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본 연구의 목적은 마케팅 믹스에 따라서 커피전문점을 방문하는 소비자들을 시장세분화하고 세분화된 시장별 선택속성과 커피전문점 방문 특성, 샘플의 인구통계적 특징을 파악하여 다양한 시사점을 제공하는 것이다. 본 연구는 표집된 데이터를 이용하여 MNL분석으로 시장세분화를 실시하였으며 5개의 의미있는 그룹으로 분류되었다. 각각의 집단명으로 광고 고려집단, 입지고려집단, 가격고려집단, 커피애호집단, 가격-장소 고려집단으로 분류되었다. 인구통계적 특징과 선택속성, 커피전문점 이용관련 변수를 기준으로 다섯 개 세분시장에 각각의 영향력있는 변수를 구분하였다. 먼저 광고고려집단은 30대이상의 서비스직군의 소비자들이 다수 포함되어 있으며 월 3.77회의 음용 횟수를 가지고 있었다. 입지중시형 고려집단은 이벤트등 판촉효과에 대한 속성은 고려되지 않으며 30대의 기혼남성으로 주로 테이크아웃의 이용형태가 나타나며 월 6회의 소비를 하고 있었다. 가격중시형집단으로는 브랜드는 고려대상이 아니며 주로 여성 테이크아웃 고객이 많은 것으로 나타났다. 애호가형은 전문 사무직군에 속하는 미혼여성으로 커피 전문점의 분위기를 상당히 고려하며 베이커리와 함께 이용하는 경향이 있었다. 또한, 월간 이용횟수는 약 .26회로 나타났다. 마지막으로 가격입지중시형 고려집단은 20대 중반 여대생으로 테이크인을 주로 이용하고 있으며 월 8.22회의 높은 이용빈도를 보이고 있었다. 각각의 세분화된 시장은 다양한 실무적인 시사점을 보이고 있었다. 회전율이 높은 그룹으로는 전문사무직군의 직장인들은 테이크아웃의 이용형태를 이루고 있으며 이용빈도에 있어서도 높게 나타났다. 그러나 20대 혹은 미혼의 여성들은 테이크인의 형태로 매장내에 많이 머무는 연구결과가 나타났다. 따라서 테이크아웃에 대한 활성화를 위하여 표적집단에 대한 기초를 마련하였으며 테이크인의 만족도를 높이기 위한 표적집단의 세분시장의 특징을 제공하는 결과를 제공하였다.
The purpose of this paper is to segment consumer coffee bar users by marketing mix into different groups according to the selective attributes of coffee bar. Using cluster analysis, we classified coffee bar users into five groups according to the marketing mix of coffee bar. Authors analysed the effects of determinants on segmented markets using a class of maximum-likelihood regression estimators for collected data by applying MNL. Each of five groups was promotion consideration, place consideration, price consideration, coffee lover, price-place consideration. Based on demographic variables, selective attributes factor, and coffee bar related variables, we identified how these variables influence each of five segmented markets mentioned above. We estimated the segmentation of coffee bar using consumer. We think that this study would help to identify different groups of coffee bar users, and what type of users was affiliated. The results from this study would provide useful information to the facility suppliers who seek for delicate information to set up marketing strategy.
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Coffee bar, Segmentation, Marketing mix, Selective attributes, MNL
