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논문KCI 등재

커뮤니티 사이트 특성과 navigation pattern 연관성의 세분시장별 이질성분석 - 믹스처모델의 구조방정식 적용을 중심으로 -

Exploring Navigation Pattern and Site Evaluation Variation in a Community Website by Mixture Model at Segment Level

곽영식|김소영|남용식
한국마케팅과학회 (Korean Scholars of Marketing Science)|2004.05|Journal of Global Scholars of Marketing Science(마케팅과학연구) (全球营销科学学报)|제13호|pp. 209-229

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mixture modeleCRMMixture Model웹사이트 평가요인사후적 시장세분화Navigation PatternStructure Equation ModelSpecification Search by Modification IndexLog File AnalysisWeb Evaluation Factorsnavigation pattern
주제분류경영학

초록

및 토의기존의 인터넷소비자의 방문행동에 관한 연구들이 대부분 전체시장 수준에서 이루어졌고, 시장세분화를 하더라도 사전적 시장세분화로서 연구자의 주관이 반영되는 경우가 많다는 문제점을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 세분시장 수준에서의 인터넷소비자 방문행동 연구가 필요하다는 점과 함께 연구자의 임의성을 배제한 사후적 시장세분화의 필요성을 제기하고 이를 믹스처모델로 실증적으로 분석하였다. 또한 기존 연구가 웹사이트 평가요인과 방문행동 간의 단편적인 인과관계를 파악한 것과는 달리, 웹사이트 방문행동에 영향을 미치는 요인들 간의 간접효과에 따른 통합적인 인과관계를 파악하였다.본 연구는 navigation pattern의 이질성을 반영하기 위해 실제 커뮤니티 사이트를 방문한 1,765명의 웹상의 움직임과 설문조사를 실시하고 나서, 새로운 시장세분화 방법론인 믹스처모델을 이용하여 세분시장별 이질적인 웹사이트 방문행동을 확인하였으며, 이질적인 웹사이트 방문행동에 영향을 미치는 선행요인으로 웹사이트 평가요인들과 방문행동 간의 인과관계를 세분시장별로 확인하였다. 이를 통해 각 세분시장별로 navigation pat- tern과 원인변수 간 상이한 인과관계가 존재한다는 사실을 입증하였다. 마케터는 이런 세분시장별 이질적 관계를 이용하여 eCRM을 실행함에 있어 navigation pattern의 이질성에 영향을 미치는 변수를 세분시장별로 조절함으로써 기업이 원하는 방향으로 고객의 웹사이트 방문행위를 유도할 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이것이 본 연구의 실무적 공헌점이다. 앞으로 마케터는 자신의 고객들의 인터넷상의 navigation pattern을 분석할 때 세분시장별 분석이 반드시 필요함을 인식하게 되었다. 또한 학술적으로는 navigation pattern의 이질성 분석에 기존에 사용되지 않았던 사후적 시장세분화를 위한 새로운 대안으로 믹스처모델을 적용하는 성과를 얻었다. 하지만 이 연구는 특성 커뮤니티 사이트에 국한된 연구라는 한계가 있다. 또한 세분시장별로 인구통계학적 특성의 차이는 발견되지 않았다. 이런 결과를 보면 태도나 가치와 같은 심리학적변수를 추가적으로 분석할 필요성이 대두되었다.

Abstract

Although the site evaluation factors that affect the navigation pattern are well documented, the attempt to explore the difference in the relationship between navigation pattern and site evaluation factors by post hoc segmentation approach has been relatively rare. For this purpose, this study constructs the structure equation model using web-evaluation data and log file of a community site with 300,000 members. And then it applies the structure equation model to each segment. Each segment is identified by mixture model. Mixture model is to unmix the sample, to identify the segments, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each segment. The study examines the opportunity to increase GFI, using mixture model which supposes heterogeneous groups in the users, not through specification search by modification index from structure equation model. This study finds out that AGFI increases from 0.819 at total sample to 0.927, 0.930, 0.928, 0.929 for each 4 segments in the case of the community site. The results confirm that segment level approach is more effective than model modification when model is robust in terms of theoretical background. Furthermore, we can identify a heterogeneous navigation pattern and site evaluation variation in the community website at segment level.

참고문헌 (43)

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