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몬스터 베버리지 A&U 조사 설문지 설계
본 내용은
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마케팅원론)자신이 좋아하는 음료 브랜드 한 개를 선정하여 A&U(Attitude & Usage) 조사 설문지를 작성하세요.
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의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다.
2025.08.09
문서 내 토픽
  • 1. A&U(Attitude & Usage) 조사
    A&U 조사는 소비자의 사용 행태(Usage)와 브랜드 인식(Attitude)을 동시에 측정하는 조사 방법입니다. Usage 조사는 제품을 언제, 어느 상황에서, 어떤 방식으로 소비하는지, 구매 경로를 파악하며, Attitude 조사는 브랜드 인식, 만족도, 신뢰도, 재구매 의향, 개선 요구를 측정합니다. 특히 에너지 음료처럼 기능성과 건강이 구매 결정에 영향을 미치는 제품군에서 중요합니다.
  • 2. 몬스터 베버리지 브랜드 특성
    몬스터 베버리지는 독특한 로고와 포장 디자인, 다양한 맛 구성으로 강한 인상을 주는 글로벌 에너지 음료 브랜드입니다. 젊은 층과 액션 스포츠 애호가 사이에서 인기가 높으며, 피로 회복과 집중력 향상 목적으로 대학생, 직장인, 운동 선수 등 다양한 세대에서 소비됩니다. 그러나 카페인 및 당 함량에 대한 건강 우려, 가격 경쟁력, 맛 만족도 등에서 다양한 평가가 존재합니다.
  • 3. 설문 문항 설계 원칙
    설문 문항은 응답자가 명확히 이해하고 솔직하게 답변할 수 있도록 간결하고 쉬운 언어로 작성합니다. 객관식, 복수 선택형, 척도형, 서열형, 개방형 등을 혼합하여 정성·정량 데이터를 동시에 수집합니다. 기본 인구통계 정보에서 시작해 사용 행태, 태도 평가, 개선 제안 순서로 구성하며, 총 문항 수는 20문항 내외로 제한하여 응답자 피로도를 줄입니다.
  • 4. 설문 구성 항목
    설문은 응답자 기본 정보(성별, 연령대, 직업군, 음료 섭취량), 사용 행태 조사(섭취 빈도, 섭취 상황, 제품 종류, 구입 경로, 경쟁 브랜드 이용 경험), 태도 조사(만족도, 에너지 효과, 맛 평가, 건강 인식, 차별화 요소), 개선 및 제안(개선점, 신제품 아이디어, 구매 의향)으로 구성됩니다.
Easy AI와 토픽 톺아보기
  • 1. A&U(Attitude & Usage) 조사
    A&U 조사는 소비자의 태도와 사용 행동을 체계적으로 파악하는 중요한 마케팅 리서치 방법입니다. 이 조사를 통해 브랜드에 대한 소비자의 인식, 선호도, 구매 의도 및 실제 사용 패턴을 정량적으로 측정할 수 있습니다. 특히 경쟁 브랜드와의 비교 분석을 통해 시장 포지셔닝 전략을 수립하는 데 매우 유용합니다. 다만 조사 설계 단계에서 표본 선정, 문항 구성, 측정 척도 등을 신중하게 고려해야 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
  • 2. 몬스터 베버리지 브랜드 특성
    몬스터 베버리지는 에너지 음료 시장에서 강력한 브랜드 아이덴티티를 구축한 기업입니다. 젊은 세대를 타겟으로 한 공격적인 마케팅, 스포츠 스폰서십, 게이밍 커뮤니티와의 연계 등으로 라이프스타일 브랜드로 포지셔닝되어 있습니다. 독특한 로고와 패키징 디자인은 높은 브랜드 인지도를 형성했으며, 다양한 맛과 제품 라인업으로 소비자 선택의 폭을 넓혔습니다. 이러한 특성들은 A&U 조사에서 브랜드 충성도와 구매 의도 측정 시 중요한 고려 요소가 됩니다.
  • 3. 설문 문항 설계 원칙
    효과적인 설문 문항 설계는 명확성, 객관성, 중립성을 기본 원칙으로 해야 합니다. 문항은 단순하고 이해하기 쉬워야 하며, 응답자에게 편향된 답변을 유도하는 유도 질문은 피해야 합니다. 또한 각 문항은 하나의 개념만 측정하도록 구성되어야 하며, 부정형 표현은 최소화하는 것이 좋습니다. 응답 선택지는 상호 배타적이고 포괄적이어야 하며, 리커트 척도 등 일관된 측정 방식을 사용하는 것이 데이터 분석의 신뢰성을 높입니다.
  • 4. 설문 구성 항목
    효과적인 A&U 설문은 일반적으로 인구통계학적 정보, 브랜드 인지도, 브랜드 태도, 제품 특성 평가, 구매 행동, 사용 빈도 및 충성도 등의 항목으로 구성됩니다. 몬스터 베버리지의 경우 라이프스타일 연계성, 스포츠/게이밍 관심도, 가격 대비 가치 인식 등 브랜드 특성에 맞는 항목이 추가되어야 합니다. 각 항목은 논리적 순서로 배열되어야 하며, 응답 부담을 고려하여 적절한 길이로 조절하는 것이 응답률 향상에 도움이 됩니다.