소규모 패션 브랜드의 시장 활성화를 위한 접근 방안 연구- 가치소비자 대상 메타버스 사례와 메타커머스를 중심으로 -
A Study on the Approach to Revitalizing the Market of Small-Scale Fashion Brand- Focusing on Metaverse cases and Meta-Commerce for Value Consumers -
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초록
소규모 패션 브랜드 제품을 소비하는 가치소비자가 증가함에 따라 시장이 활성화하고 있지만, 이들의 폐업은 지속적으로 발생하고 있다. 소규모 패션 브랜드가 지속적으로 운영하여 상생할 수 있도록 환경을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 소규모 패션 브랜드를 지속적으로 소비할 수 있는 환경을 조성하는 것을 목적으로 가치소비자를 파악하기 위해 서비스 디자인 방법론을 활용하고, 온라인 설문조사의 정량적 데이터를 활용하여 배리맥스 회전법을 적용한 요인 분석과 군집 분석을 진행하고, ‘감성 충만 가치소비형’, ‘정보 탐색 가치소비형’ 두 명의 데이터 기반 페르소나를 도출하였다. 코디자인 워크숍을 통해 두 페르소나의 니즈와 페인포인트를 검증하여 서비스 콘셉트 브리프를 도출하였고, 페르소나별로 메타커머스와 오프라인 매장 서비스를 활용할 수 있도록 서비스 시나리오와 청사진을 제작하였다. 본 연구를 통해 소규모 패션 브랜드 시장을 활성화할 수 있도록 그들을 소비하는 가치소비자 대상으로 한 메타커머스 서비스 방안을 도출하고, 정성적, 정량적 데이터를 통하여 세부적인 특징을 가진 페르소나를 도출함으로 명확한 타깃 설정을 통한 소규모 패션 브랜드 시장의 방향성을 도출했다.
Abstract
The market is revitalizing as the number of value consumers who purchase products from small-scale fashion brands increases, but brands continue to shut down. It is necessary to create an environment where small-scale fashion brands can continue to operate and co-exist. To create an environment where small-scale fashion brands can be consistently consumed, this study employed a service design methodology to identify value consumers. It conducted factor analysis and cluster analysis using quantitative data from online surveys, resulting in the derivation of two data-based personas : the 'emotionally-driven value consumer' and the 'information-seeking value consumer'. Their needs and pain points were subsequently confirmed through a co-design workshop, leading to the development of a service concept brief. Service scenarios and blueprints were then generated to enable the utilization of both meta-commerce and offline store services for each persona. Through this study, the direction of the small-scale fashion brand market was determined by establishing clear targets through the development of meta-commerce service plans for value consumers who support them, while also uncovering detailed characteristics through qualitative and quantitative data analysis.
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