자동차를 구매하려고 하는 소비자가 있다고 가정해보자. 구매 시기가 많이 남아 있을 경우 보통 소비자는 자동차 구매를 통해 얻을 수 있는 궁극적이고 본질적인 이점에 대해 더 많은 관심을 가지게 된다. 더 편안해지는 출근길이나, 바람을 가르는 드라이브의 상쾌함 등이 그의 머리 속을 채울 지도 모르겠다. 하지만, 구매 시점이 가까워질수록 소비자는 자동차의 가격, 할인 방법, 딜러 샵 등 비 본질적이지만, 구체적이고 구매를 성사시킬 수 있는 수단적 요소에 더 몰두하게 된다.
어떠한 행동이 이루어지는 시점에 대한 인식이 소비자들의 정보 처리나 태도에 영향을 줄 수 있다는 것에 착안해 Nira Liberman 과 Yaacov Trope (1998)는 해석 수준 이론(Construal Level Theory-CLT)을 제안했다. 이 이론은 시간적 거리감(temporal distance)이 주는 영향에서 출발해서, 공간적 거리감(spatial distance), 사회적 거리감(social distance), 그리고 확률적 거리감(hypotheticality distance)을 포함하는 포괄적 심리적 거리감(psychological distance) 개념으로 확대가 되었다. CLT의 기본 가정은 소비자가 어떠한 대상이나 사건에 대해 심리적 거리감을 크게 느낄수록 그 대상이나 사건의 본질과 궁극적 혜택에 더 흥미를 느끼는 반면, 심리적 거리감이 적어질 수록 구체적이고 부차적인 요소에 더 큰 관심을 둔다는 것이다. Librman과 Trope는 이를 상위 수준 해석(high-level construal)과 하위 수준 해석(low-level construal)로 지칭했고, 상위 수준 해석은 추상적 사고 방식과 연결이 되고, 하위 수준 해석은 구체적 사고 방식과 연결이 된다.
CLT와 광고 커뮤니케이션
CLT는 광고 커뮤니케이션에 활용될 여지가 많은 이론이다. 간단하게는 시간적 거리감을 이용해서 소비자들에게 더 잘 어필할 수 있는 광고 메시지를 전달 할 수 있다. 가령, 어떠한 제품이나 서비스 군은 특정 시점에 판매가 집중되는 경향이 있다. 소비자의 구매 시점에 대한 예측이 가능할 경우, 그 시점이 다가올 수록 더 구체적이고, 구매 편의(how to purchase)를 돕는 메시지를 제공함으로써, 소비자의 정보 처리 과정을 돕고, 이를 통해 광고 효과를 향상 시킬 수 있다.
게다가 흥미롭게도 심리적 거리감은 Liberman과 Trope에 의해 제안된 4가지 거리감(시간, 공간, 사회, 확률적 거리감)에 국한되지 않고 지속적으로 확대, 발전되고 있다. 예를 들어 Lucia Malär와 그녀의 동료들(2011)은 자아 개념(self-concept)도 심리적 거리감으로 설명이 될 수 있다고 제시했다. 이상적 자아(ideal self)가 개인이 되고 싶어하는 자아라는 점에서 현실과 동떨어져 있고, 따라서 실체적 자아(actual self)보다 심리적으로 멀게 느껴진다는 것이다.
소비자의 브랜드 소비는 소비자 자아 개념과 밀접한 관계가 있다는 점을 고려할 때, 소비자는 이상적 자아를 연상시키는 브랜드를 상위 수준으로, 실체적 자아를 연상시키는 브랜드는 하위 수준으로 해석할 수도 있다. 최근 연구 결과는 실체적 자아를 연상시키는 브랜드(Gap)가 구체적이고 제품 속성에 관한 설명 (feasibility focused) 위주의 광고를 할 때 추상적인 광고 메시지보다 더 효과적이라는 것을 실험을 통해 입증했다. (Kim, Sung, & Um, 2019).
소비자가 브랜드나 제품에 대해 심리적으로 어떻게 느끼고 있는 지에 따라 메시지를 다르게 제공함으로써, 브랜드는 소비자의 광고 메시지 수용 과정에 영향을 줄 수 있다. 브랜드가 소비자에게 익숙치 않은 상황에서는 브랜드의 비젼 등 상위 수준의 용어들을 사용하고, 소비자가 그 브랜드를 가깝게 느끼기 시작하면, 보다 디테일하고 제품 속성 위주의 하위 수준 용어들을 사용함으로서 메시지 전달력을 높일 수 있는 것이다. 소비자와 브랜드 간의 심리적 거리와 그들의 해석 수준의 상호 작용의 이해가 광고 메시지 제작의 한 가이드 라인이 될 수 있다는 점은 큰 시사점이라 할 수 있다.
김동후 교수, UNC Chapel Hill, dan.dongfu@gmail.com
