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혼합모형을 이용한 신제품 및 서비스 수요예측 연구

Title
혼합모형을 이용한 신제품 및 서비스 수요예측 연구
Other Titles
Demand forecasting of new products and services using mixed model: Focusing on reverse mortgage and alternative fuel vehicles in Korea
Authors
양진아
Issue Date
2020
Department/Major
대학원 경영학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Doctor
Advisors
민대기
Abstract
The demand forecasting for new products and services is one of the important research areas under uncertain market environments. The results of demand forecasting are helpful for decision making of interest parties. A number of studies have been conducted to predict new products and services by using various methodologies. Methods of demand forecasting can be largely classified into three categories: Delphi, survey, historical data analysis. In recent years, many researches have been conducted to understand consumers' preference and predict the near future with the advent of big data. The matter of what data use for predicting the demand depends on situations. However, I think that a key point of a sales projection is to reflect consumers' preferences. The aims of this paper are to directly and indirectly measure consumers' preferences using surveys and big data and to conduct demand forecasting using mixed models. This paper uses the subscription intention of potential subscribers and applies Bass diffusion model in order to predict the sales of reverse mortgage. Korea is entering a super-aged society. Under the situation, reverse mortgage can be a retirement income tool. Thus, effective demand forecasting is essential for stable and sustainable operation of reverse mortgage. The results show that the sales of reverse mortgage typically follow the S-shaped curve and the potential demand will be between 736,785 and 1,098,931 in 2036. In addition, this paper identified variables that affect subscription intention of a reverse mortgage from survey data and then estimated ratio of the intention of potential consumers using an ordered response model. The subscription intention was considered as multiple point scales, not binary questions of subscribe/not subscribe. The potential market size which was estimated at multiple point scales was compared to previous results. However, conducting surveys for consumers' preferences at every period exists limitations such as time and cost. So, this paper used big data variables such as online news, blog posts, and search traffic for indirectly measuring consumers' preferences. This paper tried to predict the demand for reverse mortgage in the context of the GBM by incorporating big data. The results showed that the GBM by incorporating big data is useful for predicting the demand of reverse mortgage in Korea and the UGC has higher prediction accuracy than the MGC. Reverse mortgage is difficult to identify the difference of preference of actual subscribers depending on their experience because it is not possible to collect data from actual users. Thus, this paper investigated the difference of preferences depending on consumers' experience regarding alternative fuel vehicles(AFVs). The results showed that the experienced group has higher utility and willingness to pay(WTP) for AFVs than the non-experienced group. In addition, the results of choice probability showed that choice probability of fuel-cell vehicle consistently increases for both experienced and non-experienced group over time.;빠르게 변화하는 기술 및 다양한 소비자들의 니즈(needs)가 존재하는 시장 환경에서 새롭게 도입되는 신제품 및 서비스에 대한 적절한 수요예측은 다양한 이해관계자들의 의사 결정에 도움을 줄 수 있다. 제품 및 서비스 수요예측을 위한 기법은 크게 전문가의 의견(델파이), 설문조사 그리고 과거(유사)판매 데이터를 사용하여 그에 알맞은 모형을 적용하여 수요예측을 수행한다. 최근에는 빅데이터(Big data)의 등장으로 소비자의 행동 및 의향을 간접적으로 파악하고 미래를 예측하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 수요예측 시 어떠한 데이터 및 기법을 사용하느냐에 대한 문제는 상황에 따라 달라질 수 있지만 최종적으로 소비자의 의향을 파악하고 반영하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 소비자 의향을 직, 간접적으로 측정하고 다양한 모형에 적용함으로써 제품의 수요예측을 수행하는 것이다. 먼저 국내 주택연금의 수요예측을 위해 설문조사의 잠재 가입자의 가입의향 비율을 사용하여 Bass 확산모형을 통한 수요예측을 수행하였다. 주택연금의 경우 한국의 초고령화 사회로의 진입에 따른 노후복지정책의 일환으로써 안정적이고 장기적인 운영을 위해 적절한 수요 예측이 필요하다. 분석결과 주택연금의 수요는 전형적으로 S 곡선(curve)의 형태를 보이며, 2036년까지의 주택연금의 잠재수요는 최종적으로 최소 736,785가구에서 최대 1,098,931가구 사이에서 수요가 발생하는 것으로 나타났다. 동일한 주택연금의 수요예측을 위해 순위반응모형을 이용하여 잠재 가입자의 가입의향 비율을 설문조사의 변수로부터 추정하였다. 이때 가입의향 비율은 가입/비가입이 아닌 다점척도로 세분화된 가입의향의 비율을 추정함으로써 포괄적인 잠재시장 규모를 추정하였다. 이후 동일하게 Bass 확산모형을 사용하여 수요예측을 수행하였으며, 이전 결과와 비교·분석하였다. 그러나 수요예측 시 매시점마다 설문조사를 수행하여 소비자 의향을 조사하기에는 시간과 비용 측면에서 한계가 따를 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 빅데이터 변수를 활용하여 소비자 행동, 의향, 미래의 상황 등을 간접적으로 측정하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이에 따라 주택연금과 관련된 온라인 뉴스, 블로그 게시물, 검색어 양을 수집한 후, GBM(Generalized Bass Model)을 활용하여 수요예측을 수행하고 예측성과를 비교·분석하였다. 분석결과 기업 위주의 마케팅 변수인 온라인 뉴스보다 소비자 위주의 마케팅 변수인 블로그 게시물, 검색어를 활용한 수요예측 성과가 더 우수한 것으로 나타났다. 주택연금의 경우 제한된 특성 조합을 갖는 단일 상품이나 대다수의 상품들은 다양한 특성 조합을 갖는 다중 상품으로 이루어져 있다. 또한 주택연금을 이용하는 가구의 직접적 자료 수집이 불가능하기 때문에 이용자의 경험 여부에 따라 상품에 대한 소비자의 선호도 차이가 존재하는지 확인하기 어렵다. 따라서 혼합로짓모형(Mixed Logit Model)을 활용하여 국내 친환경 차량의 경험 여부에 따른 소비자의 선호도 차이가 존재하는지 확인하였다. 분석결과 친환경 차량을 경험한 그룹이 그렇지 않은 그룹에 비하여 친환경 차량에 대하여 경제적 지불 가치를 더 높게 가지는 것으로 나타났다. 또한 친환경 차량의 채택 가능성 예측결과 두 그룹 모두 시간 경과에 따라 수소 차량의 선택확률이 지속적으로 증가하였다.
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일반대학원 > 경영학과 > Theses_Ph.D
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