구매의향 조사 문항은 「살 마음이 얼마나 있는가」를 재는 질문이지, 「얼마나 팔릴까」를 재는 질문이 아닙니다.
흔한 실수는 문항을 쓰는 단계(설명·가격·문구·척도)와 결과를 읽는 단계(분포·판매량 해석)에서 함께 나옵니다.
본조사 전에 가상 응답자로 문항을 먼저 돌려 보면, 문구 때문에 답이 흔들리는 문항을 값싸게 걸러 낼 수 있습니다.
구매의향 조사 문항은 무엇을 재나
구매의향 조사 문항은 제품이나 콘셉트를 본 소비자에게 「이 제품을 살 의향이 얼마나 있습니까?」를 묻는 질문입니다. 신제품 콘셉트 테스트에서 거의 빠지지 않는 문항이고, 보통 1~5점 척도로 묻습니다.
질문은 짧지만 재는 대상은 생각보다 좁습니다. 이 문항이 재는 것은 설명을 읽은 그 순간의 태도입니다. 실제로 매장에 가서 지갑을 여는 행동과는 거리가 있습니다. 그래서 문항을 어떻게 쓰느냐에 따라 같은 콘셉트도 점수가 크게 달라질 수 있고, 결과를 어떻게 읽느냐에 따라 같은 점수도 전혀 다른 결론으로 이어질 수 있습니다.
아래 일곱 가지는 실무에서 자주 보이는 실수입니다. 앞의 다섯 개는 문항을 쓸 때, 뒤의 두 개는 결과를 읽을 때 나옵니다. 예시는 가상의 아웃도어·여행 용품 브랜드가 검토하는 「기내용 경량 하드 캐리어」 콘셉트로 만들었습니다.
실수 1 · 콘셉트 설명 없이 묻기
제품 이름이나 사진 한 장만 보여 주고 구매의향을 묻는 경우입니다. 응답자는 판단할 근거가 없으니 각자 머릿속의 다른 제품을 떠올리고 답합니다. 누구는 무거운 캐리어를, 누구는 고급 브랜드 제품을 상상하면서 같은 문항에 답하는 셈입니다.
나쁜 예
고친 예
「기내용 하드 캐리어」를 사실 의향이 있습니까?
(설명 먼저) 기내 반입 크기, 무게 2.3kg, 폴리카보네이트 소재, 확장 지퍼 수납. 위 설명의 캐리어를 사실 의향이 있습니까?
예시 문항. 가상 콘셉트로 만든 데모입니다.
설명에는 응답자가 실제 구매 때 따질 정보, 곧 크기·무게·소재·핵심 기능을 넣습니다. 너무 길면 끝까지 읽지 않으니 서너 줄 안에서 정리하고, 비교할 콘셉트끼리는 같은 형식과 분량으로 맞춥니다. 한 콘셉트만 설명이 길고 친절하면 점수 차이가 설명의 차이에서 나올 수 있습니다.
실수 2 · 가격을 빼고 묻기
가격이 없는 구매의향은 대체로 높게 나옵니다. 「좋아 보이니 사고 싶다」와 「이 값이면 사겠다」는 다른 판단인데, 가격을 빼면 앞의 것만 재게 됩니다.
나쁜 예
고친 예
위 캐리어를 사실 의향이 있습니까? (가격 표시 없음)
위 캐리어의 판매 가격은 16만 원입니다. 이 가격에 사실 의향이 있습니까?
예시 문항. 가상 콘셉트·가격으로 만든 데모입니다.
아직 가격이 정해지지 않았다면 후보 가격을 하나 정해 넣고, 그 가격을 조건으로 적어 둡니다. 적정 가격 범위 자체가 궁금하다면 구매의향 문항 하나로 해결하려 하지 말고 PSM 가격 민감도 분석을 따로 설계하는 편이 낫습니다.
실수 3 · 한 문항에 두 가지를 묻기
「가볍고 튼튼해서 사고 싶으십니까?」처럼 한 문항에 두 가지를 담으면, 4점이라는 답이 무엇에 대한 것인지 알 수 없습니다. 가벼워서 좋은데 튼튼한지는 모르겠다는 사람도, 그 반대인 사람도 같은 점수를 고를 수 있습니다.
나쁜 예
고친 예
이 캐리어의 가벼운 무게와 튼튼한 소재가 마음에 들어 사고 싶으십니까?
① 이 캐리어의 무게는 얼마나 마음에 드십니까? ② 이 캐리어의 내구성은 얼마나 믿을 만하다고 느끼십니까? ③ 이 캐리어를 사실 의향이 있습니까?
예시 문항. 가상 콘셉트로 만든 데모입니다.
문항 안에 「~과」 「~고」 「및」이 들어가면 한 번 의심해 봅니다. 속성 평가는 속성 하나에 문항 하나로 나누고, 구매의향은 따로 묻습니다. 그래야 결과를 읽을 때 어떤 속성이 의향을 끌어올렸는지, 끌어내렸는지 나눠 볼 수 있습니다.
실수 4 · 답을 유도하는 문구
문항 안에 좋은 평가를 미리 넣어 두는 경우입니다. 「혁신적인」 「많은 여행자가 선택한」 같은 수식어, 「~하지 않으시겠습니까?」 같은 권유형 어미가 대표적입니다. 응답자는 묻는 쪽이 기대하는 방향을 쉽게 읽어 내고, 그 방향으로 답이 기울기 쉽습니다. 생각을 덜 들이고 답하는 응답자일수록 제시된 문장에 그대로 동의하는 경향이 있다는 지적도 오래전부터 있었습니다(Krosnick, 1991).
나쁜 예
고친 예
여행이 훨씬 편해지는 혁신적인 초경량 캐리어, 한번 사 보고 싶지 않으십니까?
위 설명의 캐리어를 사실 의향이 얼마나 있습니까?
예시 문항. 가상 콘셉트로 만든 데모입니다.
제품의 장점은 콘셉트 설명에 사실로 적고, 문항은 중립적인 문장으로 둡니다. 「혁신적」 같은 평가어는 설명에서도 빼는 편이 좋습니다. 응답자가 내려야 할 평가를 문구가 대신해 주기 때문입니다.
실수 5 · 척도가 한쪽으로 기울었거나 중간점이 애매하다
보기 다섯 개 가운데 네 개가 긍정이면, 응답은 긍정 쪽으로 쏠릴 수밖에 없습니다. 반대로 보기 이름이 들쭉날쭉해 간격이 고르지 않으면 점수를 비교하기 어렵습니다.
나쁜 예
고친 예
① 별로 ② 보통 ③ 조금 사고 싶다 ④ 사고 싶다 ⑤ 꼭 사고 싶다
① 전혀 사고 싶지 않다 ② 사고 싶지 않은 편이다 ③ 반반이다 ④ 사고 싶은 편이다 ⑤ 꼭 사고 싶다
예시 보기. 긍정·부정을 같은 수로 맞추고 가운데를 하나 둡니다.
중간점도 정해 두어야 합니다. 「보통」은 「아직 모르겠다」와 「사도 그만, 안 사도 그만」을 한데 섞습니다. 「모르겠다」 같은 보기는 깊이 생각하지 않고 고를 수 있는 쉬운 선택지가 되기도 하고(Krosnick, 1991), 뜻이 모호한 「보통」도 비슷하게 쓰일 수 있습니다. 중간점을 둘지 말지에 정답은 없지만, 둔다면 「반반이다」처럼 뜻을 분명히 적고, 판단할 수 없는 사람을 위한 보기가 필요하면 척도 밖에 따로 둡니다. 한 조사 안에서는 같은 척도를 끝까지 지켜야 문항끼리, 콘셉트끼리 비교할 수 있습니다.
실수 6 · Top-2-Box만 보고 분포는 보지 않기
결과를 읽는 단계의 실수입니다. 4~5점 비율(Top-2-Box) 하나로 콘셉트를 줄 세우면 빠르지만, 같은 40%라도 속사정은 다를 수 있습니다.
나쁜 예
고친 예
A안 40%, B안 40%이므로 두 안의 반응은 같다
A안은 5점 0명·3점에 몰림, B안은 5점이 많고 1~2점도 많음. A안은 「끌리는 요소 부족」, B안은 「호불호가 갈림」으로 읽는다
예시 해석. 가상 응답 분포로 만든 데모입니다.
리커트형 척도의 점수는 순서는 있지만 간격이 같다고 보장할 수 없습니다. 그래서 평균 하나로 요약하기보다 점수별 빈도를 함께 보라는 권고가 있습니다(Jamieson, 2004). Top-2-Box도 마찬가지입니다. 비율은 요약으로 쓰되, 결론은 1~5점 분포와 소비자층별 차이를 함께 보고 내립니다. 3점에 몰린 층이 있다면 그 사람들이 왜 망설였는지가 다음 질문입니다.
실수 7 · 구매의향을 판매량으로 읽기
「Top-2-Box가 60%이니 타깃 인구의 60%가 산다」고 계산하는 경우입니다. 구매의향과 실제 구매 사이에는 늘 간격이 있습니다. 어떤 조건에서 구매의향이 판매를 잘 예측하는지 살핀 연구에서는, 이미 시장에 있는 제품보다 신제품에서, 묻는 시점과 구매 시점 사이가 길수록 예측력이 약했습니다(Morwitz 외, 2007). 콘셉트 테스트는 대개 이 두 조건에 다 걸립니다.
나쁜 예
고친 예
Top-2-Box 60% × 대상 인구 = 예상 판매량
Top-2-Box는 콘셉트·버전끼리 비교하는 상대 지표로 쓰고, 수요 추정은 별도 근거(판매 실적, 판매 실험 등)로 한다
예시 해석.
구매의향 점수는 「어느 쪽이 더 나은가」 「무엇을 고치면 움직이는가」를 묻는 데 쓸 때 가장 쓸모가 있습니다. 수요를 숫자로 잡아야 한다면 구매의향을 하나의 입력으로만 두고, 다른 근거와 함께 판단합니다.
본조사 전에 가상 응답자로 문항 점검하기
일곱 가지를 체크리스트로 확인해도, 실제로 돌려 보기 전에는 놓치는 것이 생깁니다. 본조사에 올리기 전에 가상 응답자에게 문항을 먼저 돌려 보면, 문제가 큰 문항을 비용을 크게 들이지 않고 찾을 수 있습니다. 디지털 트윈 실험실에서는 국가와 연령·성별·지역·직업 조건으로 가상 응답자 그룹을 만들고, 구매의향을 1~5점으로 물어 Top-2-Box와 점수별 분포를 함께 봅니다.
점검은 이렇게 해 볼 수 있습니다.
문항 초안을 그대로 돌려 봅니다. 분포가 한 점수에 지나치게 몰리거나, 거의 모두 긍정으로 쏠리면 설명·보기·문구를 다시 봅니다.
문구만 바꾼 두 판을 비교합니다. 유도형 문구와 중립 문구, 가격을 넣은 판과 뺀 판처럼 한 곳만 다른 두 판을 같은 응답자 그룹에 묻습니다. 점수 차이가 크다면 그 문항은 문구에 민감하다는 뜻이니 본조사에서 특히 조심합니다.
조건을 하나만 바꿔 방향을 봅니다. 가격을 올렸을 때 구매의향이 내려가는 쪽으로 움직이는지처럼, 답이 상식적인 방향으로 반응하는지 확인합니다.
소비자층별로 나눠 봅니다. 특정 연령대나 지역에서만 반응이 크게 다르면, 본조사에서 표본을 더 배정할 후보로 적어 둡니다.
이 과정에서 얻는 것은 「정답 점수」가 아니라 고쳐야 할 문항 목록과 본조사에서 볼 지점입니다. 같은 조건을 고정한 채 콘셉트를 고쳐 다시 묻는 흐름은 콘셉트 테스트 4단계 글에서 화면과 함께 따라가 볼 수 있습니다.
주의할 점과 한계
가상 응답자의 반응은 사람의 반응이 아닙니다. 문구에 민감한 문항을 찾는 데는 도움이 되지만, 사람이 같은 문구에 똑같이 민감하리라는 보장은 없습니다. 가상 응답에서 문제가 없었다고 해서 사람 조사에서도 문제가 없다는 뜻은 아닙니다.
점검은 전통적인 사전 조사와 함께 씁니다. 인지 인터뷰나 소규모 사람 대상 사전 조사를 건너뛰는 근거로 쓰지 않습니다.
디지털 트윈 실험실은 사람 조사를 대신하는 도구가 아닙니다. 어떤 문항과 콘셉트를, 어느 소비자층에게, 언제 사람에게 물을지 정하는 도구입니다. 출시나 가격처럼 무게가 큰 결정은 실제 사람 조사로 확인한 뒤 내립니다.
구매의향·콘셉트 비교·PSM·컨조인트 등 지원하는 실험은 디지털 트윈 실험실 페이지에서 볼 수 있습니다.
참고 문헌
Morwitz, V. G., Steckel, J. H., & Gupta, A. (2007). When do purchase intentions predict sales? International Journal of Forecasting, 23(3), 347–364. doi:10.1016/j.ijforecast.2007.05.015
Krosnick, J. A. (1991). Response strategies for coping with the cognitive demands of attitude measures in surveys. Applied Cognitive Psychology, 5(3), 213–236. doi:10.1002/acp.2350050305
