• 한국빅데이터학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.193-212
• /
• 2022

1969년에 처음 고안되어 확산에 대한 마케팅 연구를 이끈 Bass Diffusion Model은 일반적으로 마케팅 연구 및 경영 과학에서 가장 성공적인 모델 중 하나다. 본 연구는 휴대전화 가입 확산을 토대로 Bass 확산 모델의 사용을 설명하며 Bass 확산 모델을 3대 선진국 시장인 한국, 일본, 중국과 신흥시장인 베트남, 태국, 카자흐스탄, 몽골에 적용했다. 실험에서는 비선형 최소자승법을 사용하여 Bass확산 모델의 매개변수를 추정하였고 휴대전화 가입의 확산은 모든 경우에 S 곡선을 따른다. m, p 및 q 매개변수를 획득한 후 국가를 세 그룹으로 그룹화하기 위해 k-평균 클러스터 분석을 사용했으며 국가를 클러스터링함으로써 확산 속도와 패턴이 유사하며 신흥시장이 있는 국가가 선진국의 발자취를 따를 수 있음을 제안한다. 연구의 목적은 시장 성숙도의 시기와 규모를 예측하고 데이터가 Bass 모델의 혁신의 일반적인 확산 곡선을 따르는지 여부를 판단하는 것이다.

• 에너지공학
• /
• 제17권1호
• /
• pp.31-37
• /
• 2008

현재 에너지 효율프로그램에 대한 수요관리 목표량과 투자비는 과거 실적 데이터를 바탕으로 단일한 Bass 확산 모형을 이용하여 산정되고 있다. 국내외적으로 제품 등의 보급량 예측에 널리 사용되는 Bass 확산 모형은 시간과 세 가지 계수들에 대한 함수로 표현되며, 계수들의 추정에 있어서 제품의 과거 실적 데이터의 충분한 확보가 필수적이다. 국내의 경우 에너지 효율 측면에서 고효율기기의 수요관리 목표량 산정을 위해 기기별 보급량 예측이 선행되어야 하며, 기기별 보급량 예측은 Bass 모형을 근간으로 하고 있다. 그러나 현재 진행 중인 고효율기기 보급 프로그램의 조명기기, 인버터, 자판기와 전동기는 그 진행이 길지 않아 Bass 확산 모형을 이용한 보급량 예측에 필수요건인 충분한 실적 데이터가 존재하지 않은 실정이다. 이는 기기의 미래 보급량 예측에 큰 오차가 발생할 수 있으며 보급 예측량에 대한 정확성을 기대하기 어려우므로 앞으로의 고효율기기의 보급 예측의 방식에 제도적 개선이 필요한 상황이라 할 수 있다. 본 논문에서는 Bass, virtual Bass, Logistic과 Lawrence & Lawton 확산 모형을 이용하여 각 고효율 기기의 미래 보급 확산 추이를 살펴보았다. 또한 기기별 특성에 따른 모형 선호도 평가를 위해 통계랑 기준에 근거하여 실적 데이터와의 오차 범위를 산정하였다. 이 결과를 바탕으로 각 확산 모형을 이용한 기기 보급량 예측에 있어서 확산 모형의 단순 적용에 따른 오차 발생 원인과 기기별 특성에 따른 확산 모형 선호도를 분석하였다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제11권1호
• /
• pp.29-38
• /
• 2009

시계열 확산 데이터를 활용하여 Bass 확산모형을 최소자승법(OLS)으로 추정하면, 초기에는 과다 추정하고 변곡점을 지나서는 수요를 낮게 추정하는 경향이 있다. 또한 확산모형에서 필요한 변수가 모형에서 빠짐으로 인해 발생하는 설정오류는 잔차의 자기상관을 발생시킬 수 있다. 자기상관이 오차항에 있을 경우, 추정된 모형의 모수들은 불편추정치이나 비효율적 추정치가 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하는 확산모형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 자기상관 오차항을 고려한 수정된 확산모형을 제안하였다. 모형의 검증을 위해 미국의 CT-스캐너와 우리나라의 FPD TV 판매량를 제안된 모형에 응용하였다. 분석결과, 제안된 모형이 기존 모형에 비해 적합도와 모형의 주요 추정 통계량에서 우수함을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
• /
• pp.413-416
• /
• 2006

신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.

• 한국유통학회지:유통연구
• /
• 제15권4호
• /
• pp.61-85
• /
• 2010

본 연구에서는 국내 대형할인점의 확산을 효과적으로 설명하기 위해 기업의 정보와 구매자의 구전으로 확산을 설명하는 Bass모형에 제3의 요소로 공간적 영향력을 고려하였다. 국내 대형할인점의 확산은 확산중심지인 서울경인지역에서 저차중심지인 4개 지역권역으로 확산되는 형태를 보임에 따라 공간적 영향이 중요하게 작용할 것으로 기대된다. 본 연구에서 공간적으로 구분된 시장 A(확산중심지)가 시장 B(저차중심지)에 미치는 영향이 완전히 통제되지 못하는 상황에서 시장 A가 시장 B에 미치는 공간적 영향을 다국가확산모형(multinational diffusion model)을 확장한 공간확산모형(spatial diffusion model)을 이용하여 정의하였다. Bass모형과 공간확산모형의 모수추정을 통해 두 가지 정보전달경로와 관련된 혁신계수와 모방계수로 확산을 설명하는 Bass모형보다 공간확산모형이 국내 대형할인점 확산을 더욱 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 또한 혁신중심지인 서울경인과 4개 지역권역의 소매환경을 나타내는 개념적 거리에 따라 공간확산모형에서 공간적요인의 영향력이 달라질 것이 기대되어 공간확산계수와 소매환경변수간의 상관관계를 살펴보았고, 연구결과 확산중심지에서 저차중심지에 대한 공간적 영향력은 저차중심지의 소매환경이 확산중심지의 소매환경과 유사할수록 크다는 것을 밝혀내었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
• /
• pp.1089-1094
• /
• 2005

Peterson and Mahajan(1978)은 Bass모형을 확장한 종속적 신상품 수요확산모형(contingent diffusion model)을 처음으로 제안하였다. Peterson and Mahajan(1978)이 명명한 상품간의 종속적(contingent) 관계란, 주 상품의 경우는 다른 상품에 독립적이지만 종속적 상품(contingent product)의 경우는 잠재시장이 주 상품의 누적 구매자 수에 의존하는 경우를 말한다. 그런데 Peterson and Mahajan이 제안한 기존 모형은 실질적 활용에 있어서 모형 추정이 불가능하다는 단점을 지니고 있을 뿐만 아니라, Bass(1969) 모형처럼 엄밀한 확률이론에 근간을 둔 모형이라기보다는 직관과 통찰력에 근간을 둔 Bass모형의 단순한 확장 모형이라는 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 확률이론을 바탕으로 종속적 관계를 가지는 상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하는데 목적이 있다. Bass의 신상품확산모형은 hazard 함수 모형의 일종으로 신상품의 확산을 혁신과 구전효과로 설명한 과학적 모형이다. 본 연구에서는 확률이론을 활용함으로써 이러한 Bass의 hazard 함수 모형의 확장이 가능함을 보이고, 이를 토대로 종속적 관계에 있는 신상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형을 한국의 이동전화와 무선인터넷 사례에 적용하여 실증 분석을 수행하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권3호
• /
• pp.141-147
• /
• 2014

확산모형은 시장의 예측이나 그 방법론의 연구를 위해 마케팅에서 광범위하게 다뤄졌을 뿐 아니라, 경제학에서도 다양하게 활용되어 왔다. 특히 Bass 모형은 Rogers의 혁신확산 및 수명주기이론을 간단한 수리적 모형으로 표현할 수 있기에 혁신적 신제품의 채택과 확산을 설명하는데 널리 활용되었다. 그럼에도 불구, 확산모형은 '산업의 쌀' 이라 일컬어지는 반도체의 수요예측에 일부 선도적 연구를 제외하고는 활용된 바 없다. 이에 Bass 모형에서 진일보한 비선형회귀 접근법 확산모형을 활용, 전력반도체 중 전기전자기구의 필수 스위치로 채택되는 MOSFET의 수요를 추정하여 수명주기를 예측하고 그 과정을 설명함으로써 산업관계자는 물론 반도체와 전기전자산업 정책입안자에게 중요한 시사점을 전달하고자 한다.

• ETRI Journal
• /
• 제10권1호
• /
• pp.39-52
• /
• 1988

통신서비스의 확산을 예측하기 위한 확산모형을 제시하였다. Bass모형을 기본으로 하여 가격과 소득을 고려한 확장된 확산모형을 제시하였고, 이 모형을 이용하여 우리나라 전화의 확산에 대한 실증분석을 하였다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제11권2호
• /
• pp.73-96
• /
• 2009

온라인에서의 정보 확산은 미니홈피와 블로그 등에서 전파되는 소비자들의 스크랩 활동들을 볼 때 빈번한 방문활동을 보이는 사회적 관계 속에서 해석되어야 한다는 분위기가 고조되고 있다. 이에 본 연구에서는 온라인에서 개별 소비자들이 사회적 네트워크 내에서 가지는 특성을 바탕으로 다양한 영향자들(Influentials)을 규명하고 이러한 영향자들이 확산에 있어 Bass 확산모형에서의 혁신효과와 모방효과에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 확산에 있어 성공과 실패하는 아이템간의 Bass 확산모형에서의 차이를 검증하여 모방효과에서 성공하는 아이템과 실패하는 아이템간의 차이점을 발견하였다. 또한 성공과 실패하는 아이템 간에 네트워크 영향자의 차이가 있는지 검정하였는데, 그 결과 연구대상인 100개의 아이템에서 성공과 실패하는 아이템 간에 영향자의 평균 차이가 있음을 알았다. 마지막으로 확산모형의 모방효과에 영향자의 효과를 함께 모형화하여 통계적으로 유의함을 보였고, 확산시기 중 초기의 영향자의 영향이 확산에 있어 더욱 중요함을 밝혔다.

• 한국경영과학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.15-26
• /
• 2009

Bass diffusion model have played a central role in studying the diffusion of the new products since 1969, the year of publication of Bass model. Almost 750 publications based on the Bass diffusion model have explored extensions and applications. Extension models can be divided into two types. One is the model containing marketing-mix variables and the other is the model containing additional parameters. This paper presents another extension model of the latter type. Our model allows the time varying coefficients of innovation and imitation. Two pieces approximation of time varying coefficients is introduced and it's parameters are estimated based on NLS(Non-Linear Mean Square) method. Empirical studies are performed and the results show that our model is superior to the basic Bass model and the NUI(Non-Uniform Influence) model which is the well-known extension of the Bass model. The model developed in this paper is, also, transformed into the Bass model with the ready potential adopters in order to enhance the descriptive power.