효용과 후회의 관점에서의 신제품 소비자 선호 체계 분석 연구

Abstract

최근 IT/ET를 중심으로 한 하이테크 기술들의 비약적인 발전에 따라 과거 전통적인 산업 분야에서 새로운 기술을 활용한 신제품 및 신서비스의 출시가 활발히 진행 중이다. 반면, 막대한 R&D 비용, 시간 및 인력이 소요되어 개발된 제품, 서비스가 성공적으로 시장에 확산되지 못하는 경우, 이는 기업에 심대한 경제적인 손실을 가하여 기업의 생존에까지 영향을 미칠 수 있다. 따라서 신기술을 활용한 제품 및 서비스의 성공적인 확산을 위해서는 상품 수용 주체인 소비자들의 실질적 선호 체계를 면밀히 추정하는 것이 관련 기술을 개발하는 것만큼이나 중요하다. 기존의 신제품에 대한 소비자 선호체계 분석법은 최대 효용 대안 선택을 골자로 한 McFadden(1973)의 확률효용모형(Random Utility Model, RUM)이며 이산선택모형(discrete choice model)을 통하여 추정될 수 있다. 이때, 오차항의 분포 및 모수의 분포 가정에 따라 로짓(logit), 프로빗(probit), 혼합로짓(mixed logit) 모형으로 구분될 수 있다. 반면 최근에는, Tversky and Simonson(1993)이 제안한 맥락 효과(context dependent effect)를 고려한 이산 선택 모형들이 새로운 이산 연구 모형으로 주목받고 있다. 새로운 모형은 최대효용대안 선택이 아닌 새로운 선택규칙(choice rule)에 기반을 둔 모형으로써 이 중 최소후회대안 선택 규칙에 기반한 확률후회최소화모형(Random Regret Minimization Model, RRM) 과 후회의 개념을 활용한 상대적이점최대화모형(Relative Advantage Maximization Model, RAM)이 맥락적 특성을 고려할 수 있는 장점으로 이산선택 연구 분야에서 새로운 연구 모형으로 주목받고 있다. 구체적으로 두 모형의 선호함수 추정은 대안 선택의 후회(regret) 및 이점(advantage) 정도를 각 대안의 속성별 쌍대(bilateral) 비교를 통하여 계산된다. 본 학위논문은 신기술을 활용한 제품 및 서비스 출시를 위한 R&D 목표 선정과 확산 전략 수립에 필요한 기술경영학적 함의를 제안하기 위하여 효용(utility), 후회(regret) 그리고 상대적 이점(advantage) 등 포괄적인 선택 규칙의 관점에서의 소비자 선호 분석을 위한 신규 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 선택 상황을 구성하는 대안 간의 효과를 고려할 수 있는 이산 선택 모형인 확률후회최소화모형(random regret minimization model)과 상대적이점최대화모형(relative advantage maximization model)을 사용하여 맥락적 효과가 각 산업 분야의 대표적인 신제품 선호에 어떤 영향을 미치는지 확인하며 이를 활용한 기업의 신제품 출시 전략 수립과 정책 설계를 위한 실증적인 함의를 도출하였다. 특히 본 연구에서 제안한 새로운 모형은 이질적인 소비자 선호(heterogeneous consumer preference)와 다양한 소비자 선호 특성을 고려한 분포 가정이 가능한 확률후회최소화 혼합로짓모형(RRM mixed logit model with various distribution)과 상대적이점최대화 혼합로짓모형(RAM mixed logit model with various distribution)에 최우추정모수를 보장할 수 없는 문제(global maximum problem)를 해결할 수 있는 베이지안 추정법(bayesian estimation procedure)이 적용되었다는 점에서 강점을 가진다. 나아가 본 연구에서는 IT/ET 산업의 대표적인 제품인 온라인 식료품 배송 서비스와 전기자동차 그리고 오픈뱅킹 서비스에 대한 소비자 컨조인트 (conjoint) 설문 실험 데이터를 활용, RUM과 RRM 그리고 RAM 모형을 다각도로 비교함으로써 효용과 후회의 관점에서의 실증 분석 시사점을 도출하였다.| Recently, conversion from conventional product to new product in traditional industries have been emerged vigorously because of the advance of technology such as IT/ET. On the other hand, if new products or services cannot be successfully adopted by the market due to huge R&D cost, time and manpower, this can inflict serious economic loss on the company and even affect the survival of the company. Therefore, for the successful adoption of products and services using new technologies, it is as important to meticulously estimate the actual preference of consumers, who are the recipients of products, as much as developing technologies for new products. Random Utility Model(RUM) has been utilized widely in discrete choice research regions since McFadden(1973) suggested the model for analyzing consumer demand for a new product. Random Utility Model can be divided into logit model, probit model, mixed logt model according to the distribution assumption of the stochastic term. On the other hand, recently, discrete choice models considering the contextual effect proposed by chorus(2012) and Leong and Hensher(2014) are getting attention as new discrete choice models. The models such as Random Regret Minimization Model(RRM) and Relative Advantage Maximization Model(RAM) are based on the choice rule, not the maximum utility choice, to compare alternatives at the level of attribute k which means incorporating context effect in their models. Specifically, those models calculate the regret and advantage by comparing alternative attribute k bilaterally. This dissertation suggests the advanced models for consumer preference analysis from the perspective of comprehensive choice rules such as regret, and relative advantage to derive implications in terms of management of technology perspective for setting R&D goals and establishing diffusion strategies. Furthermore, in this dissertation, context effects were analyzed for new products in the industry that is drastically changed because of social impact using the random regret minimization model and the relative advantage maximization model, which are discrete choice models that can consider the effects between alternatives constituting a choice situation. By comparing models, empirical implications were derived for the new products launch strategies and policy design for fostering the adoption of the products. In particular, the models proposed in this dissertation, the Bayesian RRM mixed logit model and the Bayesian RAM mixed logit model, which can incorporate heterogeneous consumer preferences have strengths that estimation using the Bayesian procedure that can resolve the global maximum problem. Additionally, in this dissertation analyzing stated preference data collecting by the conjoint survey for online grocery delivery service, electric vehicle, and open banking service, which are representative products using new technologies(IT/ET), the empirical implications for management of technology were derived from the various perspective of choice decision.