스포츠 아트 콜라보레이션 제품의 구매경험과 구매의도 결정요인 분석

Analysis of determinants of purchasing experience and purchase intention of sports and art ollaboration products

Article information

Korean J Sport Sci. 2018;29(2):298-314
Kyung Hee University
경희대학교
Received 2018 February 21; Revised 2018 March 18; Accepted 2018 April 11.

Abstract

[목적]

본 연구는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품의 구매경험과 구매의도의 결정요인 분석을 통해 효과적인 마케팅 전략 수립을 위한 기초자료를 제시하는데 그 목적이 있다.

[방법]

이를 위해 서울, 경기지역의 대학생과 대학원생을 대상으로 총 370부의 설문지를 배부한 후 이중 331부를 본 연구의 최종유효표본으로 선정하여 분석하였다. 자료 분석방법으로는 SPSS 18.0 version을 이용하여 빈도분석, 기술통계 분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 교차분석, 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.

[결과]

연구결과, 첫째, 구매경험에 대한 일반적 특성 교차분석 결과 연령, 월 소득 및 용돈, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공에서 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 구매의도에 대한 일반적 특성 교차분석 결과 성별, 월 소득 및 용돈, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공에서 유의한 차이가 나타났다. 셋째, 구매경험에 대한 결정요인 분석결과 월 소득 및 용돈, 평균 구입횟수, 고려요인, 진실성이 결정요인으로 나타났다. 넷째, 구매의도에 대한 결정요인 분석결과 성별, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공, 독창성, 심미성, 흥미성, 강인함이 결정요인으로 나타났다.

Trans Abstract

[Purpose]

The present research aims to provide fundamental material required for establishing effective marketing strategies by analyzing purchasing experience of sports and art collaboration products and the determinants of purchasing intention.

[Methods]

Total of 370 survey questionnaires were distributed to undergraduate and graduate students in Seoul and Gyeonggi area and 331 questionnaires were analyzed as the final valid samples. For the data analysis, SPSS 18.0 version was used for frequency analysis, descriptive statistics analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, cross analysis, and logistics regression analysis.

[Results]

The study results are as follows. First, as a result of cross analysis on general characteristics, there was significant difference in age, monthly income and allowance, number of average purchases, considerations and major. Second, as a result of cross analysis on purchasing intention, there was significant difference in gender, monthly income and allowance, number of average purchases, considerations and major. Third, as a result of analyzing determinants of purchasing intention, there was significant difference in monthly income and allowance, number of average purchases, and sincerity. Fourth, as a result of analyzing determinants of purchasing intention, there was significant difference in gender, number of average purchases, considerations, major, creativity, aesthetics, interest and tenacity.

서론

최근 현대인들이 일상에서의 여유로움과 차별화된 자아 발견에 대한 욕구가 증가하고 과거 기능성 위주의 선택추구에서 미적가치를 추구 하는 방식으로 빠르게 변화하면서 예술적 인프라를 활용한 아트마케팅(Art Marketing) 전략이 대두되고 있다(Ha, 2017). 미래학자 롤프 옌센은 유사한 기능을 갖춘 제품이 상상력과 소비자의 감성을 충족시켜주는 효과를 갖춘다면 제품의 경쟁력을 향상시킨다고 제시하면서 미래시장은 감성을 사고파는 감성 시장(Emotional market)이 확장될 것이라고 언급하였다(Jensen, 2005).

이처럼 예술과 감성을 활용한 아트마케팅은 기능적인 측면에서 차별성이 적고 감성적인 요소가 중요해지는 오늘날 소비자의 감성을 자극하기 위한 방법으로 예술의 효용가치를 활용한 고도의 감성마케팅 전략으로서 다양한 분야에서 활용되어지고 있다(Kim & Kim, 2015; Lee, 2008). 아트마케팅이란 현대인들의 문화적 감성에 대한 욕구를 충족시키기 위해 고급문화로 여겨지는 예술을 제품과 접목시키면서 소비자들의 구매행동을 유발하는 마케팅 트렌드로서(Kim, 2010), 소수 특정 계층만의 영역이던 예술을 제품이나 브랜드에 자연스럽고 친근하게 접근시키며(Lee et al., 2008), 기업의 제품과 브랜드의 정체성을 규명하고 이미지를 제고하여 경쟁기업과의 차별화 전략에 있어서 중요한 역할을 담당하고 있다(Leem & Lee, 2012). 이렇듯 아트마케팅은 와인라벨에 활용된 아트 컬래버레이션에 관한 연구(Lee & Lim, 2017), 패션 아트마케팅에 관한 연구(Park & Hwang, 2015), 아트마케팅을 반영한 색조화장품에 관한 연구(Kim, 2014), 명품 브랜드의 플래그십 스토어를 통한 아트 마케팅 특성에 관한 연구(Rhee & Lee, 2011) 등 다양한 연구가 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 스포츠브랜드 기업에서도 스포츠와 예술(Art)의 콜라보레이션(Collaboration)을 통해 자사의 제품에 새로운 예술적 의미와 개성을 부여하고 소비자들의 감정적 욕구를 충족시켜주기 위한 마케팅 활동을 실시하고 있다.

콜라보레이션은 기업 간의 경계가 허물어지는 액체사회(liquid society)로 변화되면서 이종 산업과의 협력을 통해 고유의 산업경계를 넘어 기업에 대한 소비자의 인식을 바꾸고 새로운 시장에 성공적으로 이동할 수 있는 전략적 방안으로서(Kim, 2014; Lee, 2011), 자사의 핵심역량을 기반으로 서로 같은 목적을 이루기 위해 시장 및 기술경쟁상의 강점을 함께 공유하는 협력관계를 말한다(Kwon, 2008). 아트 콜라보레이션 마케팅은 아트 마케팅과 서로 이익을 창출하기 위한 공동 마케팅이라는 점에서 유사하지만 기존의 아트 마케팅과는 다르게 보다 더 밀접한 관계를 요구하며(Seo & Kim, 2014), 기존 브랜드 확장과 새로운 브랜드 개발 전략보다 빠른 시장 진입 및 확대가 가능하다는 점에서 비용적 측면의 효율성과 경쟁우위의 장점을 지니고 있다(Moon, 2010).

스포츠와 아트를 활용한 아트 콜라보레이션 사례로는 2006년 아레나와 디자이너 카림 라시드(Karim Rashid)가 공동으로 아레나 스포츠의 서브라인을 구성하였으며, 2004년 아디다스는 패션디자이너 스텔라 맥캐트니(Stella Mccartney)와 파트너쉽을 체결하면서 상표도 ‘Adidas by Stella McCartney‘로 명명하고 스텔라 맥카트니만의 여성스럽고 스타일리쉬한 디자인을 아디다스에 반영하여 여성 고객들에게 큰 인기를 끌었다. 또한 데상트는 페인팅 아티스트인 푸츄라(Futura)와 콜래보레이션을 하면서 밀리터리룩에서 영감을 받아 스포츠웨어와 라이프스타일 의류가 혼합된 디자인을 표현하였으며, 푸마가 스포츠 브랜드의 이미지로 고전 할 때, 아티스트 질 샌더와의 콜라보레이션을 통해 최고의 시너지 효과를 낳기도 하였다(Eom & Lee, 2012; Chung & Han, 2009). 최근에는 푸마가 세계적인 뮤지션 위켄드(The Weeknd)와 콜라보레이션으로 스트리트 웨어 컬렉션 ‘푸마 엑스오(PUMA XO)’를 론칭, 첫 시그니처 아이템인 ‘푸마 엑스오 패러렐(Puma XO Parallel)’ 부츠를 공개했으며, 나이키는 미국 출신의 뮤지션이자 패션 디자이너 및 아티스트로 활약하고 있는 ‘퍼렐 윌리엄스’와 함께한 모델 ‘테니스 휴(Tennis Hu)’를 공개하기도 하였다(Jo, 2017).

이처럼 아트마케팅은 스포츠 분야에서 뿐만 아니라 루이비통과 예술가 쿠사마 야요이의 아트 콜라보레이션, 엡솔루트 보드카와 팝 예술가인 앤디 워홀, 키스 해링과의 아트 콜라보레이션, 프라다와 건축가 렘 쿨하스와의 콜라보레이션 등(Leem, 2015) 다양한 분야에서도 중요한 역할을 담당하면서 많은 기업들이 아트 콜라보레이션 마케팅 활동을 활발히 전개하고 있다(Kim & Park, 2007). 따라서 스포츠브랜드 기업 간의 치열해진 경쟁시장에서 차별화된 제품과 경쟁우위 선점을 위한 보다 개성 있고, 독특한 예술적 가치를 제공하기 위한 스포츠와 아트 콜라보레이션 마케팅 연구는 매우 중요하다 할 수 있겠다.

하지만 이러한 중요성에도 불구하고 아트 콜라보레이션과 관련된 선행연구로는 바디아트와 화장품패키지디자인의 콜라보레이션 연구(Sin & Chung, 2017), 경험 가치 기반 아트 콜라보레이션 예술 경험 프레임 워크 구축에 관한 연구(Leem, 2015), 아트 콜라보레이션이 제품 평가에 미치는 영향에 대한 연구(Kim & Kim, 2014), 디자인제품에 나타난 아트 콜라보레이션 사례를 통한 시너지 효과 연구(Seo & Kim, 2014) 등의 다양한 아트 콜라보레이션 연구가 이루어지고 있지만, 스포츠 분야에서의 아트 콜라보레이션과 관련된 학문적 연구는 다소 미진한 실정이기에 이러한 스포츠브랜드와 아티스트 간의 콜라보레이션 효과에 대한 고찰은 의미가 있다고 사료된다.

Cho et al(2005)의 연구에 따르면 스포츠 용품의 선택에 있어서 브랜드 개성을 매우 중요한 역할을 담당하는 요인으로 제시하였다. 브랜드 개성이란 브랜드 이미지의 한 요소로 정의되며(Plummer, 1985), 브랜드에 대한 소비자가 느끼는 인간적인 이미지를 말하는 것으로서(Aaker, 1997), Fournier(1998)는 브랜드 개성을 소비자가 느끼는 브랜드에 대한 독특한 연상으로 정의하면서 브랜드 차별화뿐만 아니라 브랜드 개성을 활용한 전략적 마케팅은 소비자들의 구매결정에 중요한 역할을 담당한다고 하였다. 최근 스포츠분야에서 브랜드 개성을 활용한 연구가 활발히 진행되어지고 있으며(Lee et al., 2016; Jang & Cho, 2016; Hur, 2015), 이러한 맥락에서 스포츠브랜드 기업은 소비자가 인식하는 자사의 아트 콜라보레이션 제품의 브랜드개성과 구매행동의 관계를 이해하는 것은 매우 중요하다 하겠다.

또한 Ju & Koo(2014)의 연구에 따르면 아트 콜라보레이션의 4가지 제품특성 요인으로 독창성, 심미성, 상징성, 희소성을 제시하면서 이러한 제품특성은 소비자들의 구매행동에 긍정적인 영향을 미친다고 하였다. 독창성은 새롭고 참신하게 창조 및 고안된 것으로 경쟁제품보다 가치를 높이고 소비자의 관심을 끄는 주요 요인이고, 심미성은 제품의 아름다움을 뜻하는 것으로 제품의 디자인 특성인 장식, 형태, 질감 등에 새로움을 더하여 제품의 가치 상승과 소비자의 긍정적 감정을 유발하며, 상징성은 예술의 대표적인 특성으로 제품에 예술을 더하면서 하나의 예술작품으로 표현하여 소비자의 정체성 표현 욕구를 충족시켜주고 희소성은 소비자에게 제품의 구매 가능성이 제한되어 있음을 알리는 것으로 제품의 희소가치를 강조하여 소비자의 구매 동기를 촉진 시키는 역할을 한다(Bozzolo & Brock, 1992; Eisenman, 2010; Ju & Koo, 2014). 이러한 4가지 특성은 아트 콜라보레이션 제품의 특성을 잘 반영해주고 있으며, 최근 아트 콜라보레이션 관련 연구에서 제품특성을 활용한 연구가 활발히 진행되어지고 있다(Ju, 2012; Ju & Koo, 2014; An et al., 2015).

따라서 본 연구는 최근 스포츠브랜드 간의 치열해진 경쟁 속에서 보다 효과적인 마케팅 전략을 제시하기 위하여 연구대상의 일반적 특성과 스포츠분야에서 활발하게 사용되어지고 있는 브랜드 개성 그리고 아트 콜라보레이션의 제품 특성인 독창성, 심미성, 상징성, 희소성을 독립변수로 선정하여 소비자들의 구매경험과 구매의도를 종속변수로 결정요인을 분석하였다. 이를 통해 스포츠 아트 콜라보레이션의 효과적인 브랜드마케팅 전략 수립을 위한 기초자료를 제공하는데 본 연구목적이 있다.

연구방법

연구대상

본 연구의 자료 수집은 서울 및 경기지역에 위치한 대학을 직접 방문하여 재학 중인 대학생과 대학원생들을 대상으로 2017년 8월 7일부터 8월18일까지 실시하였다. 표집은 비확률표본추출법(nonprobability sampling method) 중 편의표본추출법(convenience sampling)을 활용하여 총 370부의 설문지를 배포하였고 자기평가기입법(self-administration method)을 통해 설문에 응답하도록 하였다. 이 중 354부를 회수 하였으며, 불성실하게 응답했다고 판단되거나 기입누락 등과 같은 부적합한 설문지 23부를 제외한 331부를 본 연구의 최종유효표본으로 선정하여 분석하였다.

본 연구의 스포츠 아트 콜라보레이션 제품 자극물을 위해 사용된 스포츠브랜드와 아티스트로는 ‘아디다스(Adidas)’와 ‘제레미 스캇’을 선정하였다. 아디다스는 아티스트와의 다양한 분야에 걸쳐 지속적인 아트 콜라보레이션 활동을 하고 있는 대표적인 스포츠브랜드로서(Ha, 2017), 현재 제레미 스캇과 함께 아트 콜라보레이션을 진행하면서 화려한 컬러와 독특하고 개성 있는 디자인을 선보이며, 20ㆍ30대들의 큰 인기를 얻고 있다(Kim & Lee, 2012). 특히 제레미 스캇은 다양한 연구(Cho, 2017;, Jung, 2016; Zhai, 2016)에 의해 유희성 및 조형성에 대한 검증이 이루어지면서 본 연구의 아티스트로 선정하였다.

따라서 네이버 쇼핑 순위(Naver, 2017)에 따른 아디다스와 제레미 스캇의 아트 콜라보레이션 제품 10개를 선별한 후 예비 집단 50명에게 사진에 대한 제품특성(독창성, 심미성, 상징성, 희소성)에 대해 각 5점 만점을 기준으로 채점하게 하여 이를 합산하고 평균한 후 가장 높은 점수를 얻은 제품(신발, 옷, 가방)을 본 연구의 자극물로 선정하여 설문지 가장 앞장에 포함하였다. 자극물은 <Fig. 1>과 같다.

Fig. 1.

stimulus(Clothes, shoes, bags)

또한 연령이 낮을수록 브랜드와 예술에 대한 관심과 접근성, 이해도가 높기 때문에 10대를 제외한 20ㆍ30대 대학생 및 대학원생들을 연구대상으로 선택하였다(Se et al., 2016; Hyoung, 2011). 이는 대학생소비자는 일상의 소비행동에 대한 의사결정을 담당하는 중요한 시기로서 이러한 대학생의 소비행동을 예측하고 이해하는 것은 중요하다 하겠다(Kim, 2017).

이처럼 하나의 브랜드와 아티스트를 선정한 이유는 각 브랜드와 아티스트마다 가지고 있는 개개인의 개성 및 특성의 차이가 있기 때문이며, 여러 개의 브랜드와 아티스트를 사용할 경우 통합효과를 통제할 수 없기 때문이다(Kim et al., 2007). <Table 1>은 연구대상자의 인구통계학적특성 결과를 제시하였다.

Demographic characteristics of survey subjects

조사도구

스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 구매경험 및 구매의도 결정요인을 분석하기 위하여 조사도구로서 설문지를 이용하였으며, 각 요인별 정의 및 구성내용은 다음과 같다. 아트 콜라보레이션 제품특성은 Ju & Koo(2014), An et al(2015)의 연구를 토대로 독창성(4문항), 심미성(3문항), 상징성(3문항), 희소성(3문항) 총 13문항을 본 연구의 목적에 맞게 수정⋅보완하여 구성하였다. 브랜드 개성은 Aaker(1997)에 의해 제시되고 Jang(2008), Jang et al(2014)의 연구에서 사용된 유능성(4문항), 흥미성(4문항), 강인함(3문항), 진실성(3문항) 총 14문항을 본 연구의 목적에 맞게 수정⋅보완하여 구성하였다. 또한 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 정보와 구매경험을 갖춘 집단과 이를 처음 접하거나 정보가 미비하며, 구매경험이 전혀 없는 집단을 파악하기 위하여 종속변수로 구매경험(있다/없다)과 구매의도(있다/없다)를 사용하였다. 이에 인구통계학적특성 6문항을 포함한 총 35문항으로 구성하였다. 인구통계학적특성을 제외한 각 항목들은 5점 Likert 척도로 구성하였으며, 설문지 구성은 <Table 2>와 같다.

Composition of survey

설문문항의 내용타당도(contents validity)를 확보하기 위해 스포츠마케팅 전공자들로 구성된 전문가 집단에게 문항내용의 검토 및 자문을 통해 문항의 적합성 여부를 점검하였다. 또한 예비조사자 50명을 선정하여 예비조사(pilot test)를 실시하였고, 최종적으로 문항을 수정⋅보완하여 신뢰도를 확보하였으며, 탐색적 요인분석을 통해 구성타당도를 확보하였다. 아트 콜라보레이션 제품특성과 브랜드개성의 구성타당도 검증을 위해 주성분 분석(principal component analysis)을 통하여 직교회전(orthogonal rotation)방식인 varimax방법을 사용하여 요인을 추출하였다. 제품특성 항목에 대한 요인분석을 실시한 결과, 전체 설명력은 81.96%로 4개의 요인이 추출되었으며, 각각 독창성, 심미성, 상징성, 희소성으로 명명하였다<Table 3>. 각 항목의 요인적재량은 모두 0.5 이상을 넘고 있어 요인적재치량의 유의도는 모두 높은 것으로 나타났다(Song, 2014). 또한 본 연구에서 사용된 척도들의 신뢰성을 파악하기 위하여 Cronbach's ɑ계수를 이용한 내적일관성(internal consistency reliability)분석방법을 실시한 결과는 .817~.939로 나타나면서 신뢰도가 비교적 높은 것으로 나타났다.

Product characteristic factor analysis result

브랜드 개성 항목에 대한 요인분석을 실시한 결과, 전체 설명력은 77.86%로 4개의 요인이 추출되었으며, 각각 흥미성, 유능성, 진실성, 강인함으로 명명하였다. 각 항목의 요인적재량은 모두 0.5 이상을 넘고 있어 요인적재치량의 유의도는 모두 높은 것으로 나타났다. 신뢰도 계수는 .816~.896으로 나타나면서 신뢰도가 비교적 높은 것으로 나타났으며, 결과는 <Table 4>와 같다. 또한 본 연구의 설문문항에 대한 예시는 다음 <Table 5>와 같다.

Brand personality factor analysis result

Reliability analysis by factor

자료 분석

스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 구매의도 결정요인 분석을 위해 SPSS 18.0 version을 이용하여 빈도분석, 기술통계 분석, 탐색적 요인분석 및 신뢰도분석, 교차분석 그리고 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 구매경험과 구매의도를 파악하기 위해 이분형 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 모든 분석에서 유의확률은 p<.05 수준에서 검증하였다.

연구결과

1. 기술통계

구매경험, 구매의도, 제품특성, 브랜드 개성에 대한 기술통계 결과는 <Table 6>과 같다. 구매경험은 ‘없다’(61.6%), 구매의도에서는 ‘있다’(74.9%)가 가장 높은 빈도수를 보였으며, 제품특성에서는 독창성(4.05)이 브랜드 개성에서는 흥미성(3.90)이 가장 높게 나타났다.

Results of descriptive statistics

2. 구매경험에 대한 일반적 특성 교차분석 결과

구매경험에 대한 일반적 특성을 설명하기 위해 교차분석을 실시한 결과는 <Table 7>과 같다. 성별을 제외한 연령, 월 소득 및 용돈, 스포츠 의류 구입횟수, 고려요인, 전공에서 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 연령의 경우 구매경험에 있어서 25-29세와 30-34세가 큰 차이를 나타냈으며, 소득 및 용돈의 경우 15만원 이하와 50만원 이하에서 큰 차이를 나타냈다. 구입횟수의 경우 10회 이상과 1-3회에서 큰 차이를 나타냈으며, 고려요인에서 브랜드와 기능에서 큰 차이를 나타내고 있다. 전공에서는 구매경험 ‘있다’에서 체육전공이 비 체육전공보다 높은 빈도와 분포율을 나타냈다.

Purchase experience crossover analysis

3. 구매의도에 대한 일반적 특성 교차분석 결과

구매의도에 대한 일반적 특성을 설명하기 위해 교차분석을 실시한 결과는 <Table 8>과 같다. 연령을 제외한 성별, 월 소득 및 용돈, 스포츠 의류 구입횟수, 고려요인, 전공에서 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 성별의 경우 구매의도에 ‘있다’에서 여자가 남자 보다 높은 빈도와 분포율을 나타내고 있으며, 소득 및 용돈의 경우 15만원 이하와 100만원 이하가 큰 차이를 나타내고 있다. 구입횟수의 경우 4-6회와 1-3회가 큰 차이를 나타내고 있으며, 고려요인의 경우 디자인과 기능이 큰 차이를 나타내고 있다. 전공의 경우 ‘있다’에서 체육이 비 체육전공보다 높은 빈도와 분포율을 나타냈다.

Purchase intention crossover analysis

4. 구매경험과 구매의도에 대한 교차분석 결과

구매경험과 구매의도에 대한 교차분석을 실시한 결과는 <Table 9>와 같다. 구매경험이 ‘있다’가 127명(38.4%)나타낸 반면 구매의도에서 ‘있다’가 248명(74.9%)나타났으며, 특히 구매경험이 없다고 대답한 204명 중 133명(65.2%)이 구매의도가 있다고 대답하면서 새로운 소비 집단의 구매가능성을 확인할 수 있다.

crossover analysis of purchase experience and purchase intention

5. 구매경험에 대한 결정요인 분석

스포츠 아트 콜라보레이션 제품 구매경험에 대한 결정요인 분석을 위하여 구매경험이 ‘있다’ 또는 ‘없다’로 이분화 하여 이를 결정짓는 요인을 로지스틱 회귀모형을 통해 알아본 결과는 <Table 10>과 같다.

Purchase experience logistic regression analysis

이러한 회귀모형은 종속변수(구매경험)가 범주형일 때 적합하며, 독립변수에 의해 종속변수가 발생할 구체적인 승산비(odds ratio)를 예측 할 수 있다(DeMaris, 1995). 투입된 독립변수로는 성별, 월 소득, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공의 일반적 특성과 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 제품특성, 브랜드 개성 요인이 있다. Cox & Snell R²과 Nagelkerke R² 값이 각각 .330과 .449로 나타나 회귀모형의 설명력은 33%에서 44.9%인 것으로 나타났다. Exp(B)가 1초과의 경우는 정(+)의 영향을 1미만인 경우는 부(-)의 영향을 미친다고 할 수 있다(Song & Han, 2017).

스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 구매경험 결정요인을 구체적으로 살펴보면 먼저 일반적 특성요인 중 월 소득 및 용돈, 평균 구입횟수, 고려요인에서 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 월 소득 및 용돈 요인에서는 50만원 이하가 100만원 이상 보다 스포츠 아트 콜레보레이션 제품 구매 경험 가능성이 .243배(부적) 낮게 나타났으며, 평균 구입횟수 요인에서는 10회 이상보다 1-3회가 구매경험 가능성이 .026배(부적), 7-9회는 .273배(부적) 낮게 나타났다. 고려요인에서는 브랜드가 기능 보다 구매경험 가능성이 3.981배(정적) 높게 나타났다. 한편 브랜드 개성의 진실성 요인만이 유일하게 구매경험에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품의 진실성이 한 단위 증가할수록 구매경험이 있을 가능성이 .441배(부적) 만큼 낮아지는 것으로 나타났다.

6. 구매의도에 대한 결정요인 분석

스포츠 아트 콜라보레이션 제품 구매의도에 대한 결정요인 분석을 위하여 구매의도를 ‘있다’ 또는 ‘없다’로 이분화 하여 이를 결정짓는 요인을 로지스틱 회귀모형을 통해 알아본 결과는 <Table 11>와 같다. 투입된 독립변수로는 성별, 월 소득, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공의 일반적 특성과 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 제품특성, 브랜드 개성 요인이 있다. Cox & Snell R²과 Nagelkerke R² 값이 각각 .267과 .396로 나타나 회귀모형의 설명력은 26.7%에서 39.6%인 것으로 나타났다. 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 구매의도 결정요인을 구체적으로 살펴보면 먼저 일반적 특성요인 중 성별, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공에서 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성별 요인에서 남자가 여자보다 스포츠 아트 콜레보레이션 제품 구매의도 가능성이 .406배(부적) 낮은 것으로 나타났으며, 평균 구입횟수 요인에서는 4-6회가 10회 이상보다 구매의도 가능성이 3.507배(정적) 높게 나타났다. 고려요인에서 디자인이 기능 보다 구매의도 가능성이 7.806배(정적) 높게 나타났으며, 전공 요인에서 체육이 비체육 보다 구매의도 가능성이 2.727배(정적) 높게 나타났다. 한편 제품특성의 독창성과 심미성 그리고 브랜드 개성의 흥미성과 강인함에서 구매의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품의 독창성, 심미성, 흥미성, 강인함이 한 단위 증가할수록 구매의도로 이어질 가능성이 독창성(3.318배), 심미성(2.604배), 흥미성(2.220배), 강인함(1.620배) 만큼 높아지는 것으로 나타났다.

Purchase intention logistic regression analysis

논의

본 연구는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품의 구매 결정요인을 분석하여 얻은 결과를 토대로 다음과 같이 논의 하고자 한다.

첫째, 구매경험에 대한 결정요인 분석결과 일반적 특성 중 월 소득 및 용돈, 평균 구입횟수, 고려요인이 브랜드 개성에서는 진실성이 결정요인으로 나타났다. 이는 월 소득 및 용돈에서는 50만원 이하의 집단이 100만원 이상의 집단 보다 스포츠 아트 콜라보레이션 제품 경험이 .243배 낮게 나타났으며, 평균 구입횟수에서 1-3회 집단과 7-9회 집단이 10회 이상 집단보다 1-3회(.026배), 7-9회(.273배) 낮은 구매경험을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 반대로 100만원 이상의 집단이 50만원 이하의 집단보다 구매경험이 .243배 높으며, 10회 이상 집단이 1-3회와 7-9회 집단 보다 .026배, .273배 높은 구매경험을 가지고 있는 것으로 볼 수 있다.

스포츠 아트 콜라보레이션 제품은 시각적 효과와 감성적인 자극을 통해 기존 제품 보다 높은 무형적 가치를 부여하고(Jung & Son, 2012) 고가의 한정판 또는 프리미엄 제품으로 구분되어 기존 제품의 가격 보다 높은 가격대로 책정되어지기 때문에(Kim & Kim, 2014) 고가의 제품을 구매할 수 있는 능력을 갖춘 집단일수록 스포츠 아트 콜라보레이션 구매경험 가능성이 높음을 알 수 있다. 하지만 일반적 특성과 구매경험에 대한 교차분석 결과 소득 및 용돈에서 100만원 이상이 가장 높은 빈도수를 나타내고는 있지만 분포율에서는 15만원 이하가 100만원 이상 보다 높게 나타났다. 이는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 구매경험의 기준을 1회로 선정하면서 고가의 제품(스포츠 아트 콜라보레이션)일지라도 1회 정도는 충분히 구매가능성이 있다고 사료된다.

스포츠 아트 콜라보레이션 제품 선택 시 고려요인에서 기능 보다 브랜드를 3.981배 더 높게 고려하면서 구매경험 집단에서 브랜드를 중요한 고려요인으로 선택한 것을 확인하였다. 또한 일반적 특성과 구매경험에 대한 교차분석 결과 고려요인에서 브랜드가 가장 높은 빈도와 분포율을 나타냈다. 이는 소비자들이 단순히 제품의 디자인이나 기능에 만족이 안되며, 창조적이고 혁신적이며 감각적인 예술과 결합된 제품을 통해 자신만의 개성을 표출하고 싶어 하는 것으로(Jo & Lee, 2010), 이들은 브랜드와 아티스트의 작품을 접목시킨 제품을 선호하고 예쁜 디자인의 수준을 넘어 브랜드와 아티스트가 주는 고유의 디자인과 개성 그리고 자신의 감성을 충족시켜줄 수 있는 제품을 원하는 소비자로 사료된다(Naver, 2014). Seo(2015)는 아트 콜라보레이션 마케팅에서 브랜드와 아티스트에 따라 소비자들의 구매의사에 영향을 미친다고 하였으며, Han et al(2013)은 브랜드 성격에 따라 콜레보레이션 하는 아티스트의 이미지 유사성 차이에 따른 브랜드 이미지와 소비자의 선호도가 달라진다고 제시하면서 본 연구의 결과를 지지해주고 있다.

또한 유일하게 브랜드 개성에서 진실성이 부적영향으로 .441배 나타나면서 진실성이 한 단위 오를수록 구매경험이 낮아짐을 확인할 수 있었다. Kim et al.,(2009)의 연구에서 스포츠 용품의 믿음성이 브랜드 만족에 영향을 미치지 않았으며, Kim(2017)의 연구에서 스포츠브랜드의 신뢰성이 브랜드 애착과 행동 및 태도적 충성도에 영향을 미치지 않으면서 진실성이 제품의 구매경험에 부적영향을 미치는 본 연구의 결과를 부분적으로 지지해주고 있다. 특히 스포츠 아트 콜라보레이션 제품은 기업이 추구하는 자사만의 스타일과 아티스트의 고유한 개성이 가미되어 기존 제품과는 다른 창의적이고 획기적인 요소가 핵심이라 할 수 있다. 진실, 건전, 정직과 같은 진실성 요인은 오히려 스포츠 아트 콜라보레이션 제품의 가치를 떨어뜨리는 부작용을 불러일으킬 수 있는 부정적 요인으로 판단된다.

이러한 결과로 보아 스포츠 아트 콜라보레이션 구매경험 집단의 특징으로는 소득(용돈)이 높고 잦은 스포츠의류 구매경험이 있으며, 제품 구매 시 기능 보다는 브랜드를 고려하고 제품의 진실성을 선호하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 특히 제품특성(독창성, 심미성, 상징성, 희소성)과 브랜드 개성(유능성, 흥미성, 강인함, 진실성)에서 진실성의 부적영향을 제외한 모든 요인에서 유의한 결정요인이 나타나지 않았으며, 브랜드를 가장 선호하는 것으로 나타났다. 이는 제품이 가진 예술적 가치와 개성보다 브랜드와 아티스트에 대한 선호도가 매우 높은 것으로서, 일반 소비자들과는 다른 고차원적인 가치를 추구하는 소비자로 평소 아트 콜라보레이션 제품에 대한 정보와 관심이 높고 브랜드와 아티스트가 주는 고유의 가치를 추구하는 집단으로 판단된다. 이러한 집단은 브랜드와 아티스트를 보고 구매했을 가능성이 높기 때문에 가격과 기능에 대한 마케팅 및 불필요한 투자를 줄이고 감성과 개성 그리고 소비자들이 인식하는 브랜드에 대한 이미지 및 선호도 파악을 통해 브랜드와 아티스트의 성향이나 특징, 개성, 이미지를 고려한 보다 효과적인 콜라보레이션 마케팅 전략이 필요하다 하겠다.

둘째, 구매의도에 대한 결정요인 분석결과 일반적 특성 중 성별, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공이 그리고 제품특성에서는 독창성과 심미성, 브랜드 개성에서는 흥미성과 강인함이 구매 결정요인으로 나타났다. 성별에서 남자가 여자보다 구매할 가능성이 .406배 낮게 나타나면서 이는 반대로 여자가 남자보다 스포츠 아트 콜라보레이션 제품 구매의도 가능성이 높다고 볼 수 있다. 또한 일반적 특성과 구매의도에 대한 교차분석 결과 성별에서 여자가 가장 높은 빈도와 분포율을 나타냈으며, 특히 구매경험이 ‘있다’에서 남자 보다 낮은 36%를 나타냈던 여자집단이 구매의도에서 80%를 나타내면서 약 2배 이상의 증가율을 나타냈다. 20, 30대 여성은 자신의 이미지를 아름답고 개성 있는 이미지로 표현하고자 하는 욕구를 가지고 있어(Kim & Kim, 2010) 예술적 인프라를 이용한 아트마케팅은 여성의 감성을 자극하는 전략기법으로 활용하고 있다(Jung & Son, 2012).

Chung(2015)은 여성이 남성보다 독특함과 변화 지향적인 혁신성을 가지고 있다고 제시하였고, Lee et al(2013)은 감성적 특성은 여성의 전형적인 특성이라고 하였다. 또한 Park & Hwang(2015)의 패션 아트마케팅에 대한 소비자 태도가 구매의도에 미치는 영향에 관한 연구에서 모든 유형의 호감도와 기대효과 및 구매의도에서 여자가 남자보다 높게 나타나면서 본 연구의 결과를 지지하고 있다. 하지만 최근 남성 소비자들도 패션제품의 소비형태가 증가하면서 자신만의 개성과 취향에 적합한 제품 선택에 시간과 노력을 투자하고 있기 때문에(Chae, 2017) 이를 간과해서는 안 될 것이다.

평균 구입횟수에서 4-6회 집단이 10회 이상 집단보다 3.507배 높은 구매의도 가능성을 나타내고 있다. 또한 일반적 특성과 구매의도에 대한 교차분석 결과 평균 구입횟수에서 4-6회가 가장 높은 빈도와 분포율을 나타냈으며, 특히 구매경험이 ‘있다’에서 9.2%를 나타냈던 1-3회 집단이 구매의도에서 65.4%를 나타내면서 7배 이상의 증가율을 나타냈다. 이는 구매경험에서의 결과와는 매우 상반되는 결과를 나타내고 있다. 이러한 결과는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 정보와 구매경험이 전무하거나 미비한 집단으로서 새롭고 독특한 제품에 대한 흥미와 관심으로 예상되며, 어느 정도 스포츠 의류 구매 경험이 있다면 스포츠와 예술을 활용한 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 구매의도 가능성이 있음을 보여주고 있다. 특히 본 연구의 구매경험과 구매의도에 대한 기술통계 분석 결과에 따르면 구매경험에서 ‘있다’가 38.4% 나온 반면 구매의도에서 ‘있다’가 74.9%로 약 2배 증가하면서 새로운 잠재적 소비자 그룹으로 볼 수 있다. Lee & Ryou(2011)의 천연염색 패션제품의 구매경험에 따른 소비행동 연구에서 비구매자 집단이 구매자 집단 보다 낮은 소득을 나타냈고 또한 지각된 혜택에서 구매자 집단은 가치성, 기능성 혜택을 비구매자 집단은 유행, 심미성을 나타내면서 본 연구의 결과를 부분적으로 지지해주고 있다.

스포츠 아트 콜라보레이션 제품 선택 시 고려요인에서 디자인이 기능보다 7.806배 높게 고려하는 것으로 나타났다. 이는 결정요인 수치 중 가장 높은 정적수치를 나타내면서 가장 중요한 요인이라고 할 수 있다. 또한 일반적 특성과 구매의도에 대한 교차분석 결과 고려요인에서 디자인이 가장 높은 빈도와 분포율을 나타냈으며, 구매경험과의 교차분석에서 나타난 분포율(32.3%)의 2.5배(82.6%)를 나타내기도 하였다. 디자인이란 창의적, 미적, 혁신적인 특성을 구체화하는 복잡한 개념으로 디자이너는 창의성, 미적재능 그리고 업무의 완결성을 모두 충족시켜야 한다(Kim & Kim, 2015). Baek(2007)은 치열해진 스포츠 시장에 있어서 경쟁사와의 차별화된 전략으로 뛰어난 디자인을 제시하기도 하였다. 이는 최근 감성 제품의 선호도가 높아지면서 패션의 디자인 소비구조로 변화하고 있기 때문이다(Yang et al., 2017). 특히 본 연구의 연구대상은 자기만의 다양한 개성과 스타일을 과감하게 표출하는 20, 30대를(Han, 2011) 연구대상으로 하였다. 이러한 20, 30대들은 자기표현을 하는데 매우 적극적이며, 자신의 이미지 형성에 적절한 디자인과 색상을 통해 자신의 미적 욕구를 충족시키기 때문에 이러한 결과가 나타난 것으로 사료된다(Han, 2010).

전공에서 체육전공이 비 체육전공 보다 스포츠 아트 콜라보레이션 제품 구매의도 가능성이 2.727배 높게 나타났다. 또한 일반적 특성과 구매의도에 대한 교차분석 결과 전공에서 체육전공이 높은 빈도와 분포율을 나타내고 있었다. 체육전공 학생들은 비 체육전공 학생들에 비해 스포츠 관여가 매우 높기 때문에(Kim & Lee, 2014) 스포츠 의류에 대한 관심 또한 높다고 볼 수 있다. 현재 스포츠 의류 및 제품과 관련된 연구에서 체육전공 대학생들을 대상으로 많은 연구(Kang, 2016; Lee & Jeon, 2014; Lee et al., 2016)가 이루어지면서 본 연구의 결과를 지지해주고 있다. 하지만 비 체육전공이 체육전공 보다 구매의도가 낮다고 볼 수만은 없다. 교차분석 결과에 따르면 구매경험 ‘있다’에서 27.2%를 나타냈던 비 체육전공이 구매의도에서 64.6%의 2배 이상의 증가율을 나타면서 체육전공 보다 높은 증가율을 나타내고 있다. 이는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품은 일반 스포츠 제품과는 달리 스포츠에 예술적 가치를 결합한 제품으로서 다양한 창의적 요소들을 지니고 있기 때문에 비 체육전공 학생들의 흥미와 관심을 유발시킨 것으로 사료된다.

또한 스포츠 아트 콜라보레이션 제품특성에서 독창성이 3.318배 심미성이 2.604배 나타났고 브랜드 개성에서 흥미성이 2.220배 강인함이 1.620배 나타나면서 독창성, 심미성, 흥미성, 강인함이 한 단위 오를수록 구매의도가 높아짐을 확인할 수 있었다. An et al(2015)의 커피전문점의 콜라보레이션 특성이 브랜드인지도와 구매의도에 미치는 영향에 관한 연구에서 독창성과 심미성이 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, Kim & Yi(2014)의 연구에서 제품디자인의 혁신요인 중 유일하게 심미성만이 구매의도에 영향을 미치면서 본 연구의 결과를 지지해주고 있다. 또한 Kim(2017)의 연구에서 스포츠브랜드 개성 중 흥미성, 세련미, 강인함 순으로 브랜드 애착에 유의한 영향을 미쳤으며, Kim et al(2015)의 골프웨어 브랜드 개성과 자아 이미지 분석 연구에서 브랜드 개성 요인 중 강인함만이 브랜드 만족에 영향을 미치면서 본 연구의 결과를 부분적으로 지지해주고 있다.

이러한 결과로 보아 스포츠 아트 콜라보레이션 구매의도 집단의 특징으로는 남성 보다는 여성이, 4-6회 사이의 적당한 스포츠 의류 구매경험이 있으며, 기능성 보다는 디자인을 고려하는 비 체육전공자 보다 체육전공자가 독창성, 심미성, 흥미성, 강인함을 갖춘 스포츠 아트 콜라보레이션 제품을 선호하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 구매경험과 구매의도 간의 교차분석 결과에서 스포츠 아트 콜라보레이션 제품 구매경험이 없는 204명 중 133명(65.2%)이 구매의도가 있다고 답변하면서 구매경험이 없었던 집단의 반 이상이 구매가능성을 나타냈다. 이러한 결과는 일반 스포츠 제품에서는 볼 수 없었던 스포츠 아트 콜라보레이션 제품이 지니고 있는 특징인 새롭고 창의적인 디자인에 구매 욕구를 느낀 것으로 사료된다. 따라서 이들을 아트 콜라보레이션 제품에 대한 정보와 관심이 낮고 구매경험이 전무하거나 미비하지만 독창성, 심미성, 흥미성, 강인함과 같은 소비자들이 원하는 욕구를 충족시켜줄 수 있는 적극적인 마케팅활동을 실시한다면 충분히 구매가능성을 갖춘 집단으로서 이러한 집단은 브랜드와 아티스트에 대한 충성도가 미비하기 때문에 제품의 외적이미지(디자인)에 의한 구매의도 가능성이 높다.

따라서 빠르게 변화하고 있는 최근 패션 트렌드 정보 분석은 절대적이라 할 수 있으며(Rhee & Park, 2017), 현재 20, 30대 사이에서 유행하고 있는 예술, 음악, 패션, 디자인 등의 분석을 통해 소비자들의 흥미 유발을 위한 독특하고 매력적인 디자인 개발과 스포츠 제품으로서의 활동적이고 역동적이며, 강인한 이미지를 제품에 반영하여야 할 것이다. 특히 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에서 자극적이고 정도가 지나치는 화려한 디자인은 오히려 잠재고객에게 부정적(부담) 영향을 미칠 수 있기 때문에 사전에 철저한 소비자들의 성향조사를 통해 소비자들의 반응을 파악하고 대중적인 디자인을 통한 효율적인 마케팅 전략이 필요하겠다.

결론 및 제언

본 연구는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품에 대한 구매경험 및 구매의도 결정요인을 살펴보고 이를 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 구매경험에 대한 일반적 특성 교차분석 결과 연령, 월 소득 및 용돈, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공에서 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 구매의도에 대한 일반적 특성 교차분석 결과 성별, 월 소득 및 용돈, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공에서 유의한 차이가 나타났다. 셋째, 구매경험에 대한 결정요인 분석결과 월 소득 및 용돈, 평균 구입횟수, 고려요인, 진실성이 결정요인으로 나타났다. 넷째, 구매의도에 대한 결정요인 분석결과 성별, 평균 구입횟수, 고려요인, 전공, 독창성, 심미성, 흥미성, 강인함이 결정요인으로 나타났다.

이러한 연구 결과를 통해 스포츠 아트 콜라보레이션 제품의 구매경험과 구매의도 결정요인을 파악할 수 있었다. 이에 스포츠브랜드 기업은 기존 소비 집단과 새로운 잠재적 소비 집단에 따른 차별화된 마케팅전략을 통해 스포츠브랜드 간의 치열해진 경쟁 속에서 보다 효과적인 마케팅 전략을 실시하여야 할 것이다.

다음은 본 연구를 수행하는데 있어 한계점과 이에 따른 몇 가지 제언을 하고자 한다. 첫째, 본 연구는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품특성과 브랜드 개성이 구매의도에 미치는 영향 관계를 규명하기 위하여 양적연구의 도구로 설문지를 사용하였다. 따라서 본 연구의 결과를 심층적으로 해석하는 데는 무리가 있기에 후속연구에서는 인터뷰기법의 심층면담을 통해 심도 있는 질적 연구 기법을 사용한다면 깊이 있는 연구결과가 될 것으로 판단된다. 둘째, 본 연구는 스포츠브랜드로서 아디다스를 아티스트로는 제레미 스캇을 선정하였다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 스포츠브랜드와 아티스트 간의 콜라보레이션 제품에 대한 비교분석 연구가 이루어진다면 보다 효과적인 마케팅 전략 수립을 위한 연구가 될 것으로 판단된다. 셋째, 본 연구는 스포츠 아트 콜라보레이션 제품의 구매의도 결정요인을 분석하고자 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 향후 연구에서는 조절변수를 활용하여 소비자들의 소비성향에 영향을 미치는 요인에 대한 조절효과를 고려한 연구가 진행된다면 좀 더 의미 있는 연구가 될 것으로 판단된다.

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Fig. 1.

stimulus(Clothes, shoes, bags)

Table 1.

Demographic characteristics of survey subjects

Division Frequency Rate(%)
Gender Male 156 47.1
Female 175 52.9
Age 20-24s 112 33.8
25-29s 129 39.0
30-34s 58 17.5
35-39s 32 9.7
Monthly average income (pocket money) -150,000 won 49 14.8
-300,000 won 94 28.4
-500,000 won 49 14.8
-1,000,000 won 57 17.2
1,000,000 won- 82 24.8
Annual average Number of Sports Apparel Purchases 1-3 130 39.3
4-6 116 35.0
7-9 43 13.0
10- 42 12.7
Factor of consideration Brand 68 20.5
Price 46 13.9
Design 195 59.0
Function 22 6.6
Major Athletic 184 55.6
Non-athletic 147 44.4
Total 331 100.0

Table 2.

Composition of survey

Division Definition of variables Scale
General characteristics Gender, Age, Monthly average income, Annual average, Number of Sports Apparel Purchases, Factor of consideration, Major categorical
Purchase experience Yes / No
Purchase intention Yes / No
Product Characteristics Originality, Aesthetics, Symbolic, Scarcity(5 point Likert scale) continuous
Brand Personality Competence, Excitement Ruggedness, Sincerity(5 point Likert scale)

Table 3.

Product characteristic factor analysis result

Factor Originality Aesthetics Symbolic Scarcity
Originality2 .922 .019 .134 .180
Originality3 .869 .009 .140 .254
Originality1 .782 .355 .067 .187
Originality4 .698 .486 .108 .225
Aesthetics1 .149 .856 .329 .127
Aesthetics2 .176 .854 .368 .079
Aesthetics3 .128 .818 .385 .053
Symbolic3 .121 .284 .811 .238
Symbolic2 .161 .378 .778 .155
Symbolic1 .111 .423 .777 .046
Scarcity3 .139 .189 -.043 .874
Scarcity2 .249 -.022 .266 .838
Scarcity1 .348 .080 .233 .700
Eigenvalue 3.030 2.940 2.438 2.246
Dispersion(%) 23.309 22.615 18.753 17.278
accumulate(%) 23.309 45.924 64.677 81.955
Cronbach’s ɑ .900 .939 .878 .817

Table 4.

Brand personality factor analysis result

Factor Excitement Competence Sincerity Ruggedness
Excitement3 .875 .153 .053 .243
Excitement4 .774 .259 .038 .280
Excitement2 .772 .191 .123 .265
Excitement1 .691 .128 .085 .196
Competence3 .118 .850 .049 .230
Competence4 .322 .711 .053 .307
Competence2 .338 .629 .261 -.035
Competence1 .201 .611 .229 -.036
Sincerity3 .090 .087 .887 .108
Sincerity2 -.068 .010 .829 -.112
Sincerity1 .195 .178 .816 .213
Ruggedness3 .398 .054 .025 .773
Ruggedness2 .300 .246 .116 .769
Ruggedness1 .362 .406 .163 .541
Eigenvalue 3.365 3.031 2.458 2.047
Dispersion(%) 24.036 21.648 17.557 14.618
accumulate(%) 24.036 45.684 63.241 77.860
Cronbach's ɑ .896 .878 .838 .816

Table 5.

Reliability analysis by factor

Measure
Product Characteristics Originality Fresh/Unusual/Unique/New
Aesthetics Stylish/Attractive/sharp
Symbolic It helps to express me
I can keep it by owning my identity
It helps when others judge me
Scarcity It is sold with limited supply
There are not many people to have
It is rare compared to general products
Brand Personality Competence Successful/Confident/Trustworthy/Leadership
Excitement It is state of the art/rich in imagination/unique/interesting
Ruggedness Tough/active/pioneering
Sincerity Truthful/sound/honest

Table 6.

Results of descriptive statistics

Division Variable Variable Frequency/M %/SD
categorical Purchase experience Yes 127 38.4
No 204 61.6
Purchase intention Yes 248 74.9
No 83 25.1
continuous Product Characteristics Originality 4.05 0.75
Aesthetics 3.54 0.97
Symbolic 3.43 1.04
Scarcity 3.95 0.73
Brand personality Competence 3.48 0.88
Excitement 3.90 0.83
Ruggedness 3.75 0.87
Sincerity 2.92 0.79

Table 7.

Purchase experience crossover analysis

General characteristics Division Purchase experience All X2
Yes No
Gender Male 64(41.0%) 92(59.0%) 156 .881
Female 63(36.0%) 112(64.0%) 175
Age 20-24s 41(36.6%) 71(63.4%) 112 11.822**
25-29s 60(46.5%) 69(53.5%) 129
30-34s 12(20.7) 46(79.3%) 58
35-39s 14(43.8%) 18(56.3%) 32
Income and pocket money -150,000 won 27(55.1%) 22(44.9%) 49 12.919*
-300,000 won 34(36.2%) 60(63.8%) 94
-500,000 won 11(22.4%) 38(77.6%) 49
-1,000,000 won 19(33.3%) 38(66.7%) 57
1,000,000 won` 36(43.9%) 46(56.1%) 82
Number of purchases 1-3 12(9.2%) 118(90.8%) 130 81.089***
4-6 69(59.5%) 47(40.5%) 116
7-9 19(44.2%) 24(55.8%) 43
10~ 27(64.3%) 15(35.7%) 42
Factor of consideration Brand 37(54.4%) 31(45.6%) 68 12.608**
Price 21(45.7%) 25(54.3%) 46
Design 63(32.3%) 132(67.7%) 195
Function 6(27.3%) 16(72.7%) 22
Major Athletic 87(47.3%) 97(52.7%) 184 13.922***
Non-athletic 40(27.2%) 107(72.8%) 147

Table 8.

Purchase intention crossover analysis

General characteristics Division Purchase intention All X2
Yes No
Gender Male 108(69.2%) 48(30.8%) 156 5.091*
Female 140(80.0%) 35(20.0%) 175
Age 20-24s 89(79.5%) 23(20.5%) 112 5.123
25-29s 93(72.1%) 36(27.9%) 129
30-34s 39(67.2%) 19(32.8%) 58
35-39s 27(84.4) 5(15.6) 32
Income and pocket money -150,000 won 46(93.9%) 3(6.1%) 49 14.660**
-300,000 won 65(69.1%) 29(30.9%) 94
-500,000 won 39(79.6%) 10(20.4%) 49
-1,000,000 won 37(64.9%) 20(35.1%) 57
1,000,000 won- 61(74.4%) 21(25.6%) 82
Number of purchases 1-3 85(65.4%) 45(34.6%) 130 14.190**
4-6 100(86.2%) 16(13.8%) 116
7-9 32(74.4%) 11(25.2%) 43
10~ 31(73.8%) 11(26.2%) 42
Factor of consideration Brand 51(75.0%) 17(25.0%) 68 28.306***
Price 28(60.9%) 18(39.1%) 46
Design 161(82.6%) 34(17.4) 195
Function 8(36.4%) 14(63.6%) 22
Major Athletic 153(83.2%) 31(16.8%) 184 14.928***
Non-athletic 95(64.6%) 52(35.4%) 147

Table 9.

crossover analysis of purchase experience and purchase intention

Purchase experience All
Yes No
Purchase intention Yes Frequency 115 133 248
Purchase intention(%) 46.4% 53.6% 100%
Purchase experience(%) 90.6% 65.2% 74.9%
No Frequency 12 71 83
Purchase intention(%) 14.5% 85.5% 100%
Purchase experience(%) 9.4% 34.8% 25.1%
All Frequency 127 204 331
Purchase intention(%) 38.4% 61.6% 100%
Purchase experience(%) 100% 100% 100%

Table 10.

Purchase experience logistic regression analysis

Variable B Sig Odds Ratio
Gender(1) Male -.507 .137 .603
Age(2) 20-24s -.208 .767 .813
25-29s .053 .934 1.054
30-34s -1.357 .050 .257
Income and pocket money(3) -150,000 won -.067 .914 .935
-300,000 won -.907 .067 .404
-500,000 won -1.413 .018* .243
-1,000,000 won .174 .750 1.190
Number of purchases(4) 1-3 -3.653 .000** .026
4-6 -.706 .169 .493
7-9 -1.299 .018* .273
Factor of consideration(5) Brand 1.381 .048* 3.981
Price 1.179 .099 3.252
Design -.063 .920 .939
Major(6) Athletic .411 .269 1.508
Product Characteristics Originality .049 .826 1.051
Aesthetics .411 .052 1.509
Symbolic .008 .964 1.008
Scarcity .044 .831 1.045
Brand Personality Competence .345 .091 1.412
Excitement .268 .247 1.307
Ruggedness -.201 .377 .818
Sincerity -.819 .000** .441
Cox & Snell R2=.330 Nagelkerke R2=.449

Comparison group: (1)Female, (2)35~39s, (3)1,000,000 won-, (4)10-, (5)Function, (6)Non-athletic

*p<.05, ***p<.001

Table 11.

Purchase intention logistic regression analysis

Variable B Sig Odds Ratio
Gender(1) Male -.901 .008** .406
Age(2) 20-24s -.571 .417 .565
25-29s -1.216 .062 .296
30-34s -1.015 .132 .362
Income and pocket money(3) -150,000 won 1.428 .065 4.171
-300,000 won -.471 .336 .625
-500,000 won .439 .414 1.550
-1,000,000 won .044 .922 1.045
Number of purchases(4) 1-3 -.251 .615 .778
4-6 1.255 .027* 3.507
7-9 .793 .194 2.210
Factor of consideration(5) Brand 1.050 .104 2.856
Price .809 .205 2.246
Design 2.055 .000*** 7.806
Major(6) Athletic 1.003 .004** 2.727
Product Characteristics Originality 1.143 .000*** 3.318
Aesthetics .957 .000*** 2.604
Symbolic .020 .924 1.020
Scarcity .152 .534 1.164
Brand Personality Competence .206 .311 1.229
Excitement .798 .002** 2.220
Ruggedness .482 .045* 1.620
Sincerity -.038 .866 .962
Cox & Snell R2=.267 Nagelkerke R2=.396

Comparison group: (1)Female, (2)35-39s,(3)1,000,000won-, (4)10-, (5)Function,(6)Non-athletic

*p<.05, **p<.01, ***p<.001