구매의향은 40%인데 실제 구매는 8%인 이유는?
‘How Customer Think’ 라는 책에서 제럴드 잘트먼은 이런 예를 들면서 구매의향 조사 결과와 실제 매출의 차이에 대해서 설명합니다.
만약 어떤 신제품의 시장 조사를 통해서 구매 의사가 40%라고 통계적으로 유의미한 숫자가 나왔는데, 실제 제품 판매 후 표적시장에서 8%만이 그 제품을 구매했다는 사실을 발견했다고 합시다. 그렇다면 시장 조사 결과은 40% 라는 수치는 잘 못된 것일까요?
왜 판매가 저조했는지 조사를 했는데, 소비자는 그 제품에 대해서 제대로 모르고 있었다는 것을 발견할 수 있었다. 입소문은 예상만큼 효과적이지 못했고, 소비자들은 제품 가격이 너무 비싸다고 생각했고, 경쟁 업체가 우리 제품의 출시에 맞추어 특별 판촉행사를 했던 것이다. 또한 소비자들은 그 제품을 상점에서 쉽사리 찾지를 못했고, 광고 캠페인 또한 사람들의 관심을 끌지 못했다 . 그 이외에도 이유가 있을 것이다.
실제 구매는 기업이 시장에서 실제로 개입한 방식
소비자들로 부터 받은 40%라는 구매의향은 불확실한 상황에서는 그림의 떡에 불과한다는 것입니다. 8%라는 실제 수치는 그 기업이 시장에서 개입한 방식을 보여준 것입니다. 40%라는 예측치는 그저 가격결정, 공급, 커뮤니케이션 전략,마케팅 믹스 등의 여러 결정과 실행들이 함께 이루어져야 하는 것이지 그냥 아무 것도 하지 않는 상태서 그런 예측을 할 수 있다는 것이 아니라는 것입니다.
실제 세상에서 소비자가 구매를 하기 까지에는 간단하지 않고, 마케팅 또한 각각에 맞게 여러 가지 요인들이 계획되고 실행되어야 한다는 것입니다.
마케팅 실패는 데이타 탓이 아니라 데이타를 해석하는 방식과 행동 때문이다
만약 시장 조사를 통해서 제품을 개발하고 출시를 했는데도 마케팅이 실패한 경우에 경영자는 데이타를 탓하는 경우가 있습니다. 제럴드 잘트먼은 이렇게 얘기 합니다.
“정작 마케팅 실패라는 상황에 직면했을 때, 데이타를 해석하는 방식과 해석에 따른 행동은 탓하지 않고, 그저 데이타만을 탓하는 경영자들이 여전히 많다는 점이 아쉽다”
구매 의사 조사 결과를 이용하는 방법
어쨋든, 리서치를 통해서 나온 사용자의 구매의향은 실제로 그렇게 결과가 나오지 않을 수도 있습니다. 리서치는 실제 세상의 복잡한 상황을 다 고려해서 예측을 해야 겠지만, 경쟁사가 실제 어떤 활동을 할지 예측하지 못한 상황에서는 실제 세상의 결과를 예측하기는 어렵습니다. 알면 돗자리를 깔아야죠.
리서치에서 나온 데이타를 사용할 때에는, 우리가 알고 있는 조건에서의 사용자의 구매 의향은 이러므로 이런식의 마케팅 활동을 통해서는 오차범위 내에서 이 정도의 구매를 일으킬 것이라는 것을 파악하게 됩니다. 그리고 그에 맞는 조건의 마케팅 활동을 하면서, 그 이외의 다른 변수들을 통제하고 더 효과적인 마케팅을 하는 방법을 만들어야 할 것 입니다.
그러나 여전이 우리가 통제 하지 못하는 변수들이 생깁니다. 미래는 불확실하니깐요. 그러나 이런 조사를 통해서 불확실한 미래를 가능한 예측하고, 그래서 준비를 해야 할 것입니다.