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상품 속성의 특성과 자료수집 방법이 컨조인트 모형의 효과에 미치는 영향에 관한 비교연구
서상윤;이훈영;남양호 경희대학교 산업관계연구소 2009 産硏論叢 Vol.34 No.-
컨조인트 분석에 사용되는 다양한 속성들은 이들 속성들이 갖는 특성에 따라 컨조인트 분석결과에 영향을 미칠 수 있다. 컨조인트 분석에 활용되는 개별 속성들은 색상이나 브랜드처럼 크기와 방향이 없는 이산적인 경우와 가격 혹은 무게 등과 같이 단조적인 크기와 방향을 갖는 벡터속성인 경우가 있다. 또한 이들 속성간 관계가 상품의 원산지와 색상처럼 상호 독립적인 경우가 있으며, 상품의 용량과 가격처럼 연관되어 있는 경우도 있다. 본 연구에서는 이렇게 상품 속성의 특성이 컨조인트 모형의 예측정확도에 어떠한 영향을 미치는 가를 비교연구 하였다. 연구결과, 상품의 속성들이 이산적인 속성들로 구성되어 있고 속성간에 서로 독립적인 경우, 속성이 단조적인 크기와 방향의 벡터속성과 서로 연관된 속성을 갖는 모형보다 예측정확도가 더 높게 나타났다. 또한, 트레이드 오프법과 전체프로필법을 이용한 두 자료수집 방법 간 예측정확도 비교에 있어서 상품의 속성들이 서로 독립적인 경우에는 트레이드 오프법을 이용한 자료 수집방법이 전체프로필법을 이용한 자료수집방법 보다 예측정확도 측면에서 더 효과적인 것으로 나타났고, 속성들이 서로 연관되어 있는 경우에는 두 방법간에 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. The performance of conjoint model tends to depend on the characteristics of product attributes as well as the strength of correlation among attributes. If attributes used in the analysis are highly related with each other, the thult of conjoint analysis might not be so reliable neither effective in measuring the utility. The association among the attribute levels within an attribute also negatively influences on the performance of conjoint model. The purpose of this research is to investigate into how the effectiveness of conjoint model varies depending on the relation among attributes as well as on the monotonic variies depenattribute levels within an attribute. This paper also examines which data collecting method is more angropriiee depending on the different association among attributes and attribute levels' characteristics within an attribute. This research finds that both the dependency among attributes and the monotonic variies depenattribute levels influence the accuracyepenebute. ed conjoint model. The model develonto with independent product attributes outperforms that with sibuwhat related product attributes. The better model is ebute. ed whennattribute levels are non-monotonic relirelated ds independent. Also when attributes are independent, the model mas onic vardata collected uthe m vart as well method outperforms that develonto using the data collected by the full profile method.
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