본 연구는 마케팅 분야에서 주로 사용되는 신제품확산모델(new product diffusion model)들이 기본적인 배스 모형(Bass model)에 기반하여 개별 소비자의 이질성(heterogeneity)을 반영하지 못하고, 제품이 시장에 출시되기 이전 단계에 시장수요를 예측하지 못하는 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시하기 위해 진행되었다. 연구에 사용된 방법론을 살펴보면, 먼저 컨조인트(Conjoint) 분석을 통해 제품의 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 구조를 파악하고, 이를 통해 추정된 정적(static)인 소비자 효용함수를 시장 및 기술 환경의 변화에 대한 적절한 예측자료와 결합하여 동적(dynamic)인 효용함수로 전환함으로써 시간에 따른 동적(dynamic) 시장 점유율(market share)을 예측하고, 그 결과를 신제품확산모델로부터 도출된 잠재시장(market potential) 추정치와 결합함으로써 신제품의 판매량을 예측한다. 또한 본 연구에서 제시하는 모델을 한국의 30인치 이상 대형TV 시장에 대해 실증적으로 분석하였으며, CRT TV, Projection TV, LCD TV, PDP TV에 대한 시장수요를 예측하였다. 분석 결과, 소비자들은 TV 선택시 화질과 가격에 민감한 반응을 보이는 것을 알 수 있으며, 이를 바탕으로 한 시장 예측 결과, 단기적으로는 가격 경쟁력이 있는 Projection TV가 높은 시장 점유율을 보이지만, 50인치 이상 LCD TV가 상용화될 경우, LCD TV가 다른 TV들보다 상대적으로 많은 판매량을 보일 것으로 예측되었다. 또한 TV 크기에 따른 소비자들의 선택을 살펴본 결과 50∼60인치대에 비해 40인치대 크기의 TV가 많이 판매될 것으로 예상된다.
The telecommunications market is expanding rapidly and becoming more substitutive. In this environment, demand forecasting is very difficult, yet important for both practitioners and researchers. in this paper, we adopt the modeling approach proposed dy Jun and Park [6]. The basic premise is that demand patterns result from choice behavior, where customers choose a product to maximize their utility. We apply a choice-based substitutive diffusion model to the Korean mobile telecommunication service market where digital service has completely replaced analog service. In comparison with Bass-type multigeneration models. our model provides superior fitting and forecasting performance. The choice-based model is useful in that it enables the description of such complicated environments and provides the flexibility to include marketing mix variables such as price and advertising in the regression analysis.
The sales of consumer durables are composed of first time purchases and replacement purchases. Since the sales for most mature durable products are dominated by replacement sales, it is necessary to develop a model incorporating replacement component of sales in order to forecast total sales accurately. Several single product diffusion models incorporating replacement demand have been developed, but research addressing the multi-product diffusion models has not considered replacement sales. In this paper, we propose a model based on consumer choice behavior that simultaneously captures the diffusion and the replacement process for multi-product relationships. The proposed model enables the division of replacement sales into repurchase by previous users and transition purchase by users of different products. As a result, the model allows the partitioning of the total sales according to the customer groups (first-time buyers, repurchase buyers, and transition buyers), which allows companies to develop their production and marketing plans based on their customer mix. We apply the proposed model to the Korean automobile market, and compare the fitting and forecasting performance with other Bass-type multi-product models.
This paper presents the method of parameter estimation of diffusion model for monitoring Demand-Side Management program. Bass diffusion model was applied in this paper, which has different values according to the following parameters; coefficients of innovation, imitation and potential adopters. Though it is very important to estimate three parameters precisely, there has been no empirical way in practice. Thus, this paper presents the method of parameter estimation in case of few data with constraints to reduce the possibility of bad estimation. The constraints can be empirical results or expert's decision. Case studies show the diffusion curves and forecasted values of the peak for the high-efficient lighting. The feedback and nonlinear least-square parameter estimation methods used in this paper enable us to evaluate the status and to predict the effect of DSM program.
In reality, we can observe anomalous diffusion patterns of cycle-recycle or rejuvenation. Abrupt changes in the market environment such as sudden currency devaluation or change in government policy or those in marketing strategies such as drastic repositioning can lead to such atypical diffusion patterns. The authors present extended Bass models that incorporate effects of such abrupt changes of external factors into the hazard rate and the market potential. Using a set of compact-car data affected by a drastic change in the government policy, they illustrate the strengths of the proposed models.
In this study, we suggest a multi-generation Lotka-Volterra model, which is a competition model using game theory and complex system theory. The suggested model shows many improvements to weakness of a well known Bass model to forecast new technology in competitive markets. We show that the Lotka-Volterra model has strong power to forecast mobile communication services when it is used for competition of 1st generation mobile phone service and 2nd generation phone service in Korea. We finally use the model to forecast IMT-2000 service, the 3rd generation mobile communication service.
In recent decades, RFID (Radio Frequency IDentification) technology has been recognized as one of the most core competencies in implementing ubiquitous society. However, Korea has not seen good success in diffusion of RFID even though Korean government continues funding many projects to diffuse the technology in industries. Most previous researches overestimate the growth of Korean RFID market in contrary to real market situation. This study aims to analyze the Korean RFID market and find a reasonable forecasting model for it. Our experimental results show that Bass forecasting model provides the more realistic estimates than any other models and the analyses of forecasting error provide useful information for the better forecasting. We also observed that government policy plays a crucial role in the diffusion of RFID technology in Korea.
본 연구는 해외 여러 시장에서 제품을 판매하는 글로벌 기업의 입장에서 복수 시장에서 발생하는 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측할 수 있는 모형을 제시하였다. 이 모형을 이용하여 복수 시장 정보, 제품 속성 정보, 가격 정보, 매출 정보 중 매출 이륙 시점 예측에 유용한 설명 변수들을 규명하기 위해 국내 전자 업체가 2년 5개월간 10개국 시장에 판매한 90종류의 PDP TV, LCD TV들 월별 매출 자료들을 대상으로 실증 분석을 하였다. 분석 결과, 매출 이륙 시점 예측에 유용한 변수들을 다음과 같이 파악할 수 있었다. 첫째, 대상 제품이 표적 시장에 진출하기 이전에 진출한 타 시장에서의 매출 자료를 표적 시장에서의 대상 제품 매출 이륙 시점 예측에 이용하는 것이 가장 중요함을 실증 분석을 통해 알 수 있었다. 특히, 매출 이륙 시점 예측에 동일 제품의 타 시장 혁신 계수를 이용하는 것이 유용한 반면, 동일 제품의 타 시장 모방 계수는 예측력에 도움을 주지 못함을 알 수 있었다. 둘째, 타 제품의 표적 시장 확산 정보는 예상과 달리 대상 제품의 표적 시장에서의 매출 이륙 시점 예측에 기여하는 바는 낮음을 알 수 있었다. 셋째, 일반적 인식처럼 가격과 제품의 속성도 이륙시점의 발생 시기에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 하지만 제품의 자체 가격 정보 보다 시장 평균 가격 대비 대상 제품 가격 비율이 매출 이륙 시점 예측에 보다 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로, 전기 누적 매출량 역시 PLC 중 초기 시점을 예측하는 상황임에도 불구하고 제품 수준의 매출 이륙 시점 예측에 중요한 변수임을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 매출 이륙 시점 예측 모형은 평균치에 근거한 일반적 예측과 비교해 볼 때 높은 예측력을 보여 주었다. 본 연구에서 제시한 예측 모형을 이용할 경우 특히 예측 시점이 2기일 때 가장 높음을 알 수 있었다. 본 연구 결과가 기여하는 바를 보면 첫째, 기존 확산모형과 달리 본 연구에서는 제품의 매출 초기 시점인 매출 이륙 시점을 측정하고, 예측하는 모형을 제시하였다. 둘째, 본 연구는 글로벌 시장에서 적용 가능한 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측하였다. 셋째, 본 연구는 처음으로 매출 이륙 시점 예측력을 예측 시점 별로 분석하여 모형의 예측력을 이해하는 데 새로운 접근법을 제시하였다.
본 연구는 매체에 따른 정보확산차이와, 정보유형을 근접성의 정도로 분류하여 정보확산차이를 보고자 하였다. 이는 기존의 전통매체인 종이신문이나 TV, 라디오와 같이 일방적으로 전달되는 매체의 정보확산과는 달리, 온라인 뉴스나 소셜네트워크서비스와 같이 쌍방향적 소통이 가능한 매체 특성으로 인한 정보확산은 차이가 있을 것이라 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 개인이 직접 기사를 올리고 다른 사람들과 공유할 수 있는 블로그(Blog) 매체와 온라인 뉴스(News) 매체에 따른 정보확산차이를 비교해 보고자 하였다. 또한 심리적, 지리적 근접성에 따른 정보확산차이를 보고자 정보의 유형을 세분화 하였다. 이는 수용자가 정보의 근접성이 높고 낮음의 차이 정도에 따라 정보유형에 따른 가치평가의 기준이 다를 것이라 보았다. 정보유형은 연예, 시사(국제), 제품으로 선정하였고, 세부내용은 연예와 관련된 '싸이 젠틀맨', 시사와 관련된 '중국 쓰촨성 지진', 제품과 관련된 '갤럭시 S4'를 선택하였다. 본 연구의 분석방법은 Bass 확산모형을 이용하여 증명하고자 하였다. Bass 확산모형은 혁신효과(Innovation effect)와 모방효과(Imitation effect)로 나눠서 측정한다. 혁신효과는 서비스 초기에 영향을 미치는 변수로 추정가능하며, 모방효과는 서비스 초기 단계 이후에 영향을 미치는 변수로 구전의 영향을 받는다고 볼 수 있다. 본 연구 결과 첫째, 매체에 따른 정보확산 흐름은 비슷하게 나타났다. 비록 두 매체의 특성에 차이점이 있을지라도, 뉴스가치 중 하나인 근접성에 따른 정보확산은 비슷한 형태를 보인다고 할 수 있다. 두 번째, 근접성에 기반한 정보유형별 정보확산에는 차이가 있었다. 수용자 입장에서 관련성이 높은 제품과 연예는 모방효과가 높게 나타났으며, 시사의 경우는 모방효과보다 혁신효과가 높게 나타났다. 이는 제품관련 정보나 연예관련 정보와 같이 개인에게 심리적으로나 지리적으로 근접성이 높은 정보는, 국제 재해와 관련된 시사정보와 같이 근접성이 낮은 정보에 비해서, 개인의 모방효과가 활발히 진행된다고 볼 수 있다. 연구결과를 통해 매체와 정보유형에 따라 정보확산 흐름변화를 고찰하여 실무에 활용한다면 도움이 될 것이라 본다. 하지만, 정보유형을 각각 하나의 기사만을 택하여 보았기 때문에 이 결과를 통한 정보확산 차이라고 규정짓기에는 sample size가 너무 작아 일반화에 어려움이 있다. 향후 연구에서는 소셜미디어 종류를 블로그 뿐 만 아니라 다양한 소셜미디어를 추가하여 비교해 볼 필요가 있을 것이다. 또한 정보의 유형을 근접성 측면뿐 만 아니라 다른 측면도 고려해 봐야 할 것이다.
최근 사회 각 분야별로 정보화에 대한 인식이 고조되고 있다. 교통분야에서도 기존의 교통체계에 정보, 통신 등 첨단기술을 접목시켜 정보화를 달성함으로써 시설의 이용효율을 높일 수 있는 지능형교통체계(ITS)의 도입이 추진되고 있다. 건설교통부는 ITS관계법령제정 등 ITS부문의 활성화를 위한 다각적인 노력과 강력한 의지를 표명한 바 있다. 그러나, 각종 기술의 복합체인 ITS는 이러한 노력에도 불구하고 민간업체의 소극적인 참여로 인하여 활성화가 이루어지지 못하고 있는 것이 현실이다. 그러므로, 본 연구논문에서는 ITS의 활성화를 위한 제반요건 중 하나인 ITS시장예측을 목표로 설정하였다. 이를 위하여 ITS부문의 시장예측을 위한 모형의 개발과 적용을 주요 연구내용으로 하였다. 기존의 ITS시장전망과 관련한 연구에서는 대부분의 경우 설문 등에 기초한 정성적 모형을 적용하고 있다 정성적 모형의 경우 객관성 결여로 인한 주관적인 해석방법이 단점으로 지적되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 모형 특히 정보통신부문의 시장예측에 적합한 확산모형에 근거하여 ITS시장예측모형을 고찰하였다. 모형적용결과, 2020년까지 정상적 시나리오의 경우 누적시장규모가 약 14조 8천억 원의 거대시장으로 형성될 것으로 추정되었다. 특히, ITS부문 중에서도 인프라에 해당하는 교통관리최적화 서비스 분야는 전체 누적시장규모의 약 47%인 6조 9천억 원을 차지하는 최대의 시장을 형성할 것이라 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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