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인터넷 비즈니스 모델의 가치 창출성 평가지표 개발에 관한 연구

Title
인터넷 비즈니스 모델의 가치 창출성 평가지표 개발에 관한 연구
Authors
이영아
Issue Date
2001
Department/Major
대학원 경영학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Abstract
가상 시장은 전통적 시장과는 다른 연구 분석 단위를 필요로 한다는 전제 하에 비즈니스 모델을 본 연구의 분석 단위로 정하고, 가치를 최대로 창출할 수 있는 인터넷 비즈니스 모델 선택에 도움을 주고자, 모든 기업과 소비자간(B2C) 인터넷 비즈니스 모델에 공통적으로 적용되는 비즈니스 모델의 가치창출 가능성 평가지표를 개발하였다. 연구 방법으로는 연역적 연구와 계층분석과정(analytic hierarchy process: AHP) 방법을 사용하였다. 우선 연역적 추론의 과정을 통해 인터넷 비즈니스 모델의 가치창출 가능성에 영향을 미치는 요인들인 수익 효과와 비용 효과 두 차원의 양적, 질적 수준에 따른 평가지표를 기존 문헌 연구를 통해 도출하여 전문가 인터뷰를 통해 수정, 보완, 검증하고, 분석계층도를 작성하였다. 수익 효과를 평가하기 위한 정성적 지표는 상보성, Lock-in, 혁신성으로, 정량적 지표는 잠재 고객과 한계 수입으로 분류하였다. 또한 비용 효과를 평가하기 위한 정성적 지표는 거래 효율성, 한계 생산성, 재활용성으로, 정량적 지표는 인건비, 컨텐츠 개발비, 운영비, 마케팅/판매비로 분류하였다. 가치 창출성 평가지표의 완성을 위한 지표별 중요도 부여를 위해서는 인터뷰에 참여했던 전문가들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 분석계층도를 바탕으로 작성한 설문지는 같은 단계의 두개 평가지표씩 짝을 이루어 모두 52개의 문항으로 구성되었고, 9점 척도가 사용되었다. 7명의 전문가들로부터 설문지를 받아 일관성 비율을 검사한 결과 1명이 허용 범위를 초과하여 제외하였고, 6명의 설문지를 대상으로 Team Expert Choice Ver. 9.5 프로그램을 사용하여 분석하였다. 그 결과, 비용 효과 차원보다 수익 효과 차원에 더 큰 중요도가 부여되었으며, 각 정성적 효과에 정량적 효과보다 더 큰 중요도가 부여되었다. 전체적 일관성 비율은 2%로, 모든 전문가는 합리적인 일관성을 갖는다고 판단되었다. 본 연구와 관련하여 앞으로의 방향은 업종별 혹은 산업별로 어떻게 지표와 중요도의 차이를 보일 수 있는 가의 연구와 평가지표를 측정하여 점수화 할 수 있는 세부 지표의 제시와 사례 연구를 통해 본 연구에서 개발된 평가지표의 검증에 대한 연구가 진행될 수 있을 것이다.;Under the prerequisite that virtual markets need a unit of analysis other than traditional markets, business model is set as the unit of analysis of this research. In this research, in order to help choose Internet business model that creates the most value, evaluation indexes for value-creation potential of Internet business models are developed that could commonly be applied to all business to customer(B2C) business models. As research methods, deductive method and analytic hierarchy process(AHP) are used. As the first stage of deduction process, revenue effect and cost effect, which are factors that influence the value-creation potential of Internet business models, are classified, and quantitative and qualitative evaluation indexes of two dimensions are extracted by related studies. After that, evaluation indexes are corrected, complemented and verified through the expert interview, and analytic hierarchy is documented. In order to evaluate revenue effect, complementarities, lock-in and novelty are classified as qualitative indexes, and potential customer and marginal revenue as quantitative indexes. Also, in order to evaluate cost effect, transaction efficiency, marginal production and reusability are classified as qualitative indexes, and personnel expenses, contents development expenses, operation expenses and marketing/sales expenses as quantitative indexes. To complete the evaluation indexes for value-creation potential, relative weights of indexes are given using questionnaire survey targeting experts, who participated at the interviews. The questionnaire is documented based on the analytic hierarchy and is composed of 52 questions due to pairs of evaluation indexes at the same level, and 9 point scale is used. Of 7 experts, one's inconsistency index showed to be out of the permitted area, thus questionnaires of 6 experts are analyzed using Team Expert Choice Ver. 9 program. As the result, the revenue effect dimension outweighed the cost effect dimension, and each qualitative effect outweighed each quantitative effect. The overall inconsistency index showed to be 2%, which means that all the experts are determined to have rational consistency. For the future research, the difference of evaluation indexes and weights by category of business or industry could be verified. And more detailed indexes to make the result as the exact score could be proposed. Also, through case study, the verification of the evaluation indexes that are developed in this research could be implemented.
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