해외개별여행자 추구편익에 따른 여행동반자 선택요인

Abstract

본 연구는 해외개별여행자들이 자신의 여행에서 얻고자 하는 추구편익(benefits sought)에 따라 어떠한 동반자와 함께 하고 싶은지에 대해 알아보기 위해 실시되었다. 전 세계적으로 해외여행의 트렌드는 인구구조의 변화, 교육 수준의 향상, 여행경험의 증가, 인터넷의 발달로 패키지여행자가 줄어들고 개별여행자가 증가하는 양상을 보이고 있다. 개별여행은 패키지여행보다 여행자 스스로 자신의 여행에 더 많은 관여를 하게 되고, 어떤 상품에 대한 관여도가 높을수록 만족도는 높아진다. 만족도가 높은 상품은 재구매로 이어지기 때문에 앞으로도 개별여행자는 점점 더 증가하게 될 것이다. 대체적으로 모험심이 강한 개별여행자는 새로운 관광시장을 개척하고 홍보하는 역할을 하며, 개별여행자가 먼저 경험을 하고 알리면서 일반인들도 가는 관광지로 발전하게 된다. 여러 가지 이유에서 개별여행자의 증가는 곧 관광활성화에 영향을 미치기 때문에 관광상품의 다양화, 관광목적지 다변화, 고급 체험상품의 개발 등 관광산업의 발전을 위해 반드시 투자하고 고려해야 할 부분이다. 관광시장에서의 추구편익은 여행자들이 여행을 통한 지식이나 경험 등으로 얻을 수 있는 편익이나 이점을 말하며 관광시장을 이해하기 위한 도구로 많이 연구되어져왔다. 관광시장에서 추구편익에 대한 연구는 많이 진행되어왔으나 여행동반자에 대한 연구는 많이 진행되지 않고 있다. 또한 기존의 여행동반자 연구는 여행동반자를 단순히 가족, 친구, 직장동료 등으로 나누고 여행의 하나의 속성으로만 연구되었을 뿐이며 중요한 요소로 살펴보지 않았다. 그러나 여행동반자는 관광지나 방문기대치, 만족도 등에 영향을 미치는 중요한 요소로서 기존의 연구들 보다 더 자세하게 연구되어져야 할 필요가 있다. 본 연구는 여행동반자에 대한 세분화된 접근을 시도한 탐색적 연구라고 할 수 있다. 해외개별여행자의 추구편익에 따른 여행동반자에 대해 연구하기 위해 해외개별여행 추구편익, 동반자 선택속성, 여행자의 일반적 특성, 인구통계학적 특성에 대한 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 총 339부의 유효표본이 회수 되었으며, 분석방법은 SPSS(version 18.0) 통계프로그램을 이용하여 빈도분석, 기술통계분석, 요인분석, 군집분석, 다중회귀분석, 정준상관분석, 교차분석 등이 사용되었다. 본 연구에서는 추구편익에 따른 여행동반자 선택속성에 대해 크게 두 가지 관점에서 연구되었다. 첫째는 해외개별여행자의 추구편익과 동반자 선택속성 간의 인과관계분석이다. 추구편익과 동반자 선택속성의 관계, 즉 자신이 여행에서 추구하고자 하는 것에 따라 동반자를 선택하는데 고려하는 요소에는 유의한 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 해외개별여행자를 추구편익에 따라 시장세분화 하여 동반자 선택속성과의 연관성을 보고자 하였다. 추구편익에 따른 시장세분화에서는 세분시장별로 대부분의 항목과 동반자 항목에서 유의한 차이가 나타났다. 하지만 시장세분화를 통해 진정 알고자 했던 세분시장별 동반자 선택속성에 있어서는 추구편익 군집 중 적극형이 동반자 선택에 있어도 적극적이고, 소극형이 동반자 선택에 있어서도 소극적인 차이었을 뿐 각 군집별로 특별히 어느 동반자 선택항목을 중요하게 생각하는지에 대한 차이는 미미하였다. 본 연구는 기존의 관광연구에서 여행동반자가 여행의 질에 영향을 미친다고 하면서도 여행동반자를 단순히 가족, 친구, 직장동료 등의 유형으로 구분하여 그저 여행의 한 요소로서 본 것에 대해, 여행동반자는 더 세밀하게 연구되어져야하지 않을까 하는 의문에서부터 출발하였다. 여행자들이 어떤 여행동반자를 원하는지 알아봄으로써 여행자에 대한 더 다양한 방법의 이해를 시도하였다는 점에서 연구의 의의를 갖는다. 마지막으로 본 연구의 결론에서는 연구 결과를 바탕으로 해외개별여행자 시장이 보다 바람직한 방향으로 활성화되기 위한 종합 논의와 함께 연구의 한계를 제시하였다.| This article was conducted to identify that FIT(free independent tourists) prefer to join travel companion depending on their benefits sought. While tourist guided by travel agents has decreased, recent trends on the travel market reveals that individual tourists have increased, due to demographic structural changes, changes in level of education, increment in travel experience, and internet development. Through the theoretical reviews of the benefits sought and companion selection factors which was brought from marital theories, questionnaire-based survey was executed to FIT. Frequency analysis, descriptive statical analysis, exploratory factor analysis, cluster analysis, multiple regression analysis, and canonical correlation analysis was employed for analyzing the data by SPSS 18.0 version. This article contains two inherently different contents: 1) determining causal relationship between benefits sought and travel companion selection factors, multiple regression analysis and canonical correlation were both utilized. A core result of these analyses were: four factors of benefits sought influences partially to five companion selection factors. 2) market segmentation was performed up to benefits sought by cluster analysis. Three clusters were extracted, they were named as positive, neutral, and negative clusters. In summary, this article includes implications on apprehension of FIT as travel companion selections.; This article was conducted to identify that FIT(free independent tourists) prefer to join travel companion depending on their benefits sought. While tourist guided by travel agents has decreased, recent trends on the travel market reveals that individual tourists have increased, due to demographic structural changes, changes in level of education, increment in travel experience, and internet development. Through the theoretical reviews of the benefits sought and companion selection factors which was brought from marital theories, questionnaire-based survey was executed to FIT. Frequency analysis, descriptive statical analysis, exploratory factor analysis, cluster analysis, multiple regression analysis, and canonical correlation analysis was employed for analyzing the data by SPSS 18.0 version. This article contains two inherently different contents: 1) determining causal relationship between benefits sought and travel companion selection factors, multiple regression analysis and canonical correlation were both utilized. A core result of these analyses were: four factors of benefits sought influences partially to five companion selection factors. 2) market segmentation was performed up to benefits sought by cluster analysis. Three clusters were extracted, they were named as positive, neutral, and negative clusters. In summary, this article includes implications on apprehension of FIT as travel companion selections.