Bass 확산 모델을 통한 아웃도어 의류 브랜드의 물류 수요 예측 : 제품수명주기 예측 = - Logistics Demand Forecasting for Outdoor Apparel Brands through Bass Diffusion Model : Product Life Cycle Prediction -

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 Bass 확산 모델을 활용하여 아웃도어 의류 브랜드의 제품수명주기를 예측하고, 이를 통해 수요 예측의 방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 아웃도어 의류 산업은 계절성이 강하고 제품 수명 주기가 짧으며, 높은 재고 부담을 가지는 특성이 있어 정확한 수요 예측이 매우 중요하다. 본 연구는 국내 대표 아웃도어 브랜드 N사의 4개 주요 제품에 대해 2023년 10월부터 2025년 10월까지 약 2년간의 일별 판매 데이터를 수집하여 분석하였다. Bass 확산 모델의 핵심 파라미터인 혁신계수(p)와 모방계수(q)를 SPSS 비선형 회귀분석(Levenberg- Marquardt 알고리즘)을 통해 추정하였으며, 추정 과정의 각 단계를 상세히 기술하였다. 연구 결과, 제품별로 상이한 확산 패턴이 관찰되었다. 상품A(상품A)는 혁신계수 p=0.020, 모방계수 q=0.196으로 추정되어 q/p 비율이 9.80으로 나타났으며, 모방효과가 혁신효과보다 약 10배 강한 모방 우세형 제품으로 분류되었다(R²=0.962). 상품B(상품B)는 p=0.065, q=0.332로 q/p=5.11의 비교적 균형잡힌 확산 패턴을 보였으며, 결정계수가 0.991로 가장 높은 모델 적합도를 나타냈다. 상품C(상품C)는 1차 수명주기 45주에 대한 분석 결과 p=0.094, q=3.903으로 q/p=41.52의 극단적인 모방 주도형 제품으로 나타났으며(R²=0.994), 초기 8-10주에 급속한 확산이 이루어졌다. 반면 상품D(상품D)는 극단적으로 강한 계절성과 복수의 시즌 피크로 인해 모방계수가 음수로 추정되어 Bass 모형이 적합하지 않은 제품으로 분류되었다. 본 연구는 Bass 모델을 아웃도어 의류 산업에 적용하여 제품수명주기 예측의 방법론을 실증적으로 검증하였으며, SPSS를 활용한 비선형 회귀분석의 단계별 절차를 상세히 제시하여 실무자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다. 다만 단일 브랜드의 4개 제품만을 분석하였고, 관측 기간이 약 2년에 불과해 제품 수명주기 전 구간을 포착하지 못했다는 한계가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to predict product life cycles of outdoor apparel brands using the Bass diffusion model and to propose a methodology for demand forecasting. The outdoor apparel industry is characterized by strong seasonality, short product life cycles, and high inventory burden, making accurate demand forecasting critically important.
This study analyzed daily sales data of four major products from Brand N, a leading outdoor brand in Korea, over approximately two years from October 2023 to October 2025. The key parameters of the Bass diffusion model—the coefficient of innovation (p), the coefficient of imitation (q), and the market potential (m)—were estimated using SPSS nonlinear regression analysis with the Levenberg-Marquardt algorithm. The step-by-step estimation procedure was documented in detail.
The results revealed distinct diffusion patterns across products. Product A was estimated with innovation coefficient p=0.020 and imitation coefficient q=0.196, showing a q/p ratio of 9.98, classified as an imitation-dominant product where imitation effects are approximately 10 times stronger than innovation effects (R²=0.962). Product B exhibited p=0.065 and q=0.332 with a relatively balanced diffusion pattern of q/p=5.11, achieving the highest model fit with R²=0.991. Product C, analyzed for its first life cycle of 45 weeks, demonstrated p=0.094 and q=3.903 with an extreme imitation-driven pattern of q/p=41.52 (R²=0.994), experiencing rapid diffusion in the initial 8-10 weeks. In contrast, Product D was classified as inappropriate for the Bass model, with the imitation coefficient estimated as negative due to extreme seasonality and multiple seasonal peaks.
This study empirically verified the methodology of product life cycle prediction by applying the Bass model to the outdoor apparel industry, presenting both the applicability and limitations of the Bass model according to product characteristics. Specifically, by categorizing products based on q/p ratios and proposing differentiated logistics and marketing strategies for each type, the study enhanced practical applicability. Detailed SPSS nonlinear regression analysis procedures were provided for practitioners. However, limitations exist in that only four products from a single brand were analyzed, and some products' entire life cycles were not fully captured.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 목적 3
• 1.3 연구 범위 및 방법 3
• 1.4 논문 구성 4
• 제 2 장 이론적 배경 6
• 2.1 제품수명주기 이론 6
• 2.2. Bass 확산 모델 8
• 2.2.1. Bass 모델의 개념 8
• 2.2.2. Bass 모델 파라미터의 해석 11
• 2.3. 아웃도어 의류 산업의 특성 11
• 2.4. 선행연구 13
• 제 3 장 연구 방법론 16
• 3.1 데이터 수집 및 전처리 16
• 3.1.1. 데이터 수집 16
• 3.1.2. 반품 데이터 제거 16
• 3.1.3. 기술 통계 분석 17
• 3.1.4. 계절지수 기반 비계절화 절차 18
• 3.2 Bass 모델 파라미터 추정 19
• 3.2.1. SPSS 비선형 회귀분석 19
• 3.2.2. 추정 절차의 단계별 과정 20
• 제 4 장 분석 결과 25
• 4.1 기술통계 분석 25
• 4.2 제품별 Bass 모형 추정 결과 25
• 4.2.1. 상품A 27
• 4.2.2. 상품B 29
• 4.2.3. 상품C 31
• 4.2.4. 상품D (설명이 안되는 사례) 33
• 4.3 모델 적합도 평가 및 종합 35
• 4.4 실무적 시사점 36
• 제 5 장 결론 38
• 5.1 연구 결과 요약 38
• 5.2 학술적 기여 및 시사점 39
• 5.3 연구의 한계점 및 향후 연구 방향 39
• 참고문헌 41
• Abstract 44