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Modelling search and choice decisions under limited product information with unstructured data
비정형데이터가 있는 제한적인 상품정보 제공환경에서의 검색과 구매 행동에 관한 연구

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Authors
송철호
Advisor
송인성
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
소비자 정보 검색소비자 학습제한된 정보 제공 환경복잡형 인공신경망리뷰 데이터내구재consumer searchconsumer learninglimited information provisionConvolutional Neural Networkreview datadurable goods
Description
학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 경영대학 경영학과, 2020. 8. 송인성.
Abstract
I develop an empirical model of search and choice in which consumers are presented with limited product information prior to the search. In the model, consumers search and click on the items listed on product listing pages. They expect to view vertical as well as horizontal attribute values that cannot be observed on product listing pages (i.e. costly attribute values) after clicking-through. Vertical costly attributes include quantified review scores of several product attributes. They reflect actual users satisfaction with the product attributes. This paper has the following contributions to the literature. First, the model reflects consumers higher uncertainty of their utility prior to search which can be reduced by obtaining information about costly attribute values. It is in line with consumer learning literature. Second, the model also reflects consumers heteroskedastic uncertainty of their utility during searching for the products without violating the parsimony of the model. Third, this paper uses a deep learning method in order to extract the structured features from reviews.
The model is applied to the aggregate search and choice data from Chrome-OS laptops at Bestbuy.com. The model shows the realistic values of parameter estimates and better in-sample fit in comparison with Kim et al. (2016). With the estimated model parameters, I conduct the counterfactual experiment that shows how consumer search set size and manufacturer market share and revenue change in a full information environment. In the full information environment, consumers reduce their search set size by -3.9% and choose almost the same products as they do in the limited information environment. It leads to an increase in consumer surplus by 3.19%. For producers, most of their market share and revenue increase. Furthermore, the brands with relatively low rank in total rating and high rank in average review score shows the relative higher increase. Therefore, I want to suggest to manufacturers that they should post quantified review scores with respect to each attribute on product listing pages in order to boost their sales and revenues especially when their total rating is relatively low.
본 연구에서는 제한된 상품 정보가 제공되는 환경에서 소비자가 상품을 검색하고 구매하는 행위를 설명하는 실증적 모형을 개발하였다. 본 모형에서 소비자는 상품 리스트 페이지에서 제품을 검색하는 과정에서 상품을 클릭 한 후에만 볼 수 있는 vertical attribute과 horizontal attribute에 대한 기대치를 가지고 있다(본 연구에서는 이를 costly attributes이라고 명함). Vertical costly attributes에는 상품의 몇가지 특성에 대한 리뷰 점수들이 포함되어 있다. 이 리뷰 점수들은 특정 상품 특징에 대한 실제 소비자 만족도를 계량화 한 것이다. 본 연구는 기존 연구에 다음과 같은 학문적 의의를 가진다. 첫째, 본 모형은 검색하기 전 단계에서 제품 효용에 대한 더 높은 불확실성을 가지고 있음을 반영하고 있다. 불확실성은 costly attribute에 대한 정보를 얻음으로써 어느정도 완화되는데, 이는 기존 소비자 학습 문헌과 일맥상통하는 바이다. 둘째, 본 연구는 모형을 복잡하게 만들지 않으면서, 상품을 검색하는 동안 소비자가 검색과정에서 이분산적인 효용을 가지는 것을 반영하였다. 셋째, 본 연구는 리뷰로부터 구조화된 변수를 추출하기 위해 딥러닝(deep learning) 모형을 활용하였다.
해당 모형은 베스트바이닷컴(Bestbuy.com)에 있는 크롬노트북 카테고리에 있는 검색 및 구매 데이터에 적용되었다. 그리고 현실적인 모수 추정치가 나왔고, Kim et al. (2016)와 비교했을 때, 해당 데이터에 대해 더 나은 적합도를 보여주었다. 그리고 추정된 모수를 통해 가상적인 상황에 대한 실험을 하였다. 해당 실험에서는 상품정보가 리스트 페이지에서 모두 제공되는 상황에서 소비자의 검색량과 제조업체의 시장 점유율 및 수익률이 어떻게 변하는지 보았다. 가상적인 상황에서 소비자는 -3.9%만큼 검색량을 줄이는데, 최종적으로 선택하는 상품은 거의 변화가 없었다. 그래서 변화된 정보제공 환경에서 소비자잉여 3.19%만큼 증가하였다. 그리고 대부분 제조업체의 시장 점유율과 수익률이 증가하였다. 더불어서 total rating이 비교적 낮고 리뷰 점수가 높은 브랜드가 상대적으로 더 큰 폭의 증가세를 보였다. 이 결과는 어떤 업체가 total rating이 상대적으로 낮다면, 상품 리스트 페이지에 상품 특성들에 대한 리뷰 점수를 게시하여 판매율과 수익율을 증가시킬 수 있음을 시사한다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/169093

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000161210
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Appears in Collections:
College of Business Administration/Business School (경영대학/대학원)Dept. of Business Administration (경영학과)Theses (Master's Degree_경영학과)
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