Analysis of Consumer Preference Structure with Threshold Effect Using Discrete Choice Model and Neural Network

Abstract

The purpose of this dissertation is to provide insights into combining discrete choice model and artificial neural network in the context of analyzing consumer preference structure. The recent efforts in the academia has provided many possibilities in the integration of the two fields, yet there are still many more to be made. This dissertation first observes consumer preference with a behavioral discrete choice model, the threshold model, in order to observe whether there are minimal perceptible thresholds that the consumers need to surpass in order to respond with a change in their utility. Threshold is a powerful tool for decision-makers, as it can capture how much the level of the attribute of a product or a service needs to be changed for the consumers to feel a change in their preference structure. Then this dissertation utilizes a hybrid form of neural network, which brings together two neural networks, the Convolutional Neural Network and Dense Neural Network in linear and non-linear forms, respectively, and adds an additional convolution filter to capture the effect of thresholds. The model is tested in the empirical analysis, which aims to compare two different strategies for promoting the diffusion of discrete choice models. The findings indicate that thresholds do exist in the consumers preference structure, which allows the implications for decision-makers, in terms of which aspect of a product or service they need to prioritize in order to maximize the effects.

본 연구의 목적은 소비자의 선호구조를 분석하기 위해 이산선택모형과 신경망 모형을 통합하여 각 분야에 새로운 가능성을 제시하는 것이다. 최근들어 소비자행동과 신경망 분야는 서로의 장단점을 보완하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔지만 아직까지 충분한 연구가 진행되었다고 보기는 어렵다. 따라서 본 연구는 첫째로 행동학적 요소를 도입한 이산선택 모형을 사용하여 소비자들의 이질적 선호구조를 분석하였다. 구체적으로, 소비자들이 효용의 변화를 느끼기 위해 넘어야 하는 임계점을 도입한 임계점 모형을 사용하였으며, 이를 통해 제품 또는 서비스의 속성 수준이 어느 수준까지 개선되어야 소비자들의 효용이 증가하는지를 알아볼 수 있었다. 둘째로, 본 연구는 합성곱 신경망과 심층 신경망, 두 개의 신경망을 혼합한 하이브리드 형태의 신경망 모형을 사용하여 소비자 선호구조를 분석하였고, 합성곱 신경망에 기존에는 시도되지 않았던 추가적인 합성곱 필터를 추가하여 소비자들의 임계점을 도출하였다. 실증 분석에서는 본 연구에서 제안한 모형으로 전기차 인프라에 대한 소비자의 선호를 분석하였으며, 이를 통해 전기차 보급 목표 달성을 위해 인프라 수준이 얼만큼 개선되어야 하는지를 모형 결과를 통해 확인할 수 있었다. 연구 결과에 의하면 소비자들은 선호 구조에 임계점이 존재하며, 이는 정책효과를 극대화하기 위해 제품, 서비스, 정책의 어떤 요인을 우선시해야 하는지에 대해 의사결정자들에게 시사점을 제공한다.