택에는 있어서 광고에 보다 민감하게 영향을 받는다. 뿐만 아니라 소량사용자 집단에서는 낮은 노출 빈도에서도 유의적인 광고효과를 볼 수 있다. 즉, 다량사용자 집단에서는 6회 이상의 광고 노출만이 유의적인 효과가 있는 반면, 소량사용자 집단에서는 2회, 3회, 4회 그리고 6회의 노출수준 모두에서 유의적인 광고 효과를 볼 수 있었다. 따라서 광고는 소량사용자와 상표전환자들에게 보다 더 큰 효과를 나타내는 것으로 밝혀졌다.
이번 분석에서 광고효과와 관련한 또 하나의 흥미로운 결과는 최근 노출로부터 경과한 시간에 관한 변수였다. 이 변수의 계수는 모든 집단에서 일률적으로 음의 부호를 갖으며 유의적인 것으로 나타났다. 이 결과가 의미하는 것은 광고에 노출된 후 시간이 경과할 수록 상표의 선택확률이 줄어든다는 것이다. 즉, 얼마나 많은 양의 광고에 노출되었는가 보다는 언제 노출되었는가가 제품선택에 영향을 보다 많이 준다는 것이다.
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