KR100805297B1

KR100805297B1 - 브랜드의 자산가치평가 시스템 및 그 방법

Info

Publication number: KR100805297B1
Application number: KR1020060063948A
Authority: KR
Inventors: 이영승; 김진호
Original assignee: 주식회사 동서리서치
Priority date: 2006-07-07
Filing date: 2006-07-07
Publication date: 2008-02-20
Also published as: KR20080004964A

Abstract

본 발명은 본 발명은 브랜드의 효율적인 관리를 위해 브랜드의 자산가치를 평가하는 시스템으로서, 소비자의 인지적 학습이론에 기초한 계층 브랜드 지식 구조를 이용하여 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.

이러한 특징적인 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 소비자 컴퓨터; 및 소비자 컴퓨터로부터 소비자의 인지적 학습이론에 기초한 계층 브랜드 지식 구조를 입력받는 데이터 통신부와, 소비자의 인지적 학습과정으로 형성되는 브랜드 인지 및 태도를 평가하는 브랜드 인지 및 태도가치평가모듈부와, 소비자의 인지 및 태도가치의 형성결과로 나타나는 가치로서, 소비자의 브랜드에 대한 평가를 확인할 수 있는 브랜드 행동가치평가모듈부와 데이터 메모리부와, 데이터 출력부로 이루어진 운영자 서버; 로 구성된다.

브랜드의 자산가치, 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도, 브랜드 로열티, 브랜드 에퀴티

Description

브랜드의 자산가치평가 시스템 및 그 방법{System for estimating the equity of brand and method therefor}

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드의 자산가치평가 시스템을 나타내는 블록도.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 운영자 서버를 나타내는 상세 블록도.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드의 자산가치평가 방법에 관한 전체적인 흐름도.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 관측변수와 잠재변수 간의 관계를 나타내는 도면.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드의 자산가치를 도출하는 단계에 관한 상세 흐름도.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 포지셔닝 맵을 이용한 마케팅 전략을 나타내는 도면.

*** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ***

100 : 소비자 컴퓨터 200 : 운영자 서버

210 : 데이터 통신부 220 : 브랜드 인지 및 태도가치평가모듈부

221 : 브랜드 인지 평가모듈 222 : 브랜드 이미지 평가모듈

223 : 브랜드 선호도 평가모듈 224 : 브랜드 속성 평가모듈

225 : 브랜드 편익 평가모듈 230 : 브랜드 행동가치평가모듈부

231 : 브랜드 로열티 평가모듈 240 : 데이터 메모리부

250 : 데이터 출력부

본 발명은 브랜드의 효율적인 관리를 위해 브랜드의 자산가치를 평가하는 시스템으로서, 더욱 상세하게는 리서치를 토대로 한 소비자의 인지 및 태도 지수(Perception and Attitude Index)와 행동지수(Behavior Index)를 통합한 하이브리드(Hybride)모형으로써, 소비자의 인지적 학습이론에 기초한 계층 브랜드 지식 구조(Hierarchical Brand Knowledge Structure)를 이용하여 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있도록 한 브랜드의 자산가치평가 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

먼저, 브랜드 에퀴티(Equity)란 특정 브랜드의 이름(Name) 및 상징(Simbol)에 관련된 브랜드 자산과 부채를 총칭하는 것으로서, 제품 및 서비스의 형태로 편익을 제공하고 이에 따른 생산 및 유통과 관련된 기업과 소비자에게 제공되는 가치를 증대 또는 감소시키는 것을 뜻한다.

다시 말하면, 브랜드 에퀴티를 구성하는 모든 자산이나 부채는 이름 또는 상징과 관련된 것이어야 한다. 만약, 브랜드의 이름 또는 상징이 변경되는 경우가 발생한다면, 일부는 새로운 브랜드 이름이나 상징으로 전환될 수 있지만, 자산과 부채의 전부 또는 일부가 영향을 받거나 서라져 버릴 수도 있기 때문이다.

오늘날 국가간 경계가 허물어진 글로벌 무한경쟁 환경에서 브랜드는 기업의 가장 중요한 무형재산으로 그 중요성이 강조되고 있다.

특히, 급속한 기술진보로 제품 간의 품질 격차가 줄어들면서 소비자의 구매의사 결정에 있어서 제품의 브랜드가 무엇인가가 실제 구매에 큰 영향을 주고 있다.

이처럼 브랜드의 중요성이 강조되면서, 기업은 경영 관리의 차원에서 자사의 브래드 가치를 알고 싶지만, 브랜드 평가에 수반되는 많은 비용과 조사에 걸리는 시간, 조사 인력 등의 제약으로, 평상시 기업경영 및 마케팅 활동에 브랜드 가치 정보를 원활히 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 이유로 기업들은 브랜드 자산가치를 평가하고, 전략적으로 관리할 수 있는 효과적인 브랜드 평가 모델을 찾기 위해 꾸준한 노력을 기울이고 있다. 그럼에도 불구하고, 기존의 브랜드 평가모델들은 통합적인 브랜드 가치 평가보다는 재무나 마케팅 어느 한 분야에만 초점을 두고 브랜드의 가치평가를 하여 브랜드의 가치를 적절히 평가하지 못하는 문제점이 있었다.

즉, 종래의 브랜드 가치평가에 있어 재무적 접근방법의 기본 자료로 활용되는 매출액 등 재무제표의 경우에 현재 시점이나 미래 시점의 가치를 반영하는게 아 니라, 작년 혹은 그 이전의 사업실적을 나타내는 자료이므로 현재 시점의 브랜드 가치를 산정하기에 적합하지 못하는 문제점이 있었다.

본 발명은 전술한 문제점들을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 소비자의 인지적 학습이론에 기초한 계층 브랜드 지식 구조를 이용하여 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있도록 한 브랜드의 자산가치평가 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.

또한 본 발명의 다른 목적은 브랜드 인지 및 태도가치를 통해서 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지 및 브랜드 선호도로 구성된 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있도록 함에도 있다.

그리고 본 발명의 또 다른 목적은 브랜드 로열티에 의해서 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있도록 함에도 있다.

이와 같은 특징적인 기술적 사상을 구현하기 위한 본 발명의 브랜드의 자산가치평가 시스템은, 브랜드 최초 상기, 브랜드 비보조 상기 및 브랜드 보조 인지를 구비하며, 소비자가 어떤 제품군에 속하는 특정 브랜드를 재인식 또는 상기할 수 있도록 하는 브랜드 인지평가모듈과 브랜드 의미를 가지고 조직화된 연상들의 집합으로써, 브랜드 연상과 상기 브랜드 연상이 수반하는 감정을 브랜드와 연결시켜주는 브랜드 이미지 평가모듈과, 소비자의 제품 및 서비스에 대한 선호, 혹은 제품 및 서비스 속성에 대한 각각의 평가를 의미하며, 브랜드 선택의 기준이 되는 브랜 드 선호도 평가모듈과, 소비자가 제품 또는 서비스의 본질이 무엇이라고 생각하는지, 제품 또는 서비스의 특성 및 기능은 무엇인지, 그리고 구매나 소비와 관련되어 있는 하나의 제품 또는 서비스의 속성을 평가하는 브랜드 속성 평가모듈과, 소비자가 제품 또는 서비스 속성에 부여하는 개인적인 가치와 의미 및 제품 또는 서비스가 보다 폭넓게 의미하는 것을 평가하는 브랜드 편익 평가모듈을 포함하는 브랜드 인지 및 태도가치평가모듈부와, 소비자의 브랜드에 대한 사용 후 만족감, 재구매확률, 심리적 전환비용 및 타인추천의향에 의해서 평가하는 브랜드 로열티 평가모듈을 포함하는 브랜드 행동가치평가모듈부로 이루어진 운영자 서버를 포함한다.

바람직하게 상기 브랜드 이미지 평가모듈은, 기능적 연상, 경험적 연상, 상징적 연상에 의해서 브랜드 연상을 평가하는 브랜드 연상수단; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게 상기 브랜드 속성 평가모듈은, 정보성, 오락성 및 화제 제공성에 대한 평가하는 제품관련 수단; 및 리더쉽, 브랜드 개성, BI 및 심볼평가로 구분되어 평가하는 비제품관련 수단; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 바람직하게 상기 브랜드 편익 평가모듈은, 재화 또는 서비스의 소비로 얻을 수 있는 본질적인 편익을 의미하고, 문제를 해결하거나 회피하고자 하는 욕구와 관련성이 있는 기능적 편익수단; 소비자가 제품 또는 서비스를 사용하거나, 사용 후 어떤 느낌을 기억하는가 하는가를 의미하는 경험적 편익수단; 및 사회적 인정이나 자기표현 및 외적인 면에 치중한 자기과시의 잠재 욕구와 관련성이 있는 상징적 편익수단; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

한편, 브랜드의 자산가치평가 방법에 있어서, (a) 운영자 서버가 소비자 컴퓨터로부터 자료를 수신받는 단계; (b) 상기 운영자 서버가 브랜드 에퀴티 지수를 산출하기 위한 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티의 잠재변수에 따른 관측변수를 설정하는 단계; (c) 상기 운영자 서버가 통계적 유의성을 검증하여 유의한 영향을 끼치는 관측변수를 확정하는 단계; (d) 상기 운영자 서버가 구조방정식의 공분산 모형을 이용하여 잠재변수 간의 관계를 도출하는 단계; (e) 상기 운영자 서버가 절대적합지수, 증분적합지수 및 간명적합지수를 이용하여 상기 구조방정식 공분산 모형에 대한 적합성을 평가하는 단계; (f) 상기 운영자 서버가 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티의 상기 잠재변수 계수를 이용하여 가중치를 산출하는 단계; 및 (g) 상기 운영자 서버가 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티의 가중치를 이용하여 브랜드의 자산가치를 도출하는 단계; 를 포함한다.

바람직하게 상기 제 (a) 단계는, 개인면접방식 또는 Hall Test 방식을 통해서 자료를 수신받는 것을 특징으로 한다.

그리고 바람직하게 상기 제 (g) 단계 이후에, 도출된 브랜드의 자산가치를 포지셔닝 맵을 이용하여 마케팅 전력을 평가하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드의 자산가치평가 시스템에 대하여 도 1 및 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드의 자산가치평가 시스템을 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 운영자 서버를 나타내는 상세 블록도이다.

본 발명의 일실시예에 따른 브랜드의 자산가치평가 시스템(이하, 'BEEM-Brand Equity Estimation Model' 이라함)은 도 1에 도시된 바와 같이 소비자 컴퓨터(100), 정보통신망(N), 운영자 서버(200)로 구성된다.

먼저, 정보통신망(N)은 온라인으로 수행될 수 있도록 지원하는 인터넷 등의 통신매체이고 이러한 정보통신망(N)을 통해 소비자 컴퓨터(100)를 이용하여 운영자 서버(200)에 접속한 후, 리서치에 응답하여 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있도록 한다. 즉, 근거리 통신망(LAN)과, 유선으로 접속할 수 있는 TCP/IP 프로토콜 및 무선으로 접속할 수 있는 WAP 프로토콜 등을 사용한 인터넷망을 포함한다.

소비자 컴퓨터(100)는 다수의 소비자가 운영자 서버(200)에 접속한 후, 리서치에 응답함으로써, 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있다. 즉, 소비자가 소비자 컴 퓨터(100)를 이용하여 운영자 서버(200)에 접속하여 리서치에 응하여 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있다.

본 실시예에서, 소비자로부터 개인면접(Door-to-Personal Interview)방식을 통해서 자료를 수신받는 것으로 설정하였지만, 불성실한 응답, 면접원 및 샘플링 오차를 최소화함으로써 자료의 정확성을 확보하기 위해 Hall Test 방식을 통해서도 수신이 가능하다.

한편, 운영자 서버(200)는 도 2를 참조하여 살펴보면, 소비자 컴퓨터(100)로부터 소비자의 인지적 학습이론에 기초한 계층 브랜드 지식 구조를 입력받아 브랜드의 자산가치를 평가하는 기능을 수행하는바, 데이터 통신부(210), 브랜드 인지 및 태도가치(Brand Perception & Attitude Value)평가모듈부(220), 브랜드 행동가(Brand Behavior Value)치평가모듈부(230), 데이터 메모리부(240) 및 데이터 출력부(250)로 구성된다.

구체적으로, 데이터 통신부(210)는 소비자 컴퓨터(100)로부터 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있는 브랜드 인지(Brand Awareness), 브랜드 속성(Brand Attribute), 브랜드 편익(Brand Benefit), 브랜드 이미지(Brand Image), 브랜드 선호도(Brand Perference), 브랜드 로열티(Brand Loyalty) 등에 관한 리서치를 수신받는 기능을 수행한다.

또한, 브랜드 인지 및 태도가치평가모듈부(220)는 소비자의 인지적 학습과정(Cognitive Learning Process)으로 형성되는 브랜드 인지 및 태도를 평가하는 기능을 수행하며, 브랜드 인지 평가모듈(221), 브랜드 이미지 평가모듈(222), 브랜드 선호도 평가모듈(223), 브랜드 속성 평가모듈(224) 및 브랜드 편익 평가모듈(225)을 포함한다. 이때, 브랜드 인지 및 태도가치평가모듈부(220)는 브랜드 로열티 형성의 원인이 된다.

먼저, 브랜드 인지평가모듈(221)은 브랜드 자산구축의 시발점(始發點)이며, 소비자가 어떤 제품군에 속하는 특정 브랜드를 재인식 또는 상기할 수 있는 기능을 수행하며, 브랜드 최초 상기(11, 想起, TOM: Top Of Mind), 브랜드 비보조 상기(12, 想起, Recall)와 브랜드 보조 인지(13, 認知, Recognition)를 포함한다.

구체적으로, 브랜드 최초 상기(11)는 소비자가 선택 가능한 브랜드 가운데 가장 선택가능성이 높은 지수를 나타내고, 브랜드 비보조 상기(12)는 소비자가 선택가능한 일차적 고려상표군(Consideration Set)을 나타내며, 브랜드 보조 인지(13)는 소비자가 외부단서의 제공에 의해 선택가능한 이차적 고려상표군을 나타낸다.

다시 말하면, 브랜드 인지모듈(221)은 특정 제품 및 서비스 범주 내에서 가장 먼저 떠오르는 정도를 나타내는 대표성지수, 선택의 고려집단군에 포함되는 정도를 나타내며, 우선구입고려대상 브랜드 및 평가대상 브랜드를 포함한다. 반면, 일반적으로 알려지지 않은, 소비자가 즉각적으로 인식하지 못하는 브랜드는 구입대상에서 제외된다. 예를 들면, MCM, 러브캣, 베네통, 샤넬 등과 같이 일반대중들에게 알려져 있는 가방 브랜드는 구입대상에 포함되지만, dunlida 등과 같은 가방 브랜드 구입대상에서 제외된다.

또한 브랜드 이미지 평가모듈(222)은 브랜드 의미를 가지고 조직화된 연상들 의 집합으로써, 브랜드 연상과 그것이 수반하는 감정을 브랜드와 연결시켜주는 기능을 수행하며, 호의성(Favorability), 강력함(Strong), 독특함(Uniqueness) 등에 의해서 형성되는 브랜드 연상수단(21)을 포함한다.

상술한 바와 같이, 브랜드 이미지의 호의성은 소비자가 어떤 브랜드를 선택 대안의 하나로 놓고 평가할 때뿐만 아니라 접점기회(Contact Opportunity)가 있을 때, 그 브랜드에 대한 호의적인 이미지를 연상하는 것을 뜻하고, 브랜드 이미지의 강력함은 소비자가 어떤 브랜드를 접했을 경우에 그 브랜드와 관련된 이미지들이 즉각적으로 떠오름을 의미하며, 브랜드 이미지의 독특함은 소비자가 어떤 브랜드를 접했을 때 그 브랜드를 경쟁브랜드를 차별적으로 인지하는 것을 뜻한다.

참고적으로, 브랜드 연상수단(21)은 브랜드에 관하여 떠오르는 것과 연계되는 모든 것을 의미하며, 브랜드 연상의 평가는 기능적 연상(Functional Association), 경험적 연상(Experiential Association), 상징적 연상(Symbolic Association) 등에 의해서 평가된다. 특히, 소비자의 의사결정과정에서 브랜드 연상은 실질적 의사결정행위와 브랜드 로열티를 구성하는 기초가 된다.

예를 들면, 이동전화 서비스를 생각했을 경우에 SKT(011)가 떠올랐다면 SKT(011)의 상표인지도가 매우 높고, "목마르다-시원함-칠성사이다"와 같이 연상됨으로써, 소비자의 의사결정에 영향을 끼친다.

브랜드 선호도 평가모듈(223)은 소비자가 제품 또는 서비스에 대한 선호, 혹은 제품 및 서비스 속성에 대한 각각의 평가를 의미하며, 브랜드 선택의 기준이 되는 기능을 수행한다.

즉, 브랜드 선호도는 브랜드의 속성 및 편익들과 연관되어 있는 관계성 및 선호도에 따라 결정된다. BEEM에서는 소비자와 브랜드의 관계성(Consumer-Brand Relationship)과 직접 또는 간접 경험을 통해서 선호하는 정도에 의해 평가하는 방식을 취한다.

참고적으로, Fournier(1998)의 연구결과에 의한 소비자와 브랜드의 관계성(Relationship)을 살펴보면, 소비자와 브랜드의 관계의 질적 차원에 따라 소비자의 브랜드에 대한 태도가 구체적 행동으로 표현된다. 소비자가 제품 및 서비스에 대한 속성신념과 태도형성과의 관계를 설명하기 위하여 개발된 다속성태도모델의 대표적 유형인 Fishbein Attitude Model 및 Attribute Satisfaction-Importance Model 등에 의하면 브랜드는 여러 가지 속성을 가지고 있으며, 브랜드의 각 속성에 대한 소비자의 평가에 의해 선호도가 평가되어지는 것을 알 수 있다.

브랜드 속성 평가모듈(224)은 소비자가 그 제품 또는 서비스의 본질이 무엇이라고 생각하는지 또는 제품 또는 서비스의 특성 및 기능은 무엇인지, 그리고 구매나 소비와 관련되어 있는 하나의 제품 또는 서비스의 속성을 평가하는 기능을 수행한다.

즉, 브랜드 속성 평가모듈(224)은 제품 또는 서비스의 기능을 수행하는데 얼마나 직접적으로 연관되어 있느냐에 따라 일차적으로 정보성, 오락성 및 화제 제공성 등에 대한 평가되는 제품관련 수단(41)과 리더쉽, 브랜드 개성, BI 및 심볼 평가 등으로 나누어 평가되는 비제품관련 수단(42)으로 구분된다.

예를 들면, 제품관련 수단(41)은 한 제품의 물리적 구성요소나 서비스가 갖 추고 있는 필수조건을 의미하고, 비제품관련 속성은 구매나 소비과정에 영향을 끼칠 수도 있지만 제품성능에는 직접적인 영향을 끼치지 못한다.

또한, 비제품관련 수단(42)의 브랜드 개성은 소비자가 생각하는 브랜드의 본질과 기능이 무엇인가라는 것보다는 소비자가 브랜드에 대해 어떤 느낌을 가지는가를 의미한다. 즉, 브랜드 아이덴티티(Identity)를 말하는데, 브랜드 아이덴티티의 핵심을 이루는 요소인 브랜드 개성은 소비자의 마음속에 어떤 유형의 성격을 가진 것으로 자리 잡느냐가 브랜드 아이덴티티의 중심요소가 된다.

이와 같이, BEEM에서의 브랜드 개성은 소비자의 마음속에 형성된 브랜드 연상, 브랜드 이미지가 브랜드 선호도로 구체적인 형상을 갖추는 촉매역할을 하는 매개변수이다. 특히, BEEM에서 브랜드 개성은 한국적 문화적 특성을 반영하여 한국 소비자의 개성지수로서 신뢰성, 즐거움, 고급스러움, 차별성, 평화로움, 활동적임, 젊음, 남성적임, 그리고 친근함 등의 지수변수를 통해 브랜드 개성이 브랜드 자산에 미치는 영향을 측정하는 독특한 방식을 취한다.

본 실시예에서 개성 지수는 Jannifer가 제안하는 개성지수를 그대로 사용하는 것이 아니라 한국적 상황에 맞게 파일럿 테스트(Pilot Test)를 통해 개발된 지수를 사용할 수도 있다.

참고적으로, 브랜드의 미학적 측면에서의 상징은 스타일과 테마를 구성하는 요소이고, 브랜드 아이덴티티의 형성요인이며, 브랜드 상징의 대표적 요인의 하나인 로고는 회사나 브랜드가 믿을만한지, 고품질을 제공하는지, 현대의 생활양식에 맞는 제품 혹은 서비스인지, 소비자가 사용하고자 하는 제품 혹은 서비스인지 등을 소비자가 로고를 통해 어느 정도 짐작할 수 있기 때문에 비제품관련 속성을 구성하는 요인이 될 수 있다.

브랜드 편익 평가모듈(225)은 소비자가 그 제품이나 서비스 속성에 부여하는 개인적인 가치와 의미, 즉 소비자가 그 제품이나 서비스가 자신을 위해 해줄 것이라고 기대하는 것, 그리고 그 제품이나 서비스가 보다 폭넓게 의미하는 것을 평가하는 기능을 수행하며, 기본적인 동기들에 따라 기능적 편익수단(51, Functional Benefit), 경험적 편익수단(52, Experiential Benefit), 그리고 상징적 편익수단(53, Symbolic Benefit)으로 구분된다.

먼저, 기능적 편익수단(51)은 제품 또는 서비스의 소비로 얻을 수 있는 보다 본질적인 편익을 의미하고, 심리적 욕구와 안전의 욕구와 같은 상당히 기본적인 동기와 관련되어 있으며, 문제를 해결하거나 회피하고자 하는 욕구와 관련성이 있다.

또한 경험적 편익수단(52)은 소비자가 그 제품이나 서비스를 사용하면서, 혹은 사용 후 어떤 느낌을 기억하는가 하는가를 의미한다.

그리고 상징적 편익수단(53)은 사회적 인정이나 자기표현 및 외적인 면에 치중한 자기과시의 잠재 욕구와 관련성이 있다.

한편, 브랜드 행동가치평가모듈부(230)는 행동자산을 평가하며, 소비자의 인지 및 태도가치의 형성결과로 나타나는 가치로서, 소비자의 브랜드에 대한 평가를 확인할 수 있는 기능을 수행하는바, 소비자의 브랜드에 대한 사용 후 만족감, 재구매확률, 심리적 전환비용, 그리고 타인추천의향 등에 의해서 평가하는 기능을 수행하는 브랜드 로열티 평가모듈(231)을 포함한다.

BEEM에서 가장 중요한 특이사항은 구조방정식 모형(Structural Equation Model)을 이용하여 상술한 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티 등의 잠재변수의 계수를 가중치로 환산하여 활용한다. 특히 모형의 추정과정에서 관측변수가 잠재변수에 끼치는 영향의 유의성은 통계적 검증과정을 통해 확증하는 과정을 거친다. 만일 통계적 유의성이 검증되지 않은 관측변수가 나타났을 경우, 이 변수를 제외하고 모형을 재구축하여 표준화된 회귀계수를 추정하고 이를 가중치로 활용하는 방식을 취한다.

데이터 메모리부(240)는 브랜드 인지 평가모듈, 브랜드 속성 평가모듈, 브랜드 편익 평가모듈, 브랜드 이미지 평가모듈, 브랜드 선호도 평가모듈 및 브랜드 로열티 평가모듈을 통해서 산출된 브랜드의 가치평가를 저장하는 기능을 수행한다.

데이터 출력부(250)는 소비자 또는 운영자가 결과를 확인할 수 있도록 출력수단(미도시)을 통해서 출력하는 기능을 수행한다.

이하, 상술한 기술적 구성을 마련한 브랜드의 자산가치평가 시스템의 평가 방법에 대하여 도 3 내지 도 6을 참조하여 살펴보면 다음과 같다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드의 자산가치평가 방법에 관한 전체적인 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 관측변수와 잠재변수 간의 관계를 나타내는 도면이며, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드의 자산가치를 도출하는 단계에 관한 상세 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 포지셔닝 맵을 이용한 마케팅 전략을 나타내는 도면이다.

먼저, 도 3에 도시한 바와 같이 운영자 서버(200)는 소비자 컴퓨터(100)로부터 자료를 수신받는다(S2).

소비자로부터 개인면접방식을 통해서 자료를 수신받기도 하지만, 불성실한 응답, 면접원 및 샘플링 오차를 최소화함으로써 자료의 정확성을 확보하기 위해 Hall Test 방식을 통해서도 수신가능하다.

다시 말하면, 페이퍼(Paper)로 작성된 설문지(오프라인 방식)를 면접원을 통해 회수하는 방식도 가능하고, CAPI방식으로 소비자 컴퓨터(100)에 작성된 설문지의 질문에 각각 응답함으로써, 자동으로 설문지가 정보통신망(N)을 통해서 운영자 서버(200)로 전송될 수도 있기 때문에 별도의 코딩작업을 필요로 하지 않는다.

본 실시예에서 신뢰성 및 타당성을 바탕으로 하는 브랜드 자산가치를 평가하기 위해서 500명의 소비자로부터 설문지 응답 자료를 수신받는 것으로 설정하였지만, 본 발명이 이에 한정되지 않는다.

운영자 서버(200)는 브랜드 에퀴티 지수를 산출하기 위한 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 로열티, 브랜드 선호도 및 브랜드 이미지 등의 잠재변수에 따른 관측변수를 설정한다(S4).

즉, 6개의 잠재변수에 따른 41개의 관측변수를 갖는데, 더욱 구체적으로, 브랜드 인지는 X1, X2, X3 3개의 관측변수를 가지고, 브랜드 속성은 X4, X5, X6 ...,X20, X21, X22 19개의 관측변수를 가지며, 브랜드 편익은 X23, X24, X25, X26, X27, X28, X29 7개의 관측변수를 가지고, 브랜드 이미지는 X30, X31, X32 3개의 관측변수를 가지며, 브랜드 선호도는 X33, X34, X35, X36, X37 5개의 관측변수를 가 지고, 브랜드 로열티는 X38, X39, X40, X41 4개의 관측변수를 가진다.

운영자 서버(200)는 상술한 총 41개의 관측변수를 사용하여 6개의 잠재변수에 영향을 끼치는 관측변수를 통계적 유의성을 검증하여 유의한 영향을 끼치는 관측변수를 확정한다(S6).

다음으로 운영자 서버(200)는 구조방정식의 공분산 모형(Covariance Structure Modeling)을 이용하여 잠재변수 간의 관계를 도출한다(S8).

예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 관측변수가 상기 잠재변수에 영향을 끼치는 관계, 잠재변수 간의 관계를 도출할 수 있다.

다시 말하면, 관측변수(e4, e5, ..., e21, e22)가 브랜드 속성의 잠재변수(e42)에, 관측변수(e23, e24, e25, e26, e27, e28, e29)가 브랜드 편익의 잠재변수(e43)에, 관측변수(e38, e39, e40, e41)가 브랜드 인지의 잠재변수(e46)에, 관측변수(e1, e2, e3)가 브랜드 인지의 잠재변수(e47)에 영향을 끼치는 관계를 나타낸다. 브랜드 인지는 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지 및 브랜드 로열티와 관계를 유지하고, 브랜드 속성은 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티와 관계를 유지하며, 브랜드 편익은 브랜드 속성, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티와 관계를 유지하고, 브랜드 이미지는 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티와 관계를 유지하며, 브랜드 선호도는 브랜드 로열티와 관계를 유지한다.

운영자 서버(200)는 구조방정식 공분산 모형에 대한 적합성을 평가한다(S10).

다시 말하면 구조방정식 모형에 대한 적합성 평가는 공분산 구조모형이 가정에 얼마나 적합한가를 평가하는 방식으로써, 본 실시예에서 절대적합지수(Absolute Fit Measures), 증분적합지수(Incremental Fit Measures) 및 간명적합지수(Parsimonious Fit Measures) 등을 이용하여 적합성을 평가하였다.

더욱 구체적으로, 절대적합지수는 모형의 전반적인 부합도를 평가하는 지수인데, 적합도지수(GFI: Goodness of Fit Index)가 회귀모형에서 다중상관치(R^2)와 같은 의미이며, 0.9 이상인 경우 좋은 모형으로 판단하고, 조정적합도지수(AGFI: Adjusted Goodness of Fit Index)가 0.9 이상이면 좋은 모형으로 판단하며, 잔여오차 평균지수(RMR: Root Mean-Square Residual)가 0.05~0.08 이하이면 적당한 모형으로 판단한다. 증분적합지수는 기초모형과 제안모형의 비교를 통해 모형의 개선 정도를 파악하는 지수로써, 비표준적합지수(NNFI: Non-Normed Fit Index)가 0.9 이상이면 적합한 모형으로 판단하고, 표준적합지수(NFI: Normed Fit Index)가 표준화시킨 부합치로 0.9 이상이면 모형의 적합도를 만족하는 것으로 판단한다. 한편, 간명적합지수는 모형의 적합성과 객관성 차이를 비교하는 지수로서, 간명기초적합지수(PGFI: Parsimonious Goodness-of-Fit Index)가 높을수록 우수한 모형이고, 간명표준적합지수(PNFI: Parsimonious Normed-of-Fit Index)가 높을수록 우수한 모형이며, AIC(Akaike Information criteria)가 "0"에 가까울수록 간명성이 우수한 모형으로 판단한다. 이때, 간명성이란 각 추정계수에 필요한 적합도에 최대로 도달하는 정도를 의미한다.

따라서 상술한 바와 같이, 잔여오차 평균지수(RMSR: Root-Mean-Square Residual)가 적을수록 제시된 모형이 자료에 적합함을 알 수 있다.

한편, 운영자 서버(200)는 관측변수가 잠재변수에 끼치는 영향의 유의성에 대한 검증 여부를 판별한다(S12).

상기 제 S12 단계의 판단결과, 관측변수가 잠재변수에 끼치는 영향의 유의성이 통계적으로 검증되었다면, 운영자 서버(200)는 검증과정을 통해서 확증한다(S14).

다음으로 운영자 서버(200)는 상술한 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티 등의 잠재변수의 계수를 이용하여 다음의 수학식 1과 같이 가중치를 산출한다(S16).

▶ Brand Equity = W₁₁ Brand Perception & Attitude + W₁₂ Brand Behavior

▶ Brand Perception & Attitude = W₁₁₁ Brand Awareness + W₁₁₂ Brand Attribute + W₁₁₃ Brand Benefit + W₁₁₄ Brand Image + W₁₁₅ Brand Preference

▶ Brand Behavior = W₁₂ Brand Loyalty

▶ Brand Awareness = W₁₁₁₁ TOM + W₁₁₁₂ Brand Recall + W₁₁₁₃ Brand Recognition

▶ Brand Attribute = W₁₁₂₁ Product-related Attribute + W₁₁₂₂ Non-product related Attribute

▶ Brand Benefit = W₁₁₃₁ Functional Benefit + W₁₁₃₂ Experiential Benefit + W₁₁₃₃ Symbolic Benefit

▶ Brand Image = W₁₁₄₁ Strong Association + W₁₁₄₂ Unique Association + W₁₁₄₃ Favorable Association

▶ Brand Preference = W₁₁₅₁ Consumer-Brand Relationship + W₁₁₅₂ Preference

이때,

일 때,

,

이므로, 브랜드 인지 및 태도에 영향을 주는 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지 및 브랜드 선호도의 가중치를 산출할 수 있다.

즉,

이다.

예를 들면, 브랜드 인지에 영향을 끼치는 관측변수(X1, X2, X3)의 표준화 계수가 0.9456, 0.9227, 0.9917일 경우에 다음과 같이 표현된다.

W₁₁₁=0.9456/(0.9456+0.9227+0.9917)

W₁₁₂=0.9227/(0.9456+0.9227+0.9917)

W₁₁₃=0.9917/(0.9456+0.9227+0.9917)

이때, W₁₁₁+W₁₁₂+W₁₁₃=1이다.

따라서, 운영자 서버(200)는 표준화된 회귀계수를 추정하고 이를 이용하여 가중치를 산출할 수 있는데, 예를 들어 표 1을 참고하여 살펴보면, 브랜드 속성의 평가 항목인 비제품관련 속성 가운데 하나인 브랜드 개성 속성의 가중치를 다음의 수학식 2를 통해서 산출한다.

브랜드 개성	표준화된 회귀계수	가중치
bp1	wbp1	wwbp1
bp2	wbp2	wwbp2
bp3	wbp3	wwbp3
bp4	wbp4	wwbp4
bp5	wbp5	wwbp5
bp6	wbp6	wwbp6
bp7	wbp7	wwbp7
bp8	wbp8	wwbp8
bp9	wbp9	wwbp9

▶ wwbp1=wbp1/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

▶ wwbp2=wbp2/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

▶ wwbp3=wbp3/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

▶ wwbp4=wbp4/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

▶ wwbp5=wbp5/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

▶ wwbp6=wbp6/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

▶ wwbp7=wbp7/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

▶ wwbp8=wbp8/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

▶ wwbp9=wbp9/[wbp1+wbp2+wbp3+wbp4+wbp5+wbp6+wbp7+wbp8+wbp9]

다음으로 운영자 서버(200)는 브래드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티의 가중치를 이용하여 브랜드의 자산가치를 도출한다(S18).

더욱 구체적으로 상기 제 S18 단계를 도 5를 참조하여 살펴보면, 운영자 서버(200)는 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티 등의 각각을 구성하는 항목들에 가중치를 곱하여 개별점수를 산출한다(S18a).

브랜드 속성의 평가항목인 비제품관련 속성 중의 브랜드 개성을 이용하여 살펴보면 다음의 수학식 3과 같다.

▶ bp1= bp1 문항의 응답값 x wwbp1

▶ bp2= bp2 문항의 응답값 x wwbp2

▶ bp3= bp3 문항의 응답값 x wwbp3

▶ bp4= bp4 문항의 응답값 x wwbp4

▶ bp5= bp5 문항의 응답값 x wwbp5

▶ bp6= bp6 문항의 응답값 x wwbp6

▶ bp7= bp7 문항의 응답값 x wwbp7

▶ bp8= bp8 문항의 응답값 x wwbp8

▶ bp9= bp9 문항의 응답값 x wwbp9

다음, 운영자 서버(200)는 5점 척도로 받은 값을 더하여 항목의 합을 계산한다(S18b).

예를 들어, 브랜드 개성 항목의 합을 계산하면 다음과 같다.

Brand Personality 1 = bp1+bp2+bp3+bp4+bp5+bp6+bp7+bp8+bp9

운영자 서버(200)는 상술한 항목의 계산값을 100점 만점의 점수로 환산하여, 평가치를 산출한다(S18c).

브랜드 개성 항목의 계산값을 이용하여 다음과 같이 평가치를 산출한다.

Brand Personality 2= Brand Personality 1 x (100/5)

그리고 운영자 서버(200)는 경쟁 브랜드와의 평가치를 비교·분석한다(S18d).

다음의 표 2를 참고하여 살펴보면, 브랜드 1, 브랜드 2, 브랜드 3에 따른 각각의 브랜드 개성의 평가치는 다음과 같다.

브랜드 개성	브랜드 A	브랜드 B	브랜드 C
bp1	74.2	77.2	74.2
bp2	74.4	75.1	73.9
bp3	73.2	73.7	74.3
bp4	72.5	73.8	72.6
bp5	73.9	74.9	72.5
bp6	71.9	75.1	71.1
bp7	72.8	74.6	72.3
bp8	73.2	75.5	72.7
bp9	73.4	73.8	74.7

또한, 경쟁 브랜드의 수가 3개 또는 그 이상일 경우에 운영자 서버(200)는 명목척도(Nominal Scale)를 비율척도(Ratio Scale)화 하여 브랜드에 대한 평가치를 산출할 수 있다.

본 실시예에서 특정 제품 및 서비스 범주 내에서 가장 먼저 떠오르는 정도를 나타내는 대표성지수, 선택의 고려집단군에 포함되는 정도를 나타내는 고려가능지수(TOP3), 그리고 비보조상기와 보조 상기를 통합하여 지수화하여 살펴보면 다음의 경쟁브랜드의 수가 A, B, C 및 A, B, C, D, E 인 경우에 표 3 및 표 4와 같이 나타난다.

	브랜드	coding
최초 기억 브랜드(1순위)	A	3
제 1 기억 브랜드(2순위)	B	2
제 2 기억 브랜드(3순위)	C	1

경쟁브랜드의 수가 A, B, C인 경우에 비보조 상기 문항에 대한 제 1 기억 브랜드와 제 2 기억 브랜드를 그대로 코딩(Coding)하며, 보조 상기 문항에서는 비보조문항의 응답 브랜드가 A, B, C일 경우에 그대로 코딩하지만 그렇지 않은 경우에는 비보조에서 거명되지 않은 브랜드에 대한 보조인지평가치를 코딩하여 사용한다. 이때, 최초 기억 브랜드는 최초 상기(TOM)를 의미한다.

	브랜드	coding
최초 기억 브랜드(1순위)	A	3
제 1 기억 브랜드(2순위)	C	2
제 2 기억 브랜드(3순위)	E	1

경쟁브랜드의 수가 A, B, C, D, E인 경우에 비보조 상기 문항에 대한 제 1 기억 브랜드와 제 2 기억 브랜드를 그대로 코딩하고, 보조 상기 문항에서는 비보조문항의 응답 브랜드가 A, C, E일 경우, 그래도 1순위→2순위→3순위로 코딩하고, 그 외의 B와 D에 대하여 4순위 및 5순위로 평가한 후, 코딩한다. 또한, 비보조 문항의 응답 브랜드가 A, B, C. D, E 이외에 브랜드가 다수 존재하는 경우에 그 브랜드를 제외하고 거명된 브랜드에 대하여만 보조인지 평가치를 코딩한다. 이때, 최초 기억 브랜드는 최초 상기(TOM)를 의미한다.

그리고 운영자 서버(200)는 도출된 브랜드의 자산가치를 포지셔닝 맵(Positioning Map)을 이용하여 마케팅 전력을 평가한다(S20).

즉, 브랜드 가치평가 대상 브랜드가 속한 카테고리 내에서 A브랜드는 인지/태도 및 행동 지수 모두 높게 나타나 현재 핵심경쟁력을 가지고 있으며 브랜드 확장이 가능한 나타나지만, C브랜드는 인지/태도 및 행동 지수 모두 낮게 나타나 과연 현 상태로 채널을 유지시킬 것인지 고려하여 각각에 대하여 마케팅 전력을 도출할 수 있다.

부연하여, 그림 6을 참조하여 살펴보면, A영역은 현재 핵심경쟁력을 가지고 있는 영역으로 잘 관리되어야 할 것이며, 브랜드 확장 등을 가능한 빠른 시간 내에 검토해야 할 것이며, B영역은 현재에는 핵심경쟁력을 가지고 있지 못하지만 미래가치가 높은 영역으로 미래가치의 현재화를 위한 마케팅전략이 추구되어야 할 것이고, C영역은 현재 및 미래에도 핵심경쟁력을 갖출 가능성이 거의 없는 영역으로 가능한 빠른 시간 내에 철수전략을 실행해 옮겨야 할 것이며, D영역은 현재 핵심경쟁력을 보유하고 있으나 미래에 대한 불확실성이 높아 지속적인 경쟁력 유지를 위한 마케팅전략을 고려해야 할 것이다.

참고적으로, 포지셔닝 맵이란 제품에 대한 소비자의 지각을 2차원이나 3차원 그래프로 표시한 것으로, 소비자의 머릿속에 인식되어 있는 자사제품과 경쟁제품을 포지션을 나타낸다. 포지셔닝 맵은 소비자의 인지를 기준으로 만들어지기 때문에 인지도(Perceptual Map)라고 부르기도 한다. 이렇게 포지셔닝 맵을 그려보면 자사제품이 소비자에 어떻게 인식되고 있는지, 경쟁제품은 무엇이고 얼마나 있는지, 경쟁제품이 어떻게 인식되고 있고 또 자사제품과 어떤 위치관계가 있는지, 소비자가 생각하는 이상적인 제품속성은 무엇인지, 자사제품이나 경쟁제품이 놓치고 있는 시장은 어디인지 등을 알 수 있다.

또한, 포지셔닝 맵을 작성할 때 가장 중요한 점은 지표를 선정하는 것이다. 포지셔닝 맵의 지표는 제품에 대해서 소비자가 구매의사결정을 할 때 가장 중요하게 생각되는 것으로 선정해야 한다. 소비자가 고가제품을 선호하는지 저가제품을 선호하는지, 보수적인지 혁신적인지, 강한 맛을 선호하는지 부드러운 맛을 선호하는지 등 소비자가 해당 제품에 대해 가질 수 있는 구매결정요소를 정확하게 파악하여 지표로 삼고 포지셔닝 맵을 작성해야 한다. 소비자가 중요치 않게 생각하는 지표를 선정하게 되면 결국 마케팅 전략은 엉뚱한 방향으로 흐르게 된다. 소비자가 중요하게 생각하는 속성도 경제적 변화, 사회문화적 변화 등 외부적인 요인으로 영향을 받고 시장상황에 따라 변할 수 있으므로 신중하게 선택해야 한다.

한편, 상기 제 S12 단계의 판단결과, 관측변수가 잠재변수에 끼치는 영향의 유의성이 통계적으로 검증되지 않고, 운영자 서버(200)는 통계적 유의성이 검증되지 않은 관측변수가 선택한다(S22).

운영자 서버(200)는 상기 선택한 통계적 유의성이 검증되지 않은 관측변수를 제외하고 구조방정식 모형을 재설정한다(S24).

상기와 같은 본 발명에 따르면, 소비자의 인지적 학습이론에 기초한 계층 브랜드 지식 구조를 이용하여 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있다.

또한 브랜드 인지 및 태도가치를 통해서 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지 및 브랜드 선호도로 구성된 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있는 효과도 있다.

그리고 브랜드 로열티에 의해서 브랜드의 자산가치를 평가할 수 있는 효과도 있다.

이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.

Claims

브랜드의 자산가치평가 시스템에 있어서,

소비자 컴퓨터(100); 및

상기 소비자 컴퓨터로부터 소비자의 인지적 학습이론에 기초한 계층 브랜드 지식 구조를 입력받는 데이터 통신부(210)와, 소비자의 인지적 학습과정으로 형성되는 브랜드 인지 및 태도를 평가하는 브랜드 인지 및 태도가치평가모듈부(220)와, 소비자의 인지 및 태도가치의 형성결과로 나타나는 가치로서, 소비자의 브랜드에 대한 평가를 확인할 수 있는 브랜드 행동가치평가모듈부(230)와 데이터 메모리부(240)와, 데이터 출력부(250)로 이루어진 운영자 서버(200); 로 이루어지되,

상기 브랜드 인지 및 태도가치평가모듈부(220)는,

브랜드 최초 상기(11, 想起, TOM: Top Of Mind), 브랜드 비보조 상기(12, 想起, Recall) 및 브랜드 보조 인지(13, 認知, Recognition)를 구비하며, 소비자가 어떤 제품군에 속하는 특정 브랜드를 재인식 또는 상기할 수 있도록 하는 브랜드 인지평가모듈(221); 브랜드 의미를 가지고 조직화된 연상들의 집합으로써, 브랜드 연상과 상기 브랜드 연상이 수반하는 감정을 브랜드와 연결시켜주는 브랜드 이미지 평가모듈(222); 소비자의 제품 및 서비스에 대한 선호, 혹은 제품 및 서비스 속성에 대한 각각의 평가를 의미하며, 브랜드 선택의 기준이 되는 브랜드 선호도 평가모듈(223); 소비자가 제품 또는 서비스의 본질이 무엇이라고 생각하는지, 제품 또는 서비스의 특성 및 기능은 무엇인지, 그리고 구매나 소비와 관련되어 있는 하나의 제품 또는 서비스의 속성을 평가하는 브랜드 속성 평가모듈(224); 및 소비자가 제품 또는 서비스 속성에 부여하는 개인적인 가치와 의미 및 제품 또는 서비스가 보다 폭넓게 의미하는 것을 평가하는 브랜드 편익 평가모듈(225); 로 이루어지는 것을 특징으로 하는 브랜드 자산가치평가 시스템.
삭제
제 1항에 있어서,

상기 브랜드 행동가치평가모듈부(230)는,

소비자의 브랜드에 대한 사용 후 만족감, 재구매확률, 심리적 전환비용 및 타인추천의향에 의해서 평가하는 브랜드 로열티 평가모듈(231); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 브랜드 이미지 평가모듈(222)은,

기능적 연상, 경험적 연상, 상징적 연상에 의해서 브랜드 연상을 평가하는 브랜드 연상수단(21); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 브랜드 속성 평가모듈(224)은,

정보성, 오락성 및 화제 제공성에 대한 평가하는 제품관련 수단(41); 및

리더쉽, 브랜드 개성, BI 및 심볼평가로 구분되어 평가하는 비제품관련 수단(42); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 브랜드 편익 평가모듈(225)은,

재화 또는 서비스의 소비로 얻을 수 있는 본질적인 편익을 의미하고, 문제를 해결하거나 회피하고자 하는 욕구와 관련성이 있는 기능적 편익수단(51);

소비자가 제품 또는 서비스를 사용하거나, 사용 후 어떤 느낌을 기억하는가 하는가를 의미하는 경험적 편익수단(52); 및

사회적 인정이나 자기표현 및 외적인 면에 치중한 자기과시의 잠재 욕구와 관련성이 있는 상징적 편익수단(53); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 시스템.
브랜드의 자산가치평가 방법에 있어서,

(a) 운영자 서버(200)가 소비자 컴퓨터(100)로부터 자료를 수신받는 단계;

(b) 상기 운영자 서버가 브랜드 에퀴티 지수를 산출하기 위한 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티의 잠재변수에 따른 관측변수를 설정하는 단계;

(c) 상기 운영자 서버가 통계적 유의성을 검증하여 유의한 영향을 끼치는 관측변수를 확정하는 단계;

(d) 상기 운영자 서버가 구조방정식의 공분산 모형을 이용하여 잠재변수 간의 관계를 도출하는 단계;

(e) 상기 운영자 서버가 절대적합지수, 증분적합지수 및 간명적합지수를 이용하여 상기 구조방정식 공분산 모형에 대한 적합성을 평가하는 단계;

(f) 상기 운영자 서버가 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티의 상기 잠재변수 계수를 이용하여 가중치를 산출하는 단계; 및

(g) 상기 운영자 서버가 브랜드 인지, 브랜드 속성, 브랜드 편익, 브랜드 이미지, 브랜드 선호도 및 브랜드 로열티의 가중치를 이용하여 브랜드의 자산가치를 도출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 방법.
제 7항에 있어서,

상기 제 (a) 단계는,

개인면접방식 또는 Hall Test 방식을 통해서 자료를 수신받는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 방법.
제 7항에 있어서,

상기 제 (e) 단계와 제 (f) 단계 사이에,

상기 관측변수가 상기 잠재변수에 끼치는 영향의 유의성에 대한 검증 여부를 상기 운영자 서버가 판별하는 단계; 및

상기 관측변수가 상기 잠재변수에 끼치는 유의성 영향을 상기 운영자 서버가 통계적 검증과정을 통해서 확증하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 방법.
제 7항 또는 제 9항에 있어서,

상기 제 (e) 단계와 제 (f) 단계 사이에,

상기 관측변수가 상기 잠재변수에 끼치는 영향의 유의성이 통계적으로 검증 되지 않다면, 상기 운영자 서버가 통계적 유의성이 검증되지 않은 관측변수를 선택하는 단계;

상기 운영자 서버가 상기 선택한 통계적 유의성이 검증되지 않은 관측변수를 제외하는 단계; 및

상기 운영자 서버가 구조방정식 모형을 재설정하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 방법.
제 7항에 있어서,

상기 제 (g) 단계 이후에,

도출된 브랜드의 자산가치를 포지셔닝 맵을 이용하여 마케팅 전력을 평가하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 브랜드의 자산가치평가 방법.