The Korean Fashion and Textile Research Journal

[ Article ]

Fashion&Textile Research Journal - Vol. 18, No. 6, pp.800-811

ISSN: 1229-2060 (Print) 2287-5743 (Online)

Print publication date Dec 2016

Received 11 Feb 2016 Revised 14 Nov 2016 Accepted 25 Nov 2016

DOI: https://doi.org/10.5805/SFTI.2016.18.6.800

동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성이 고객자산에 미치는 영향 연구

고전미 ; 고은주^†

연세대학교 의류환경학과

The Effects of Multi-channel Attributes of Dongdaemun-based Fashion Brands on Customer Equity

Jeonmi Ko ; Eunju Ko^†

Dept. of Clothing & Textiles, Yonsei University; Seoul, Korea

Correspondence to: ^†Eunju Ko Tel. +82-2-2123-3109, Fax. +82-2-312-8554 E-mail: ejko@yonsei.ac.kr

© 2016 (by) the authors. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution license (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

This study aims to extract the multi-channel attributes of Dongdaemun-based fashion brands and consider the effects of these attributes on customer equity, customer satisfaction and re-purchase intention. In total, 493 samples of those who have purchased Dongdaemun-based fashion brand products using multi-channels were collected for the final data analysis, which was performed using SPSS 21.0 and AMOS 18.0. The findings of study are as follows. Among the multi-channel attributes of Dongdaemun-based fashion brands, entertainment and informativeness had a significant effect on all customer equity drivers. In terms of the effects of customer equity drivers on customer satisfaction and re-purchase intention, all customer equity drivers significantly influenced customer satisfaction, while brand equity significantly influenced re-purchase intention. Also, customer satisfaction significantly affected re-purchase intention. In the effective relationship between customer equity drivers and CLV, brand equity causes a significant influence on CLV amongst the customer equity drivers. There were significant differences among groups following the multi-channel shopping orientation of consumers. This study is significant for its scientific focus on the distribution channels of Dongdaemun, and in terms of the practical aspect of identifying the multi-channel attributes considered to be important to consumers. Measuring customer equity will suggest implications about the long-term direction of the development of Dongdaemun-based fashion brands.

Keywords:

multi-channel, Dongdaemun-based fashion brands, customer equity, customer satisfaction, re-purchase intentio

키워드:

멀티채널, 동대문 기반 패션 브랜드, 고객자산, 고객만족, 재구매의도

1. 서 론

유통채널의 패러다임은 싱글채널(single channel)에서 멀티채널(multi-channel)로 변화해 왔다(Shon, 2013). 멀티채널은 소매업체가 제품 및 서비스를 오프라인 매장, 인터넷 웹사이트, TV, 카탈로그 등 한 개 이상의 채널을 이용하여 소비자에게 제공하는 전략이며, 멀티채널 쇼퍼는 하나 이상의 유통채널에서 구매를 하는 고객으로 정의할 수 있다(Kumar & Venkatesan, 2005; Stone et al., 2002). 전 세계적으로 소비자들의 86%는 적어도 두 개 이상의 채널을 통해 제품을 구매하는 소비패턴을 보이고 있기에 멀티채널의 도입은 기업의 생존을 위해 필수적이라고 볼 수 있다(Agnihotri, 2015).

한국에서는 이러한 유통 환경의 변화에 따라 순수 온라인 쇼핑 업체가 온라인과 오프라인 매장을 병행하여 운영하는 방식이 부상하고 있고, 역으로 오프라인 쇼핑 업체의 온라인 진출 또한 증가하는 추세이다. 특히, 최근 많은 관광객을 유치하고 있는 대표적인 관광명소이자 국내외 다양한 유통채널의 주요 도매산지인 동대문에서도 멀티채널 유통 현상이 증가하고 있다(Ko et al., 2013). 동대문 상권을 중심으로 생겨난 동대문 기반 패션 브랜드들은 온라인 혹은 오프라인 단일 채널에 초점을 맞추어 유통되었던 대표적인 사례이다. 기획, 생산, 판매의 모든 가치사슬 활동이 시장 내에서 행해지고 지역적으로 대규모 패션 특구를 형성한 동대문 패션 시장의 특징 때문에 동대문 기반 패션 제품들은 동대문 내에 위치한 대형 쇼핑몰에서 접할 수 있었다(Hong & Lee, 2007; Kim et al., 2015). 2000년대 이후 인터넷 사용이 증가하면서 온라인 채널에서 동대문 기반 패션 제품을 판매하는 것이 활발하게 이루어졌다(Kim, 2014a). 온라인 혹은 오프라인의 단일 채널을 중심으로 유통되었던 동대문 기반 패션 브랜드들이 최근 유통 환경의 변화와 소비 패턴의 다양화로 인해 멀티채널을 도입하고 있다. 멀티채널을 활용하고 있는 대표적인 브랜드로 동대문 패션을 근간에 놓고 편집숍이라는 새로운 비즈니스 모델을 만든 ‘원더플레이스’와 온라인 쇼핑몰로 시작하여 오프라인으로 확장한 ‘스타일난다’를 들 수 있다. 이러한 브랜드들은 인터넷 쇼핑몰뿐만 아니라 오픈마켓, 국내 백화점, 면세점, 모바일 앱과 같이 온라인, 오프라인, 모바일 채널로 소비자 접점을 넓히는 멀티채널을 활용하고 있다(Kim, 2014b).

기존의 멀티채널 연구는 온라인 혹은 오프라인 각각의 채널에 대한 소비자의 선택 행동 중심의 연구가 주를 이루고(Blazquez, 2014; Joo, 2010; McGoldrick & Collins, 2007), 멀티채널이 제공하는 속성에 대한 고찰이나 브랜드 특성 별 연구는 거의 없는 실정이다. 멀티채널 유통에서 소비자들은 온라인과 오프라인을 오가며 정보탐색과 구매를 병행하기 때문에 멀티채널은 온라인과 오프라인 채널의 속성이 상호보완이 가능하다(Pascale, 2000). 따라서 본 연구는 온라인과 오프라인 채널을 이분법적으로 나누지 않고 상호작용이 가능한 채널로 보고자 한다. 단일채널을 오랫동안 지켜오던 동대문이라는 특수한 시장의 브랜드가 적극적으로 채널을 확장하고 있다는 현상을 볼 때, 멀티채널의 어떠한 속성들이 이러한 유통채널의 변화를 야기시키는지에 대한 체계적인 연구의 필요성이 대두된다. 따라서 본 연구의 목적은 첫째, 멀티채널 속성과 동대문 기반 패션 브랜드의 특성을 바탕으로 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성을 파악하고자 한다. 둘째, 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성이 고객자산, 고객만족 및 재구매의도에 미치는 영향을 보고자 한다. 셋째, 소비자의 멀티채널 쇼핑성향에 따른 집단 별 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성이 고객자산과 고객만족 및 재구매의도에 미치는 영향에 대한 차이를 규명한다.

본 연구는 동대문 기반 패션 브랜드를 중심으로 연구를 진행하였다는 점에서 학문적으로는 한국의 동대문이라는 패션상권을 시장 중심에서 브랜드와 유통 측면으로 연구의 폭을 확장하였다는 점에 의의가 있으며, 실무적으로는 변화하는 유통환경에서 동대문 기반 패션 브랜드들이 나아가야 할 방향을 제시할 수 있다.

2. 이론적 배경

2.1. 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성과 고객자산 구성요소

동대문 기반 패션 브랜드는 동대문 도매시장에서 사입을 통해 바잉한 제품을 판매하거나, 동대문 생산기지를 바탕으로 제품을 생산하여 소비자들에게 공급하는 브랜드를 의미한다(Kim et al., 2015; Lim et al., 2010). 인터넷 쇼핑몰 혹은 동대문 상권의 매장의 단일 채널을 통해 소비자들에게 제공되었던 동대문 기반 패션 브랜드들은 최근 온라인, 오프라인, 모바일 채널을 함께 운영하는 멀티채널을 도입하는 추세이다(Park, 2015).

브랜드의 마케팅 활동에 있어서 가장 중요한 의사결정 중의 하나는 자사의 제품 및 서비스를 소비자들에게 제공할 유통경로의 결정에 대한 부분이다. 적절한 유통경로는 그 자체가 하나의 자산으로서 새로운 시장기회와 고객가치를 창출한다(Park, 2008). Park et al.(2011)에 의하면 채널자산은 기업의 성장을 위한 중요한 요소이며, 브랜드 이미지와 구매행태 강화에 선행요인으로 작용한다고 하였다. 이러한 이유로 멀티채널 연구는 멀티채널 소비자의 충성도(Kumar & Venkatesan, 2005), 브랜드 매출과의 관련성(Stone et al., 2002) 등과 같이 멀티채널 쇼핑을 구축했을 때 기업이 얻을 수 있는 효과에 관한 연구가 많이 이루어졌다(Kim & Lee, 2011).

동대문 기반 브랜드의 멀티채널은 기존의 온라인 쇼핑몰의 한계와 동대문 상권 내에서만 접할 수 있었던 접근성의 어려움을 해소함으로써 온라인과 오프라인 채널의 장"E단점을 상호 보완해 준다고 할 수 있다. 동대문 기반 패션 브랜드의 긍정적인 특성은 가격 경쟁력, 다양한 제품, 유행성, 디자인 차별성이며, 부정적인 특성은 낮은 품질 이미지, 서비스 부족, 신뢰성 부족, 낮은 브랜드 인지도로 구분된다(Ahn, 2014; Kim, 2007; Lim et al., 2010). 이러한 동대문 기반 패션 브랜드의 특성을 상호보완하는 멀티채널 속성은 선행연구에 의해 가장 많이 언급된 상품가치, 경제성, 편리성, 경험으로 구분할 수 있다(Joo, 2010; Lee, 2007; McGoldrick & Collins, 2007). 상품가치는 멀티채널을 활용해서 쇼핑을 함으로써 얻게 되는 제품의 가치로써 세부 속성으로는 상품의 다양성, 지각된 품질, 제품 구색으로 구분할 수 있다(Gensler et al., 2012; McGoldrick & Collins, 2007). 동대문 기반 브랜드 측면에서 멀티채널의 상품가치는 선행연구에 따라 다양성과 유행성으로 세분화할 수 있다. 다양성은 제품의 구색의 다양함과 제품 수와 관련하여 소비자가 얻을 수 있는 혜택을 의미한다(Ahn, 2014; Lim et al., 2010). 경제성은 멀티채널을 활용하여 동대문 기반 패션 브랜드 제품을 구매함으로써 얻을 수 있는 경제적 이득으로써, 얼마나 저렴하게 제품을 구매할 수 있는가와 관련된다(Balasubramanian et al., 2005; Gensler et al., 2012). 편리성은 얼마나 편리하게 쇼핑할 수 있는지에 대한 변수로써 시"E공간적 편의와 제품 검색의 용이성 등 쇼핑과정에서 멀티채널이 제공하는 편의성을 의미한다(Lee & Lee, 2013; Lee, 2007). 경험의 세부 속성은 쇼핑의 즐거움, 사회 경험적 목적, 브랜드 정보 등으로 정리할 수 있다. 경험 측면에서 동대문 기반 브랜드의 멀티채널 속성은 멀티채널을 활용하여 쇼핑을 하는 과정에서의 즐거움과 쇼핑과정의 재미를 나타내는 오락성, 제품에 대한 스타일링 정보나 브랜드 정보는 얻는 것을 의미하는 정보성으로 구분할 수 있다(Balasubramanian et al., 2005; Kim, 2007; Konuş et al., 2008).

Rust et al.(2000)은 고객자산의 구성요소를 가치자산, 브랜드자산, 관계자산이라고 제시하였으며, 이는 제품이나 서비스가 지닌 속성으로 인해 강화된다고 하였다. 가치자산은 소비자들이 제품에서 인지하는 주관적 가치로써 소비자들이 브랜드를 선택하는 중요한 기준으로 작용한다(Chae et al., 2015). Yun and Ko(2006)의 의류상품 고객자산 측정 및 선행차원 규명에 관한 연구에서는 가치 자산을 의류상품의 물리적, 유형적 속성으로 정의하였고, 그 하위차원을 제품품질, 서비스품질, 합리적 가격, 편의성으로 구성하였다. 브랜드 자산은 고객자산 구성요소 중 가장 잘 알려진 개념으로써(Chun et al., 2013), 고객의 주관적인 무형의 브랜드에 대한 평가이다. 고객과 브랜드 관계자산의 핵심은 브랜드에 대한 객관적, 주관적 판단 이외에 지속하고자 하는 자발적인 참여 동기로 이루어진다고 하였다(Sun et al., 2014; Yun & Ko, 2006). 이를 바탕으로 Ko and Oh(2009)은 럭셔리 브랜드의 속성이 고객자산에 미치는 영향을 측정하였다. 이러한 선행연구들을 바탕으로 특정 브랜드 군의 상품이나 서비스의 속성이 고객자산 구성요소의 하위차원이 될 수 있음을 확인할 수 있고, 다양한 채널을 활용하는 멀티채널 속성이 고객자산 구성요소에 영향을 준다고 예측할 수 있다. 이에 따른 연구가설은 다음과 같다.

<H1> 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성(다양성[H1-1], 유행성[H1-2], 경제성[H1-3], 편리성[H1-4], 오락성[H1-5], 정보성[H1-6])은 가치자산에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
<H2> 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성(다양성[H2-1], 유행성[H2-2], 경제성[H2-3], 편리성[H2-4], 오락성[H2-5], 정보성[H2-6])은 브랜드 자산에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
<H3> 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성(다양성[H3-1], 유행성[H3-2], 경제성[H3-3], 편리성[H3-4], 오락성[H3-5], 정보성[H3-6])은 관계자산에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

2.2. 고객자산 구성요소와 고객만족

Oliver and Swan(1989)은 규범적 기대와 비교를 수반하는 자산은 만족의 구성요소라고 주장하였다. 특히 고객의 인지적 가치는 비용이나 시간 등 고객이 제공한 것에 비해 제품, 서비스의 품질 등 제공받은 것에 대한 인지적 비교에 근거한 전반적인 평가를 의미하는데(Zeithaml, 1988), 이로 인해 고객만족이 높아진다. 추가적으로 이는 다시 고객 충성도를 높여주기 때문에 궁극적으로 기업성과가 향상될 수 있다(Oliver, 1997). 브랜드 자산을 구성하는 브랜드 이미지, 인지도 등의 개념들은 브랜드 자산의 형성은 물론 고객만족에도 영향을 준다(Kim et al., 2009). 또한 브랜드 자산은 브랜드 만족과 밀접한 관계이며, 고객만족의 종류에 따라서 브랜드 자산을 구성하는 차원이 다양하게 나타나기 때문에 브랜드 자산은 고객만족에 영향을 미친다고 볼 수 있다(Bong et al., 1999; Pappu & Quester, 2006). 고객만족도 지수를 관계자산의 대용치로 이용하여 고객자산 구성요인이 기업가치에 미치는 영향을 본 Kim and Kim(2013)은 고객에게 제공하는 각종 프로그램과 활동으로 증가되는 관계자산을 통해 고객과의 관계를 성공적으로 이끌어 나갈 경우, 고객들에게 좋은 반응을 얻게 되고 고객만족을 느끼게 하여 장기적인 수익창출로 이어진다고 주장하였다. 이에 따라 고객자산 구성요소가 고객만족에 유의한 영향을 줄 것으로 예측하여 다음과 같이 연구가설을 설정하였다.

<H4> 고객자산 구성요소(가치자산[H4-1], 브랜드 자산[H4-2], 관계자산[H4-3])는 고객만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

2.3. 고객자산 구성요소와 재구매의도

고객자산과 관련된 연구들의 공통적인 결론은 기업의 마케팅 활동을 고객의 재구매를 토대로 고객자산을 향상시키고 궁극적으로 기업의 수익성에 긍정적인 영향을 미침으로써 기업의 가치를 극대화하는 것이다(Blattberg & Deighton, 1996; Gupta & Lehmann, 2003). 재구매의도는 특정 제품에 대한 과거의 구매경험의 평가를 바탕으로 다시 구매하려는 신념으로 고객이 미래에도 제품을 반복하여 구매할 가능성이다(Ko et al., 2011). Cho(2011)의 연구에서는 고객자산의 구성요소인 가치자산, 브랜드 자산, 관계자산이 재구매의도에 영향을 미친다는 것을 입증하였다. 특히 가치자산과 관련해서는 고객은 기업의 운영시스템이나 물리적 환경에 만족할수록 기업이나 브랜드에 대해 더 가치 있게 여김을 시사했다. 브랜드 자산의 구성요소인 브랜드 충성도, 이미지, 태도 등이 재구매의도에 미치는 영향은 다수의 선행논문을 통해 입증되었다(Jang et al., 2014; Rios & Riquelme, 2008; Taylor et al., 2004). 브랜드 자산을 통해 형성된 브랜드 태도는 제품 평가에 긍정적인 영향을 미치고, 긍정적 브랜드 태도는 재구매의도나 구전 등에 영향을 미친다(Chaudhuri & Holbrook, 2001; Kim et al., 2014). 관계자산은 고객이 기업을 선택하는 시점에서 시작하여 그 관계를 유지할 수 있도록 기업이 고객에게 제공하는 각종 프로그램 및 활동이 관계자산을 증가시켜, 첫 구매가 재구매로 이어지게 한다(Kim & Kim, 2013). 관계자산의 하위요소 중 하나인 로열티 프로그램은 고객만족을 제공하고 재구매를 발생시키면서 기업에 대한 충성도를 이끌어낸다(Ju & Chung, 2012; Liu, 2007). 이에 따라 고객자산 구성요소가 재구매의도에 유의한 영향을 줄 것으로 예측할 수 있으며 연구가설은 다음과 같다.

<H5> 고객자산 구성요소(가치자산[H5-1], 브랜드 자산[H5-2], 관계자산[H5-3])는 재구매의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

2.4. 고객자산과 CLV

Rust et al.(2000)은 고객자산은 기업의 가치자산 브랜드 자산, 관계자산으로부터 형성된다고 하였다. 즉, 기업의 제품 및 서비스의 지각된 가치가 높고, 브랜드가 잘 구축되어 있으며, 고객과의 관계가 잘 형성되어 있을 때 고객이 기업에 지속적으로 유지될 확률이 높아진다는 것이다. 또한 고객자산 측정을 고객이 브랜드와 관계를 맺고 유지하면서 발생하는 수익률로 정의하며, 개별고객이 브랜드와 관계를 맺으면서 얻게 되는 가치인 고객생애가치(Customer Lifetime Value: CLV) 개념으로 보았다.

Rust et al.(2004)에 의하면 고객자산 구성요소는 고객자산을 향상시킨다. 이에 따라 Woo et al.(2005)는 고객자산이 가치자산, 브랜드 자산, 관계자산으로 구성되어 있다는 개념적 연구를 실증연구를 통해 검증하였고, 세 가지 구성요소가 기본적으로 고객자산에 긍정적인 영향을 줌을 입증하였다. 또한 Yun et al.(2006)의 마케팅 활동과 고객자산과의 관계에 대한 연구에서도 마케팅 활동들이 가치자산, 브랜드 자산, 관계자산에 영향을 주어 결과적으로 고객자산에 영향을 준다고 밝혔다. 이에 따른 연구가설은 다음과 같다.

<H6> 고객자산 구성요소(가치자산[H6-1], 브랜드 자산[H6-2], 관계자산[H6-3])는 CLV에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

2.5. 고객만족과 재구매의도

고객자산으로 인한 높은 고객만족은 고객 충성도를 증가시키고 동일한 공급자로부터 지속적인 구매를 하게 할 가능성이 높다(Fornell et al., 1996). 재구매의도를 고객이 과거의 경험을 바탕으로 미래에도 반복하여 이용할 가능성이라고 정의한 Oliver(1997)의 연구에 따라 재구매의도는 경험에 의해 형성되기 때문에 구매 과정에서의 만족이 커질수록 재구매의 가능성을 커진다고 할 수 있다. 여러 선행연구를 통해 고객만족이 재구매의도에 영향을 미친다는 것은 입증되어 왔다(Taylor & Cronin, 1994; Yang & Peterson, 2004). Mittal and Kamakura(2001)는 고객만족이 재구매의도에 영향을 미친다는 선행연구를 바탕으로 실제 재구매행동에 미치는 영향을 검증하였다. 이에 따른 연구가설은 다음과 같다.

<H7> 고객만족은 재구매의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

2.6. 멀티채널 쇼핑성향에 따른 집단 간 차이

온라인과 오프라인 채널 간의 시너지 효과에 따라 멀티채널 유통이 보편화되었고, 멀티채널 유통을 고객과 다면적인 접촉을 가능하게 한다(Park & Kim, 2011). 온라인 채널은 특성상 제품을 직접 보고 구매할 수 없기 때문에 구매위험을 지니고 있고, 오프라인 채널의 경우 시·공간적인 제약이 있다. 최근에는 스마트폰이 일상화되고 기술의 발달로 모바일을 통한 검색, 결제기능이 향상되면서 모바일 쇼핑 사용자가 증가하였다(Bae, 2015). 소비자들은 온라인·오프라인·모바일 채널을 자유롭게 오가며 구매 및 탐색활동을 하게 되었다(McGoldrick & Collins, 2007). 이와 관련된 선행연구에서는 채널선택행동에 따라 소비자를 4가지로 유형화하여 각 집단의 쇼핑성향, 쇼핑태도 등을 연구하였다(Choi, 2004). 이와 같은 선행연구에 따라 활용하는 채널에 따른 집단 별로 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성에 대한 소비자 반응에 미치는 영향에 차이가 있을 것으로 예측할 수 있으며, 다음과 같이 가설을 설정하였다.

<H8> 소비자의 활용채널 별 집단에 따라 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성이 고객자산과 고객만족 재구매의도 간의 영향관계에 차이가 있을 것이다.

3. 연구방법

3.1. 연구모형

본 연구는 다양성, 유행성, 경제성, 편리성, 오락성, 정보성의 여섯 가지 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성이 가치자산, 브랜드 자산, 관계자산으로 구성된 고객자산 구성요소와 고객만족, 재구매의도, CLV에 미치는 영향을 알아보는 것이 목적이며, 연구모형은 Fig. 1과 같다.

Fig. 1.

Research model.

3.2. 측정도구

동대문 기반 패션 브랜드와 멀티채널에 대한 이해를 돕기 위해 동대문 기반 패션 브랜드의 정의와 예시 그리고 대표적인 멀티채널을 활용하는 동대문 기반 브랜드로 ‘스타일난다’를 제시하였다. 동대문 기반 패션 브랜드 구매행동과 활용하는 멀티채널, 선호하는 멀티채널에 대한 질문을 시작으로, 설문항목은 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성, 고객자산, 고객만족 및 재구매의도로 구성되었으며 응답자에 대한 인구통계학적 질문도 포함하였다. 모든 문항은 7점 리커트척도로 측정되었다. 측정항목에 대한 세부설명은 다음과 같다.

기존 선행연구를 바탕으로 도출된 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성에 세부적으로 소비자들이 인지하는 속성을 알아보기 위해 최근 3개월 이내 멀티채널을 활용하여 동대문 기반 패션 브랜드 제품을 2회 이상 구매한 경험이 있는 20~30대 남·녀 20명을 대상으로 심층면접을 진행하였다. 심층면접의 결과, 선행연구를 바탕으로 정리된 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성인 상품가치, 경제성, 편리성, 경험 4개의 요인 중 상품가치와 경험 요인에 대한 세부 속성이 도출되었다. 상품가치의 세부 속성으로는 다양성, 유행성이 나타났고, 경험요인의 세부 속성으로는 오락성과 정보성이 도출되어 최종적으로 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성은 6개의 요인으로 정리되었다. 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성에 대한 측정 문항은 선행연구에서 사용된 척도를 바탕으로 두 번에 걸친 심층면접의 코딩결과를 참고하여 본 연구의 목적에 맞게 수정하여, 총 30문항으로 구성하였다(Joo, 2010; Lee, 2007; McGoldrick & Collins, 2007).

고객자산 구성요소에 대한 문항은 기존의 선행연구를 바탕으로 가치자산 9문항(Kim & Ko, 2012; Lee, 2012; Parasuraman et al., 1991), 브랜드 자산 9문항(Aaker, 1996; Lee et al., 2010; Yun & Ko, 2006), 관계자산 9문항(Gwinner et al., 1998; Lee, 2012; Yun & Ko, 2006)으로 구성하였다. 고객만족은 Cronin et al.(2000)과 Wang and Hsu(2010)의 연구를 인용하여 본 연구에 맞도록 수정하여 5문항으로 구성하였다. 재구매의도 문항은 Hellier et al.(2003)과 Cho(2007)의 연구에서 5문항을 사용하였다. 마지막으로 CLV 측정에 대한 문항은 Rust et al.(2004)와 Lee et al.(2014)의 연구에서 사용된 측정 방식을 바탕으로 브랜드 구매경험여부, 구매경험이 있는 브랜드, 주로 구매하는 브랜드, 브랜드 평균 구매비용, 브랜드 상품 평균 구매횟수, 추후 구매 시 해당 브랜드 구매 확률에 대한 문항을 사용하였다.

3.3. 조사대상 선정 및 자료수집

본 조사는 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성의 영향을 검증하기 위해 멀티채널을 활용하여 동대문 기반 패션 브랜드의 제품을 구매해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 실시하였다. 동대문이라는 상권이 서울에 위치하고 있는 특성 상 다른 지역의 소비자는 오프라인 채널을 접하기 어렵기 때문에, 설문지는 서울 소재 대학 및 동대문 기반 패션 제품을 판매하는 주요 지역에서 오프라인으로만 배부되었고, 편의표본 추출법에 의해 표본을 추출하였다.

설문지는 2015년 10월 31일부터 11월 12일까지 멀티채널을 활용하여 동대문 기반 패션 브랜드를 구매해 본 경험이 있는 소비자 540명을 대상으로 배부되었다. 설문지에 구매한 경험이 있는 동대문 기반 패션 브랜드에 표시하도록 하였고 구매횟수, 지출비용, 앞으로의 구매가능성을 확인하였다. 또한 동대문 브랜드를 쇼핑할 때 활용하는 채널에 대한 선택을 하게 하여 단일채널만 활용하는 응답은 제거함으로써 동대문 브랜드를 구매하고 멀티채널을 활용하는 응답자를 대상으로만 연구를 진행하였다. 불성실한 응답을 한 47명을 뺀 나머지 493명의 결과를 최종 유효 표본으로 사용하였다.

3.4. 자료분석

자료분석은 SPSS 18.0을 이용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석을 통해 측정모형의 신뢰도와 타당도를 검증하였다. AMOS 18.0 프로그램을 이용하여 확인적 요인분석을 실시하였고, 구조방정식 모형분석과 다중집단분석을 통해 가설을 검증하였다.

4. 결과 및 논의

4.1. 표본의 일반적인 특성

본 연구의 설문은 멀티채널을 활용하여 동대문 기반 패션 브랜드의 제품을 구매해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 배부되었고, 서울 소재 대학 및 동대문 기반 패션 제품을 판매하는 주요 지역에서 조사되었다. 따라서 대부분의 응답자가 20~30대인 것으로 분석된다. 최종 응답자 493명 중 남자가 168명(34.1%), 여자가 325명(65.9%)이었고, 연령은 20세 이상~25세 미만이 219명(44.4%), 26세 이상~30세 미만이 123명(24.9%)으로 응답자의 대부분이 20~30대 여성이었다. 멀티채널을 통한 동대문 기반 패션 브랜드 제품 구매의 연 평균 횟수는 1~3회가 293명(59.4%)으로 가장 많았고, 4~6회가 116명(23.5%)으로 그 다음으로 많은 빈도를 차지했다. 지출 비용은 5만원 이상~10만원 미만이 243명(49.3%)으로 가장 많았으며, 다음으로 5만원 미만 163명(33.1%)으로 조사되었다. 멀티채널 이용특성을 살펴보면, 동대문 기반 패션 브랜드 제품 쇼핑 시 활용하는 채널은 온라인과 오프라인 채널 사용자가 214명(43.4%)으로 가장 많았고, 온라인과 모바일 채널 사용자 131명(26.6%), 오프라인과 모바일 채널 사용자 9명(1.8%), 온라인·오프라인·모바일 채널을 모두 사용하는 소비자는 139명(28.2%)으로 나타났다.

4.2. 측정도구의 타당도 및 신뢰도 분석

본 연구의 독립변수인 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성과 매개변수인 고객자산 구성요소, 그리고 종속변수인 고객만족, 재구매의도에 대한 신뢰도와 타당도를 검증하기 위해 확인적 요인분석을 진행하였다(Table 1). 분석은 AMOS 18.0을 사용하였다. 주요 모형적합도 지수는 χ²=998.248(df=505), χ²/df=1.977, GFI=.899, NFI=.908, IFI=.952, CFI=.952, RMSEA=.045으로 나타났다. 모델을 채택하기 위한 일반적인 적합도 지수의 기준은 GFI, CFI, IFI, NFI, TLI 값이 0.90 이상일 경우 권장 수용수준으로 받아들여진다(Hair et al., 2006). 구성개념들 간 판별타당도의 결과는 Table 2와 같다. 본 연구에서는 구성개념들 간 판별타당도를 알아보기 위해 AVE값과 구성개념 간 상관계수 제곱 값을 비교하였다. 본 연구의 모형은 구성개념들의 AVE값이 상관계수 제곱 값보다 대체로 크게 나타났기 때문에, 구성개념들 간의 판별타당도가 검증되었다.

Table 1.

Confirmatory factor analysis for measurement

Table 2.

The squared correlations and AVE of constructs

4.3. 가설검증

본 연구의 가설 검증을 위해 구조방정식 분석을 실시하였다. 본 연구 모형의 적합도는 χ²=1131.426, df=544, χ²/df=2.080, GFI=.889, NFI=.901, IFI=.943, CFI=.943, RMSEA=.047로 변수들 간의 관계를 설명하기에 적합한 것으로 나타났다. 가설검증에 대한 결과는 Table 3에 제시하였다.

Table 3.

Regression coefficients and fit statistics from structure model

4.4. 멀티채널 쇼핑성향에 따른 집단 간 차이

온라인·오프라인 채널 사용자, 온라인·모바일 채널 사용자, 온라인·오프라인·모바일 채널 사용자로 집단을 나누어 다중집단분석(multi-group analysis)을 진행하였다. 온라인·오프라인 채널 사용자, 온라인·모바일 채널 사용자, 오프라인·모바일 채널 사용자, 온라인·오프라인·모바일 채널 사용자로 집단을 나누었으나, 오프라인·모바일 사용자는 전체 표본의 1.8%로 적합하지 않아 제외하여 세 그룹으로 나누어 차이를 확인하였다. 이에 대한 결과는 Δχ²/Δdf = 62.365/50(p<.001)로 활용 채널에 따른 집단 간 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 형태동일성 검증을 위해 각 집단의 모형 적합도 지수를 살펴보았으며, 비제약 모형의 적합도 지수가 제약 모형의 적합도 지수보다 좋게 나타나므로 비제약 모형의 적합도 지수로 모형의 적합도를 판단하였다(χ²=2618.189, df=1632, p=.000, GFI=.919, IFI=.908, TLI=.891, CFI=.906, RMSEA=.035).

동대문 기반 패션 브랜드 제품 구입 시 소비자가 활용하는 채널에 따른 집단 간 유의한 차이를 제약 모형과 비 제약 모형간의 χ² 차이 검정을 통해서 28개의 경로 별로 살펴보았으며, 3개의 경로에서 활용채널에 따른 소비자 집단 간 유의미한 차이가 발견되었다. 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성 중 다양성(Δχ²=7.46, p<.01), 유행성(Δχ²=8.256, p<.001), 편리성(Δχ²=6.318, p<.05)이 브랜드 자산에 미치는 영향에 있어서 소비자의 활용채널에 따른 집단 간 차이가 유의미하게 나타났다. 온라인·모바일 채널 사용자 집단이 동대문 기반 패션 브랜드 속성 중 유행성을 더 많이 인지하는 것으로 나타났고(β=.614, C.R.=3.631, p<.001), 온라인·오프라인·모바일 채널 사용자 집단에서 다양성(β=.297, C.R.=2.792, p<.01)과 편리성(β=.164, C.R.=1.573, p<.05) 속성이 브랜드 자산에 미치는 영향이 유의하게 나타나 가장 다양한 채널을 사용하는 소비자들이 다양성과 편리성을 중요하게 인식하며 이를 통해 브랜드 자산을 형성한다는 것을 알 수 있다.

5. 결 론

본 연구는 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성을 도출하고, 이 속성들이 고객자산, 고객만족, 재구매의도에 미치는 영향을 알아보았다. 또한 소비자의 멀티채널 쇼핑 성향에 따라 고객자산과 고객만족, 재구매의도에 미치는 영향에 차이가 있을 것으로 예측하여 집단 간 차이를 검증하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다.

첫째, 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성은 다양성, 유행성, 경제성, 편리성, 오락성, 정보성으로 나타났다. 이는 동대문 브랜드만의 차별화된 특성이 멀티채널을 통한 쇼핑에서도 반영되었다고 볼 수 있다. 즉, 멀티채널을 활용하여 소비자와 접점을 확대하고자 하는 동대문 기반 패션 브랜드들은 단순히 다양한 채널이 제공하는 편리성이나 신뢰성보다는 기존의 동대문 기반 패션 브랜드가 지닌 강점으로 언급되어온 유행을 반영한 상품, 다양한 스타일링 정보를 제공함으로써 멀티채널을 효율적으로 활용해야 함을 시사할 수 있다.

둘째, 동대문 기반 패션 브랜드들의 멀티채널 속성이 고객자산 구성요소에 미치는 영향을 본 결과, 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널이 제공하는 상품의 특성과 관련된 속성 중 다양성은 관계자산, 유행성은 브랜드 자산, 경제성은 가치자산과 브랜드 자산에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 동대문 기반 패션 브랜드 자체의 장점으로 인식되어온 다양성과 유행성이 멀티채널을 활용한 쇼핑과정에서도 소비자들이 브랜드를 인식하고 지속적인 관계를 유지하고자 하게 만드는 속성임을 나타내는 결과이다. 또한 멀티채널 환경 하에서는 브랜드별 가격비교가 용이하고, 합리적인 가격에 원하는 제품을 구매할 수 있다. 이러한 경제적 속성이 기존의 동대문 기반 패션 브랜드가 지니고 있던 브랜드 별 상이한 가격에 대한 단점을 보완한다고 볼 수 있다. 따라서 동대문 기반 패션 브랜드들은 멀티채널을 활용하여 유행을 반영한 다양한 제품을 통해 브랜드 경쟁력을 향상시키고, 소비자가 중요시 생각하는 경제성과 관련된 가격 측면에서의 혜택을 제공함으로써 가치자산을 향상시키고, 브랜드를 인식시킴으로써 지속적인 관계 구축에 대한 노력을 하는 것이 필요하다고 사료된다.

서비스 측면의 속성과 관련된 결과를 살펴보면, 편리성의 경우 고객자산 구성요소에 영향을 미치지 않은 반면, 오락성과 정보성은 고객자산 구성요소 모두에 유의한 영향을 미쳤다. 이는 저렴한 가격의 유행을 반영한 제품을 판매하는 동대문 기반 패션 브랜드의 특성상, 소비자들이 편리성을 크게 인식하지 않고 유행성이나 경제성 속성을 더 중요시 여긴다고 설명할 수 있다. 또한 동대문 기반 패션 브랜드의 주요 소비자들의 연령이 10대 후반에서 20대, 30대 초반에 형성되어 있기 때문에 다양한 채널을 활용하여 쇼핑하는 것이 익숙하고 전혀 어렵지 않은 연령대이기에 편리성을 중요한 속성으로 인식하지 않은 것으로 판단된다. 반면, 오락성과 정보성이 중요한 속성으로 모든 고객자산 구성요소에 영향을 준 결과는, 멀티채널을 활용하여 동대문 기반 패션 브랜드를 쇼핑하는 소비자들이 쾌락적 혜택을 중요하게 생각하는 것으로 해석할 수 있다. 동대문 기반 패션 브랜드는 일반 패션 브랜드에 비해 더 활발하게 다양한 채널을 활용해 소비자들에게 쇼핑 환경을 제공하며, 판매하는 제품을 실제 착용을 한 스타일링 정보와 상세한 제품 정보를 제공하는 것이 특징이다. 이러한 특성상 소비자들이 쇼핑 과정에서 재미와 즐거움을 크게 느끼는 것으로 볼 수 있다. 따라서 동대문 기반 패션 브랜드들은 여러 채널을 통해 소비자와 소통하는 것을 지속적으로 해야 하고, 소비자의 흥미를 이끌 수 있는 재미있는 요소를 확대하여 고객과의 관계를 지속적으로 유지할 필요성이 있다.

셋째, 고객자산 구성요소가 고객만족과 재구매의도, CLV에 미치는 영향을 살펴본 결과, 고객자산 구성요소 모두 고객만족에 유의한 영향을 미쳤고, 브랜드 자산은 재구매의도와 CLV에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 고객만족은 재 구매의도에 유의한 영향을 미쳤다. 이는 동대문 기반 패션 브랜드 소비자들은 고객과의 정서적 유대를 형성하는 것이 중요하고, 브랜드 이미지나 연상과 같은 요인들이 재구매의도로 이어지게 하는 것을 알 수 있다. 앞서 언급한 제품 측면에서의 가격의 합리성과 유행을 반영한 상품의 빠른 출시, 그리고 쇼핑과정에서 흥미를 끌 수 있는 정보제공을 통해 소비자들이 브랜드에 대해 느끼는 가치를 향상 시킬 필요가 있다고 사료된다. 이를 통해 소비자의 재구매의도가 향상되고 고객자산이 증가하여 지속적인 고객 유치가 이루어 질 수 있을 것이다. 하지만 기존 럭셔리 브랜드의 고객자산 연구의 결과와는 달리 고객자산 구성요소 중 브랜드 자산만이 CLV에 영향을 미친 결과는 사회적 상징성이 있는 럭셔리 브랜드와는 달리 가치자산과 관계자산에 있어서 부족한 현재의 동대문 기반 패션 브랜드의 현실을 여실히 보여주는 결과이다. 품질향상과 채널활용을 통한 쇼핑의 편리성을 제고시켜 가치자산을 향상시키고, 고객과의 지속적인 관계를 위한 서비스 제공에 더 노력을 해야 함을 시사할 수 있다.

마지막으로, 멀티채널 쇼핑성향에 따른 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성에 대한 고객자산, 고객만족, 재구매의도 간의 관계의 집단간 차이를 본 결과, 다양한 채널을 사용하는 소비자들이 편리성뿐만 아니라 동대문 기반 패션 브랜드의 주요 특성인 유행성과 다양성을 크게 인식하는 것으로 보아 다양한 채널을 활용함으로써 얻는 이점이 브랜드의 특성을 강화시켜 시너지 효과를 창출한다고 판단할 수 있다. 본 연구 결과를 바탕으로 동대문 기반 패션 브랜드들도 오프라인 매장, 온라인, 모바일 등 여러 쇼핑 채널을 소비자 중심의 관점에서 유기적으로 결합하여 일괄된 쇼핑경험을 제공할 수 있어야 효율적으로 멀티채널을 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구를 통한 학술적 의의는 다음과 같다. 첫째, 동대문 관련 연구에 있어서 시장이 아닌 브랜드의 관점에서 보았다는 것과 유통채널에 초점을 맞추었다는 점에서 의의를 가진다. 기존의 동대문 관련 연구들은 동대문 시장의 현황에 대한 질적 연구나 동대문 시장에 국한하여 활성화 방안을 연구하였다. 하지만 유통환경이 변화하여 언제 어디서든 동대문에서 생산한 제품을 소비자가 접할 수 있게 되었기 때문에 동대문 시장이라는 장소가 아닌 브랜드의 관점에서 접근하는 것이 필요하다고 사료된다. 본 연구는 동대문 관련 연구의 폭을 넓혔고, 동대문 기반 패션 브랜드의 연구의 초석이 된다는 점에서 의의를 갖는다. 둘째, 기존의 멀티채널 속성을 바탕으로 동대문 기반 패션 브랜드의 속성을 도출했다는 점이다. 동대문 기반 패션 브랜드의 경우 기존 채널의 강점을 강화시키고 약점을 보완하기 위해 채널을 확장한다. 따라서 본 연구는 동대문 기반 패션 브랜드들의 특징을 바탕으로, 강점과 약점을 상호 보완해줄 수 있는 멀티채널 속성을 정리하였다는 점에서 의의가 있다. 셋째, 멀티채널 연구에 있어서 온라인과 오프라인을 이분법적으로 나누지 않고, 상호작용이 가능한 채널로 보았다는 점에서 기존의 연구와 차별화된다. 따라서 본 연구에서 제시된 소비자들이 원하는 멀티채널 속성이 최근 유통환경에서 대두되는 여러 채널의 시스템적 통합의 개념인 옴니채널 연구에 기초자료가 될 수 있을 것이라 사료된다.

본 연구는 실무적 측면에서는 다음과 같은 의의를 갖는다. 첫째, 동대문 기반 패션 브랜드들의 채널 확장에 대한 소비자의 인식과 고객자산에 미치는 영향을 봄으로써 동대문 기반 패션 브랜드의 장기적인 발전 방향을 제시했다는데 의의가 있다. 또한 동대문 상권에 한정하지 않고 제품과 서비스로 확장했다는 점에서 동대문 기반 패션 제품을 소비자에게 공급하는 브랜드들에게 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다. 둘째, 동대문 기반 패션 브랜드의 멀티채널 속성이 소비자 반응에 미치는 영향을 실증연구를 통해 증명함으로써, 소비자들이 멀티채널 활용에 있어서 어떠한 속성을 중요시 생각하는지 제시했다는 점에 실무적 시사점을 갖는다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 동대문 패션 상권 관련 선행연구나 신문기사, 기타 통계자료를 바탕으로 멀티채널을 활용하고 있는 대표적인 동대문 기반 패션 브랜드에 한정하여 연구를 진행하였다. 하지만 너무 많은 수의 동대문 기반 패션 브랜드가 존재하는 실정으로 모든 동대문 기반 패션 브랜드를 일반화하기에는 다소 무리가 있다. 따라서 추후 연구에서는 동대문 기반 패션 브랜드의 규모나 현황에 대한 통계적인 수치의 차이를 통합할 수 있는 조사연구가 필요하다. 둘째, 본 연구는 동대문 기반 패션 브랜드가 제공하는 멀티채널의 속성에 대한 소비자의 반응에 초점을 맞추어 진행하였다. 따라서 연구의 범위가 광범위하게 진행되었다는 점을 한계점으로 볼 수 있다. 추후 연구에서는 멀티채널 환경 하에서 활용하는 채널에 따른 지출금액과 사용 정도에 따른 차이를 봄으로써 좀 더 심도 있는 연구가 진행될 필요가 있다고 사료된다. 셋째, 본 연구에서는 Rust et al.(2004)와 기존의 고객자산 관련 국내 선행연구에 따라 고객자산형성에 있어서 고객자산 구성요소가 가장 큰 영향을 미친다는 가정하에 연구를 진행하였으나 브랜드 자산을 제외하고 CLV에 영향을 미치지 않은 점을 고려하여 고객자산 구성요소와 CLV사이에 매개변수가 있을 경우의 영향관계를 측정하는 연구를 제안한다.

Acknowledgments

본 논문은 석사학위 청구논문의 일부임.

이 논문은 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2014S1A2A2028492).

References

Aaker, D., (1991), Managing brand equity: Capitalizing on the value of a brand name, New York, Free Press.
Agnihotri, A., (2015), Can brick-and-mortar retailers successfully become multichannel retailers?, Journal of Marketing Channels, 22(1), p62-73. [https://doi.org/10.1080/1046669X.2015.978702]
Ahn, M. Y., (2014), A study on apparel product quality recognition of Dongdanmoon fashion market, Journal of Korean Institute of Culture Product Art & Design, 38, p67-77.
Bae, B. I., (2015), The effect of purchasing factors of mobile fashion shopping on customer satisfaction and repurchase intention, Unpublished master’s thesis, Konkuk University, Seoul.
Balasubramanian, S., Raghunathan, R., & Mahajan, V., (2005), Consumers in a multichannel environment: Product utility, process utility, and channel choice, Journal of Interactive Marketing, 19(2), p12-30. [https://doi.org/10.1002/dir.20032]
Blattberg, R. C., & Deighton, J., (1996), Manage marketing by the customer equity test, Harvard Business Review, 74(4), p136.
Blazquez, M., (2014), Fashion shopping in multichannel retail: The role of technology in enhancing the customer experience. International, Journal of Electronic Commerce, 18(4), p97-116. [https://doi.org/10.2753/JEC1086-4415180404]
Bong Na, W., Marshall, R., & Lane Keller, K., (1999), Measuring brand power: Validating a model for optimizing brand equity, Journal of Product & Brand Management, 8(3), p170-184. [https://doi.org/10.1108/10610429910272439]
Chae, H., Ko, E., & Han, J., (2015), How do customers' SNS participation activities impact on customer equity drivers and customer loyalty? Focus on the SNS services of a global SPA brand, Journal of Global Scholars of Marketing Science, 25(2), p122-141. [https://doi.org/10.1080/21639159.2015.1012809]
Chaudhuri, A., & Holbrook, M. B., (2001), The chain of effects from brand trust and brand affect to brand performance: The role of brand loyalty, Journal of Marketing, 65(2), p81-93. [https://doi.org/10.1509/jmkg.65.2.81.18255]
Cho, S. L., (2011), Effects of relationship marketing activities on customer equity drivers and customer behaviors, Management Information Systems Review, 30(2), p185-210.
Cho, W. S., (2007), The relationships between service quality, trust and repurchase intention, Tourism Study, 21(4), p227-244.
Choi, J., (2004), Consumer multichannel choice behavior in the information search and purchasing stages, Journal of Consumer Studies, 15(4), p103-120.
Chun, E., Ko, J., Lee, J., & Ko, E., (2013), The effect of sports event tourism on event attitude and the brand equity of sportswear sponsors, Journal of Global Scholars of Marketing Science, 23, p72-91. [https://doi.org/10.1080/21639159.2012.744512]
Cronin, J. J., Brady, M. K., & Hult, G. T. M., (2000), Assessing the effects of quality, value, and customer satisfaction on consumer behavioral intentions in service environments, Journal of Retailing, 76(2), p193-218. [https://doi.org/10.1016/S0022-4359(00)00028-2]
Fornell, C., Johnson, M. D., Anderson, E. W., Cha, J., & Bryant, B. E., (1996), The American customer satisfaction index: Nature, purpose, and findings, Journal of Marketing, 60(4), p7-18. [https://doi.org/10.2307/1251898]
Gensler, S., Verhoef, P. C., & Bohm, M., (2012), Understanding consumers’ multichannel choices across the different stages of the buying process, Marketing Letters, 23(4), p987-1003. [https://doi.org/10.1007/s11002-012-9199-9]
Gupta, S., & Lehmann, D. R., (2003), Customers as assets, Journal of Interactive Marketing, 17(1), p9-24. [https://doi.org/10.1002/dir.10045]
Gwinner, K. P., Gremler, D. D., & Bitner, M. J., (1998), Relational benefits in services industries: The customer’s perspective, Journal of the Academy of Marketing Science, 26(2), p101-114. [https://doi.org/10.1177/0092070398262002]
Hair, J. F., Black, B., Babin, B., Anderson, R. E., & Tatham, R. L., (2006), Multivariate data analysis, (6th ed.), New Jersey, NJ, Prentice Hall International.
Hellier, P. K., Geursen, G. M., Carr, R. A., & Rickard, J. A., (2003), Customer repurchase intention: A general structural equation model, European Journal of Marketing, 37(11/12), p1762-1800. [https://doi.org/10.1108/03090560310495456]
Hong, B. S., & Lee, E. J., (2007), The distribution revitalization policy by the structural characteristic analysis of dongdaemoon fashion market, Journal of Distribution Research, 12(5), p153-174.
Jang, W. Y., Cho, K. M., & Park, J. H., (2014), The effects of the congruence between sports brand personality and self-image on brand loyalty and repurchase intention, Korean Journal of Sport Management, 19(3), p121-136.
Joo, Y. H., (2010), Multichannel shopping and customer satisfaction : The role of shopping experience and customer-firm relationship characteristics, Journal of Distribution Research, 15(4), p21-60.
Ju, S. R., & Chung, M. S., (2012), The effects of college students’ perceived value of and satisfaction with loyalty program on customer loyalty in fashion firms, The Research Journal of the Costume Culture, 20(3), p378-391. [https://doi.org/10.7741/rjcc.2012.20.3.378]
Kim, A., & Ko, E., (2012), Do social media marketing activities enhance customer equity? An empirical study of luxury fashion brand, Journal of Business Research, 65(10), p1480-1486. [https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2011.10.014]
Kim, D. Y., & Kim, S. H., (2013), The impacts of three drivers of customer equity on firm value, The Academy of Customer satisfaction Management, 15(1), p27-52.
Kim, J. H., Chung, S. J., & Kim, D. G., (2015), Importance of apparel product selection criteria to retail buyers in Dongdaemun market, Korean Fashion & Costume Design Association, 17(2), p1-10.
Kim, J. H., & Lee, J. H., (2011), A study on factors that affect the selection of multichannel in the apparel retail – Based on the characteristics of marketing and customer, Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 35(7), p801-815. [https://doi.org/10.5850/JKSCT.2011.35.7.801]
Kim, M. Y., (2014a), Exploratory study on global marketing strategy for the Dongdaemun fashion district, Journal of the Korean Society of Costume, 64(3), p47-61. [https://doi.org/10.7233/jksc.2014.64.3.047]
Kim, S. H., (2007), A study on the fast fashion(Part 1) - Focusing on marketing strategy, The Research Journal of the Costume Culture, 15(5), p875-887.
Kim, S., (2014b), Is Dongdaemun fashion on the rise?, Fashionbiz.co.kr, Retrieved from http://www.fashionbiz.co.kr/RE/print.asp?cate=2&recom=&idx=142476&uidx=0.
Kim, S. H., Lee, S. H., & Lim, T. S., (2014), The effect of self-brand image congruity and functional congruity on brand love, brand attitude and consumers’ responses, Journal of Markeing Studies, 22(4), p1-19.
Kim, Y. C., Whang, S. J., & Kim, M. J., (2009), The effect of consumer involvement on the relationship between brand equity and customer satisfaction, The Korean Venture Management Review, 12(2), p93-115.
Ko, E., Choo, H., Lee, J. Y., Song, S., & Whang, H., (2013), Triangulated value perspectives of Place marketing: A case of Dongdaemun and the Doota shopping mall, Journal of Global Fashion Marketing, 4(4), p299-318. [https://doi.org/10.1080/20932685.2013.822683]
Ko, E., Lee, M. A., Lee, M. Y., Phan, M., Kim, K. H., Hwang, Y. K., & Burns, L. D., (2011), Product attributes' effects on perceived values and repurchase intention in Korea, USA, and France, Journal of Global Scholars of Marketing Science, 21(3), p155-166. [https://doi.org/10.1080/21639159.2011.9711022]
Ko, E., & Oh, S. M., (2009), A study on customer equity of luxury brands, Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 33(7), p1025-1037. [https://doi.org/10.5850/JKSCT.2009.33.7.1025]
Konuş, U., Verhoef, P. C., & Neslin, S. A., (2008), Multichannel shopper segments and their covariates, Journal of Retailing, 84(4), p398-413. [https://doi.org/10.1016/j.jretai.2008.09.002]
Kumar, V., & Venkatesan, R., (2005), Who are the multichannel shoppers and how do they perform?: Correlates of multichannel shopping behavior, Journal of Interactive Marketing, 19(2), p44-62. [https://doi.org/10.1002/dir.20034]
Lee, C. H., Ko, E., Tikkanen, H., Phan, M. C. T., Aiello, G., Donvito, R., & Raithel, S., (2014), Marketing mix and customer equity of SPA brands: Cross-cultural perspectives, Journal of Business Research, 67(10), p2155-2163. [https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2014.04.025]
Lee, G. H., (2007), An analysis of consumer choice between the internet and TV home shopping channels, Journal of Distribution Research, 12(4), p27-47.
Lee, G. I., (2012), The effect of global SPA brand's experiential marketing provider on shopping experience and customer, Unpublished master’s thesis, Yonsei University, Seoul.
Lee, K. Y., Baek, J. H., & Park, K. D., (2010), Effects of consumers’ experience of brand shop on brand equity, Korean Journal of Communication Studies, 18(2), p83-103.
Lee, M. J., & Lee, K. H., (2013), Mobile shopping motives and fashion application acceptance, Journal of Digital Convergence, 11(1), p153-163.
Lim, M. S., Kim, D. Y., & Lee, M. K., (2010), A study on revitalization strategies for Dongdaemoon fashion retail market, Journal of Fashion Business, 14(4), p41-57.
Liu, Y., (2007), The long-term impact of loyalty programs on consumer purchase behavior and loyalty, Journal of Marketing, 71(4), p19-35. [https://doi.org/10.1509/jmkg.71.4.19]
McGoldrick, P. J., & Collins, N., (2007), Multichannel retailing: Profiling the multichannel shopper, International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 17(2), p139-158. [https://doi.org/10.1080/09593960701189937]
Mittal, V., & Kamakura, W. A., (2001), Satisfaction, repurchase intent, and repurchase behavior: Investigating the moderating effect of customer characteristics, Journal of Marketing Research, 38(1), p131-142. [https://doi.org/10.1509/jmkr.38.1.131.18832]
Oliver, R. L., (1997), Satisfaction: A behavioral perspective on the consumer, New York, NY, Irwin-McGraw-Hill.
Oliver, R. L., & Swan, J. E., (1989), Equity and disconfirmation perceptions as influences on merchant and product satisfaction, Journal of Consumer Research, p372-383. [https://doi.org/10.1086/209223]
Pappu, R., & Quester, P., (2006), Does customer satisfaction lead to improved brand equity? An empirical examination of two categories of retail brands, Journal of Product & Brand Management, 15(1), p4-14. [https://doi.org/10.1108/10610420610650837]
Parasuraman, A., Berry, L. L., & Zeithaml, V. A., (1991), Refinement and reassessment of the SERVQUAL scale, Journal of Retailing, 67(4), p420.
Pascale, M., (2000), Online catalogers, Spending more, making more, brining more inhouse. Catalog Age, 6, p8-13.
Park, G. J., Chung, K. H., & Park, S. Y., (2011), The effect of channel equity on private brand image and purchase intent, Korea Research Academy of Distribution and Management Review, 14(5), p27-49.
Park, H. S., & Kim, H. S., (2011), The effects of benefits and online shopping risks on channel selection for luxury fashion items, Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 35(1), p13-25. [https://doi.org/10.5850/JKSCT.2011.35.1.013]
Park, S., (2008), A study on the relation effects and respons act in the distribution channels of national & foreign clothing brand - The relationship between the department store and the tenant in the departmentstore, Korea Research Academy of Distribution and Management Review, 11(4), p79-106.
Park, S. H., (2015), New concept of Dongdaemun select shop, Economymk.co.kr, Retrieved from http://news.mk.co.kr/newsRead.php?year=2015&no=324333.
Rios, R. E., & Riquelme, H. E., (2008), Brand equity for online companies, Marketing Intelligence & Planning, 26(7), p719-742. [https://doi.org/10.1108/02634500810916681]
Rust, R. T., Lemon, K. N., & Zeithaml, V. A., (2004), Return on marketing: Using customer equity to focus marketing strategy, Journal of Marketing, 68(1), p109-127. [https://doi.org/10.1509/jmkg.68.1.109.24030]
Rust, R. T., Zeithaml, V., & Lemon, K., (2000), Driving customer equity: How customer lifetime value is reshaping corporate strategy, London, Somin and Schuster.
Shon, H. J., (2013, September), ‘ICT and retail: Omni-channel’, Digieco report. 201305, Retrieved from www.digieco.org.
Stone, M., Hobbs, M., & Khaleeli, M., (2002), Multichannel customer management: The benefits and challenges, Journal of Database Marketing, 10(1), p39-52. [https://doi.org/10.1057/palgrave.jdm.3240093]
Sun, Y., Kim, K. H., & Kim, J. R., (2014), Examining relationships among sustainable orientation, perceived sustainable marketing performance, and customer equity in fast fashion industry, Journal of Global Fashion Marketing, 5(1), p74-86. [https://doi.org/10.1080/20932685.2013.866319]
Taylor, S. A., Celuch, K., & Goodwin, S., (2004), The importance of brand equity to customer loyalty, Journal of Product & Brand Management, 13(4), p217-227. [https://doi.org/10.1108/10610420410546934]
Taylor, S. A., & Cronin, J. J., (1994), SERVPERF versus SERVQUAL: Reconciling performance-based and perceptions-minus-expectations, Journal of Marketing: A Quarterly Publication of the American Marketing Association, 58(1), p125-131.
Wang, C. Y., & Hsu, M. K., (2010), The relationships of destination image, satisfaction, and behavioral intentions: An integrated model, Journal of Travel & Tourism Marketing, 27(8), p829-843. [https://doi.org/10.1080/10548408.2010.527249]
Woo, J., Park, H. S., & Yun, S. J., (2005), An exploratory study of component and formation of customer equity, Journal of Marketing Management Research, 10(3), p113-129.
Yang, Z., & Peterson, R. T., (2004), Customer perceived value, satisfaction, and loyalty: The role of switching costs, Psychology & Marketing, 21(10), p799-822. [https://doi.org/10.1002/mar.20030]
Yun, S. Y., & Ko, E., (2006), A study on measuring and defining dimensions of fashion product customer equity, Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 30(9,10), p1389-1399.
Yun, S. J., Woo, J., & Park, H. S., (2006), Relationship among marketing activities, customer equity and Brand equity, Korean Journal of Business Administration, 19(1), p1-24.
Zeithaml, V. A., (1988), Consumer perceptions of price, quality, and value: A means-end model and synthesis of evidence, Journal of Marketing, 52(3), p2-22. [https://doi.org/10.2307/1251446]

Construct	Items	Standardized Loading	Cronbach’s α	AVE	CR
Product diversity	Different products are available.	.787	.846	.594	.832
	There is a variety of product assortment.	.817
	Various styles can be displayed.	.711
	There is a wide range of selection for products.	.765
Trendy products	There are many recent trendy styles.	.837	.877	.657	.867
	I can purchase trendy products.	.897
	New style products are greatly available.	.757
	Trend is well considered in the product.	.741
Cost effectiveness	It can be purchased with a more affordable price.	.810	.879	.657	.811
	Price comparison can be conducted easily.	.720
	Product purchase is possible with an affordable price.	.901
	The price is satisfying.	.800
Convenience	It can be used whenever I want to anywhere.	.856	.816	.714	.773
Convenience	I can shop regardless of the time or location.	.834	.816	.714	.773
Entertainment	Shopping is fun.	.834	.906	.664	.874
	It energizes me.	.739
	It provides pleasure to shopping instead of simply making purchase.	.796
	It is interesting.	.873
	I get hooked onto shopping without knowing it.	.879
Informativeness	I can know detailed information about the product.	.779	.824	.707	.784
Informativeness	I gain helpful information for product purchase.	.815	.824	.707	.784
Value equity	The product of this brand has an appropriate price for the quality.	.866	.858	.547	.772
	The product price of this brand is more competitive than other competitors.	.723
	Purchasing the product of this brand is considered as a very great choice.	.755
Brand equity	I am reminded of great images when I think about this brand.	.740	.867	.569	.807
	I have the intention to suggest this brand to others.	.744
	I will continue using this brand.	.752
Relationship equity	I have affection about this brand.	.766	.860	.601	.717
Relationship equity	I feel fond to this brand.	.806	.860	.601	.717
Customer satisfaction	Using this brand was a wise choice.	.744	.864	.629	.762
	I am glad that I decided to use this brand.	.829
	I am generally satisfied about this brand.	.759
Re-purchase intention	I will continue using this brand.	.843	.876	.685	.880
	I have the intention to purchase the product of this brand again.	.837
	I want to use this brand again next time.	.803
Model fit: χ²=998.248, df=505, χ²/df=1.977, GFI=.899, NFI=.908, IFI=.952, CFI=.952, RMSEA=.045

Construct	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
a: Average variance extracted (AVEs) for each constructs are displayed on the diagonal. b: Numbers below the diagonal are the squared correlation estimates between the two constructs.
Product diversity	0.594	0.446	0.189	0.265	0.183	0.158	0.188	0.207	0.169	0.188	0.132
Trendy products	0.668	0.657	0.095	0.300	0.197	0.213	0.180	0.228	0.154	0.171	0.164
Cost effectiveness	0.435	0.309	0.657	0.213	0.088	0.139	0.281	0.119	0.072	0.136	0.108
Convenience	0.515	0.548	0.461	0.714	0.138	0.141	0.150	0.151	0.087	0.120	0.146
Entertainment	0.428	0.444	0.297	0.371	0.664	0.285	0.232	0.265	0.156	0.110	0.099
Informativeness	0.397	0.461	0.373	0.376	0.534	0.707	0.219	0.222	0.147	0.099	0.070
Value equity	0.434	0.424	0.530	0.387	0.482	0.468	0.547	0.539	0.331	0.456	0.278
Brand equity	0.455	0.477	0.345	0.389	0.515	0.471	0.534	0.569	0.520	0.555	0.534
Relationship equity	0.41	0.392	0.268	0.295	0.395	0.383	0.575	0.521	0.602	0.596	0.452
Customer satisfaction	0.434	0.413	0.369	0.347	0.332	0.314	0.575	0.545	0.572	0.629	0.661
Re-purchase intention	0.363	0.405	0.329	0.382	0.315	0.264	0.527	0.531	0.472	0.613	0.685

No.	Hypotheses	Estimate	SE	t	Result
p<.05 p<.01 **p<.001
H1 Multi-channel attributes of Dongdaemun-based fashion brands → Value equity (+)
H1-1	Product diversity → Value equity	0.085	0.067	1.208	Not supported
H1-2	Trendy products → Value equity	0.091	0.068	1.327	Not supported
H1-3	Cost effectiveness → Value equity	0.359	0.045	6.186^***	Supported
H1-4	Convenience → Value equity	-0.021	0.050	-0.332	Not supported
H1-5	Entertainment → Value equity	0.220	0.043	3.867^***	Supported
H1-6	Informativeness → Value equity	0.150	0.049	2.471^*	Supported
H2 Multi-channel attributes of Dongdaemun-based fashion brands → Brand equity(+)
H2-1	Product diversity → Brand equity	0.125	0.063	1.763	Not supported
H2-2	Trendy products → Brand equity	0.151	0.064	2.181^*	Supported
H2-3	Cost effectiveness → Brand equity	0.123	0.040	2.219^*	Supported
H2-4	Convenience → Brand equity	0.051	0.046	0.798	Not supported
H2-5	Entertainment → Brand equity	0.256	0.041	4.478^***	Supported
H2-6	Informativeness → Brand equity	0.142	0.046	2.342^*	Supported
H3 Multi-channel attributes of Dongdaemun-based fashion brands → Relationship equity (+)
H3-1	Product diversity → Relationship equity	0.210	0.072	2.667^**	Supported
H3-2	Trendy products → Relationship equity	0.107	0.073	1.405	Not supported
H3-3	Cost effectiveness → Relationship equity	0.077	0.045	1.268	Not supported
H3-4	Convenience → Relationship equity	-0.002	0.053	-0.029	Not supported
H3-5	Entertainment → Relationship equity	0.136	0.045	2.191^*	Supported
H3-6	Informativeness → Relationship equity	0.128	0.052	1.917^*	Supported
H4 Customer equity drivers → Customer satisfaction (+)
H4-1	Value equity → Customer satisfaction	0.242	0.042	4.818^***	Supported
H4-2	Brand equity → Customer satisfaction	0.332	0.046	6.469^***	Supported
H4-3	Relationship equity → Customer satisfaction	0.490	0.048	8.933^***	Supported
H5 Customer equity drivers → Re-purchase intention (+)
H5-1	Value equity → Re-purchase intention	-0.171	0.045	-0.643	Not supported
H5-2	Brand equity → Re-purchase intention	0.237	0.052	4.491^***	Supported
H5-3	Relationship equity → Re-purchase intention	-0.013	0.059	-0.205	Not supported
H6 Customer equity drivers → CLV (+)
H6-1	Value equity → CLV	0.021	9589.9	.367	Not supported
H6-2	Brand equity → CLV	0.148	10250	2.601^**	Supported
H6-3	Relationship equity → CLV	0.082	9643.8	1.495	Not supported
H7 Customer satisfaction → Re-purchase intention (+)
H7	Customer satisfaction → Re-purchase intention	0.893	0.099	9.031^***	Supported
Note: χ²=1131.426, df=544, χ²/df=2.080, GFI=.889, NFI=.901, IFI=.943, CFI=.943, RMSEA=.047