지방도시에 입점하고 있는 종합슈퍼와 백화점에 대한 점포이미지 비교 분석

A Study of the Images of General Supers and a Department Store in a Local City

  • 투고 : 2012.05.14
  • 심사 : 2012.06.18
  • 발행 : 2012.06.30

초록

도농 복합형태인 인구 30만인 순천시에 종합슈퍼와 백화점 등 대규모점포 4개가 운영 중인 것은 대규모점포의 과잉공급이라는 지적이 제기되어 왔다. 그러나 순천시는 전남 동부권의 교통요지로서 광양시, 여수시, 보성군 및 구례군 등 인근 지역에서 1 시간 이내에 점포방문이 가능하다. 4개 점포는 도시와 농촌 지역의 거주자도 고객층으로 간주하여 차별화된 점포이미지 구축 전략을 수립하고 있다. 본 연구에서는 점포이미지 변수를 13개로 세분하여 각 점포의 이미지를 비교하였다. 점포이미지는 진열 상품의 다양성 및 품질, 점포 접근성, 매장 분위기 등 다양한 형태로 나타난다. 이러한 이미지는 고객들의 주관적 판단에 따라 각자에게 인지되고, 점포를 선택하는 주요 요인이 된다. 본 연구에서는 점포이미지 변수를 대분류 5개 소분류 13개로 분류하였다. SPSS Ver. 19를 이용한 요인분석에서는 5개로 대분류된 점포이미지가 3개의 요인으로 구분되어 추출되었다. 5개 대분류에서 편의성, 분위기 및 서비스 이미지로 분류된 이미지들이 첫 번째 공통요인으로 추출되었고 이를 본 연구에서는 부대서비스 요인으로 구분하여 기술하였다. 5개 분류에서 편의성 이미지로 분류되었던 접근성과 상품관련 이미지로 분류되었던 상품다양성과 가격 이미지는 같은 공통요인으로 추출되었다. 이는 점포가 위치하고 있는 지역이 대도시인가 또는 지방 중소도시인가, 설문 조사에 응한 집단의 특성에 따라 달라질 것으로 예상된다. 13개 이미지 변수에 대해서 점포간 및 응답자간 점포이미지 비교에서는 접근성, 가격, 브랜드 이미지 및 조명/음향 이미지에서 점포별 및 응답자 집단별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 두 가지 측면에서 한계를 가지고 있다. 첫째, 도농복합형태의 지방 중소도시 거주자만을 대상으로 조사하였다. 점포가 소재하고 있는 지역의 교통체증 정도, 응답자 집단의 생활수준 등에 따라 고객이 느끼는 점포이미지는 차이를 보일 수 있기 때문이다. 둘째, 대규모점포를 이용하는 고객만을 대상으로 하였다. 지방 도시에는 비교적 규모가 큰 전통시장이 열리고 있으며, 대규모점포와 전통시장은 상품의 종류, 가격 등에서 경쟁을 하고 있다. 대규모점포를 이용하는 고객과 전통시장을 방문하는 고객이 느끼는 점포이미지는 다를 수 있다. 추후 연구에서는 대도시 소재 점포와 지방 중소도시 소재 점포와의 동시 조사로 점포이미지에 대한 상대적 비교가 필요할 것이다. 또한 동일 지역에서 대규모점포 이용 고객과 준대규모점포 또는 전통시장 이용 고객층에 대한 상대적 비교 연구도 이루어져야 할 것으로 사료된다.

Suncheon is a city comprising a rural and urban area, where there are four types of large stores. Studies have shown that there are too many large stores serving the local population of just 300,000. However, geographically, Suncheon is located at a transportation hub that borders the cities of Gwangyang and Yeosu as well as the local counties of Boseong and Gurae. Residents of these areas can reach these shopping stores within an hour's drive. Thus, the managers of these four stores regard residents in these areas as their valued customers and endeavor to create a differentiated image among them. In this study, 13 different images were used to determine the public's opinions and feelings towards these stores and the differences were analyzed. The store images measured overall store impression, diversity of the product, the quality of products displayed at the store, accessibility, the atmosphere, service to the customers, and so on. These images are evaluated subjectively by each customer and are major factors in them deciding to revisit the stores. The 13 images are classified into five main categories and further classified into 13 sub-categories. Three kinds of factor images were extracted from the store images in the five main categories by factor analysis using SPSS Ver. 19. The first factor image was extracted from the images of convenience, atmosphere, and service in the main categories and is called a sub-service factor for the store in this study. Accessibility to the store was classified as a convenience image in the main category and was extracted as a common factor along with diversity and the price of goods. These differences are expected according to the store location, that is, the difference between stores located in a large city and those in a small local city, and depending on the nature of survey respondents. The result shows that there is a significant difference between the stores' images with regard to accessibility, the price of products, brand image, and lighting/sound image. This study has the following limitations. First, the survey sample was restricted to residents of a small local city that includes rural and urban populations. The differences between the store images regarding traffic and accessibility are factored by store location, whether they are located within a large or a small city as well as the economic situation of these cities. Second, only the customers of large-scale stores were included in the survey as respondents. Relatively large traditional markets are held every five days in local cities and there is competition between large-scale stores and traditional markets with regard to diversity and the price of goods. It could be expected that customers in large-scale stores and customers in traditional markets would hold different store images. In future studies, images of stores in large cities should be compared with the images of stores located in small local cities. In addition, customer behavior when buying goods in large-scale stores should be compared with their behavior when buying goods in traditional markets.

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