Enhancing consumer segmentation with Degree of Satisfaction-Difference (DOSD)

Abstract

최근 신선편이 식품 (fresh-cut product)의 소비가 증가와 함께, 소비자 중심의 새로운 제품 개발의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 신선식품 산업에서 새로운 제품의 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 시장 내 정확한 포지셔닝을 바탕으로 소비자 선호도를 기반으로 한 세분화가 전제되어야 한다. 먼저, 소비자를 대상으로 신뢰성과 일관성이 확보된 감각 선호도 평가의 수행이 우선시되어야 한다. 식품 산업에서는 고정 기준 시료의 제공은 상대적 비교를 가능하게 함으로써 경험이 없는 소비자를 대상으로 한 감각 평가에서 유용하게 활용된다. 최근 소비자 감각 연구에서는 세분화를 위해 소비자 선호 응답 패턴을 기반으로 한 클러스터 분석이 많이 사용되고 있으나, 이는 각 소비자 그룹의 특성을 해석하는데 한계가 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해, 본 연구는 신선편이 식품에서 DOSD (Degree of Satisfaction-Difference) 활용 세분화 방법의 적용 가능성을 전통적인 계층적 군집분석(Agglomerative Hierarchical Clustering, AHC)와 비교하여 검토하였다. 총 110명의 소비자들이 9점 기호도 척도와 신호 탐지 이론 기반의 DOSD 방법을 활용하여 8품종의 샐러드 상추에 대한 선호도를 평가하였다. AHC 분석은 기호도 점수 패턴을 기반으로 소비자를 세분화한 반면, DOSD 방법은 기준 시료에 대한 소비자 만족도를 기준으로 세분화하였다. 또한, 소비자 지각 기반의 감각 특성을 도출하기 위해 소비자 프로파일링 방법인 affect magnitude profiling (AMP) 방법을 수행하였다. 그 결과, 기준시료 기반 세분화 방법은 척도 효과를 제거하고 기준 시료와의 선호도 비교를 통해 상추 품종 간 만족도 차이를 더 명확히 구별하였다. 또한, AMP 결과를 활용하여 도출한 만족도 유발 인자를 통해 본 방법이 소비자 그룹 간 만족도 차이를 효과적으로 극대화하였음을 확인하였다. 이러한 결과는 신선편이 식품 산업에서 더 나아가 소비자 중심의 마케팅 전략 수립과 신제품 개발을 위한 유용한 도구로서 기준시료 기준 세분화 방법의 유용성을 제시한다.;With the growing consumption of fresh-cut products, developing new consumer-driven products has become increasingly important. Precise market positioning and a competitive advantage require reliable consumer preference evaluations and segmentation. In the food industry, sensory evaluations with fixed references such as the company’s gold standard familiar to consumers, are crucial for guiding new product development. Cluster analyses are commonly used for consumer segmentation; however, their reliance on response patterns limits the interpretation of consumer group characteristics, particularly due to variations in scale usage. To address this, the present study explored the usefulness of the degree of satisfaction-difference (DOSD) method for segmenting fresh-cut lettuce consumers, comparing its performance to conventional agglomerative hierarchical clustering (AHC). 110 consumers evaluated their preferences for eight lettuce varieties, including Korean and European types, using a 9-point hedonic scaling and signal detection theory-driven DOSD methods. Furthermore, affect magnitude profiling was conducted with consumer panels (N = 14) to derive a quantitative consumer sensory profile. The results showed that DOSD better captured satisfaction discrepancies across samples by segmenting consumers based on their satisfaction with a reference sample and eliminating the scaling effect. Moreover, this approach effectively maximized preference differences between consumer groups in the key sensory attributes driving satisfaction. These findings underscore the potential of reference-based segmentation as a tool for developing effective marketing strategies and new consumer-focused products.