KR20010045776A - 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및서비스 수요 예측 방법 - Google Patents

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Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은, 가입 및 통화 수요를 예측하고자 하는 세대의 상품 및 서비스가 기존 상품과 경쟁 및 대체 관계에 놓여져 있을 경우 다음 세대의 신규 상품과 서비스별 가입 및 통화 수요를 예측할 수 있도록 하기 위한 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 함.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 결합분석을 통해 소비자 구매 의도율을 추정하는 제 1 단계; 사업자별 고객만족도를 조사하여 사업자별 시장점유율을 추정하는 제 2 단계; 및 가입수요 및 통화수요를 예측하고자 하는 상품 및 서비스가 기존 상품과 경쟁 및 대체 관계에 놓여져 있을 경우에, 상기 추정 결과에 따라 변형된 확산 모형을 이용하여 가입수요를 예측하고 통화수요 예측모형을 이용하여 통화수요를 예측하는 제 3 단계를 포함함.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 상품 및 서비스 수요 예측 시스템 등에 이용됨.

Description

변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법{METHOD FOR FORECASTING GOODS AND SERVICE DEMAND USING MODIFIED DIFFUSION AND CURRENCY DEMAND MODEL}
본 발명은 상품 및 서비스 수요를 예측하기 위한 시스템에서 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
최초의 확산 모형은 첫번째로 푸르트와 우드락(Fourt ＆ Woodlock)(1960)에 의해 제시된 변형된 지수함수인 비내구재의 제품 성장 곡선을 제시한다. 그의 모형에서는 총수요에 대한 누적 수요의 증분으로 혁신적인 과정만을 고려하고 있다.
두번째로는 기술 혁신이 대체되어 가는 과정을 모방 과정으로 설명한 맨스필드(Mansfield)(1961)의 모형으로 확정적 모형(deterministic model)과 확률적 모형(stochastic model)의 두가지 모형을 제시하고 있다. 실증적 연구를 한 그의 실증 연구에서 볼때 확정적 모형은 혁신의 이윤이 높을수록, 혁신을 채택할 비용이 낮을수록 혁신이 빨리 확산되어짐을 입증한다.
배스(Bass)의 확산 모형은 상기에서 언급한 푸르트와 우드락(Fourt ＆ Woodlock)의 모형과 맨스필드(Mansfield)모형을 통합한 것으로 상표 수준이 아닌 제품 수준에서의 내구재 상품의 수요 예측을 위해 사용된다는 특징이 있다. 배스는 새로운 소비 내구재에 있어 초기 구매의 이론적 개발에 관심을 두고 장기 예측을 위한 이론적 근거를 제시하고 있다.
또한, 로저스(1962)의 행태론적 이론에 기초를 두고 구매자를 초기 수용자와 후기 수용자로 구분해 보면, 초기 수용자는 독자적인 의사결정으로 혁신을 채택하지만 후기 수용자는 기존 구매자의 구전에 영향을 받아 의사를 결정한다. 초기 수용자의 중요성은 혁신이 도입되는 초기에는 크지만 시간이 지남에 따라 감소한다.
새로운 내구재 상품에 있어 초기 구매 시기에 적용하기 위한 이론을 적용함에 있어 다음을 전제로 하고 있다. 즉, 아직 구매가 이루어지지 않은 시점 T에서의 초기 구매(initial purchase)가 행해질 확률은 이전 구매자의 수(Y(T))와 선형함수(linear function)로서, P(T)=p+[q/m)×Y(T)]이다.
이를 살펴보면, 독립적인 의사 결정을 하는 사람들의 초기 채택의 확률은 p이고 기존 구매자의 구전에 의한 영향을 받아 후기 채택을 하는 사람들의 확률은 궁극적 구매자의 총수(Total Number of Ultimate Buyers)인 잠재 시장의 크기에 비하여 얼마나 많은 사람들이 구매하였는가의 비율에, 모방에 의한 구매의 계수(즉, 이는 경제학의 탄력성의 개념으로 얼마나 민감(sensitivity)하게 반응하는 가를 나타내는 계수임)를 곱한 수가 어느 시기에 이루어질 구매 확률이 된다. 즉, Y(0)=0이므로 p는 T=0기에서의 초기구매 확률이 된다. 그리고, 이 크기는 사회체계 내에서의 혁신자의 중요성을 반영한 것이다. [q×(Y(T)/m)]는 이전 구매자가 증가함에 따른 모방자에게 작용하는 압력을 나타내는 것으로, 시간이 지남에 따라 이전 구매자의 수가 증가함에 따라 점차로 모방자에게 작용하는 압력이 커지게 된다.
따라서, 이러한 특성을 갖는 고객들에 대한 신규서비스의 초기 가입확률은 이전에 서비스에 가입한 고객 수에 대하여 선형의 관계를 갖는다. 이를 수식으로 표현하면 다음의 [수학식1]과 같다.
여기서, p, q, m은 상수로서, p와 q는 각각 혁신계수와 모방계수이고 m은 잠재 시장규모를 나타낸다. 한편, P(T)는 시점 T까지 서비스에 가입하지 않은 고객이 시점 T에 서비스를 가입할 확률이며, Y(T)는 시점 T까지 서비스에 가입하지 않은 고객 수이다. 따라서, Y(T)는 0이고, 상수 p는 T=0 시점의 가입확률이다. 이때, p는 시장에서 혁신자(Innovator)의 중요성을 반영하며, (q/m)Y(T)는 시점 T까지 서비스를 가입한 고객수가 모방자(Innovator)의 가입결정에 주는 영향력을 반영한다.
또한, Y(T)/m은 총 고객 중에서 시점 T까지 서비스를 가입한 고객수로 개별 고객이 시점 T까지 신규서비스에 가입하는 누적확률((F(t))이다. 이때, 시점 t까지 서비스에 가입하지 않은 고객이 새로운 시간 간격(t,t+dt) 내에서 서비스에 가입할 조건부 확률은 Y(t)로 [수학식1]의 P(T)와 같다. 여기서, Y(t)=f(t)/[1-F(t)]은 T의 위험율 함수(Hazard-rate Function)이고, f(t)는 확률밀도함수로 정의한다.
위험율 함수는 시점 t까지 서비스에 가입하지 않았다는 조건하에서 고객이 시점에 가입할 순간 가입률을 나타내고 있다. 따라서, 배스는 위험율 함수가 F(t)에 대해 선형임을 가정한다.
그러나, 상기와 바와 같이 종래의 상품 및 서비스 가입수요 예측 방법은 정확성과 유연성이 떨어지는 문제점이 있었다. 특히 제한된 잠재 시장규모 하에서 상품 및 서비스간 경쟁 및 대체관계 등 서비스 유형 및 관계 등을 반영하지 못하였고, 모수 추정치 등의 파라메타에 단일 값으로 한정하였으며 시장조사 결과를 즉각적으로 이용하지 못하는 문제점이 있었다.
따라서, 본 발명에서는 정확하고도 유연하게 시장조사를 하여 시장상황을 반영한 마케팅전략 등이 고려된 수요 예측 방안이 필수적으로 요구된다. 또한, 사업자별 매출액 추정, 손익분기점(BEP) 등에 이용할 수 있는 통화수요 예측모형도 반드시 함께 요구된다.
본 발명은, 상기한 바와 같은 요구에 부응하기 위하여 안출된 것으로, 가입 및 통화 수요를 예측하고자 하는 세대의 상품 및 서비스가 기존 상품과 경쟁 및 대체 관계에 놓여져 있을 경우 다음 세대의 신규 상품과 서비스별 가입 및 통화 수요를 예측할 수 있도록 하기 위한 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
도 1 은 본 발명이 적용되는 상품 및 서비스 수요 예측 시스템에 대한 구성예시도.
도 2 는 본 발명에 이용되는 한국의 연도별 침투율, 유통망 수준함수 및 서비스인지도 함수를 나타낸 예시도.
도 3 은 본 발명에 따른 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법중 가입수요 및 통화수요 예측 과정에 대한 일실시예 흐름도.
도 4 는 본 발명에 따른 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법에 대한 일실시예 흐름도.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
11 : 중앙처리부(CPU) 12 : 보조기억부
13 : 메모리 14 : 출력부
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 상품 및 서비스 수요 예측 시스템에 적용되는 상품 및 서비스 수요 예측 방법에 있어서, 결합분석을 통해 소비자 구매 의도율을 추정하는 제 1 단계; 사업자별 고객만족도를 조사하여 사업자별 시장점유율을 추정하는 제 2 단계; 및 가입수요 및 통화수요를 예측하고자 하는 상품 및 서비스가 기존 상품과 경쟁 및 대체 관계에 놓여져 있을 경우에, 상기 추정 결과에 따라 변형된 확산 모형을 이용하여 가입수요를 예측하고 통화수요 예측모형을 이용하여 통화수요를 예측하는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은, 상기 예측 결과에 따라 사업자별 시장매출액을 추정하는 제 4 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
그리고, 본 발명은, 프로세서를 구비한 상품 및 서비스 수요 예측 시스템에, 결합분석을 통해 소비자 구매 의도율을 추정하는 제 1 기능; 사업자별 고객만족도를 조사하여 사업자별 시장점유율을 추정하는 제 2 기능; 및 가입수요 및 통화수요를 예측하고자 하는 상품 및 서비스가 기존 상품과 경쟁 및 대체 관계에 놓여져 있을 경우에, 상기 추정 결과에 따라 변형된 확산 모형을 이용하여 가입수요를 예측하고 통화수요 예측모형을 이용하여 통화수요를 예측하는 제 3 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다. 또한, 본 발명은, 상기 예측 결과에 따라 사업자별 시장매출액을 추정하는 제 4 기능을 더 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명이 적용되는 상품 및 서비스 수요 예측 시스템에 대한 구성예시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 중앙처리부(CPU)(11)의 제어에 따라 메모리에 사용될 입력자료는 디스크와 같은 보조 기억부(12) 또는 메모리(13)에 저장된다.
본 발명에서 제시하는 프로그램은 메모리(13)에 저장되어 있으며, 중앙처리부(11)의 제어에 따라 보조기억부(12) 또는 메모리(13)에 저장된 자료가 메모리(13)에 로드(load)되면 본 프로그램이 작동되기 시작한다.
이렇게, 프로그램이 시작되면 가입 수요 및 통화 수요가 계산되고, 계산된 결과는 중앙처리부(11)의 제어에 따라 하나씩 출력부(14)로 나타나게 된다.
도 2 는 본 발명에 이용되는 한국의 연도별 침투율, 유통망 수준함수 및 서비스인지도 함수를 나타낸 예시도이고, 도 3 은 본 발명에 따른 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법중 가입수요 및 통화수요 예측 과정(도 4의 407)에 대한 일실시예 흐름도이다.
먼저, 본 발명을 활용하기 위해서는 우선 사업자들이 제공하고자 하는 차세대 이동통신(IMT-2000 : International Mobile Telecommunications-2000)과 경쟁상품인 PCS(Personal communication System) 및 셀룰러에 대한 소비자의 수요를 예측하는 데에서 출발한다. 즉, 본 모형은 결합분석(Conjoint Analysis)을 이용하여 일차적으로 각 개인별로 제품이 갖는 중요성과 그 속성의 수준별 효용치 및 한계 효용치를 산출하고, 시뮬레이션 과정을 통하여 전체 소비자 집단의 제품별 효용치를 산출한다. 이때, 어떤 제품이 제공하는 효용치도 소비자들의 한계효용 수준을 넘지 못하면 이러한 서비스는 시장성이 전혀 없다고 할 수 있다. 반대로, 모든 서비스들이 소비자들의 한계효용 수준보다 높은 효용치를 제공한다면 서비스의 시장성은 매우 높다고 할 수 있으며, 이 경우 각 개인이 느끼는 제품별 효용치에 따라 제품의 경쟁력이 산출되게 된다.
한편, 셀룰러 방식의 이동전화서비스가 1984년부터 상용화가 시작되었으며, 기술적 특성의 차이가 있음에도 불구하고 이용자들에게는 서비스 이용특성상 특별한 차이가 없는 서비스인 PCS가 '97년 10월에 서비스를 개시하였고, 2000년 초에는 차세대 이동통신(IMT-2000)이 각각 상용 서비스를 개시할 예정이다. 셀룰러와 PCS는 사용자의 측면에서는 차별화되는 요소가 크진 않지만 차세대 이동통신(IMT-2000)의 경우는 사용자 관점에서 보다 다양하면서도 차별화된 서비스를 제공하므로 시장상황이 크게 달라질 것이다. 그러나, 무선통신 서비스의 다양한 차별화로 인하여 통신상품 상호간의 대체 혹은 보완 등의 관계가 복잡해져 상품 혹은 서비스의 개별적인 수요예측은 많은 문제점도 발생할 것이다. 즉, 상품간 혹은 서비스간 서로 경쟁 또는 보완적인 관계에 있으므로 하나의 개별적인 수요예측이 아니라 전체적인 시장에서 각 서비스간 상호관계를 반영한 수요예측 방법이 타당하리라 생각된다.
본 발명에서는 전체 서비스별 시장규모를 예측하기 위하여 새롭게 변형된 확산모형을 제시하였다. 또한 소비자 구매의향 파악을 위해 결합분석에 사용된 서비스 속성 및 수준은 다음의 [표1]과 같으며, 경쟁상황에 대한 가정은 PCS, 셀룰러, 그리고 차세대 이동통신(IMT-2000)을 가정하였다.
한편, 수요예측의 두번째 단계에서는 위의 결합분석에서 나타난 잠재 수요자에 대한 정보뿐만 아니라 아래와 같은 정보를 수요예측에 포함시킨다.
첫째, 소비자 측면이다.
즉, 제품 출시 후 얼마나 빨리 구입할 것인가? 제품 구입 후에는 얼마나 이용할 것인가에 대한 것이다.
둘째, 서비스 제공자 측면이다.
즉, 서비스 및 단말기의 유통 수준은 어느 수준까지인지, 또 얼마나 빨리 도달시킬 것인가, 얼마나 많은 사람이 서비스를 인지할 것인가에 대한 것이다.
셋째, 인구 통계적 측면이다.
즉, 도시, 농어촌 등 인구 추이는 어떻게 될 것인가에 대한 것이다.
이와 같은 마케팅변수를 고려한 상품 및 서비스의 수요를 예측하기 위한 본 발명에서 새롭게 제시한 변형된 확산모형을 수식으로 정리하면 다음의 [수학식2]와 같다.
여기서, IU(t)는 t 시점에서 제시된 제품의 구매의향이 있는 소비자 비율로 결합분석의 결과로 산출되며 제시된 제품 속성이 변화에 따라 변화하고, SS(t)는 구매의향 집단의 제품의 구매시점으로 소비자조사의 결과를 나타낸다.
DV(t)는 서비스 사용에 필요한 단말기 유통망의 수준으로 본 예측모형에서 서비스 개시 시점을 기준으로 점차적으로 90%에서 최대 도달치를 95%로 나타내고, W(t)는 t 시점에서 서비스를 인지하는 소비자의 구성비로 광고 등 서비스 제공자의 마케팅노력의 결과를 나타낸다. Pop(t)는 t시점에서의 인구수로 본 수요예측에서 보면 경제활동인구수(20∼59세)를 나타내고, D(t)는 t 시점에서의 신규 가입수요를 나타내며, A ·B는 A convolution B를 나타낸다.
한편, 본 발명에서 새롭게 제안한 통화수요 예측모형에 대해 수식으로 나타내면 다음의 [수학식3]과 같다.
여기서, cs(t)는 t 시점에서의 발신 통화량을 나타내는 것으로 이동전화 가입자당 통화량이 초기 가입자의 경우 과수요에 의한 통화량이 최대 20%(4개월 소요)까지 증가한 후 원래의 필요통화량 수준으로 접근하는 것을 말한다.
Call(t)는 t 시점에서의 해당 서비스의 총 월간 통화량을, μ는 증가율(최대 20% 가정)을, t는 가입시기로부터 경과한 개월 수를, v,z는 상수를 나타낸다.
본 발명에서 제안된 통화수요 예측에 사용된 변수는 다음과 같다.
첫째는 IU(t)로 t 시점에서 제시된 제품의 구매의향이 있는 소비자 수로 결합분석의 결과로 산출되며 제시된 제품 속성에 따라 변화하는 것을 말한다.
둘째는 SS(t)로 구매의향 집단의 제품 구매시점으로 소비자 조사의 결과로 나타내지는 것을 말한다.
셋째는 DV(t)로 서비스 사용에 필요한 단말기 판매망의 수준으로 본 수요예측에서 서비스 개시지역을 기준으로 1998년 90%, 1999년 95%, 2000년 100% 이나 경쟁자의 독점적 판매망을 감안하여 최대 도달치를 95%로 하는 것을 말한다.
넷째는 AW(t)로 t 시점에서 서비스를 인지하는 소비자의 구성비로서 광고 등 서비스 제공자의 마케팅 노력의 결과를 나타낸다.
이와 같이, 본 조사에서는 서비스의 속성을 고려하여 2년 내에 인지 수준이 최대치에 도달하는 것으로 가정하고, 그 기간에서의 인지도 변화는 일반 확산모형(Diffusion Curve)을 따르는 것으로 한다.
다섯째는 Pop(t)로 t 시점에서의 인구수로서 소비자조사에서 이용한 20세에서 59세까지의 총 인구수이며, 예측시기동안의 인구수로는 통계청 예측치를 이용한다.
여섯째는 CS(t)로, t 시점에서의 발신 통화량을 나타낸다.
이제, 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법중 가입수요 및 통화수요 예측 과정(도 4의 407)에 대해 설명한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 먼저 수요 예측 모형을 판단한다(301).
판단결과, 가입수요 예측 모형이면 파일을 입력하여(302) 제품구매 함수, 유통망수준 함수, 서비스인지도 함수를 나타내고(303), 입력받은 데이터와 결과를 그래프로 출력한다(304). 이어서, 변형된 확산모형에 이를 입력하여 가입수요를 예측하고(305) 변형된 확산모형에서 계산된 결과를 파일과 그래프로 출력한다(306).
판단결과, 통화수요 예측 모형이면 파일을 입력하고(307) 입력된 데이터와 결과를 그래프로 출력한다(308). 이어서, 새로운 통화수요 모형에 이를 입력하여 통화수요를 예측하고(309) 통화수요 모형에서 계산된 결과를 파일과 그래프로 출력한다(310).
도 4 는 본 발명에 따른 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 먼저 상품 또는 서비스간 관계 정립 및 유형을 분류한다(401).
이어서, 결합분석을 위한 각 서비스 속성 및 수준을 결정하고(402), 유통망수준 함수, 서비스인지도 함수를 추정하기 위해 사업자별 서비스 제공 시나리오를 작성한다(403).
한편, 각 서비스 유형별 시장규모를 예측하기 위해 소비자 구매의도율 추정에 따른 시뮬레이션을 수행하여 소비자 구매 의도율을 추정한다(404).
소비자 구매 의도율 추정결과가 적정한지의 여부를 확인한다(405).
확인결과, 적정하지 않으면 각 서비스 유형별 시장규모를 예측하기 위해 소비자 구매의도율 추정에 따른 시뮬레이션을 수행하여 소비자 구매 의도율을 추정하는 과정(304)으로 넘어가고, 적정하면 사업자별 고객 만족도를 조사하여 사업자별 시장점유율을 추정한다(406).
따라서, 사업자별 가입수요 및 통화수요를 예측하고(407) 사업자별 시장 매출액을 추정한다(408). 여기서, 가입수요 및 통화수요 예측 모형은 상기의 [수학식2]와 [수학식3]과 같다.
여기서, 소비자 구매의도율을 추정하기 위한 방법으로 결합분석(conjoint Analysis)을 이용하였는데 일차적으로 각 개인별로 제품이 갖는 중요성과 그 속성의 수준별 효용치 및 한계 효용치를 산출하고, 시뮬레이션 과정을 통하여 전체 소비자 집단의 제품별 효용치를 산출한다. 또한, 잠재 수요자에 대한 정보 뿐만 아니라 제품구매함수, 유통수준함수, 인구통계함수 등의 마케팅 정보를 포함하여 신상품 및 신규서비스 수요를 유연하고도 정확하게 예측할 수 있는 상품 및 서비스 수요를 예측한다.
결합분석을 이용한 무선통신 상품 및 서비스의 수요를 예측하는 일반적인 방법에 대해 설명하면 다음과 같다.
결합분석을 이용한 가입수요 예측은 아이디어나 컨셉트단계에서 이루어진다. 결합 분석을 이용한 수요예측은 상품컨셉트에 대한 소비자 반응, 잠재 시장의 규모, 소비자의 구매 의사 결정에 제일 많은 영향을 미치고 있는 상품의 속성 등을 파악하는데 그 목적이 있다. 최근에는 이런 기본적 의문을 풀기 위한 자료 외에도 시장 세분화와 상품 포지셔닝의 의사결정을 할 수 있는 추가 자료의 수집이 점점 늘고 있다. 즉, 시장에 존재하는 세그먼트의 수, 또 이 시장세그먼트의 사회경제적, 인구통계적, 심리적특성, 이들이 각각의 컨셉트에 대한 반응의 유형, 특정 상품컨셉트의 가장 적절한 틈새 시장 파악 그리고 자사의 기존제품과 경쟁 관계에 있어서 발생하는 자기 상품의 시장 점유율 잠식현상(Cannibalization)의 존재여부를 살펴보고자 한다. 결합 분석은 중요 속성들을 결합하여 만들어진 가상의 상품컨셉트를 소비자가 평가하도록 하여 소비자가 각 속성의 수준으로부터 얻는 효용을 측정한다. 결합 분석을 이용하면 컨셉트 단계에서 시장 점유율을 예측이 가능할 뿐만 아니라 상표 전환의 패턴도 파악할 수 있다. 또한, 시뮬레이션을 통해 특정 상품의 컨셉트에 가장 적합한 시장 세그먼트를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 특정 시장세그먼트에 대해서 가장 적합한 상품컨셉트를 찾을 수도 있다. 특히, POSSE(Green and Carol 1982)모형은 시장점유율의 시뮬레이션 분석은 물론 최적 상품컨셉트 결정, 민감도분석 등을 연구하였다.
결합 분석을 위한 자료 수집의 경우, 보다 현실감 있는 대안을 만들기 위해 속성의 수를 늘려야 한다. 그러나, 속성의 수가 증가하면 정보 과부화가 걸려서 응답자가 답변하기 힘들어진다. 따라서, 하이브리드 모델(Hybrid Model)(Green 1984), ACA(Adaptive Conjoint Analysis)(Green, Krieger, and Agarwal 1991)를 이용해서 프로화일의 현실감을 높이고 응답자의 과부화를 줄여 주기 위한 연구를 하고 있다. 결합분석의 기본적인 목적은 2개 이상의 독립변수들이 종속변수에 대한 순위(order)나 가치를 부여하는데 어느 정도의 영향을 미치는가를 분석하는데 있다. 즉, 요인적으로 설계된 자극에 대한 일련의 전체적인 반응을 분해함으로써, 각 자극 속성에 대한 효용을 자극에 응답자의 전체적 평가로부터 이끌어 낼 수 있게 하는 것이다. 따라서, 각 개개 속성에 대한 상대적 중요성을 수치적으로 파악하고 나타내는 방법이 바로 결합분석인 것이다.
본 발명에서 제안된 예측모형은 우선 각 사업자별로 제공하고자 하는 상품 및 서비스간 경쟁 및 대체 과정을 반영한 소비자의 수요를 예측하는 데에서 출발한다. 이를 위해 일반 소비자 조사에서는 결합분석(Conjoint Analysis)기법을 이용 하였는데, 본 조사에서 사용한 결합분석 기법은 흔히 사용되는 제공 가능한 서비스들에 대한 선호 순위만을 측정하는데 그치지 않고 소비자들이 어떤 수준의 서비스부터 구입의향을 포기하게 되는지를 측정하였다. 결합분석(Conjoint Analysis)을 이용하여 일차적으로 각 개인별로 제품의 속성이 갖는 중요성과 그 속성의 수준별 효용치 및 한계 효용치를 산출하였고, 시뮬레이션 과정을 통해 전체 소비자 집단의 제품별 효용치를 산출하였다. 이때, 어떤 제품이 제공하는 효용치도 소비자들의 한계효용 수준을 넘지 못하면 이러한 서비스는 시장성이 전혀 없다고 할 수 있다. 반대로 모든 서비스들이 소비자들의 한계효용 수준보다 높은 효용치를 제공한다면 서비스의 시장성은 매우 높다고 하겠으며, 이 경우 각 개인이 보는 제품별 효용치에 따라 제품의 경쟁력이 산출되게 된다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
상기한 바와 같은 본 발명은, 신규 상품 또는 서비스가 기존 상품 및 서비스와 경쟁 및 대체관계에 있을 때의 가입수요 예측시에 기존 상품 및 신규상품에 대하여 변형된 확산모형을 이용하고, 통화수요 예측시에 본 발명에 따른 통화수요 예측모형을 각각 이용하여 보다 정확하고도 유연한 가입수요 및 통화수요를 추정할 수 있어 정확한 수요를 예측할 수 있고, 이를 통한 예측시간도 단축할 수 있으며, 또한 정확한 수요 예측을 토대로 올바른 경영전략을 수립할 수 있어 불필요한 투자를 줄일 수 있는 효과가 있다.

Claims (8)

  1. 상품 및 서비스 수요 예측 시스템에 적용되는 상품 및 서비스 수요 예측 방법에 있어서,
    결합분석을 통해 소비자 구매 의도율을 추정하는 제 1 단계;
    사업자별 고객만족도를 조사하여 사업자별 시장점유율을 추정하는 제 2 단계; 및
    가입수요 및 통화수요를 예측하고자 하는 상품 및 서비스가 기존 상품과 경쟁 및 대체 관계에 놓여져 있을 경우에, 상기 추정 결과에 따라 변형된 확산 모형을 이용하여 가입수요를 예측하고 통화수요 예측모형을 이용하여 통화수요를 예측하는 제 3 단계
    를 포함하는 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측 결과에 따라 사업자별 시장매출액을 추정하는 제 4 단계
    를 더 포함하는 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    신규상품과 기존상품 및 서비스에 대한 관계를 정립하고 유형을 분류하여 상기 결합분석을 위한 각 서비스 속성 및 수준을 결정하는 제 5 단계;
    사업자별 서비스를 제공하기 위해 유통망수준 함수 및 서비스인지도 함수를 추정하는 제 6 단계;
    각 서비스 유형별 시장규모를 예측하기 위해 소비자 구매 의도율 추정에 따른 시뮬레이션 과정을 거쳐 소비자 구매 의도율을 추정하는 제 7 단계; 및
    상기 예측한 결과에 대한 적정여부를 판단하는 제 8 단계
    를 포함하는 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법.
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 제 3 단계는,
    수요 예측모형을 판단하는 제 5 단계;
    상기 제 5 단계의 판단결과, 가입수요 예측모형이면 파일을 입력하여 제품구매 함수, 유통망수준 함수 및 서비스인지도 함수를 나타내는 제 6 단계;
    입력받은 데이터와 결과를 그래프로 출력하고, 변형된 확산모형에 이를 입력하여 가입수요를 예측하는 제 7 단계;
    변형된 확산모형에서 계산된 결과를 파일과 그래프로 출력하는 제 8 단계;
    상기 제 5 단계의 판단결과, 통화수요 예측 모형이면 파일을 입력하고, 입력된 데이터와 결과를 그래프로 출력하는 제 9 단계; 및
    새로운 통화수요 모형에 이를 입력하여 통화수요를 예측하고 통화수요 모형에서 계산된 결과를 파일과 그래프로 출력하는 제 10 단계
    를 포함하는 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법.
  5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 변형된 확산 모형은,
    상기 결합분석을 이용하여 상품 및 서비스의 수요를 예측하기 위해, 하기의 수학식에 의해 각 개인별로 제품이 갖는 중요성과 그 속성의 수준별 효용치 및 한계 효용치를 산출하고 시뮬레이션 과정을 통해 전체 소비자 집단의 제품별 효용치를 산출하는 것을 특징으로 하는 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법.
    (여기서, IU(t)는 t 시점에서 제시된 제품의 구매의향이 있는 소비자 비율을 나타낸 결과값, SS(t)는 구매의향 집단의 제품의 구매시점에 대한 결과값, DV(t)는 서비스 개시 시점을 기준으로 한 최대도달치, W(t)는 t 시점에서 서비스를 인지하는 소비자의 구성비로 광고 등 서비스 제공자의 마케팅 노력에 대한 결과값, Pop(t)는 t 시점에서의 경제활동인구수(20∼59세), Pop(t)는 t 시점에서의 경제활동인구수(20∼59세), D(t)는 t 시점에서의 신규 가입수요, A ·B는 A convolution B 임)
  6. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 통화수요 예측 모형은,
    상기 결합분석을 이용하여 상품 및 서비스의 수요를 예측하기 위해, 하기의 수학식에 의해 일반전화 및 PCS(Personal Communication System) 자료를 충분히 활용하여 기준 통화량을 산출하고, 가입자 이용성향을 분석하여 새로운 통화수요를 예측하는 것을 특징으로 하는 변형된 확산모형 및 통화수요 모형을 이용한 상품 및 서비스 수요 예측 방법.
    (여기서, cs(t)는 t 시점에서의 발신 통화량, Call(t)는 t 시점에서의 해당 서비스의 총 월간 통화량, μ는 증가율(최대 20% 가정), t 는 가입시기로부터 경과한 개월 수, v,z는 상수임)
  7. 프로세서를 구비한 상품 및 서비스 수요 예측 시스템에,
    결합분석을 통해 소비자 구매 의도율을 추정하는 제 1 기능;
    사업자별 고객만족도를 조사하여 사업자별 시장점유율을 추정하는 제 2 기능; 및
    가입수요 및 통화수요를 예측하고자 하는 상품 및 서비스가 기존 상품과 경쟁 및 대체 관계에 놓여져 있을 경우에, 상기 추정 결과에 따라 변형된 확산 모형을 이용하여 가입수요를 예측하고 통화수요 예측모형을 이용하여 통화수요를 예측하는 제 3 기능
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 예측 결과에 따라 사업자별 시장매출액을 추정하는 제 4 기능
    을 더 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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