J Korean Soc Cosmetol > Volume 28(4); 2022 > Article
헤어샵의 마케팅믹스요인(7P)이 이용만족과 소비자 애호행동에 미치는 영향

Abstract

4P mix(Product, Place, Promotion, Price) was mainly used as a marketing mix strategy for manufactured goods. However, in the service industry, in addition to this 4P mix, the need to add 3P mix (Physical Evicence, People, Process) has emerged due to its characteristics. These service marketing 7P mixes are applied and implemented in various ways to the beauty industry. This study was attempted based on these service marketing 7P mix elements. In other words, the purpose of this study is to verify which of the 7P mixes elements of service marketing for beauty industry affects the customer's preference behavior and experience satisfaction. Data collection for this study was conducted through a survey of people who have used beauty salon. Structural equation analysis was conducted using the statistical program AMOS & SPSS with the collected data. As a result of the test of this study hypothesis, it was found that ‘People’ factor had the highest positive effect on customers' preference behavior and experience satisfaction. In future studies, more extended research that can be variables that can effect on customer's preference behavior and experience satisfaction needs to be attempted.

I. 서 론

현대사회의 빠른 경제성장과 K-뷰티산업의 대중화로 개개인의 아름다움에 대한 관심이 증가하면서 뷰티 관련 산업도 급속도로 발전해오고 있다. 헤어서비스업의 경우 양적 및 질적 발전과 함께 새로운 기술의 확산 및 소비자들의 욕구의 다양화, 전문화 등으로 인해 헤어서비스업의 경쟁은 더욱 치열해지고 있는 것이 사실이다. 과거의 헤어서비스는 단순한 기술서비스 제공을 담당했던 수동적인 입장이었다면 2000년대 이후 소비자들은 더 좋은 서비스 조건과 환경을 추구하며, 헤어샵의 위치, 규모, 유형 등 다양한 요소들에 의해 소비자 인식과 만족에 차이가 발생되고 있다. 이에 현대의 헤어서비스업은 소비자를 만족시킬 수 있는 다양한 요소로 구체적이고 체계화된 헤어서비스 마케팅 전략 수립을 위한 연구가 필요한 실정이다. 기존 제품의 마케팅믹스 전략으로 활용되어온 4ps Product(상품), Place(유통), Promotion(촉진), Price(가격)외에 서비스의 특성을 고려한 3ps인 Physical Evidence(물리적 증거), People(종사자), Process(과정)을 더한 7Ps가 제시되어 헤어산업에서도 서비스 마케팅의 전략적 요소로 인식되고 있으며 이에 관련된 연구도 속속 등장하고 있다. 기존의 마케팅믹스는 MaCarthy(1969)에의해 4Ps로 정리된바 있고, Booms & Bitner(1981)에 의해 참여자(Participants), 물리적증거(Physical Evidence), 서비스 전달과정(Process)을 조합한 서비스 마케팅믹스 요소가 추가되어 많은 서비스업에서 활용되었으나 헤어서비스업에서의 연구는 주로 미용기술 중심의 연구가 활발히 진행되어 온 반면, 고객의 니즈를 다양한 요소적 측면에서 고려하는 서비스마케팅 7p요소를 바탕으로 한 연구는 상대적으로 적은 편이다. 그럼에도 불구하고 서비스마케팅믹스의 7P요소는 고객이 인식하는 서비스품질의 요소별로 고객에 미치는 만족, 애호행동 등과 같이 미치는 영향에 차이가 많이 나타나므로 서비스의 질적인 부분과 성과에 있어서 중요한 요소가 된다고 할 수 있다(Kwon & Park, 2017).
본 연구는 이러한 마케팅믹스 7P요소를 바탕으로 다양한 전략의 구사를 통해 치열한 경쟁구도속에 있는 헤어서비스 분야의 서비스경쟁력 확보를 위한 노력의 핵심을 탐구하려는 의도를 가지고 시도되었다. 즉 서비스마케팅믹스의 어떠한 요인이 고객만족과 소비자의 애호행동에 영향을 미치는지 검증해봄으로써 헤어서비스를 이용하는 소비자들이 인식하는 다양한 요소 중에서 기존고객들과의 관계를 지속적으로 유지하고 충성된 고객으로 유인할 수 있는 요소가 무엇인지 이를 통해 구체적인 방안을 제공하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다.

II. 이론적 배경

1. 서비스마케팅믹스(7P)

마케팅믹스(Maketing Mix)란 정해진 조건과 시점에서 여러 형태의 마케팅 수단을 경영자가 적절히 사용하여 기업성과의 극대화를 위해 통제 가능한 마케팅 전략들이 필요하고 이 변수들의 조합들을 마케팅믹스라고 한다(Kwon & Park, 2017). 이후 MaCarthy(1969)에 의해 Price(가격), Place(유통), Product(제품), Promotion(판매촉진)인 4P로 정리되었고 이 4P요인은 제조업에는 쉽게 적용되지만 서비스업에서는 눈에 보이지 않는 무형이고 소유가 분명하지 않아서 분리가 어렵고 사용하지 않을시 금세 없어지는 특징이 있다. 이처럼 보관이나 저장이 불가능하고 표준화하기 모호한 이질성을 가지고 있는 서비스업의 특성을 토대로 Booms(1981)은 기존 4P에 People(사람), Process(전달과정), Physical Evidence(물리적 환경)인 3P를 조합한 7P가 많은 지지를 받고 있으며 미용서비스 산업에서도 마케팅의 여러 기법을 적용하여 경영목표 달성을 위해 힘쓰고 있다. 본 연구에서는 이러한 개념을 토대로 서비스마케팅믹스를 서비스기업의 성과 극대화를 위해 통제 가능한 마케팅 변수들의 조합이라 정의하고 후속연구를 진행하였다.
이러한 서비스 마케팅믹스7P의 세부구성(항목)요인을 정리해보면 <Table 1>과 같다.
서비스 마케팅믹스에 관한 선행연구를 살펴보면 Kang(2021)은 마케팅믹스 요인 중에서 고객만족에 미치는 영향을 분석한 결과 서비스 전달과정이 가장 중요함을 확인하였고, You(2018)은 헤어 서비스 마케팅 믹스5개 요인과 고객만족과의 상관관계에서 ‘미용사 서비스’, ‘가격’, ‘시설과 혜택’, ‘장소’, ‘미용사 서비스’ 5개 요인 모두 고객만족과 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. Yin(2011)의 백화점에서 마케팅믹스 요인이 고객만족에 미치는 영향에서 마케팅믹스 4p중 ‘가격 요인’이 가장 큰 영향을 미치고 있었다. Yun(2016)의 메이크업 서비스 마케팅 믹스에서 ‘전문기술 및 가격’, ‘고객응대’의 2가지 요인이 고객 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

2. 이용만족

소비자의 이용만족(Customer’s Experience Satisfaction)이란 서비스 결과에 대한 평가를 말한다. 경험에 의한 고객의 인지적인 상태를 말하며 소비자의 니즈를 충족시켜서 제품과 서비 스를 재구매로 연결하는 신뢰의 연속성으로 정의하고 있다. 고객만족이 높은 기업은 고객의 충성도 향상, 마케팅 실패비용의 감소, 신규고객 마케팅비용 감소, 기존 고객의 이탈방지, 가격 민감도 하락, 기업명성도의 향상 등을 기대할 수 있다(Fornell, 1992). 또한 고객이 상품과 서비스에 기대이상으로 충족하게 되면 충성도, 재이용, 재구매가 높아진다. 이로 인해 타인에게 추천을 하는 의지가 지속되며 고객의 기대를 충족시켜 기업에서 하는 모든 활동을 조정하는 것이라고 할 수 있다. 따라서 이러한 개념을 바탕으로 본 연구에서의 이용만족을 헤어서비스업을 이용한 고객의 서비스 결과에 대한 평가라 정의하고 이후 연구를 진행하였다.
이러한 소비자의 이용만족은 구매 후 소비자의 행동예측을 위한 핵심요소로 인식되었고, 고객들의 정서적 반응과 인지적 반응으로 차이를 두어 보는 경우에 따라 다르게 정의될 수 있다. 소비자의 만족도는 하나의 거래에서부터 점차 장기적으로 이어지기 때문에 기업의 성장과 수입에 중요한 영향을 미친다 (Kim, 2016).
미용산업에서 서비스 마케팅믹스와 이용만족에 관한 선행 연구들을 살펴볼 때 You & Kim(2014)의 연구에서는 마케팅믹 스에 ‘People’요인이 만족에 가장 큰 영향을 나타났고, Yang (2020)은 헤어샵 마케팅믹스 7ps요인은 고객만족에 부분적인 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타냈으며, Kang(2021)의 연구에서는 마케팅 믹스의 요인 중에서 ‘서비스 전달과정’의 요인이 고객만족에 영향을 나타냈다.

3. 애호행동

애호행동은 선호하는 제품 또는 서비스를 지속적으로 구매하게 만드는 행동을 의미한다. 즉 특정 해당 브랜드에 대한 깊은 몰입으로, 상표전환을 야기할 수 있는 상황이나 어떠한 마케팅적인 시도에도 불구하고 동일한 브랜드를 재구매하는 행동적 경향성과 호의적 행동을 의미한다.
Oliver & Swan(1989)는 고객의 애호행동은 주위의 여러 가지 환경에도 불구하고 다른 제품이나 서비스로 전환하지 않고 계속적으로 특정 브랜드 및 상품을 반복 구매하는 소비자의 헌신이라고 정의하였고, 애호행동은 서비스 기업을 위한 지속적인 경쟁우위의 주요한 원천중에 하나이며, 더 높은 수준의 고객애호행동은 계속적인 경쟁우위 창출 및 고객유지와 함께 종업원의 사기와 생산성을 높일 수 있다고 하였다. 이러한 선행 연구들에서의 관련 개념을 참조하여 본 연구에서는 애호행동을 다른 헤어샵으로의 서비스 전환을 하지 않고 계속적으로 특정 헤어샵의 서비스를 반복 구매하는 소비자의 행동이라 정의하였다.
애호행동에는 재구매의도, 긍정적구전, 고객충성도 등이 포함되는데 각 요인별 주요 개념을 정리해보면 다음의 <Table 2>와 같다.
이러한 애호행동에 관한 선행연구를 살펴보면 Parasuraman et al.(1988)은 고객만족이 재구매의도에 정(+)의 영향을 미치며 신규고객의 대략 30%는 긍정적 구전을 통해 기업을 선택하고 고객만족이 증가할수록 상품·기업에 대한 긍정적 구전의도가 증가된다고 하였다. 또 Cheon(2006)의 연구에서는 소비자가 어떤 제품과 서비스를 획득하고 사용한 뒤에 만족·불만족과 같은 감정을 발전시키는 경향이 있고 경험이 기대한 것만큼 충족되었을 때에 해당 제품·서비스에 대한 우호적 관계를 가진다고 하였다.

III. 내용 및 방법

1. 연구모형과 가설의 설정

본 연구는 헤어서비스업에서의 서비스마케팅믹스 7P 요인이 고객의 이용 만족도와 고객의 애호행동에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하고자 한 연구이다. 나아가 고객의 이용만족이 서비스마케팅 믹스요인과 고객의 애호행동 간의 관계를 매개하는지도 실증적으로 살펴보고자 하였다. 이러한 연구의 방향을 바탕으로 <Fig. 1>과 같은 연구모형을 설정하였다. 본 연구모형의 검증을 통해 궁극적으로 헤어서비스업 분야에서 고객의 애호행동을 높일 수 있는 영향 요인에 대해 체계적인 파악을 진행하고 결과적으로 헤어서비스의 경쟁력을 높일 수 있는 서비스마케팅 믹스요인의 제고방안을 도출함으로써 헤어서비스 분야의 발전에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 연구모형을 바탕으로 서비스마케팅 믹스 7P 요인에 대한 고객의 인식이 고객의 이용만족에 미치는 영향을 살펴보기 위해 설정한 가설1은 다음과 같다.
H1: 헤어서비스에서 서비스마케팅믹스요인은 고객의 이용 만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-1 Product 인식은 고객의 이용만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-2 Place 인식은 고객의 이용만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-3 Price 인식은 고객의 이용만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-4 Promotion 인식은 고객의 이용만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-5 Process 인식은 고객의 이용만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-6 People 인식은 고객의 이용만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-7 Physical Evidence 인식은 고객의 이용만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
또한, 서비스마케팅 믹스 7P 요인이 고객의 애호행동에 직접적으로 영향을 미칠 수 있다는 가정을 바탕으로 다음과 같은 가설 2를 설정하였다.
H2: 헤어서비스에서 서비스마케팅믹스요인은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-1 Product 인식은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-2 Place 인식은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-3 Price 인식은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-4 Promotion 인식은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-5 Process 인식은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-6 People 인식은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-7 Physical Evidence 인식은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
한편, 고객의 이용만족과 고객의 애호행동 간의 영향관계를 확인하기 위해 설정한 가설3은 다음과 같다.
H3: 헤어서비스에서 고객의 이용만족은 고객의 애호행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

2. 연구대상 및 자료수집

본 연구는 서울지역에 소재하고 있는 헤어샵을 주로 이용하고 있는 소비자를 대상으로 자기기입식 대면 설문지 작성을 통하여 자료를 수집하였다.
본 조사는 2022년 1월부터 2월까지 약 2개월간 실시하였고, 총 290여부의 설문지를 배포하여 275부가 회수되었으며, 그 중 분석에 사용하기에 부적절하다고 판단되는 8부의 설문지를 제외한 267부를 최종 분석에 사용하였다.

3. 변수의 조작적 정의와 측정도구

본 연구에서 사용한 변수의 조작적 정의와 측정도구를 정리하면 다음과 같다.

1) 서비스마케팅믹스

마케팅믹스(Maketing Mix)란 정해진 조건과 시점에서 여러 형태의 마케팅 수단을 경영자가 적절히 사용하여 기업성과의 극대화를 위해 통제 가능한 마케팅 전략들의 조합을 의미하며, 본 연구에서는 MaCarthy(1969)에 의해 구성된 Price(가격), Place(유통), Product(제품), Promotion(판매촉진)인 4P와 Booms (1981)가 추가한 People(사람), Process(전달과정), Physical Evidence(물리적 환경)인 3P를 조합한 7P를 서비스마케팅믹스의 개념으로 정의하여 사용하고자 하였다. 이러한 서비스마케팅믹스의 7P 요인은 Booms와 Bitner(1981)가 제시하고, Parasuraman 과 Berry(2004)가 실증적 사례를 보고한 내용을 바탕으로 Kwon & Park(2017)의 연구에서 사용한 Product, Place, Price, Promotion, Process, People, Physical Evidence의 7개 요인을 사용하였다. 측정 문항은 헤어서비스업에 적합한 내용으로 일부를 수정하여 각 4개의 문항으로 구성하여 모두 28개의 문항을 사용하였다.

2) 이용만족

이용만족(Customer’s Experience Satisfaction)이란 서비스 결과에 대한 평가를 말하는데 경험에 의한 고객의 인지적인 상태를 말하며 소비자의 니즈를 충족시켜서 제품과 서비스를 재구매로 연결하는 신뢰의 연속성으로 정의할 수 있다. 본 연구에서의 이용만족은 Oliver와 Westbrook(1981)Fornel(1992) 등이 제시한 고객만족의 개념을 바탕으로 미용업 서비스분야를 대상으로 수정하여 사용한 Park(2017)의 연구문항을 참조하여 3개 문항으로 구성하였고 Likert 5점 척도로 측정하였다.

3) 애호행동

본 연구에서의 애호행동은 선호하는 제품 또는 서비스를 지속적으로 구매하게 만드는 행동을 의미하는데, 특정 브랜드에 대한 깊은 몰입으로, 상표전환을 야기할 수 있는 상황이나 어떠한 마케팅적인 시도에도 불구하고 동일한 브랜드를 재구매하는 행동적 경향성과 호의적 행동이라고 정의하였다. 이러한 애호행동은 Hunt(1988), Bloemer(2003)이 제시한 소비자의 행동의도와 행동의도의 구성요소를 바탕으로 Kim(2016)의 연구에서 사용한 문항을 참조하여 고객충성도, 긍정적 구전, 재구매 의도 등이 포함된 5개의 문항으로 구성하여 5점 Likert 척도를 사용하였다.
이와 함께 조사 대상자의 일반적 특성을 파악하기 위해 성별, 연령, 학력, 직업, 결혼여부, 월수입 등 총 6문항으로 구성된 명목척도를 사용하였다.

4. 자료 분석 방법

수집한 자료의 분석을 위해 SPSS 21.0과 AMOS 21.0을 사용하여 분석하였다. 첫째, 조사대상의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 측정 변수들의 타당성과 신뢰성 검증을 위해서 탐색적 요인분석, 확인요인분석 및 신뢰도 분석을 실시하였다. 셋째, 가설검증을 위해 구조방정식 경로분석을 실시하였다. 넷째, 매개변수의 매개효과를 검증하기 위하여 Andrew Hayes(2013)의 PROCESS macro를 이용한 간접효과 분석을 진행하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 조사 대상의 일반적 특성

빈도분석을 통한 연구 대상자의 인구통계학적 특성을 정리하면 다음의 <Table 3>과 같다.
본 연구의 집단별 주요 특성을 살펴보면, 먼저 유효표본 267명 중 남성이 110명(41.2%), 여성이 157명(58.8%)로 여성이 다소 높게 분포된 것을 알 수 있다. 결혼여부는 미혼자(152명, 56.9%)가, 연령대는 20대(126명, 47.2%), 학력은 고등학교 이하 재학 및 졸업자(108명, 40.4%), 직업유형은 회사원(87명, 32.6%), 월 평균 소득은 200만 원 이상에서 300만 원 미만(145명, 54.3%)이 상대적으로 높게 분포된 것으로 나타났다.

2. 측정도구의 신뢰도와 타당성

1) 요인 분석과 신뢰도 분석

본 연구에서 측정도구에 대한 타당성을 평가하기 위해 탐색적 요인분석을 거쳐 확인요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인 분석을 수행한 결과 최초 연구모형에서 설정한 독립변수 7개요인과 매개 및 종속변수 각 1개 요인씩 모두 9개의 요인으로 도출되었다. 다만 People 요인을 구성했던 People4문항(용모복장)은 Evidence 요인으로 통합되었고, Price 요인에서 1개 문항, 그리고 Place 요인에서 1개 문항은 요인 적재치 부족으로 삭제 후 이후 확인적 요인분석 작업을 진행하였다. 확인요인분석을 통한 집중타당성을 검증하기 위해서 평균분산추출값(AVE)과 개념신뢰도(CCR)를 사용하였다. 집중타당성이란 동일한 개념을 측정하기 위하여 서로 다른 방법으로 측정한 값 사이에 상관관계가 있어야 함을 의미하는데, 이러한 집중 타당성 검정은 평균분산추출값(AVE)이 0.5를 상회하고, 개념신뢰도값(CCR) 이 0.7을 상회해야 유효한 것으로 인식한다(Fornell & Larcker, 1981). 한편, 신뢰성은 측정문항 간의 내적 일관성을 말하는데, 신뢰도 분석을 통해 크론바하 알파(Cronbach's Alpha) 계수를 산출하는 방식으로 확인하였다. 일반적으로 크론바하 알파계 수의 값이 0.6 이상이면 신뢰성을 가지는 것으로 판단한다. 확인요인 분석 및 신뢰도 분석결과를 정리하면 다음의 <Table 4>와 같다.
본 연구의 구성개념은 최종 9개 요인과 34개 항목으로 구성되었으며, 모형은 CMIN(Chi-square) = 1184.986(df=498, p=.000), CMIN/DF=2.379(기준<0.3), GFI = .905, AGFI = .898, NFI = .901, TLI = .923, CFI = .934, RMR = .042, RMSEA = .072 등으로 나타나 대체로 양호한 적합성을 나타내는 모형인 것으로 판단할 수 있다. 분석결과 개념신뢰도(CCR)는 모든 요인에서 Formell & Larcker(1981)가 제시한 0.7의 값을 상회하는 것으로 나타났고, 평균분산추출값(AVE)도 모든 요인에서 기준치인 0.5를 상회하는 것으로 나타나 본 연구의 구성개념의 타당성이 충족된 것으로 나타났다. 아울러 측정변수들의 표준화 계수가 0.663-0.956로 모두 0.5 이상을 상회하여 개념 타당성 역시 충족되었음을 확인하였다. 한편, 신뢰도 분석을 위해 산출한 각 요인의 크론바하 알파계수가 0.623-0.924로 모든 요인의 신뢰성이 확보된 것을 확인하였다. 한편 People을 구성하는 문항 중 1개 문항(People4, 직원의 용모와 복장)이 Physical Evidence 요인으로 통합되는 결과가 도출되었다. 이는 고객입장에서 직원의 용모와 복장은 직원의 서비스로 인식하기보다는 하나의 유형적 증거물로 인식하는 경향이 있음을 나타낸 것으로 판단된다.

2) 판별타당성

판별타당성 분석은 서로 다른 변수 들 간의 상관관계의 높고 낮음을 통해 변수 간의 구분이 가능함을 확인하는 방법이다. 구성개념 간 상관계수 제곱값과 AVE를 비교하는 방법으로 판별타당성을 확인하게 되는데 본 연구의 판별타당성 분석결과는 <Table 5>와 같다. 분석결과 Evidence와 People 간의 관계를 제외한 모든 구성개념 간 상관계수의 제곱값이 각 구성개념의 AVE보다 낮게 나타나 판별타당성이 충족되었음을 확인하였다. 또한 이러한 분석결과는 각 구성개념 간의 상관성의 방향성을 파악할 수 있다. 전체 구성 개념 간에 상호 간 정(+)의 상관관계를 보이고 있는 가운데 특히 Evidence와 People 및 Satisfaction 간, 그리고 Product와 Satisfaction 간, Process와 People 간, People과 Satisfaction 및 Preference 간, 그리고 Satisfaction과 Preference 간에 높은 정(+)의 상관관계를 보이고 있는 것으로 나타났다.

3. 연구모형의 분석과 가설검증

1) 연구모형의 검증

본 연구는 서비스마케팅 믹스의 7P 요인이 고객의 이용만족과 애호행동에 영향을 줄 수 있다는 가정을 가지고 연구의 모형을 설정하였으며, 이러한 연구모형의 영향관계를 검증하기 위하여 구조방정식의 경로분석을 이용하여 가설검증을 실시하였다. 분석결과는 다음의 <Table 6>과 같다.
본 연구모형의 모형적합도 분석결과 CMIN(Chi-square) = 632.328(df=241, p=.000), CMIN/DF=2.624, GFI = .906, AGFI = .897, NFI = .918, TLI = .940, CFI = .948, RMR = .044, RMSEA = .078로 나타나 본 연구의 모형이 대체로 적합한 수준에 있는 것으로 나타났다. 이러한 모형의 적합성을 기준으로 본 연구의 가설 검증결과는 다음 <Table 7>과 같다.
첫째, 서비스마케팅 7P Mix 요인과 이용만족 간의 영향관계를 분석한 결과 서비스마케팅 7P Mix 요인 중 Product, Process, Place, People 요인이 이용만족에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향관계를 보이는 것으로 나타났다. 특히 People 요인이 이용 만족에 미치는 정(+)의 영향력이 가장 높은 것으로 나타났으며, 다음으로 Product 요인이 높은 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기타 Promotion, Physical Evidence, Price 요인은 이용 만족에 유의한 영향을 주지는 않는 것으로 나타났다. 따라서 가설 1에서 1-1, 1-2, 1-5, 1-6이 채택되었다.
둘째, 서비스마케팅 7P Mix 요인과 애호행동 간의 영향관계를 분석한 결과 서비스마케팅 7P Mix 요인 중 Promotion, People, Evidence 요인이 이용만족에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향관계를 보이는 것으로 나타났다. 특히 People 요인이 이용만족에 미치는 정(+)의 영향력이 가장 높은 것으로 나타났으며, 그 다음으로는 Evidence와 Promotion 요인의 순으로 높은 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. Product, Process, Price, Place 요인은 애호 행동에 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 따라서 가설 2에서는 2-4, 2-6, 2-7이 채택되었다.
셋째, 이용 만족은 고객 충성도를 비롯한 애호행동에 통계적으로 유의한 수준에서 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 따라서 가설 3은 채택되었다.
한편 전체 변량들 중 내생변수로 설명되는 크기를 의미하는 다중상관계수(SMC)는 이용만족의 경우 0.746, 애호행동은 0.749로 나타났다. 즉 이용만족도는 People, Product, Place, Process 등에 의한 고객의 지각에 의해 78.1%가 영향을 받고, 고객의 애호행동은 이용만족도를 포함하여, People, Evidence에 의해 72.6%가 영향을 받을 수 있음을 의미한다.

2) 이용만족의 매개효과 검증

본 연구에서 매개변수로 설정한 이용만족이 독립변수인 서비스마케팅믹스 7P요인과 애호행동 간의 매개효과를 확인하기 위해 Andrew Hayes(2013)의 PROCESS macro를 이용한 간접 효과 분석을 시도하였다. 분석결과는 <Table 8>과 같다.
서비스마케팅믹스 7P 특성요인과 애호행동 간의 관계에서 이용만족의 매개효과 유의성 검증을 위한 Bootstrapping 분석 결과를 살펴보면, 먼저 Product가 애호행동에 미치는 총 효과는 B=.721(p<.001)이고, 신뢰구간(.6080~.8439)에서 유의성을 확보하고 있다. 이러한 결과는 서비스마케팅믹스에서 Product 에 대한 인식도가 높은 경우 그렇지 않은 사람보다 평균적으로 애호행동이 .726 만큼 더 높다는 것을 의미한다. 매개변수인 이용만족이 투입되면서 애호행동에 대한 Product 인식의 직접효과는 .188(p<0.01)로 감소하여 이용만족이 매개하는 것으로 나타났다. 이용만족의 간접효과 계수는 .538이며, 95% 신뢰구간에서 하한값(LLCI) .4435, 상한값(ULCI) .6394로 두 값 사이에 0이 포함되지 않아 통계적으로 유의미함을 나타내어 이용만족의 부분매개효과가 확인되었다.
서비스마케팅믹스 7P 요인 중 Place가 애호행동에 미치는 총 효과는 B=.418(p<.001)이고, 신뢰구간(.3074~.5277)에서 95% 신뢰할 수 있다. 매개변수인 이용만족이 투입되면서 애호행동에 대한 Place 인식의 직접효과는 .106(p<.05)으로 감소하여 이용만족의 매개효과가 확인되었다. 이용만족의 간접효과 계수는 .312이며, 하한값(LLCI) .2275, 상한값(ULCI) .3967로 두 값 사이에 0이 포함되지 않아 통계적으로 유의미함을 나타내 이용만족의 부분매개효과가 존재하는 것으로 나타났다.
서비스마케팅믹스 7P 요인 중 Process가 애호행동에 미치는 총 효과는 B=.525(p<.001)이고, 신뢰구간(.4344~.6152)에서 95% 신뢰할 수 있는 것으로 분석되었다. 매개변수인 이용만족이 투입되면서 애호행동에 대한 Process 인식의 직접효과는 .149 (p<.01)으로 감소하여 이용만족의 매개효과가 확인되었다. 이용만족의 간접효과 계수는 .376이며, 하한값(LLCI) .3026, 상한값(ULCI) .4589로 두 값 사이에 0이 포함되지 않아 통계적으로 유의미함을 나타내므로 이용만족의 부분매개효과가 존재하는 것을 알 수 있다.
서비스마케팅믹스 7P 요인 중 People이 애호행동에 미치는총 효과는 B=.799(p<.001)이고, 신뢰구간(.6976~.9010)에서 95% 신뢰할 수 있는 것으로 분석되었다. 매개변수인 이용만족이 투입되면서 애호행동에 대한 People 인식의 직접효과는 .304 (p<.001)로 감소하여 이용만족의 매개효과가 확인되었다. 이용만족의 간접효과 계수는 .496이며, 하한값(LLCI) .4101, 상한값 (ULCI) .5888로 두 값 사이에 0이 포함되지 않아 통계적으로 유의미함을 나타내므로 People 요인과 애호행동 간의 관계에서 이용만족의 부분매개효과가 존재하는 것을 알 수 있다.

V. 결 론

본 연구는 이러한 배경을 바탕으로 서비스마케팅 믹스 7P 요인을 독립변수로 하여 가설을 설정하였고 매개변수인 이용만족과 종속변수인 고객의 애호행동에 미치는 영향을 이용자 설문을 통하여 실증적으로 검증하고 분석하였다. 이러한 측면에서 시행한 본 연구의 분석결과의 결론은 다음과 같다.
첫째, 본 연구에서 측정도구에 대한 타당성을 평가하기 위해 탐색적 요인분석을 거쳐 확인요인분석을 실시하였는데 People 요인을 구성했던 용모복장에 관한 내용을 가진 문항이 Physical Evidence 요인으로 통합되었다. 이는 고객들이 헤어서비스업의 직원들의 용모복장이 시각적 요소로서 인식이 되다보니 물리적인 환경(Physical Evidence)의 한 요인으로 포함이 된 것으로 이해될 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 이러한 직원의 용모 복장 요인을 People 변수가 아닌 Physical Evidence 변수의 구성항목으로 적용하는 것이 필요할 것으로 보인다.
둘째, 서비스마케팅 7P Mix 요인과 이용만족 간의 영향관계를 분석한 결과 서비스마케팅 7P Mix 요인 중 Product, Process, Place, People 요인이 이용만족에 통계적으로 유의한 정(+)의영향관계를 보이는 것으로 나타났다. 특히 People 요인이 이용만족에 미치는 정(+)의 영향력이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 People 요소 외에 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 Product, Process, Place의 순으로 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타난 것은 무엇보다 헤어서비스를 찾는 고객에게 고객의 기호에 맞고 욕구를 충족시킬 수 있는 다양한 헤어 관리 상품을 제공해야 하며, 이와 함게 서비스를 제공하는 절차와 사업장의 위치의 중요성을 확인하는 계기가 된 것이다.
셋째, 서비스마케팅 7P Mix 요인과 애호행동 간의 영향관계를 분석한 결과 서비스마케팅 7P Mix 요인 중 Promotion, People, Evidence 요인이 이용만족에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향관계를 보이는 것으로 나타났다. 특히 People 요인이 이용만족에 미치는 정(+)의 영향력이 가장 높은 것으로 나타났으며, 그 다음으로는 Evidence와 Promotion 요인의 순으로 높은 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
넷째, 이용 만족은 고객 충성도를 비롯한 애호행동에 통계적으로 유의한 수준에서 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 이용만족은 서비스마케팅믹스요인의 인식과 고객의 애호행동과의 관계에서 매개변수로서의 역할을 수행하고 있음을 확인하였다.
이상의 결과를 바탕으로 본 연구의 시사점은 다음과 같다.
첫째, 헤어서비스에서는 시설, 입지, 기술도 당연히 업계에서 중요한 마케팅 요소로서 활용될 수 있으나 대면 서비스로서 인적자원이 고객에게 직접 제공하는 공감하는 언어, 섬세한 행동, 존중하는 태도 등의 질 높은 관계적 체험과 관련된 인적서비스 향상에 대한 노력에 더 많은 교육과 투자가 필요할 것이다.
둘째, 헤어서비스를 찾는 고객의 애호행동을 높이기 위해서는 People, Evidence, Promotion 요소의 품질향상에 가장 높은 수준의 노력이 필요하기 때문에 헤어샵 시설과 인테리어 및 직원의 용모복장에 신경을 기울이고 온라인에서는 고객과의 활발한 SNS 및 커뮤니티 활동을 상시적으로 시행하며 동시에 오프라인 마케팅으로는 헤어샵 상가에 간판, 옥외광고 설치, 이벤트 사은품을 통한 바이럴 마케팅등 지속적인 광고와 노출이 되는 방안을 체계적으로 정립할 필요가 있을 것이다.
본 연구는 서비스마케팅믹스 요인이 헤어서비스를 경험한 고객의 이용만족과 애호행동을 유인할 수 있는 변수들을 확인한 결과가 치열한 헤어서비스업의 경쟁력 확보와 충성고객의 유입이 높아지며 헤어서비스업의 발전과 이익창출의 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 고객의 애호행동과 이용만족을 유인할 수 있는 또 다른 독립변수와 매개변수의 적용에 한계를 가지고 진행되었다. 즉 이용만족이나 고객의 애호행동을 유인하는데 필요한 다양한 영향변수나 헤어서비스산업에서 고려할 수 있는 새로운 확장변수를 고려하지 않음으로써 현 시대 상황에 맞는 시사점 제공에 일부 한계점을 가지고 있을 것이다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 보다 균형있는 헤어서비스에 확장적 측면에서의 다양한 변수를 고려하여 연구가 진행된다면 헤어서비스산업의 경쟁력을 확보하는데 큰 도움이 될 수 있을 것이다.

Fig. 1.
Research model
JKSC-2022-28-4-761f1.jpg
Table 1.
Components of service marketing mix data: Researcher'sreorganization based on the research of B.H. Booms and M.J. Bitner(1981)
Classification factor A constituent factor
Product Product name, product, guarantee, Service series, tangible clue, Return, commodities Convenience provision
Price Differentiation, Price level, standard price, Terms of payment, Quality, terms of credit, price interaction, Discounts and deductions, Customer,s Cognition Price
Place Scope of distribution, distribution network, location, inventory delivery, accessibility (transportation convenience), business hours, surrounding
Promotion Human sales, sales promotion, employees, advertising, propaganda, actual environment, tangible clues, service process, convenience of goods
People Workers, performance, appearance, compensation, division of labor, training, customer behavior, interpersonal behavior, customer intervention, and contact
Physical Evidence environment, color, arrangement, convenience of furniture, goods, noise level, tangible clues
Process environment, color, arrangement, convenience of furniture, goods, noise level, tangible clues
B.H. Booms and M.J.Bitner(1981)
Table 2.
Reconfigure researchers with components and definitions of preferred behavior
loving behavior Definition A researcher
Repurchase inten仕on Consumer willingness to carry out continuous purchasing behavio Oliver & Swan (1989)
After being satisfied with the service and product, the results of the customer's own expectations lead to repurchase, and the customer's continuous trust is repeated Engel & Blackwell (1982)
A positive word of mouth An effective way for consumers to get good information for purchasing decisions Arndt(1967) (Henricks 1998, Silverman, 1997)
Word-of-mouth caller experience allows the sender to communicate greater trust than other sources of information because the sender is similar to the receiver and the sender is not financially motivated
Customer Loyalty A particular attitude toward continuing an exchange relationship based on past experience Jone, Sassers (1995)
The emotional state of a company's attachment or affection for a person, product, or service
Table 3.
Demographic characteristics of the study subjects (N=267)
Classification N % Skewnesss Kurtosis
Gender Male 110 41.2 -.360 -1.885
Female 157 58.8
Marital Status Single 152 56.9 .420 -1.425
Married 113 42.3
Others 2 0.7
Age Teenage - 20s 136 50.9 .809 -.350
30s 52 19.5
40s 39 14.6
50s - Over 60s 40 15
Education Background High School 108 40.4 .526 -.867
College 77 28.8
University 64 24.0
Graduate School 18 6.7
Job Students 27 10.1 .053 -1.477
Office Workers 87 32.6
Civil Agent / Teachers 14 5.2
Professionals 37 13.9
Own Business 61 22.8
Others 41 15.4
Monthly Income Under 2Million 48 18.0 .967 1.630
2-3 Million 145 54.3
4-6 Million 58 21.7
7-9 Million 9 3.4
Over 10Million 7 2.6
Table 4.
Confirmatory factor analysis of the constituent concept
Variable Factors Estimate S.E C.R CCR AVE Cronbach α
7ps Evidence Appearance .815 .844 .712 .924
Sign/Symbol .872 .065 17.231
Exterior .857 .067 16.770
Interior .851 .067 16.615
Furnitures .824 .074 15.815
Product Hair Care .755 .799 .640 .873
Skill .865 .074 14.244
Trend .776 .080 12.716
Styling .800 .071 13.144
Promotion Discount .818 .816 .669 .888
Event .877 .064 16.777
SNS .854 .067 16.221
Ad. .713 .073 12.693
Process Counselling .700 .838 .716 .908
Booking .947 .101 14.771
Cancel .956 .100 14.891
Speed .750 .096 11.826
Price Fixed Cost .697 .782 .615 .816
Reasonable .843 .085 11.556
Affordable .805 .091 11.296
Place Parking Lot .784 .713 .511 .623
Close Site .693 .081 10.683
Nearby Area .663 .091 7.034
People Professional .878 .876 .768 .908
Polite .854 .052 18.916
Careful .897 .053 20.847
Satisfaction Result .908 .887 .788 .916
Process .842 .049 19.569
Overall .912 .045 23.397
Preference Behavior Recommend .765 .878 .775 .937
Positive WOM .903 .053 16.404
Repeat Visit .889 .058 16.090
No Conversion .921 .055 16.816
Eternal Customer .914 .062 16.665
CMIN(Chi-square) = 1184.986, Degrees of freedom = 498, p = .000,
CMIN/DF=2.379, GFI = .905, AGFI = .898, NFI = .901, TLI = .923, CFI = .934,
RMR = .042, RMSEA = .072
Table 5.
Correlation and discriminant validity analysis
Factor Evidence Product Promotion Process Price Place People Satisfaction Preference
Evidence 1
Product .622 (.387) 1
Promotion .686 (.471) .590 (.348) 1
Process .713 (.508) .490 (.240) .677 (.458) 1
Price .457 (.209) .537 (.288) .284 (.081) .388 (.151) 1
Place .657 (.431) .414 (.171) .625 (.391) .785 (.616) .530 (.281) 1
People .861 (.741) .668 (.446) .601 (.361) .716 (.513) .513 (.263) .565 (.319) 1
Satisfaction .727 (.529) .715 (.511) .572 (.327) .578 (.334) .595 (.354) .590 (.348) .803 (.645) 1
Preference .644 (.415) .656 (.430) .587 (.345) .560 (.314) .538 (.289) .587 (.345) .751 (.564) .832 (.692) 1
AVE .712 .640 .669 .716 .615 .511 .768 .788 .775

( )=Squared Value of Correlation Estimate

Table 6.
Hypothesis test result of the research model.
Hypothesis N. Standard Coefficient Standard Coefficient S.E. C.R. P SMC
H1 Product Experience Satisfaction .273 .263 .080 3.416** ** .781
Place .224 .270 .110 2.043* .041
Price .089 .102 .067 1.336 .181
Promotion .032 .041 .062 .518 .605
Process .228 .230 .110 2.066* .039
People .591 .588 .132 4.482** **
Evidence -.033 -.031 .126 -.257 .797
H2 Product Preference Behavior .090 .068 .102 .886 .375 .749
Place .231 .221 .139 1.664 .096
Price .005 .004 .078 .059 .953
Promotion .161 .163 .075 2.159* .031
Process .203 .162 .140 1.452 .147
People .557 .438 .188 2.969** **
Evidence .391 .296 .155 2.515* .012
H3 Satisfaction .651 .852 .127 5.136** **
CMIN(Chi-square) = 1156.550, Degrees of freedom = 491, p = .000,
CMIN/DF = 2.355, GFI = .906, AGFI = .886, NFI = .893, TLI = .904, CFI = .916,
RMR = .033, RMSEA = .072

** p<.01,

* p<.05

Table 7.
Hypothesis Results
Hypothesis Verification results
H1 In hair service, service marketing mix factors will have a positive (+) effect on customer satisfaction. partial adoption
H1-1 Product perception will have a positive (+) effect on customer satisfaction with use. Adoption
H1-2 Place perception will have a positive (+) effect on customer satisfaction with use. Adoption
H1-3 Price perception will have a positive (+) effect on customer satisfaction with use. Rejected
H1-4 Promotion awareness will have a positive (+) effect on customer satisfaction with use. Rejected
H1-5 Process perception will have a positive (+) effect on customer satisfaction with use. Adoption
H1-6 People's perception will have a positive (+) effect on customer satisfaction with use. Adoption
H1-7 Awareness of Physical Evidence has a positive (+) effect on customer satisfaction. I'm going to go crazy. Rejected
H2 In hair service, service marketing mix factors will have a positive (+) effect on customers' favorite behavior. partial adoption
H2-1 Product perception will have a positive (+) effect on customers' favorite behavior. Rejected
H2-2 Place perception will have a positive (+) effect on customers' favorite behavior. Rejected
H2-3 Price perception will have a positive (+) effect on customers' favorite behavior. Rejected
H2-4 Promotions perception will have a positive (+) effect on customers' favorite behavior. Adoption
H2-5 Process perception will have a positive (+) effect on customers' favorite behavior. Rejected
H2-6 People's perception will have a positive (+) effect on customers' favorite behavior. Adoption
H2-7 The perception of Physical Evidence will have a positive (+) effect on the customer's favorite behavior. Adoption
H3 In the hair service, the customer's satisfaction with use will have a positive (+) effect on the customer's favorite behavior. Adoption
Table 8.
Result of analyzing the indirect effect of experience satisfaction
Model Effect B SE t p 95% CI
LL UL
Product → Preference Total .726 .059 12.119 .000 .6080 .8439
Direct .188 .061 3.105 .002 .0688 .3076
Indirect .538 .050 .4435 .6394
Place → Preference Total .418 .056 7.465 .000 .3074 .5277
Direct .106 .042 2.517 .012 .0230 .1886
Indirect .312 .043 .2275 .3967
Process → Preference Total .525 .046 11.429 .000 .4344 .6152
Direct .149 .043 3.450 .001 .0639 .2339
Indirect .376 .040 .3026 .4589
People → Preference Total .799 .052 15.480 .000 .6976 .9010
Direct .304 .062 4.894 .000 .1814 .4257
Indirect .496 .046 .4101 .5888

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