연구의 필요성

스포츠이벤트에 스폰서로 참여하는 기업들은 스포츠이벤트와의 연관성을 통해 소비자들의 기억 및 연상효과에 영향을 주기를 기대한다(Cornwell & Coote, 2005). 특히 주기적으로 열리는 세계인의 축제인 월드컵이나 올림픽과 같은 메가 스포츠이벤트는 경기 자체만으로도 전 세계인들의 집중적인 관심을 받고 있으므로 기업의 입장에서는 자사 브랜드의 노출이나 이미지의 개선을 위해 이와 같은 스포츠이벤트는 놓쳐서는 안 될 기회임에 틀림이 없다. 이에 기업들 간의 보이지 않는 전쟁은 스포츠이벤트 내부와 외부를 막론하고 치열하게 벌어지는데, 이는 스포츠가 가지고 있는 긍정적인 이미지를 활용해 집중적으로 다수의 대중들에게 자사의 제품 및 브랜드를 노출 할 수 있는 기회이자, 스포츠를 활용한 마케팅 도구로서 스포츠이벤트는 매우 강력하고 효과적인 광고효과를 가지기 때문이다(조귀동, 2012. 7. 13).

치열한 경쟁이 벌어지고 있는 현 소비시장에서 기업의 차별화된 브랜드 포지셔닝 전략은 자사의 브랜드 가치 상승 및 매출과 직결되는 매우 중요한 요소이다. 생산기술의 발달로 기인한 재화 및 서비스의 상향평준화는 위와 같은 기업의 포지셔닝 전략의 중요성을 더욱 부각시키는 촉매제의 역할을 하게 되었다. 이에 건강하고 긍정적인 이미지를 가진 스포츠이벤트를 전략적으로 선정하고 후원하는 것은 스포츠이벤트의 이미지가 자사의 이미지로 효과적인 전이를 이루게 하려는 기업의 주요 핵심전략으로 부상하게 되었다. 이는 스포츠 스폰서십을 통해 기업이 추구하는 자사의 브랜드 이미지 및 브랜드 태도의 향상이 스포츠이벤트가 가진 긍정적인 이미지가 기업의 브랜드로 전이된 결과이기 때문이다(이현정과 현용진, 2010).

일반적으로 소비자들은 여러 가지 경로를 통해 스폰서십에 대한 정보를 접하게 되며 이 때 스폰서 브랜드와 스포츠이벤트간의 상호 관련성을 느끼게 된다. 이러한 상호 관련성이 바로 스포츠이벤트의 이미지를 비롯한 기타 속성들이 기업의 브랜드로 전이된 결과라고 할 수 있다(Abreu & Arcodia, 2013). 예를 들어, 프로스포츠 경기의 메인 스폰서로 참여한 기업들은 프로스포츠가 가지고 있는 긍정적이고 역동적인 속성들이 자사의 브랜드 이미지에 전이됨에 따라 궁극적으로 시장에서 얻고자 하는 브랜드 이미지를 구축할 수 있게 된다. 이 같은 이유로 특정 스포츠이벤트가 가지는 이미지 속성들이 기업의 브랜드로 전이되는 과정에 주목하여 이미지 전이의 강도를 높일 수 있는 요인들에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 박찬혁(2004)의 연구에서는 국내 프로농구 리그의 타이틀 스폰서십에 참여한 기업과 프로농구와의 이미지의 일치정도가 소비자가 지각하는 스포츠이벤트에 대한 태도 및 기업이미지에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 김경식 등(2006), Gwinner(1997), Gwinner & Eaton(1999) 및 Tversky(1997)의 연구에서는 브랜드와 이벤트의 이미지 전이과정에서 기업과 브랜드간의 유사성이 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 스포츠이벤트와 스폰서 브랜드 간의 유사성에 초점을 맞춘 연구로는 이현정과 현용진(2010), 김아리(2006), 염혜진(2007)의 연구가 있으며 이들의 연구에서도 전반적으로 소비자들이 지각하고 있는 스포츠이벤트와 스폰서 브랜드간의 이미지 유사성의 정도가 클수록 스폰서 브랜드에 대한 태도가 향상된다는 결과를 일관성 있게 나타내고 있다.

광고는 기업이 효율적으로 소비자와 의사소통 할 수 있는 중요한 수단 중의 하나이다. 특히, 한 편의 광고를 통해 기업의 의도한 광고효과를 유발하기 위해서는 광고의 반복적 노출은 필수불가결한 요소임은 부정할 수 없는 사실이다(정용국, 2009). 실제로도 광고업계에 종사하는 실무자들은 광고를 소비자에게 반복적으로 노출하는 것을 매우 중요한 광고 전략으로 간주하고 있다(Oztaskent, 2013; Wells et al., 1989). 하지만 다양한 매체들을 통해 광고를 반복적으로 노출하기 위해 기업이 사용할 수 있는 지출비용에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 광고노출을 통한 한계수익을 측정하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 학계에서는 일정하게 고정된 비용으로 최대의 광고효과를 낼 수 있는 적정 수준의 광고노출빈도에 대해 뜨거운 관심을 가져왔다. 광고노출빈도의 적절한 횟수에 대한 초기 논쟁은 Krugman(1972)의 연구를 필두로 현재에 이르기까지 여러 학자들에 의해서 논의 되어 왔지만, 여전히 여러 학자들을 비롯한 광고업체에서는 가장 효율적인 광고노출빈도, 즉 광고노출의 유효빈도(effective frequency)에 대한 유효성 논쟁은 멈추지 않고 있다.

일반적으로 적절한 광고노출빈도수에 대한 연구는 최소한의 유효빈도를 지지하고 있는 연구와 가능한 많은 빈도수가 효과적이라는 연구로 크게 두 가지로 분류되고 있다(Tellis, 1997). 최소한의 유효빈도를 지지하는 학자들은 제한된 반복 횟수를 가지고 최대의 광고효과를 달성할 수 있다고 주장하며, 역 U자형 모형을 통해 광고노출빈도수와 광고효과를 달성할 수 있다고 믿는다. 이는 Generation-Satiation 모형에 근거해, 일정수의 반복은 수용자들의 지식획득을 높이지만(generation; wear-in effect), 최대 유효점이 지나면 수용자가 지루함을 느끼게 되어(satiation; wear-out effect) 수용자가 얻는 정보의 양이 줄어든다는 것이다(Naples, 1979). 즉, 소비자가 광고를 인지하게 되면 자신도 모르는 사이에 광고메시지에 대한 호기심이 자극되어 광고에 대한 주목이 높아지는 지식습득효과가 발생하며, 반복적 노출로 인해 어느 시점을 기준으로 광고에 대한 주목도가 낮아지는 지식소멸효과가 발생하게 된다. 이는 초기 노출에는 새로운 메시지에 대한 불확실성의 감소로 긍정적 태도가 형성되어 가지만 지속적 노출 후에는 지루함에 의한 부정적 태도가 형성된다는 two-factor theory와 일맥상통한다고 할 수 있다(김광협, 2007). 이 같은 주장과 달리 Hitchon et al.(1988)의 연구에서는 12번 이상의 광고의 반복 노출에도 수용자들의 주목이나 기억이 증가한다고 나타났다. 이들의 연구는 가능한 광고의 빈도수를 늘리는 것이 수용자들의 인지반응을 증대시킬 수 있다고 주장하고 있지만, 광고의 빈도 횟수가 증가함에 따라 정비례로 증가하는 광고비용을 고려할 때, 이 같은 주장을 펼치는 연구 결과물들은 유효빈도를 주장하는 연구결과물 보다 설득력을 잃고 있다. 특히 광고의 반복적 노출 보다는 광고가 소비자들에게 도달하는 범위를 일컫는 도달력(reach)의 중요성을 강조한 Ephron(1997)의 연구 및 적정수준의 유효빈도의 효율성이 지지됨을 검증한 Jeong et al.(2011)의 연구결과로 판단해 볼 때, 유효빈도에 관한 이론적, 실무적인 논쟁은 여전히 진행 중인 논제라고 할 수 있다. 이는 광고의 노출빈도는 광고형태, 소구유형(appeal type), 및 반복주기정도에 따라서 그 효과가 다르게 나타날 수 있고, 소비자에게 어떻게 기억되는가에 따라 다른 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

이상의 선행연구를 근거로 판단해 보면, 반복적인 광고 메시지를 소비자들에게 전달하는 것은 광고효과를 증진시키는데 필수적인 요소이며, 실무적인 관점에서 커뮤니케이션 효과를 얻기 위한 광고의 반복적 노출 횟수는 광고비용과 관련해 현실적으로 매우 중요한 이슈라고 할 수 있다. 하지만 지금까지 이루어진 선행 연구들을 총체적으로 고찰해 보았을 때 스포츠 학문 분야에서는 기업과 스포츠이벤트 사이의 단순한 이미지의 일치성 및 소비자에게 지각된 이미지만을 중심으로 결과를 도출하는 경향을 보이고 있을 뿐만 아니라, 광고노출빈도를 고려하지 않는 경향을 보이고 있다. 또한 이미지 유사성의 측정에 있어서도 소비자가 일반적으로 지각하는 전반적이고 일시적인 이미지의 일치 정도만을 측정하였기 때문에 세부적으로 스포츠이벤트와 기업 간의 특정한 이미지 연결성에 대한 측정 및 기능적 유사성에 대한 연구 및 검증이 부족하다고 할 수 있다. 이에 전략적 스포츠이벤트의 선택을 통해 기업이 추구하고자 하는 브랜드 포지셔닝에 따라 스포츠이벤트가 가지고 있는 이미지가 광고를 통해 브랜드로 효과적으로 전이되었는가를 밝히고, 광고를 통해 노출되는 브랜드에 대한 소비자의 광고태도 및 김현숙 등(2010)의 연구에서 광고에 대한 반응을 중개하고 광고에 대한 효과를 측정하는 적절한 변수라고 밝혀진 지식습득효과(wear-in effect)및 지식소멸효과(wear-out effect)에 미치는 영향을 검증하는 것은 현실적으로 매우 중요한 연구가 될 것이다.

따라서 본 연구는 위의 선행연구 및 현재 시장상황 등을 바탕으로 스포츠이벤트와 기업사이의 유사성 유형에 따른 4가지 조합(기능적 유사성 높음, 기능적 유사성 낮음, 이미지 유사성 높음, 이미지 유사성 낮음)에 노출된 소비자들의 광고 빈도에 따른 광고태도의 차이 및 변화 패턴을 알아보고 유사성의 높고 낮음에 따라 구분된 집단의 광고태도, 브랜드태도, 지식습득효과 및 지식소멸효과의 차이를 분석하는데 그 목적이 있다. 특히 현실적으로 동일한 광고 메시지를 반복적으로 접하게 되는 소비자들에게 노출되는 횟수에 따라 광고메시지가 소비자들에게 어떻게 작용하고 있는지를 검증함으로서 Krugman(1972)의 연구에서 나타난 유효빈도에 대한 논의를 스포츠 스폰서십의 차원에서 실무적으로 확인하는데 그 의의가 있을 것이다. 또한 스포츠이벤트와 기업 사이의 기능적, 이미지 유사성이라는 변수가 유효노출빈도 및 소비자의 광고태도에 어떠한 영향을 미치는지 검증함으로서 스포츠이벤트와의 기업 간의 유사성이 광고에 노출된 소비자의 광고태도에 영향을 미치는 중요한 변수임을 밝히고, 광고노출빈도에 따라 소비자의 광고태도의 변화하는 패턴을 확인함으로서 소비자의 태도변화에 영향을 줄 수 있는 적절한 광고전략 수립에 좋은 자료가 될 것이다.

가설설정의 이론적 근거

Krugman(1972)의 연구를 중심으로 많은 연구에서 사용되었거나 그 효과가 검증된 광고의 유효빈도는 약 3회에서 10회 내외로 알려져 있다(Achenbaum, 1977; Johnson et al., 2012: Lackenby & Kishi, 1982, Lancaster & Katz, 1989; 김호규, 2012). 특히 메시지의 노출과정을 ‘호기심, 재인, 결정’의 3단계 이론으로 판단해 볼 때 3회 노출이 현재 가장 적절하다고 판단되는 기준이며, 실제로도 미국 광고대행사들의 약 90%가 3번의 빈도를 기본적인 노출 수준으로 삼고 있다(Leckenby & Kishi, 1982). 우리나라 역시 전체 광고대행사들의 약 63.5%가 광고효과 평가와 매체광고목표의 설정에 3번 반복을 유효빈도로 판단하는 것으로 나타났다(박현수, 1999). 이 같은 선행연구를 종합해 보면 기업이 원하는 광고효과를 충족시킬 수 있다고 판단되는 최소한의 광고반복횟수는 3회이며 이는 실무적으로 매우 중요한 의미를 가지고 있음을 알 수 있다. 하지만 어떠한 광고에도 동일하게 적용 될 수 있는 유효빈도는 존재할 수 없으며 메시지의 질, 메시지의 복잡성, 소구 유형, 마케팅 전략, 매체상황, 브랜드 친숙도와 같은 다양한 내, 외부적 상황에 의해 가변적으로 적용되는 것이 일반적이다(Ostrow, 1982). 이에 스포츠이벤트와 기업 간의 기능적, 이미지 유사성에 초점을 맞추어 그 효과에 차이가 있음을 밝힌 Emma et al.(2001), 이현정과 현용진(2010)의 연구에 근거해 판단해 볼 때, 광고노출빈도 및 스포츠이벤트와 기업 간의 유사성 여부는 소비자의 광고태도에 영향을 미치는 요인으로 작동하고 있음을 유추할 수 있다. 이와 같은 선행연구들을 기초로 하여 다음의 가설을 설정하였다.

앞선 선행연구에서 밝혀진 대로 소비자가 광고를 접하고 태도변화 및 구매의사를 판단하는데 최소한의 반복적 노출은 3번이라는 것이 일반적인 판단이 된다. 이를 바탕으로 최소한의 광고효과를 확보하기 위한 기준(threshold)인 효과적인 노출 빈도수는 3번이라는 가정이 성립되며 이를 기준으로 현재 많은 광고업체에서 이를 따르고 있다고 할 수 있다. 이와 같이 광고노출의 유효빈도를 중심으로 실행된 연구로는 특정 광고에 3회 노출된 주부집단의 상표의 이전에 있어 1번 노출된 주부집단보다 5%만큼 그 광고된 상표를 구입하는 것으로 전환되는 경우가 많다고 주장한 Mcdonald(1971)의 연구가 있으며, 노출기회 및 노출인지의 반복횟수를 중심으로 한 광고효과에 관한 김효규(2012)의 연구와 노출빈도와 광고유형에 따른 광고태도와 상표태도의 관계를 규명한 김완석과 윤선길(1998)의 연구가 진행되어왔다. 또한 Cacioppo & Petty(1979)의 연구에서는 메시지의 반복이 적정수준을 넘어섰을 때, 즉 광고 메시지를 충분히 정교화 시키는데 필요한 수준이상의 반복노출이 이루어 질 때, 오히려 설득효과가 감소함을 검증하였다. 또한 Dardis(2009)의 연구에서는 스포츠 스폰서십에서의 기업과 스포츠이벤트의 유사성의 불일치성이 지속적으로 반복될 때 부정적인 효과가 발생할 수 있음을 보고하고 있다. 이 같은 선행연구를 기초로 판단해 볼 때 반복적으로 노출되는 소비자의 광고태도가 점차 증가하였다가 유효빈도를 초과하는 시점을 중심으로 점차 감소할 것으로 예측할 수 있다. 따라서 다음의 가설을 설정하였다.

Gwinner(2005)는 스폰서 브랜드와 스포츠이벤트 사이의 유사성이 있을 때 스포츠가 가진 이미지가 스폰서 브랜드로의 전달되는 전이의 강도가 강해짐을 검증하였으며, Lee & Cho(2009)의 연구에서는 스포츠 이벤트와 브랜드 간의 유사성이 있을 때 소비자의 브랜드에 대한 태도가 긍정적으로 형성됨을 보고하고 있다. 이밖에도 Cox & Cox(1988)의 연구에서는 광고 메시지의 복잡성 여부에 따라 소비자는 긍정적 습관화와 지겨움이 다르게 작동해 소비자의 태도형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 Anand & Sternthal(1990)의 연구에서도 광고메시지의 난이도에 따라 광고태도 및 지식습득효과와 지식소멸효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국내에서는 박찬혁(2004)의 연구에서 선수 인도스먼트 브랜드 이미지 전이효과를 분석한 결과 선수와 브랜드간의 기능적, 이미지 일치성이 있을 때 전이효과가 크게 나타난 것을 검증하였다. 이 같은 연구 결과에 근거해 본다면 광고메시지에 노출된 소비자들은 자신의 정신자원(mental resources)을 동원해 광고메시지를 처리하게 되고, 스포츠이벤트와 기업 간의 기능적, 이미지 유사성의 정도에 따라서 사용되는 정신자원의 양이 다르게 되어 소비자의 광고태도, 브랜드 태도, 지식습득효과, 지식소멸효과에 상이한 차이를 낼 것임을 유추할 수 있다. 이 같은 선행연구를 기초로 하여 다음의 연구가설을 설정하였다.

예비조사

먼저, 스포츠이벤트와 기업(브랜드) 간의 이미지 유사성 및 기능적 유사성에 대한 조합을 만들기 위해 예비조사를 실시하였다. 스포츠이벤트의 선정을 위해 이현정과 현용진(2010)의 연구를 기초로 하여 McCraken (1986)과 Gwinner(1997)의 기준에 따라 규모, 역사, 대중매체에 주목을 받은 것으로 판단되며 한국에서 어느 정도의 인지도 및 지속적인 흥행을 하고 있다고 판단 할 수 있는 스포츠이벤트인 프로축구, 프로야구, 프로농구, 프로골프의 4개의 스포츠이벤트를 선정하였다. 이에 대해 스포츠마케팅 전공 교수 2명과 박사과정 2명에게 이 같은 선정과정에 대한 자문 및 검증을 받았다. 또한 브랜드의 선정 역시 이현정과 현용진(2010)의 연구에서 사용된 6개의 스포츠이벤트와 기업의 조합 중에서 본 연구에 사용하기 위한 최적의 조합을 찾기 위해서 표적집단면접법(focus group interview)을 통해 브랜드의 인지여부 및 해당 스포츠이벤트와 가장 유사하거나, 가장 유사하지 않는 조합에 대해서 10명의 스포츠 마케팅을 전공하고 있는 대학원생들을 통해 재검증하였다. 그 결과 스포츠이벤트와 기업 간의 조합이 적절하게 구성된 것으로 판단되었으므로 본 연구에서도 같은 조합을 사용하였다. 다음으로, 위의 절차를 통해 선정된 브랜드와 스포츠이벤트와의 유사성의 4개의 조합을 Gwinner & Eaton(1999) 및 이현정과 현용진(2010)의 연구에서 사용된 기능적 유사성 3문항, 이미지 유사성 3문항을 본 연구의 목적에 맞게 적절히 수정한 후 남자 51명, 여자 42명, 총 93명에게 5-point Likert 척도로 측정하였고, 각 3문항을 합한 값의 평균을 도출한 결과 개별 조합에 따라 구성의도와 부합하는 평균값이 도출되었으므로 본 조사에 사용될 총 4개의 조합이 적절하게 구성되었다고 판단할 수 있다. 예비조사에서 사용된 문항과 도출된 결과는 <표 1>, <표 2>와 같다.

본 조사

본 조사에 앞서 본 연구의 목적과 실험에 대한 전반적인 사항을 실험 대상자들에게 명확히 설명하였다. 특히 실험 대상자들이 광고에 제시된 4가지의 브랜드 자체에 대한 인지여부를 2명의 보조연구자와 더불어 실험대상자들에게 질문하였으며, 그 결과 150명의 실험 대상자들은 제시된 4가지 브랜드를 충분히 인지하고 있었다. 이에 마지막으로 실험 대상자들의 본 실험 및 설문에 궁금증을 가지는 사항에 대해서 성실하게 답변 한 후 본 실험을 실시하였다.

실험대상

본 연구에 참여한 대상자는 서울과 경기도에 소재한 두 대학교를 방문해 연구 참여자를 선정하였다. 본 연구에서 대학생을 연구 대상으로 선정한 이유는 대학생들의 정보처리과정 및 의사결정과정이 일반인과 큰 차이가 나지 않으며(Lamb & Stem, 1980), 특히 한국방송공사(2008)의 지상파 TV광고효과 비교분석 결과 20대의 광고효과가 가장 높게 나타났기 때문이다. 이에 편의표본추출법(convenience sampling method)을 활용하여 150명의 연구 참여자를 선정하였다. 설문지의 배포와 회수를 비롯한 실험의 전체 과정에서 연구자 및 설문조사경험이 풍부한 연구보조자 3인이 함께하였으며, 설문지의 응답은 자기평가기입법에 의해 작성하도록 하였다. 응답이 완료된 설문지는 그 자리에서 즉시 회수되었으며, 회수된 설문지 중 9부(6%)에서 응답이 누락된 결측치(missing data)가 발생하였지만, 이러한 결측치가 무선적으로(missing at random;MCAR) 발생하였다는 것을 가정하기 어렵다고 판단되기 때문에 완전정보 최대우도법(full-information maximum likelihood)으로 처리하였다. 이는 결측치를 가진 정보를 완전히 제거하여 표준오차 값을 너무 크거나 작게 추정하는 단점을 가지고 있는 사례제거법(listwise deletion) 및 한쌍제거법(pairwise deletion)와 같은 전통적인 결측치 처리 방법보다 정확하고 안정적으로 미지수를 추정할 수 있기 때문이다(Arbuckle, 1996). 따라서 최종적으로 150명의 자료가 최종 분석에 사용되었다. 연구대상자의 인구통계학적 특성은 <표 3>과 같다.

연구에 사용될 광고물의 제작

광고물은 예비조사를 통해 선정된 4개의 스포츠이벤트와 기업의 조합을 활용하여 제작되었으며, 피험자들의 사전지식 및 경험에 의한 응답을 최소화 하도록 실제로 사용된 TV영상자료 중에서 본 연구와 아무런 관련성이 없는 영상을 선택한 후 그 영상물 사이에 본 연구에서 사용될 광고물을 연구자가 설정한 반복횟수에 맞게 삽입하였다. 삽입된 광고물의 제작은 최대한 실제 광고처럼 느낄 수 있도록 현재 디자인을 전공하는 대학생에게 의뢰하여 제작되었으며, 다른 변수의 영향을 최대한 억제시키기 위해 스포츠이벤트를 나타내는 그림, 브랜드로고, 및 동일한 헤드라인만을 사용하여 제작되었다. 이 같은 광고자극물 제작 과정에서 연구자가 함께 참여하여 광고물이 연구목적에 부합하는지를 확인하였다<그림 1>.

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그림 1.

유형별 광고자극물

실험설계

연구에 참여를 허락해 준 총 150명을 광고노출빈도수에 따라 3가지로 나눈 집단(1회, 3회, 5회)에 무선매치(random assignment)하였으며, 스포츠이벤트와 기업 간 기능적 유사성 높은 광고, 기능적 유사성이 낮은 광고, 이미지 유사성이 높은 광고, 이미지 유사성이 낮은 광고의 순서로 연구 참여자들에게 노출시킨 후, 개별 광고를 본 후 설문에 응답하도록 하였으며, 설문의 반복에 대한 기억효과(memory effect) 및 순서효과(order effect)를 최소화하기 위해서 광고와 광고 사이에 본 연구와 아무런 관련성이 없는 방해질문(신작 영화 관람 여부 등)을 삽입하였다. 이는 소비자들이 기억의 분산을 꾀하여 광고에 더욱 집중할 수 있게 할 수 있기 때문이다(Burke & Srull, 1988). 즉, 1회 광고노출 집단에 속한 50명은 4가지 유형의 광고를 1회 시청하면서, 개별광고가 끝나는 즉시 설문에 응답하여 총 4회 설문에 응답하였으며, 3회와 5회 노출 집단 역시 위와 같은 절차로 설문에 응답하였다.

측정도구

본 연구에서 사용된 조사도구는 설문지로서 연구의 목적에 부합하는 선행연구에 근거하여 구성하였다. 광고태도는 성영신 등(2007)의 연구를 기초로 총 3개의 문항으로 구성되었으며, 브랜드태도, 지식습득효과, 지식소멸효과는 김현숙 등(2010)의 연구에서 사용된 각 4문항을 본 연구에서 사용하였다. 설문지 응답형태는 조작검증 문항의 경우 7-point Likert scale로 구성되었고 나머지 문항은 5-point Likert scale로 구성하였다.

설문지의 구성

본 연구에서 사용된 설문지의 내용은 <표 4>와 같다. 인구통계학적 특성을 묻는 3문항, 광고태도에 관한 3문항, 브랜드태도에 관한 4문항, 지식습득효과에 관한 4문항, 지식소멸효과에 관한 4문항으로, 조작검증 문항 1문항, 광고와 광고 사이에 삽입된 방해질문 3문항으로 총 22문항으로 이루어졌다.

타당도와 신뢰도

본 연구에서 선정한 요인들을 연구의 목적에 부합하고, 의미 있게 사용하기 위해 선행연구에 근거해 설문지를 구성하였다. 설문지를 완성한 후 스포츠 마케팅 전공교수 2인, 박사과정 1명에게 내용타당도(content validity)를 검증 받았다. 이후 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)을 실시하여 요인에 대한 수렴타당성(convergent validity) 및 판별타당성(discriminant validity)을 검증하였다. 구조방정식에서 특정 모형이 실제 자료에 부합되는 정도를 검증하기 위해서 χ² 검증을 실시한다. 하지만 χ² 검증은 표본크기에 민감해 모형을 쉽게 기각하고, 모형이 자료를 완벽하게 설명한다는 영가설이 지나치게 엄격하다는 문제점(Bollen, 1990; Browne & Cudeck, 1993; Kline, 2004)을 가지고 있으므로 본 연구에서는 모형의 적합도를 정확하게 평가하기 위해서 상대적 적합도 지수(relative fit index)인 NNFI(non-normed fit index), 즉 TLI(Tucker-Lewis index)와 CFI (comparative fit index), 절대적 적합도 지수인 RMSEA(root mean square error of approximation)를 이용하였다. 마지막으로 요인로우계수(factor rho coefficient)를 이용한 신뢰도 분석을 실시하였다. 이는 기존 연구에서 많이 사용되었던 Cronbach’s ɑ는 측정변수의 진점수(true value) 분산이 동일하다는 tau-equivalent 가정을 만족하지 못하면 과소 추정되며, 오차공분산이 존재하는 경우에는 과대 추정되는 한계점을 가지고 있기 때문이다(홍세희 등, 2011). 따라서 이 같은 한계점을 고려하여 본 연구에서는 Cronbach’s ɑ와 함께 요인로우계수(ρ)를 사용하여 신뢰도 분석을 실시하였다. 요인로우계수를 구하는 공식은 다음과 같으며 여기서 λ는 비표준화 요인계수, Φ는 요인분산, θ _ii는 오차분산, θ_ij는 오차공분산을 나타낸다(Raykov, 2004).

$\rho =\frac{{\left(\sum {\lambda }_i\right)}^2\varphi }{{\left(\sum \lambda \right)}^2+\sum {\theta }_{ii}+2\sum {\theta }_{ij}}$

분석 결과, 측정모델의 적합도 지수는 Browne & Cudeck(1993), Hu & Bentler(1999), 홍세희(2000)가 제시한 기준에 근거해, χ²=371.150, df=82, p=.000, CFI=.942, TLI=.926, RMSEA=.077으로 나타나 모두 만족스러운 적합도를 나타냈다. 수렴타당도는 Fornell & Lacker(1981)의 연구에서 제시한 기준을 기초로 모든 요인에서 개념신뢰도 값이 .7이상, 평균분산추출(AVE) 값이 .5 이상이면 적절한 것으로 판단할 수 있으며, 판별타당성은 구성개념의 AVE값이 각 변인의 상관계수의 제곱보다 크면 적절하다고 할 수 있다. 따라서 <표 5>, <표 6>에서 나타난 것과 같이 모든 측정개념의 개념신뢰도가 .7이상이며 AVE값이 .5이상으로 산출되어 수렴타당도가 충족됨을 판단할 수 있으며, AVE의 값(.518~.663)이 각 변인 간 상관계수의 제곱 값(.023~.270)보다 크게 나타났기 때문에 측정개념의 판별타당성 조건 역시 확보되었다고 할 수 있다. 마지막으로 Cronbach’s α와 요인로우계수 모두 .8을 상회하는 것으로 나타나 측정도구의 내적 일관성(internal consistency)을 확보하는 것으로 나타났다.

자료처리방법

총 150부의 설문지를 회수한 후, SPSS Version18.0 for Window 을 이용하여 분석의 목적에 맞게 전산 처리하였다. 먼저 본 연구에서 사용된 설문 문항들의 내적 일관성을 검증하기 위해 Cronbach’s ɑ 계수 및 요인로우계수(factor rho coefficient)를 이용한 신뢰도 분석을 실시하였으며, 연구 참여자의 일반적인 특성을 파악하기 위한 빈도분석(frequency analysis)을 실시하였다. 또한 연구가설의 검정을 위해 일원분산분석(one-way ANOVA) 및 다중공선성(multicollinearity) 확인을 위해 상관관계분석(correlation analysis)을 사용하였으며, 최종적으로 AMOS 20.0을 이용한 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis) 및 잠재평균분석(latent mean analysis)을 통해 본 연구의 가설을 검증하였다.

조작검증

본 연구에서 사용된 4개의 광고유형별 조합이 연구 참여자들에게 적절하게 제시되었는지 확인하기 위해서 조작검증(manipulation check)을 실시하였다. 그 결과는 <표 7>과 같이 기능적 유사성의 높고 낮음(t=15.275, p=.000)과 이미지 유사성의 높고 낮음(t=16.869, p=.000)이 유의미한 차이가 있는 것으로 나타나 본 연구에서 사용된 4개의 광고물들이 적절하게 연구 참여자들에게 제시된 것으로 판단 할 수 있다.

기능적 유사성이 높은 조합의 광고노출빈도에 따른 광고태도 차이검정 결과

스포츠이벤트와 기업 간의 기능적 유사성이 높은 광고 A를 접한 경우, 광고노출빈도에 따라서 광고태도는 어떠한 차이가 있는지 분석하기 위해 먼저 Levene의 등분산검정(homoscedasticity test)을 실시한 후 이에 적절한 사후 검증방법(post-hoc)을 선택한 다음 일원배치분산분석을 실시하였고 분석 결과는 <표 8>과 같다. 스포츠이벤트와 기업 간의 기능적 유사성이 높은 경우, 광고노출빈도에 따른 광고태도의 차이는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=3.303, p=.040). 등분산 가정을 만족하기 때문에 Scheffe의 사후 검증을 실시한 결과, 3회 광고에 노출된 연구 참여자의 광고태도가 1회 광고에 노출된 연구 참여자의 광고태도보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 따라서 가설 1은 부분적으로 지지됨을 알 수 있다.

기능적 유사성이 낮은 조합의 광고노출빈도에 따른 광고태도 차이검정 결과

위와 같은 방법으로 분석한 스포츠이벤트와 기업 간의 기능적 유사성이 낮은 광고 B를 접한 경우, 광고노출 빈도에 따른 광고태도의 차이를 분석한 결과는 <표 9>와 같다. 스포츠이벤트와 기업 간의 기능적 유사성이 낮은 경우에 소비자에게 노출되는 빈도에 따른 광고태도의 차이는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않는 것으로 나타났다(F=2.565, p=.080). 따라서 가설 2는 기각되었음을 알 수 있다.

이미지 유사성이 높은 조합의 광고노출빈도에 따른 광고태도 차이검정 결과

스포츠이벤트와 기업 간의 이미지 유사성이 높은 광고 C를 접한 경우, 광고노출빈도에 따른 광고태도가 어떠한 차이가 있는지 분석하기 위해 앞선 분석과 동일하게 Levene의 등분산검정을 실시한 후 이에 적절한 사후 검증(post-hoc) 방법을 선택한 다음 일원배치분산분석을 통해 분석한 결과는 <표 10>과 같다. 분석 결과 스포츠이벤트와 기업 간의 이미지 유사성이 높은 경우, 광고노출빈도에 다른 광고태도의 차이는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=3.204, p=.043). 사후분석방법은 변수들이 동일한 분산을 가질 것이라는 영가설을 기각 할 수 없기 때문에 이분산(hetroscedasticity)일 때 사용하는 사후검정 방법인 Games-Howell의 사후 검증을 선택하였다. 그 결과 5회 광고에 노출된 연구 참여자의 광고태도가 1회 광고에 노출된 연구 참여자의 광고태도보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 따라서 가설 3은 부분적으로 지지됨을 알 수 있다.

이미지 유사성이 낮은 조합의 광고노출빈도에 따른 광고태도 차이검정 결과

위와 같은 방법으로 분석한 스포츠이벤트와 기업 간의 이미지 유사성이 낮은 광고 D를 접한 경우, 광고노출 빈도에 따른 광고태도의 차이를 분석한 결과는 <표 11>과 같다. 스포츠이벤트와 기업 간의 이미지 유사성이 낮은 경우 광고노출빈도에 따른 광고태도의 차이에는 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(F=3.357, p=.038). 사후검정방법은 등분산가정을 만족하였으므로 Scheffe의 사후분석을 사용하여 분석하였고 그 결과, 3회 광고에 노출된 연구 참여자의 광고태도가 5회 노출된 연구 참여자의 광고태도보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 따라서 가설 4 역시 부분적으로 지지됨을 알 수 있다.

앞서 분석한 결과를 바탕으로 <그림 2>는 스포츠이벤트와 기업 간의 기능적 유사성의 높고 낮음, 이미지 유사성의 높고 낮음 따라 분류된 네 가지 집단에서 광고노출빈도가 증가함에 따른 광고태도의 변화 패턴을 나타낸 것이다. 먼저, 스포츠이벤트와 기업 간의 기능적 유사성이 높은 광고를 접한 경우에는 광고노출빈도(1회-3회-5회)가 증가함에 따라 광고태도가 증가했다가 감소하는 역 U자형의 변화패턴을 보이고 있다. 스포츠이벤트와 기업 간의 기능적 유사성이 낮은 경우는 광고노출빈도가 증가함에 따라서 통계적으로 유의미한 차이는 아니지만, 계속 감소하는 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 스포츠이벤트와 기업 간의 이미지 유사성이 높은 경우에는 광고노출빈도가 5회 반복됨에도 지속적으로 광고태도가 증가하는 패턴을 보이고 있으며, 마지막으로 스포츠이벤트와 기업 간의이미지 유사성이 낮은 경우 1회에서 3회 약간 증가하였다가 5회에 이르면서 감소하는 역 U자 형의 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 가설 5는 부분적으로 지지됨을 알 수 있다.

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그림 2.

광고 유형별 광고노출 빈도에 따른 광고태도의 변화패턴 분석

잠재평균 분석

먼저, 4가지로 분리한 스포츠이벤트와 기업 간의 유사성 조합을 유사성이 높은 집단, 유사성이 낮은 집단의 2가지 집단으로 재구성하였다. 이는 Yu et al.(2008)의 연구와 김아리(2006)의 연구에서 이벤트와 기업 간의 유사성이 소비자가 지각하는 브랜드 관계의 질, 기업에 대한 평가와 같은 소비자의 태도에 이벤트와 기업 간의 유사성의 정도가 영향을 미치는 중요한 변수로 나타났기 때문이다. 즉 유사성이 높은 집단은 기능적 유사성이 높거나 이미지 유사성이 높은 자극물에 노출된 집단이며, 반대로 유사성이 낮은 집단은 기능적 유사성이 낮거나 이미지 유사성이 낮은 자극물에 노출된 집단이다. 다음으로 스포츠이벤트와 기업 간의 유사성의 높고 낮음에 따라 나눈 집단의 광고태도, 브랜드 태도, 지식습득효과, 및 지식소멸효과의 차이를 검증하기 위해서 본 연구에서는 잠재평균 분석(Latent Mean Analysis; LMA)을 이용하였다. 기존의 연구자들은 ANOVA, MANOVA와 같은 변량분석를 이용하는 경우가 많았지만, 여러 방법론 학자들에 합의에 의해 구조방정식모형을 이용한 집단 간 차이를 분석하는 잠재평균분석이 더욱 적절한 방법으로 보고 있다(Aiken et al., 1994; Green & Thompson, 2003; 김민규와 김주환, 2008). 이는 동일한 변수의 집단 간 비교에서 측정오차를 고려하지 않는 기존의 방법들과 달리 각 변수의 측정오차를 고려할 수 있다는 장점을 가지기 때문이다. 잠재평균분석을 위해서는 비교하고자 하는 집단에 대해 개별문항이 동일한 척도 위에 놓여 있는 구인동등성 검증 작업이 선행되어야 한다. 구인동등성은 형태동일성(configural invariance), 측정동일성(metric invariance), 및 절편동일성(scalar invariance)을 순서대로 검증해야 하며, 이는 모든 비교에 앞서 우선적으로 시행해야 하는 조건이다(Hong et al., 2003). 이 세 가지 조건을 모두 만족해야 집단 간의 잠재변수의 구조가 동일하다고 할 수 있으며 잠재변수의 상대적 크기를 비교할 수 있게 된다. 이에, 측정모형의 형태동일성 검정을 위해 모든 잠재변인 사이의 상관관계를 허용하고 모수의 추정을 자유롭게 추정하도록 한 기저모형(baseline model)의 적합도는 <표 12>와 같이 두 집단 모두에서 만족할 만한 수준으로 나타났다. 따라서 두 집단에서 형태동일성이 성립되었음을 알 수 있다.

다음으로 측정동일성에 대한 검증을 위해서 각각의 잠재변인의 요인계수(factor coefficient)를 동일하게 만드는 동일화 제약을 가한 완전측정동일성모델(full metric invariance)과 기저모형의 χ² 값과 자유도를 비교하였다. 이는 완전측정 동일성 모형이 기저모형에 내재된 모형(nested model)이므로 χ² 차이검정을 통해 분석이 가능하기 때문이다. 그 결과, 완전측정동일성모델과 기저모형과의 비교에서 CFI, TLI, RMSEA 값이 크게 나빠지지 않았고 χ² 차이검정 결과 그 값이 유의미하지 않았기 때문에 완전측정동일성이 성립하는 것으로 나타났다(⊿χ²=13.123, ⊿df=11). 이는 두 집단에서 측정도구들이 동일한 방식으로 작동하고 있음을 나타내고 있다. 마지막 단계로 절편동일성을 검증하기 위해 측정동일성모형에 각 측정변인의 절편까지 동일화제약을 가한 절편동일성모형을 측정동일성 모형과 비교한 결과 χ² 차이가 유의한 것으로 나타나 절편동일성이 기각되었다(⊿χ²=49.178, ⊿df=15). 하지만 모형의 간명성을 고려하는 지수인 TLI, RMSEA가 절편동일성 제약을 가한 모형의 지수가 측정동일성 제약을 가한 모형의 지수에 비해 크게 나빠지지 않으면 동일화제약은 기각되지 않는다고 할 수 있다(김주환 등, 2006). 이를 근거로 판단해 볼 때, 모형의 적합도 차이가 거의 없다고 볼 수 있으므로 모형의 절편동일성 역시 성립한다고 할 수 있다. 위의 결과를 종합적으로 판단해 보면, 두 집단에 비교에 있어서 측정도구 및 절편이 동일한 방식으로 작동하고 있으며, 관찰된 평균차이가 잠재변인에 대한 집단 간 실제차이를 반영한다고 할 수 있다.

잠재평균분석에서 요인의 평균값은 직접적인 추정이 불가능하기 때문에 비교집단(reference group)의 잠재평균을 0으로 고정한 상태에서 측정집단의 잠재평균을 추정하는 방법을 사용한다(Hancock, 1997). 이에 본 연구에서는 스포츠이벤트와 기업 간의 유사성이 높은 집단의 잠재평균을 0으로 고정하고 유사성이 낮은 집단의 잠재평균분석을 시행하였다. 또한 잠재평균의 차이를 해석하기 위한 Cohen의 효과크기(d) 계산을 위해, 두 집단에서 산출된 잠재변인의 분산이 동일한 경우에 공통의 표준편차를 적용할 수 있기 때문에 요인 분산 동일성 가정에 대한 검증이 먼저 이루어져야 한다(Hong et al., 2003). 분석 결과 절편동일성 모형과의 χ² 차이검정에서 요인 분산 동일성모형이 받아들일 만한 수준인 것으로 나타나 요인 분산 동일성 가정 역시 성립한다고 할 수 있다(⊿χ²=6.043, ⊿df=4). 따라서 Cohen의 효과크기 값을 산출함에 있어 공통의 표준편차를 사용하여 계산되었다. Cohen(1988)이 제시한 기준에 따르면 d 값이 .2 이하면 잠재평균의 차이가 작은 것으로, .5 정도는 중간수준으로, .8 이상이면 큰 것으로 해석할 수 있다. 위와 같은 절차를 따른 분석을 요약한 결과는 <표 13>과 같다.

잠재평균분석을 위해 형태동일성, 측정동일성, 절편동일성, 오차분산 동일성까지 확보된 후 실시한 분석 결과는 <표 14>와 같다. 스포츠이벤트와 기업 간의 유사성이 높은 집단과 낮은 집단의 광고태도, 브랜드태도, 지식습득효과에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며(p<.001), 지식소멸효과에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. Cohen의 효과크기에 근거해 판단해 볼 때, 스포츠이벤트와 기업 간의 유사성이 높고 낮음으로 분류된 두 집단에서 광고태도와 브랜드태도의 차이는 중간 정도의 차이(d=.541, .582)가 존재하는 것을 알 수 있으며, 지식습득효과에서는 그 보다 약한 수준의 차이(d=.313)가 있는 것으로 나타났다.