Korean Institute of Information Technology
[ Article ]
The Journal of Korean Institute of Information Technology - Vol. 22, No. 9, pp.197-207
ISSN: 1598-8619 (Print) 2093-7571 (Online)
Print publication date 30 Sep 2024
Received 23 Aug 2024 Revised 19 Sep 2024 Accepted 22 Sep 2024
DOI: https://doi.org/10.14801/jkiit.2024.22.9.197

Mixture Model을 적용한 K-Pop 팬덤의 온·오프라인 소비활동 유형화 연구 : 국내외 팬덤 비교를 중심으로

곽영식* ; 이윤경** ; 홍재원*** ; 도네바 미하엘라 토네바*
*경상국립대학교 경영학부
**한국문화관광연구원 콘텐츠연구본부 연구위원(교신저자)
***경상국립대학교 국제통상학과 교수
A Study on the Segmentation of K-Pop Fandom's Online and Offline Consumption Activities using the Mixture Model: Focusing on the Comparison of Domestic and Global Fandom
Youngsik Kwak* ; Yunkyung Lee** ; Jae-Won Hong*** ; Doneva Mihaela Toneva*

Correspondence to: Yunkyung Lee Dept. of Content Research Bureau, Korea Culture & Tourism Institute Tel.: +82-2-2669-6938, Email: yunky@kcti.re.kr

초록

이 연구는 K-Pop 국내외 팬덤을 대상으로 시장세분화를 실시하여 세분시장 간 팬덤 활동에 어떠한 차이가 있는지 분석하려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 K-Pop 국내 팬덤과 글로벌 팬덤을 대상으로 사전적 시장세분화(A priori segmentation)와 사후적 시장세분화(Post hoc segmentation)를 통해 온라인과 오프라인 소비활동 차이를 실증적으로 확인하는 과정을 거쳤고, 사후적 시장세분화를 위해서는 Mixture model을 적용했다. 그 결과, 팬덤의 활동을 4개의 세분시장으로 나눌 수 있었다. 특히 위버스샵과 같은 팬덤 플랫폼에서의 활동을 분석한 결과, 콘텐츠 소비뿐만 아니라 오프라인 활동차이 등 다양한 요소에서 차이를 보였다. 이러한 결과는 국내 K-Pop 기획사의 온·오프라인 마케팅 전략에 활용될 수 있을 것이며 학술적으로 국가 간 비교에서 더 나아가 글로벌 팬덤과 국내 팬덤간의 행동 차이를 실증적으로 밝히는 의의가 있다.

Abstract

This study aims to analyze the differences in fandom activities between K-Pop domestic and international fandom. To achieve the purpose, we empirically verified the differences in online and offline consumption activities through a priori segmentation and post hoc segmentation for K-Pop domestic and global fandom. As a result, the fandom's activities could be divided into four segments markets. In particular, as a result of analyzing the activities on fandom platforms such as Weverse Shop of HYBE, there were differences in various factors such as offline activity as well as content consumption. These results can be utilized in the online and offline marketing strategies of domestic K-Pop companies, and they have academic significance in empirically revealing behavioral differences between global and domestic fandom beyond cross-country comparisons.

Keywords:

k-pop, global fandom, fandom platform, mixture model, priori segmentation, post hoc segmentation

Ⅰ. 서 론

우리나라 문화산업의 시장규모는 2022년 기준으로 150조 4000억 원이며[1], 전체 산업(3.3%)대비 높은 성장률(9.4%)을 보이는 매력적인 산업이다. 이중 K-Pop 산업은 문화산업 중에서도 가장 높은 글로벌 인지도를 가진 산업이며, K-Pop 상장 회사인 하이브의 2023년 매출은 2조원이 넘을 정도로 시장 규모 역시 점차 확장되고 있다. 2000년대 초반 한국 음악 산업이 세계 음악 시장의 추세보다 급격하게 위축되고 있었던 것을 상기하면 2020년대 K-Pop 산업의 성장은 괄목할만한 변화이다. 이와 더불어 K-Pop 산업에 대한 학술적인 관심도 다양한 분야에서 증가해 왔다.

K-Pop이 활성화 된 지난 20여 년간의 학술적 성과를 글로벌 시장에서의 확산정도, 확산원인, 확산대상, 확산채널로 나누어 살펴보면 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, K-Pop 확산에 대한 현상연구가 활발하게 진행되었다. 국가별 확산 정도에 대한 기술적(Descriptive) 연구가 국가 단위 및 세분시장 단위로 연구되었다. 하지만 국가 간 비교 연구의 경우 일부 연구[2]를 제외하고는 찾아보기 어려웠고, 국내외 팬덤을 모두 아우르는 연구 역시 발견하기 어려웠다.

둘째, K-Pop의 확산 원인에 대한 학제 간 연구가 진행되었다. 특정 국가 내 K-Pop 확산 원인에 대해 심리학, 사회학, 경영학, 경제학적 접근이 이루어졌다. 이들 연구를 통해 다양한 원인이 국가별로 작동하여 K-Pop이 확산되고 있음을 알 수 있었지만, 국가 간 K-Pop 확산 원인의 차이를 분석한 연구는 문화가치 차원에서 접근한 일부 연구[3] 만 있을 뿐, 상대적으로 적었다.

셋째, K-Pop 주요 수요층이 누구이고, 현지에서는 K-Pop을 어떻게 인식되고 있는가와 관련된 주제이다. 연구결과를 분석해보면 권역별 시장세분화를 통한 한류 진출 전략에 대한 연구는 존재하지만, 실제 팬덤에 대한 시장세분화 연구는 부족한 것으로 보여 글로벌 팬덤의 이해를 위해 시장세분화를 통한 실증연구가 필요한 것으로 보인다.

넷째, K-Pop 채널측면에서는 온라인과 오프라인에서의 유통과정, 특히 콘텐츠 구매와 커뮤니케이션이 집중되고 있는 팬덤 플랫폼의 중요성과 영향력에 대한 연구[4]가 수행된 바 있다.

이처럼 기존의 연구 성과들을 고려할 때 K-Pop 팬덤에 대한 학술적 연구의 공백은 국가경계와 유통채널경계를 중심으로 발견할 수 있다. K-Pop 고객은 국경을 초월하여 존재하는 팬덤이기 때문에 국가라는 물리적 경계를 넘어선 국내외 통합 연구가 필요하다. 또한 K-Pop 콘텐츠는 팬덤 플랫폼과 같은 온라인에서 뿐만 아니라 공연장, CD 구매 등 오프라인에서도 소비되고 있기 때문에 다양한 유통 채널을 포괄할 수 있는 연구가 필요하다.

본 연구에서는 국내외 팬덤의 시장세분화를 통해 K-Pop 시장에 대한 수요층의 유형화를 실시하고, 세분시장 간 팬덤활동 비교연구를 실시하고자 한다. 특히, K-Pop 국내 팬덤과 글로벌 팬덤 간에 온라인과 오프라인에서의 활동차이가 존재하는 지를 사전적 시장세분화(A priori segmentation)와 사후적 시장세분화(Post hoc segmentation)를 통해 실증분석 하고자 한다.

이를 통해 국내외 팬덤 간 세분시장 별 팬덤활동 현황을 파악할 수 있을 것이고, 실무적으로는 K-Pop 산업 마케터 입장에서 효과적인 시장세분화 방법을 토대로 K-Pop 지적재산의 소비창출 및 시장 확대에 도움이 되는 유용한 분석 틀을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.


Ⅱ. 문헌고찰

2.1 K-Pop 확산현황에 대한 연구

K-Pop 확산현상에 대해 전반적으로 개괄하면, 2000년대 초반부터 한국과 인접한 중국 및 동남아시아 국가를 중심으로 K-Pop 확산 현황 연구들이 주로 이루어져 왔으나, 2010년대를 넘어서면서 유럽, 중동, 중남미, 그리고 미국과 캐나다 등 새로운 지역에서 한국 대중문화의 인기가 높아지면서, 아시아를 넘어 전 지구화되는 한류 및 한류 팬덤에 대한 연구도 활발히 진행되고 있는 추세이다.

K-Pop에 관한 연구가 많이 진행된 국가는 중국이다. 중국 K-Pop 확산과 관련된 연구는 중국내 확산 과정과 팬덤 현상의 변화 등을 기술적으로 서술하고 있다.

중국인과 한국인 연구자들이 협업하여 중국 내 K-Pop 확산과정과 한국제품 구매의사와 방문의도에 대한 긍정적인 영향을 분석한 연구[4], 한국과 중국 팬덤의 차이[5], K-Pop으로 인한 음반이외의 한국제품과 예술에 대한 접근성확대에 대한 다양한 연구[6]가 진행되었다.

일본과 중국을 시작으로 동남아시아로 확산된 K-Pop 현황을 조사한 연구도 다양하다. 그 이유는 필리핀, 싱가포르, 말레이시아, 베트남, 인도네시아, 태국 등 동남아 국가들은 한류 하면 ‘K-Pop’을 떠올리는 한류 우호 국가들이기 때문이기도 하다[8]. 동남아시아 K-Pop 확산 현상을 박갑룡의 연구[9]로 종합해보자면, 인도네시아, 말레이시아, 태국 베트남 등을 한류 확산기로 분류하고 필리핀, 싱가포르를 성숙기로 분류하여 분석함으로서, 동남아시아 내에서도 국가별로 한류 지속가능성을 위한 차별적 접근이 필요함을 시사하였다.

2.2 K-Pop 확산원인에 대한 연구

K-Pop 확산 원인과 관련한 실증연구들을 살펴보면, 문화적 관점에서 K-Pop의 확산원인을 설명하고자 하는 시도가 지속되었다. 실증연구를 중심으로 살펴보자면, 문화적 할인(Cultural discount)과 문화적 근접성(Cultual proximity)에 대한 연구가 이루어지고 있었다[10]. 이 연구들은 한국 K-Pop의 문화적 할인 효과나, 문화적 유사성이 한류확산이 미치는 영향을 설명하고 있다. 하지만 문화적 할인율이나 문화적 유사성으로 블록화된 지역 내에서도 문화적 상이함으로 인한 K-Pop 확산의 차이가 있음을 고려하지 못한 일부 한계도 발견되었다.

K-Pop 확산 원인과 관련된 주제 중, 문화적 특성 차이에 따른 K-Pop 확산 과정의 차이를 주제로 한 연구들도 다수 존재한다. 글로벌 마케팅 분야서도 상품을 구매하고자 하는 동기는 문화권에 따라 차이가 난다는 연구들이 존재하는데, 네덜란드의 인류학자 Hofsted는[11] 53개국 근로자를 대상으로 구매동기에 미치는 문화적 차원을, 권력의 거리, 집단주의, 개인주의, 남성성과 여성성, 불확실성의 회피, 장기 지향성 등으로 나누어 분석하였다. 홍재원, 박승배는[3] Hofsted의 문화적 차이 개념을 이용하여 감남스타일 확산 현상을 분석한 결과, 각 국가의 문화적 차이는 K-Pop 콘텐츠 확산에 유의미한 영향을 준다는 것을 밝혔다. 특히, K-Pop은 권력의 거리가 크고 개인주의 성향이 강한 국가에서 확산이 잘 된다고 주장하였고, 후속연구에서도 K-Pop 확산은 국가 간 특정한 문화적 차이에 근거한 지리적 변수, 경제적 변수가 영향을 미치는 것을 밝혔다.

한편, K-Pop 확산현상에 기초하여 추가 시사점을 제시한 연구들이 있었는데, 콘텐츠 수요자측면에서는 K-Pop의 세계적인 확산에 SNS가 중요한 역할을 하였음을 실증적으로 밝혔고, 공급자 측면에서는 위버스샵과 같은 팬덤 플랫폼과 유튜브, 스포티파이와 같은 온라인 콘텐츠 채널의 접근성 증대가 확산의 주요 요인으로 지적되고 있다[12].

2.3 K-Pop 패덤 플랫폼에 관한 연구

이제 K-Pop 팬덤은 스타를 좇던 종속적 존재에서 그치지 않고 소비의 주체인 ‘팬슈머(Fan+Consumer)’, 더 나아가 혁신의 주체 ‘팬노베이터(Fan+Innovator)’로 진화하고 있다. 특히 이 과정에서 등장한 팬덤 플랫폼은 기존에 카페, 블로그, SNS 등으로 흩어져 있던 팬덤 활동을 기획사가 개발한 자체 팬덤 플랫폼으로 집중시켜 팬덤의 활동을 보다 쉽게 다양한 비즈니스 모델로 연결할 수 있도록 하고 있기 때문에[13], 팬덤 플랫폼의 가능성에 대한 연구들이 다양한 분야에서 이루어지고 있다.

기존 연구들은, 팬덤 플랫폼에 대한 산업적 가능성과 한계를 탐구하고 팬덤 플랫폼의 미래 전망에 대해 논의하면서 팬덤 플랫폼이 콘텐츠산업에 미치는 영향[14]을 밝히거나, 팬덤 플랫폼 내 메시지 노출방식에 대해 연구하여 원활한 커뮤니케이션 방안을 제안하거나[15], 글로벌 팬덤 플랫폼의 사례분석을 통해 팬덤 플랫폼이 제공하는 혁신적 가치를 탐색하는 등[16] 다양한 측면에서 팬덤 플랫폼을 접근하고 있다. 강신규는 팬덤 플랫폼과 팬덤의 변화에 대한 기존의 연구들을 정리하고 팬덤 플랫폼 수용 과정에서 보이는 여러 양상들을 분석하는 등 팬덤을 중심으로 변화되는 콘텐츠 산업 지형에 대한 흐름을 보여주었다[17].

팬덤 플랫폼과 더불어 팬덤이 활동하고 있는 온라인 채널을 주제로 한 연구들도 병행되었는데, 유튜브를 중심으로 K-Pop 팬덤 콘텐츠의 유형 연구, 유튜브 뮤직비디오를 매개로 이루어지는 K-Pop 팬덤 빅데이터 분석을 통해 아이돌 팬덤의 특징을 구조적으로 파악하는 연구, 트위터, 유튜브, 페이스북, 인스타그램 등 팬덤 SNS 이용 양태에 따른 세대별 팬덤 문화의 변화연구들이 발견된다[18].

2.4 문헌고찰 요약

문헌고찰에서는 K-Pop에 대한 현황 및 전망을 파악하기 위해 K-Pop 확산 현황, 실증연구를 중심으로 한 확산원인, 온라인을 중심으로 한 팬덤 플랫폼에 대한 연구를 정리하였다.

K-Pop 확산 현상을 실증연구 중심으로 정리한 결과, 초기 한류 진원지라고 평가받는 중국, 일본 인접 국가를 시작으로 동남아시아, 남미, 유럽, 북미 등 K-Pop 확산 현황에 대한 연구들의 지역적 범위가 점차 확산되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이들 연구는 국가별 K-Pop 확산 상황에 대한 기술적 연구들로 이루어져 있어, 글로벌 시장을 구성하는 국가 간 비교 연구는 드물었고, 국내외 팬덤 대상으로 확산 현상을 비교한 연구 역시 부족하였다.

K-Pop 확산 원인과 관련된 연구를 검토한 결과, 문화적 관점에서 확산 원인을 설명하려는 시도들을 발견한 수 있었고, 문화적 할인, 문화적 접근성, 문화적 특성 차이 등을 중심으로 학제 간 논의가 이루어지고 있었다. 그러나 확산 원인을 연구한 분야에서도 국가 별 확산 원인의 차이를 분석한 연구는 상대적으로 적었다.

마지막으로 K-Pop 팬덤 플랫폼 연구들을 살펴본 결과, 온라인 채널이나 SNS를 통해 이루어지던 산발적인 팬덤 활동이 글로벌 팬덤 플랫폼을 중심으로 융합되고 통합되고 현황을 발견할 수 있었고, 콘텐츠 구매와 커뮤니케이션의 집중도가 점차 높아지고 있어 팬덤 플랫폼에 대한 다각적 연구가 지속적으로 필요한 것으로 보였다.

이와 같은 연구 성과들을 고려할 때, K-Pop 팬덤에 대한 학술적 연구의 필요성이 증가하고 있음을 알 수 있다. K-Pop 고객은 국경을 초월하여 존재하는 팬덤이기 때문에 국가라는 물리적 경계를 넘어선 국내외 통합 연구가 필요하고, K-Pop 콘텐츠는 팬덤 플랫폼과 같은 온라인에서뿐만 아니라 공연장, CD 구매 등 오프라인에서도 이루어지고 있기 때문에 다양한 유통 채널을 포괄할 수 있는 연구가 필요하다고 볼 수 있다.


Ⅲ. 연구방법

3.1 데이터 수집

본 연구의 표본대상은 한국에 거주하는 K-Pop 팬덤으로 연구진행시점에 한국인 또는 외국인의 국적을 가지고 아티스트의 공식 팬클럽에 유료가입 한 경험을 가진 사람이다. 공식 팬클럽 유료회원과 공식 팬클럽 미가입회원 간의 아티스트에 대한 관여도와 지불용의가격이 다를 수 있기 때문에 이를 통제하였다.

K-Pop 팬덤의 경우에는 여성이 남성보다 많다는 기존 연구결과에 근거[19]하여 여성을 대상으로 하였고, 팬덤이 선호하는 아티스트의 경우 연구대상이 여성인 점을 감안하여 남성 아이돌 그룹이나 남성 싱글 아티스트로 한정하였다.

한국인 표본은 네이버 비공식 팬클럽, 다음의 비공식 팬클럽, 대학별 everytime에 설문응답자 모집공고를 통해 모집되었다. 팬클럽에 공식가입여부를 확인하기 위해 공식 팬 카페 회원카드를 확인하여 총 117명의 표본이 수집되었다.

외국인 표본은 온라인 팬클럽에서 응답자를 모집하였고, 오프라인 조사는 K-Pop 팬클럽 행사에서 종이설문을 배포하고 응답을 얻었다. 설문 응답자는 K-Pop 아이돌에 대한 공식 팬클럽에 가입한 경험이 있는 사람만을 대상으로 하여 총 153명의 유효한 표본을 수집하였다.

3.2 설문문항의 구성

K-Pop 팬덤의 소비 활동을 조사하기 위해 K-Pop 기획사 직원을 대상으로 팬들이 위버스샵과 같은 팬덤 플랫폼에서 구매 가능한 콘텐츠가 무엇인가에 대한 FGI(Focus Group Interview)와 공식 팬클럽에 등록한 보이그룹 팬을 대상으로 한 FGI를 각각 1차례 실시하였다. FGI를 통해 팬들의 오프라인 콘텐츠활동과 온라인 콘텐츠 활동을 파악하여 설문조사의 변수로 활용하였고, 표 1에 관련 변수를 정리하여 제시하였다.

Variables used in the survey

K-Pop 스타에 대한 심리적 차이를 분석하기 위해 사용된 애착도 변수는 H. Song et al.[20]이 사용한 측정항목을 이용하였다. 파일럿 테스트 과정에서 애착도에 대해 응답자가 자신의 의사와는 무관한 질문이라고 답하는 경우가 있어, 애착도 측정항목에 응답하지 않고 0점을 부여할 자유를 부여하였다.

3.3 분석방법

온라인 오프라인 고객을 사전적으로 시장세분화 하고 두 집단 간 차이를 분석하기 위해 독립표본 t-teat를 활용하였다.

또한 표본 속에 숨어있는 다양한 행태의 세분시장을 확인하기 위해 mixture model을 적용한 사후적 시장세분화 방법을 활용하였다. 왜냐하면 사후적 시장세분화 방법은 고려할 수 있는 변수들을 모두 포함한 상태에서 연구자의 변수지정 없이 유의한 세분화변수 및 최적세분시장 수를 통계적으로 확인시켜줄 수 있기 때문이다[21].

사후적 시장세분화방법으로 분류된 집단별 특징을 분석하기 위해 Wald test와 One-way ANOVA 분석을 수행하였다.


Ⅳ. 연구결과

4.1 표본의 인구통계학적 특성

조사대상의 연령을 표 2를 통해 살펴보면, 글로벌 팬덤의 평균나이(24.8세)가 국내 팬덤의 평균나이(22.4세) 보다 비교적 높게 나타났다(t=-3.59, p=0.0001).

Age difference between domestic fandom and global fandom

국적의 경우, 응답자 중 한국인 117명을 제외한 외국인의 경우 30개국의 국적을 갖고 있었다. 이 중 불가리아 국적자가 34명(12.4%)으로 가장 많았고, 이란 국적자 33명(12.0%), 미국 국적 14명(5.1%) 순으로 나타났다.

표본 중 46.9%에 달하는 128명이 BTS팬클럽에 가입한 경험이 있으며, 68명이 Stray Kids(25.2%), EXO 팬클럽 가입자가 40명(14.8%)이었다.

Fan club membership status

팬클럽에 가입기간의 경우 국내 팬덤은 평균 6.2년, 글로벌 팬덤은 평균 5.5년으로 나타나, 내국인의 팬클럽활동 기간이 외국인 팬클럽 활동 기간 보다 긴 것을 알 수 있었다(t=1.79, p=0.074).

Differences in fan club membership period between domestic fandom and global fandom

스타에 대한 애착도 수준을 비교해보면, 내국인 팬덤보다는 외국인 팬덤이 더 높은 경향을 보였다(t=-2.34, p=0.02).

Differences in attachment levels between domestic fandom and global fandom

이러한 결과를 요약하면 글로벌 팬덤은 국내 팬덤보다 나이가 다소 많고 팬클럽 가입 활동 기간이 상대적으로 짧으며 스타에 대한 애착도는 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 외국인 팬덤은 국적이 다른 한국 스타를 접하는 기회가 국내 팬덤에 비해 상대적으로 적기 때문에 팬클럽 가입 연령이 다소 높을 수 있고 이로 인해 팬클럽 활동 기간이 상대적으로 짧다고 볼 수 있다. 그럼에도 불구하고 국경을 넘어선 팬덤 활동의 동력이 존재하기 때문에 스타에 대한 애착도는 국내 팬덤보다 더 높을 것으로 해석할 수 있다.

4.2 사전적 시장세분화

본 연구의 목적인 국내 팬덤과 글로벌 팬덤의 온라인과 오프라인의 콘텐츠 사용과 활동량의 차이를 사전적 시장세분화를 통해 분석하였다. 그 결과 오프라인 팬덤활동과 온라인 팬덤 활동 모두 국내 팬덤이 활발했으나, 앨범다량 구매경험 등 몇몇 활동에서는 글로벌 팬덤의 경험이 많았다.

Differences in online and offline activities between domestic and global fandom

4.3 사후적 시장세분화(Post doc segmentation)

본 연구에서는 표본 속에 숨어있는 다양한 행태의 세분시장을 확인하기 위해 사후적 시장세분화 방법을 활용하였는데, 이를 위해 콘텐츠활동 변수들을 모두 포함한 상태에서 사전에 마케터가 시장세분화변수를 지정하지 않으며, 유의한 세분화변수 및 최적세분시장 수를 통계적으로 확인시켜줄 수 있는 mixture model을 사용하였다[21]. 사후적 시장세분화의 대표적인 방법인 군집분석은 명목척도 등의 사용이 제한되는 등의 문제점이 있기 때문에[22] 상대적으로 여러 척도를 사용한 데이터 분석이 가능한mixture model을 선택한 측면도 있다.

Mixture model 분석 후 세분시장별 특징을 발견하기 위해 다음과 같이 3단계를 거쳤다. 1단계에서는 오프라인과 온라인 팬덤 활동의 응답치를 사용하여 mixture modeling에 의한 시장세분화를 실시하였다. 이를 통해, 가장 효율적으로 설명 가능한 세분시장 수를 확보하고, 각 세분시장별 응답치 간의 통계적 차이를 Wald test로 확인하였다. 이를 통해 온라인 오프라인 팬덤 활동의 세분시장별 차이와 그에 따른 유형화의 목적을 달성하였다. 2단계에서는 fuzzy clustering에 의해 각 응답자가 어느 세분시장에 속하는 지를 계산하였다. 3단계에서는 각 세분시장별로 발견되는 응답자 간의 나이, 애착도 등에 차이가 존재하는 지를 ANOVA 분석을 수행하였다. 이를 통해, 세분시장에 속한 응답자들의 인구통계학적 특징과 애착도 특징을 발견하여, 세분시장의 온라인 오프라인 활동특징과 결부시켰다.

4.3.1 최적세분시장 수 결정

먼저 제1단계로 mixture modeling에 의해 분석된 표본의 세분시장 수에 따른 모델 적합도를 분석하였다.

그 결과는 표 7에서 보듯이, 4개 세분시장에서 5개 세분시장으로 시장의 수를 증가시키는 경우, BIC(Baysian Information Criterion)가 감소폭이 매우 작은 것으로 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 표본에 4개의 세분시장이 존재하는 것이 5개의 세분시장으로 설명하는 것보다 사용한 모수 수에 비해 설명력의 효율성이 높다고(Parsimony) 판단하고, 4개의 세분시장을 본 연구의 시장세분화결과로 판단하였다[23].

Model goodness of fit according to the number of market segments

4.3.2 Wald test에 의한 세분시장 간 유의한 차이를 보이는 변수 확인

국내외 K-Pop 팬덤 표본 속에 존재하는 4개의 세분시장(소비유형)에 대한 고객관리 시사점을 제공하기 위하여 각각의 세분시장별 주요 특성을 규명하였다.

Result of post hoc market segmentation of offline activities

Result of post hoc market segmentation of online activities

이 특성은 세분시장 간 차이가 통계적으로 유의수준 95%에서 유의하게 나타난 변수를 바탕으로 한다. 세분시장 간 차이에 대한 유의성 검증은 Wald test를 실시하였다[21].

그 결과 본 연구에서 사용한 오프라인 활동 중 ‘타인에게 아티스트 추천활동’을 제외한 9개 활동에서 세분시장 간 차이가 발견되었다. 온라인 6개 활동에서는 ‘방송투표 참여여부’와 ‘해쉬태그 달기’에 4개 세분집단 간 통계적 차이가 없고 나머지 4개 세분시장 간 활동량에 차이가 발견되었다.

Wald test에 의해 세분시장별 특징을 살펴보고, 세분시장별 이름을 지어보았다. 먼저, 세분시장 1은 오프라인과 온라인 활동의 대부분에서 가장 활발하지 않은 모습을 보이는 반면에 온라인에서 앨범을 다량 구매하는 집단으로 나타났다. 이를 ‘소비중심 팬덤’이라 이름 지었다.

세분시장 2는 오프라인과 온라인 활동정도가 중간 정도이고 다른 팬덤집단과 차별적으로 눈에 띄는 활동이 발견되지 않으므로 ‘라이트 팬덤’이라 명명하였다. 세분시장 3은 해외콘서트 참여비율이 다른 세분시장에 비해 높고, 콘서트용 굿즈 구매량 비율도 가장 높았으며, 온라인에서 공식 팬클럽에 접속하고, 댓글을 다는 것에도 가장 활발한 특징을 보여준다. 이에 팬덤을 이끄는 의견 선도자들이 모인 ‘코어 팬덤’이라 이름 지었다. 세분시장 4는 오프라인활동의 전반에서 가장 활발하였으며, 아티스트를 위해 유튜브를 의도적으로 많이 시청하는 집단으로 나타나 ‘참여중심 팬덤’으로 이름 지었다.

4.3.3 세분시장 크기 측정

이제 제2단계 분석과정으로 표본을 fuzzy clustering해서 각 응답자가 위에서 밝혀진 4개의 세분시장 중 어느 세분시장에 속할 확률이 높은가를 계산하였다. 그 결과, 표본 중 38.7%에 해당하는 응답자가 세분시장 1에 속할 확률이 높게 나타났으며, 세분시장2는 35.4%, 세분시장 3은 16.3%, 표본의 9.6%가 세분시장4에 속하는 것을 발견하였다.

4.3.4 세분시장별 인구통계학적 특징 및 애착도 분석

표 10에서 보듯이 4개의 세분집단 간 나이에 차이를 보이지는 않았지만 팬클럽 가입연수와 애착도에 차이를 보였다. ‘소비중심 팬덤’의 경우 팬클럽 가입 기간이 짧았고, ‘참여중심 팬덤’의 경우 팬클럽가입 기간이 상대적으로 길었다. 애착도의 경우 ‘소비중심 팬덤’과 ‘참여중심이 팬덤’의 애착도가 높았고, ‘라이트 팬덤’의 애착도가 상대적으로 낮았다. 여기서 ‘코어 팬덤’의 애착도가 ‘라이트 팬덤’보다는 높지만 가장 높게 나타나지 않은 이유를 생각해보았을 때, 팬덤 활동을 활발하게 하는 원인으로 애착도가 설명하는 부분이 많지 않고, 애착도 이외에 다양한 변수가 존재할 것이라고 유추 할 수 있었다.

Differences in age, years of membership, and attachment by group


V. 결론 및 한계점

본 연구는 국내와 글로벌 K-Pop 팬덤을 대상으로 팬덤 활동의 차이를 시장세분화를 통해 실증적으로 분석하고자 하는 목적을 가지고 있다.

기존 K-Pop 연구를 살펴본 결과, K-Pop 고객은 국경을 초월하여 존재하는 팬덤이기 때문에 국가라는 물리적 경계를 넘어서는 국내외 통합 연구가 필요하다는 문제의식을 갖게 되었다. 이를 해결하기 위해 국내 및 세계 팬덤을 대상으로 시장세분화를 실시하여 K-Pop 시장에 대한 수요층의 유형화를 실시하였고, 세분시장 간 팬덤 활동의 비교연구를 통해 특성을 분석해내고자 하였다. 이를 위해 K-Pop 국내 팬덤과 세계 팬덤을 통합적으로 고려하여 온라인과 오프라인에서의 활동차이가 존재하는 세분시장을 사전적 시장세분화와 사후적 시장세분화를 통해 실증적으로 확인하는 과정을 거쳤다.

국내에 거주하는 여성 K-Pop 국내외 팬덤을 기준으로 한 사전적 시장세분화 결과에 따르면 외국인 팬덤은 오프라인 활동과 온라인 활동이 국내 팬덤에 비해 상대적으로 활발하지 않은 특성을 보였으나, 해외 콘서트 참여, 온라인 앨범 구매 등에서는 상대적으로 높은 활동성을 보였다.

사후적 시장세분화를 통해 분석한 결과, 4개의 세분시장이 확인되었다. 본 연구에서 사용한 오프라인 10개 활동 중 ‘타인에게 아티스트 추천활동’을 제외한 9개 활동에서 세분시장 간 차이가 발견되었고. 온라인 6개 활동에서는 ‘방송투표 참여여부’와 ‘해쉬태그 달기’가 4개 세분집단 간 통계적 차이가 없고 나머지 4개 활동에 세분시장 간 활동량에 차이가 발견되었다. 연구자들은 이러한 결과에 기반을 두어 세분시장 1을 ‘소비중심 팬덤’, 세분시장 2를 ‘라이트 팬덤’, 세분시장 3을 ‘코어 팬덤’, 세분시장 4를 ‘참여중심 팬덤’으로 명명하였다. 사후시장세분화 결과, 4개 세분시장은 온라인오프라인 활동이외에 선호하는 아티스트. 애착도, 팬클럽 가입 연수에 차이를 보였다.

이 연구의 결과를 통해 실무적으로 K-Pop 팬덤 플랫폼에서 활동하는 팬덤을 시장세분화 하여 세분 시장별로 마케팅 전략을 차별하여 적용할 수 있는 기초 데이터를 제공할 수 있으리라고 생각한다. 최근 각광받은 가상현실이나 AI활용콘텐츠에 적용가능할 것이다[24][25].

학술적으로는 특정 국가 및 국가 간 비교연구에서 벗어나 K-Pop 콘텐츠를 소비하는 국내 팬덤과 세계 팬덤 활동을 직접 비교하고, 더 나아가 온라인 오프라인 활동이 유사한 집단을 세분시장별로 유형화할 수 있었다.

이 연구는 여성 팬덤만을 대상으로 했으므로, 앞으로 남성팬덤 등으로 표본을 확대하여 진정한 소비자로서의 팬덤을 연구해야 할 것이다. 또한 팬덤의 활동을 촉진하는 심리적 변수를 애착도 외에 추가로 개발하여 적용하는 것이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 그리고 가능하다면 위버스샵 등 팬덤 데이터의 실제 구매 데이터나 로그 데이터를 획득하여 시장세분화 방법으로 분석한다면, 실무적으로 산업의 매출성장에 기여할 수 있는 ICT 마케팅전술을 개발할 수 있을 것이다.

Acknowledgments

이 연구는 2024년도 경상국립대학교 연구년제 연구교수 연구지원비에 의하여 수행되었음

References

  • Ministry of Culture, Sports and Tourism, Korea Creative Content Agency, "2022 Content Industry Statistics", 2004.
  • S. Park and J. Hong, "An exploratory study on K-pop global market segmentation", Journal of Beauty Art Management, Vol. 16, No. 4, pp. 121-142, Dec. 2022. [https://doi.org/10.22649/JBAM.2022.16.4.121]
  • J. Hong and S. Park, "A study on online diffusion of “Korean Wave” contents: Focus on cultural distance", Journal of Marketing Management Research, Vol. 19, No. 1, pp. 89-108, Jan. 2014.
  • J. Shen and M. Kim, "The impact of the Hallyu fandom on chinese consumers’ purchase intention, satisfaction on korean production and intention to visit Korea", The Journal of Modern China Studies, Vol. 20 No. 1. pp. 183-212, 2018.
  • K. Fu and S. Sohn, "A comparative analysis of compositions and activities of idol group fandom among chinese fans: Grounded theory analysis of TFBOYS and BTS fan cafe member interviews", Media, Gender & Culture, Vol. 33 No. 2, pp. 5-43, 2018.
  • Y. Cho and S. W. Shim, "A Study on the effect of psychological characteristics of chinese fandom on K-pop idol advertisements", Review of Culture and Economy, Vol. 23 No. 2, pp. 185-222, Aug. 2020. [https://doi.org/10.36234/kace.2020.23.2.185]
  • Y. Kwak, J. Hong, Y. Nam, K. Han, M, Kim, B. Na, X. Wang, and H. Song, "Development of the online activity index of K-Pop fans", Journal of the Korean Society of Computer and Information, Vol. 26, No. 9, pp. 201-212, Sep. 2021. [https://doi.org/10.9708/jksci.2021.26.09.201.26.09.201]
  • The Korean Foundation for International Cultural Exchange, "Oversees Hallyu survey", 2004.
  • K, Park, "A study on the Korean Wave trends and new southern policy in southeast asia: Focusing on the Korean Wave white paper by the Korea Foundation for international culture exchange", Studies of Koreans Abroad, Vol. 52, pp. 83-120, Jan. 2020. [https://doi.org/10.38184/ASK.2020.52.3]
  • H. Lee, "Effect of chinese's viewing degree of korean drama on the receptiveness to foreign cultural inflow: Focusing the mediating effects of favorable sentiments toward Korean Wave and cultural proximity", The Journal of Chinese Studies, Vol. 82, pp. 425-453, Nov. 2017. [https://doi.org/10.36493/JCS.82.17]
  • G. Hofstede, Culture’s Consequences: Comparing Values, Behaviors, Institutions, and Organizations Across Nations", 2nd ed, Sage: Thousand Oaks, CA. 2001.
  • M. Ko and H. A. "Analysis of a K-Pop twitter social network focusing on the comparison between subgroups", Journal of Arts Management and Policy, Vol. 61, pp. 107-138, Feb. 2022. [https://doi.org/10.52564/JAMP.2022.61.107]
  • Y. Lee, "A study on the fandom-based change and policy direction of content industry", Korea Culture & Tourism Institute, 2022.
  • S. H. Song, "Industry changes and trends in fandom platforms and fandom culture“, Korean Journal of Social Quality, Vol. 7, No. 4, pp. 75-95, 2023. [https://doi.org/10.29398/KJSQ.2023.7.4.75]
  • J. Kim, "A study on the speed of message output for smooth communication for chat platform between idol and fandom", Journal of Smart Media, Vol. 12, No. 7, pp. 68-75, Aug. 2023. [https://doi.org/10.30693/SMJ.2023.12.7.68]
  • C. H. Shin and S. J. Hwang, "The case study of the Weverse as global fandom platform", The e-Business Studies, Vol. 23 No. 6, pp. 23-39, Nov. 2022. [https://doi.org/10.20462/tebs.2022.11.23.6.23]
  • S. Kang, "The fans who consume 'communication' : The idol fan platform and reorganization of fandom", Korean Journal of Journalism and Communication Studies, Vol. 66, No. 5, pp. 5-56, Oct. 2022. [https://doi.org/10.20879/kjjcs.2022.66.5.001]
  • M. Han and E. Na, "Generational fandom culture shift in K-pop idol fandom and social media use", The Journal of the Korea Contents Association, Vol. 22, No. 2, pp. 605-161, Feb. 2022. [https://doi.org/10.5392/JKCA.2022.22.02.605]
  • L. D. Scanzoni and J. Scanzoni, Man, Women, and Change: A Sociology of Marriage and Family, McGraw-Hill, Inc. 1998.
  • H. Song, Y. Kwak, and J. Hong, "The correlation between the variety-seeking of K-Pop fans, attachment, and willingness-to-pay for online commodities", JKIIT, Vol. 18, No. 10, pp. 111-121, Oct. 2020. [https://doi.org/10.14801/jkiit.2020.18.10.111]
  • M. Wedel and W. A. Kamakura, Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations, Springer Science & Business Media, 2000.
  • G. McLachlan, Finite Mixture Model, A Wiley-interscience Publication, 2000.
  • M. Wedel and W. S. Desarbo, "A mixture likelihood approach for generalized linear models", Journal of Classification, Vol. 12, pp. 21-55, Mar. 1995. [https://doi.org/10.1007/BF01202266]
  • J. Oh, J. Yun, and J, Kim, "A study on the design of metaverse platform to support performance of independent musician in virtual environment", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 24, No. 4, pp. 83-88, Aug. 2024. [https://doi.org/10.7236/JIIBC2024.24.4.83]
  • J. Lee, M. Kim, and J, Yoon, "Prospects and Issues on the Expansion of AI Tech's Influence in Film Creation", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 24, No. 4, pp. 107-112, Aug. 2024. [https://doi.org/10.7236/JIIBC2024.24.4.107]
저자소개
곽 영 식 (Youngsik Kwak)

1997년 8월 : Texas Tech University, Merchandising, (Master of Science)

1999년 2월 : 성균관대학교 경영학과(경영학박사)

2003년 3월 ~ 현재 : 경상국립대학교 경영학부 교수

관심분야 : e-biz, 가격책정, 문화마케팅

이 윤 경 (Yunkyung Lee)

2002년 8월 : 성균관대학교 의상학과(패션마케팅 박사)

2005년 4월 ~ 현재 : 한국문화관광연구원 콘텐츠연구본부 연구위원

관심분야 : 디지털마케팅, 문화마케팅

홍 재 원 (Jae-Won Hong)

2007년 8월 : 성균관대학교 경영학과(경영학박사)

2008년 3월 ~ 2015년 8월 : 동서대학교 경영학부 교수

2015년 9월 ~ 현재 : 경상국립대학교 국제통상학부 교수

관심분야 : e-biz, 가격책정, 국제마케팅

도네바 미하엘라 토네바(Doneva Mihaela Toneva)

2020년 7월 : 소피아대학교 일본어학과(문학사)

2024년 8월 : 경상국립대학교 경영학과(경영학석사)

관심분야 : e-biz, K-Pop

Table 1.

Variables used in the survey

Questionnaire variables
Offline activity content number of concert participation, number of fan meeting participation, number of visits to pop-up stores, number of visits to broadcasting stations, number of participation in foreign concerts, whether to purchase official goods, whether to purchase specific goods for the concert, whether to participate in star’s birthday advertisements, number of visits to the agency, whether to recommend star to others
Online activity content whether you have experience purchasing albums in bulk, number of visits to the official online fan club, number of comments, whether to intentionally visit YouTube, whether to vote on broadcast, whether to attach a hashtag
Demographic variables age, nationality, joined fan club, number of years of fan club membership, degree of attachment

Table 2.

Age difference between domestic fandom and global fandom

Mean Max. Min. t-value
*** p<0.001, ** p<0.01, *p<0.1
Domestic fandom 22.4 35 18 -3.59***
Global fandom 24.8 51 16

Table 3.

Fan club membership status

Fan club name Total Domestic fandom Global fandom
BTS 128 (47.4%) 98 (83.8%) 30 (19.6%)
Stray Kids 68 (25.2%) 0 (0%) 68 (44.4%)
EXO 40 (14.8%) 13 (11.1%) 27 (17.6%)
Ateez 7 (2.6%) 0 (0%) 7 (4.6%)
SHINee 2 (0.7%) 0 (0%) 2 (1.3%)
TXT 6 (2.2%) 0 (0%) 6 (3.9%)
CN Blue 2 (0.7%) 0 (0%) 2 (1.3%)
Seventeen 4 (1.5%) 0 (0%) 4 (2.6%)
Monsta X 5 (1.9%) 0 (0%) 5 (3.3%)
Wei 1 (0.4%) 0 (0%) 1 (0.7%)
NCT 1 (0.4%) 0 (0%) 1 (0.7%)
Kang Daniel 6 (2.2%) 6 (5.1%) 0 (0%)
Tptal 270 (100%) 117 (100%) 153 (100%)

Table 4.

Differences in fan club membership period between domestic fandom and global fandom

Mean Max. Min. t-value
*** p<0.001, ** p<0.01, *p<0.1
Domestic fandom 6.2 14 1 1.79*
Global fandom 5.5 16 1

Table 5.

Differences in attachment levels between domestic fandom and global fandom

Mean Max. Min. t-value
*** p<0.001, ** p<0.01, *p<0.1
Domestic fandom 23.7 28 11 -2.34**
Global fandom 24.8 28 10

Table 6.

Differences in online and offline activities between domestic and global fandom

Total DF GF t-value
*** p<0.001, ** p<0.01, *p<0.1
DF : Domestic Fandom, GF : Global Fandom
Offline activity type Number of concert participation (N) 1.7 2.7 0.9 6.51***
Number of fan meeting participation (N) 0.8 1.2 0.4 4.90***
Number of pop-up store visits (N) 2.7 5.2 0.7 5.62***
Number of visits to broadcasting stations (%) 1.7 3.2 0.5 4.55***
Whether to purchase official goods (%) 71.1 93.0 54.0 7.67***
Whether to purchase specific goods for concerts (%) 68.2 74.0 63.0 1.92
Number of visits to agency (N) 0.85 0.85 0.84 0.023***
Whether to participate in brithday advertisement(%) 35.9 31.0 40.0 -1.55
Whether to recommend to others (%) 90.7 90.0 92.0 -0.49
Number of participation in concerts (N) 0.97 0.59 1.25 -2.09*
Online activity type Number of official online fan club visits (N) 49.2 83.1 23.3 3.09**
Number of comments (times) (N) 7.8 5.7 9.4 -1.21
Intentional YouTube viewing (%) (%) 64.4 80.0 52.0 4.97***
Broadcast voting (%) 90.7 93.0 89.0 1.19
Whether to add hashtags (%) 78.2 80.0 76.0 0.76
Experience with purchasing albums in bulk (%) 67.8 48.0 83.0 -6.57***

Table 7.

Model goodness of fit according to the number of market segments

Number of market segments LL BIC Number of estimated parameters BIC increment
1 -8,376.1 16,886.7 24
2 -6,356.8 12,987.9 49 3,899
3 -5,924.7 12,263.6 74 724
4 -5,354.8 11,263.8 99 1,000
5 -5,111.0 10,916.1 124 348

Table 8.

Result of post hoc market segmentation of offline activities

G1
(38.7%)
G2
(35.4%)
G3
(16.3%)
G4
(9.6%)
Wald
*** p<0.001, ** p<0.01, *p<0.1
G1 : Consumption-oriented fandom, G2 : Light Fandom G3 : Core Fandom, G4 : Participation-oriented fandom
Number of concert participation (N) 0 2.2 2.4 4.9 206.7***
Number of fan meeting participation (N) 0 1.0 1.26 2.2 186.9***
Number of pop-up store visits (N) 0.3 2.5 2.0 13.9 76.5***
Number of visits to broadcasting stations (%) 0 0.8 3.6 8.4 61.4***
Whether to purchase official goods (%) 48.8 82.9 81.7 99.7 30.3***
Whether to purchase specific goods for concerts (%) 60.9 64.4 89.1 75.9% 9.59**
Number of visits to agency (N) 0.06 0.25 0.08 7.57 18.1***
Whether to participate in brithday advertisement(%) 39.8 29.5 25.0 62.3 10.8**
Number of participation in concerts (N) 0.5 0.2 3.1 2.3 35.0***
Whether to recommend to others (%) 90.5 86.4 97.2 96.8 4.7

Table 9.

Result of post hoc market segmentation of online activities

G1
(38.7%)
G2
(35.4%)
G3
(16.3%)
G4
(9.6%)
Wald
*** p<0.001, ** p<0.01, *p<0.1
G1 : Consumption-oriented fandom, G2 : Light Fandom G3 : Core Fandom, G4 : Participation-oriented fandom
Number of official online fan club visits (N) 5.2 10.8 248.0 32.1 38.3***
Number of comments (N) 1.5 1.6 36.1 8.4 22.0***
Intentional YouTube viewing (%) 57.3 69.8 58.9 82.6 6.8*
Broadcast voting (%) 92.4 86.4 90.9 99.9 2.5
Whether to add hashtags (%) 74.2 77.0 80.2 94.8 3.6
Experience with purchasing albums in bulk (%) 87.6 44.1 64.0 81.8 39.1***

Table 10.

Differences in age, years of membership, and attachment by group

G1
(38.7%)
G2
(35.4%)
G3
(16.3%)
G4
(9.6%)
F
*** p<0.001, ** p<0.01, *p<0.1
G1 : Consumption-oriented fandom, G2 : Light Fandom G3 : Core Fandom, G4 : Participation-oriented fandom
Age 24.1 22.8 24.2 25.2 F=1.81
Subscription period 4.9 6.2 5.3 8.3 F=8.81**
Attachment score 25.2 23.1 24.4 25.0 F=5.54*