Analysis of new product adoption behavior based on consumers heterogeneity in status quo

Abstract

본 연구의 목적은 소비자가 현재 보유한 제품 (status quo)이 새로운 제품 선택에 미치는 영향을 고려하여 주기적으로 구매되는 준내구재 제품에 대한 소비자의 선호를 분석하는 것이다. 소비자들은 일반적으로 새로운 제품을 구매할 때 그들이 현재 보유한 제품의 상태와 이로부터 얻은 경험 등에 크게 영향을 받기 때문에, 새로운 제품들의 비교만으로는 소비자 선호를 정확히 예측하는 것이 힘들기 때문이다. 특히, 본 연구에서는 보유한 제품의 진부화 정도나 새로 구매하고자 하는 제품과의 유사성 등을 현재 보유한 제품이 미치는 주된 영향으로 고려하고 분석하였다. 이와 같은 현재 보유한 제품의 상태를 고려한 선택 모형은 동일한 카테고리 내의 제품 선택뿐만 아니라, 상호 영향을 줄 수 있는 다른 카테고리 제품의 경우에 대해서도 확장이 가능하다. 실증 분석은 세 개의 스마트 기기인 스마트폰, 스마트패드, 스마트TV에 대해서 수행되었다. 우선 계층적 베이지안 (hierarchical Bayesian)을 이용한 다항로짓모형 (multinomial logit model)을 이용하여, 현재 보유한 제품이 새로운 선택에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석 결과, 새로운 제품을 선택함에 있어서 해당 제품 속성 수준 자체만큼이나 기존에 보유했던 제품의 특성이 선택에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났고, 새로운 대안들의 선택확률을 계산함에 있어 현재 보유한 대안을 고려하는 경우와 그렇지 않은 경우에 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 시간에 따른 대안의 선택확률 변화는 진부화 효과가 미치는 영향이 추정되면 시뮬레이션 해 볼 수 있다. 이처럼 시계열 데이터 없이도 시간에 따른 선택확률의 변화를 분석할 수 있는 것은 본 연구의 장점 중 하나이다. 이 외에도, 보다 정밀한 수요 예측을 위한 함의들이 도출되었다. 다양한 카테고리 제품간의 상호 연계성의 관점에서, 현재 보유한 제품이 다른 카테고리의 제품 선택에 미치는 효과를 이변량 다항프로빗 모형 (bivariate multinomial probit model)을 이용하여 분석할 수 있다. 본 연구에서는 이변량 다항프로빗 모형을 이용하여 응답자가 어떤 스마트폰을 선택했는지에 따라서 새로운 스마트패드나 스마트TV의 선택이 어떻게 달라지게 되는지를 분석하였다. 그 차이는 모수 추정 결과를 분포 밀도 (kernel density) 그래프를 통해서 쉽게 식별할 수 있게 하였고, 분산-공분산 행렬을 통해 다른 카테고리의 제품간의 상관관계까지 고려할 수 있도록 하였다. 정리하면, 본 연구는 왜 우리가 선택 모형에서 소비자가 현재 보유한 제품이 새로운 제품의 선택에 미치는 영향을 고려해야 하는 이유를 제시하고, 이를 실증적으로 어떻게 고려하여 분석할 것인지에 대한 분석틀을 제공하는 것에 의의가 있고, 이를 통해 더 정확한 수요 예측 모형을 개발하는데 기여할 것으로 보인다.

The purpose of this study is to analyze consumer preference for semi-durable products that are purchased regularly, in consideration of the effect of the consumers currently owned products on the selection of new products. When consumers purchase new products, they are likely to be affected greatly by the condition of their currently owned products and their experiences with those products

therefore, it is difficult to forecast accurately the preference of consumers merely from a comparison of new products. In particular, this study analyzes factors involving the level of obsolescence of consumer-owned products and any similarities they share with the products to be purchased. Such a choice model that considers the condition of currently owned products can be used to select products in the same category

it can also be extended to products in other categories that may be mutually influential. Empirical analysis is conducted with three smart devices: smart phones, smart pads, and smart TVs. By using a hierarchical Bayesian multinomial logit, the status-quo effect on new choices is analyzed. It is found that the relative importance of the status-quo effect is considerable, and that choice probabilities that consider status-quo alternatives are significantly different from those that do not. The change in choice probabilities over time can be simulated if the magnitude of the obsolescence effect can be estimated. Analyzing the change in choice probabilities over time, even in the absence of time-series data, is one of the remarkable advantages of this studys methodology. From the perspective of interaction between multi-product categories, the choice model that incorporates the status quo can be extended by using a bivariate multinomial probit model. Through the use of this model, the current study analyzes how consumer preference for a smart pad or TV differs from each other, as a function of having selected a smart phone. Kernel-density plots highlight this difference, and the variance–covariance matrix shows the correlation among alternatives. Obviously, the status-quo effect of a smart phone on choosing a new smart pad or TV can be analyzed. In summary, this study explains why a choice model should consider the status-quo effect, and it offers an empirical analysis method that incorporates this effect.