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type: paper
slug: hyunsong-lee-2018-b2b-switching-cost-telecom
title: >-
  Lowering customer's switching cost using B2B services for telecommunication
  companies
authors:
  - '[[hyunsong-lee]]'
  - '[[hyunhong-choi]]'
  - '[[yunmokoo]]'
year: 2018
venue: '[[telematics-and-informatics]]'
doi: 10.1016/j.tele.2018.07.008
categories:
  - '[[ict-policy]]'
  - '[[firm-strategy]]'
methods:
  - '[[hierarchical-bayesian]]'
  - '[[mixed-logit]]'
  - '[[contingent-valuation-method]]'
  - '[[conjoint-analysis]]'
themes:
  - '[[switching-cost]]'
  - '[[enterprise-lte]]'
  - '[[b2b-services]]'
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last_updated: '2026-05-20T02:10:50+09:00'
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# Lowering customer's switching cost using B2B services for telecommunication companies

*[[hyunsong-lee]], [[hyunhong-choi]], [[yunmokoo]] (2018)* · [[telematics-and-informatics]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.07.008)

> 한국 *Enterprise LTE B2B 서비스* — 데이터·인터폰·메신저 — 가 *기업 고객의 통신사 전환비용 (switching cost / Churn-in)* 을 어떻게 낮추는지 *[[conjoint-analysis]] (CBC/HB) + [[contingent-valuation-method]]* 으로 정량화. *데이터 서비스 MWTP 4,422 KRW/월* (인터폰 1,772, 메신저 1,900 합산보다 큼), B2B 서비스 합산 효용 8,094 KRW. **응답자 평균 전환비용 (WTA) *111,000 KRW***, B2B 서비스가 전환비용을 *유의 감소* 시킴.

- **RQ**: B2B 서비스 (Enterprise LTE) 가 기업 고객의 통신사 전환비용을 어떻게 변화시키는가? 어느 서비스가 가장 큰 *churn-in (이탈 방지)* 효과를 갖는가?
- **방법론**: [[conjoint-analysis]] (CBC/HB, Sawtooth) + [[hierarchical-bayesian]] + [[mixed-logit]] (개인별 사후분포) + [[contingent-valuation-method]] (WTA, double-bounded dichotomous choice)
- **데이터**: 한국 558 기업 응답자, 6 속성 (3 서비스 + 품질 3 단계 + 가격) × 200,000 Gibbs iter + 10,000 thinning 저장
- **주요 발견**: (1) **데이터 서비스 MWTP 4,422 KRW/월** > 인터폰 1,772 + 메신저 1,900 합산 — 데이터의 *압도적 가치*. (2) 품질 하향 시 보상 필요: medium = 2,352 KRW/월, low = 3,931 KRW/월. (3) **응답자 평균 WTA (전환비용) 약 111,000 KRW** — Enterprise LTE B2B 서비스가 전환비용을 *유의 낮춤*. (4) HB 추정으로 *558 응답자별 개별 V_n* 산출 → 시나리오 분석.
- **시사점**: 통신사가 *B2B 서비스 번들* 로 기업 고객 락인 가능. 특히 *데이터 서비스 품질 보장* 이 락인 효과의 핵심. 정책 측 — *fair use 보장* 과 *번들 가격 차별* 의 규제 균형.

![](/papers/201810_LeeH_Lowering_customers_switching_cost_using_B2B_services_for_telecommunication_companies/fig1.jpeg)

*Fig. 1 — Enterprise LTE B2B 서비스 구성과 기업 고객의 통신사 전환비용 매개 메커니즘.*

## 요약

이 paper 는 [[yunmokoo]] 의 *2 기 (2017-2021)* 의 *B2B / 기업 시장 분석* 라인의 거의 유일한 작업. 대부분 [[yunmokoo]] 연구가 *B2C 소비자 분석* 인 반면, 이 paper 는 *기업 고객* 의 통신사 선택 행동을 분석. [[yuri-park-2016-smartphone-switching-cost]] (스마트폰 사용자 전환비용) 의 *B2C 자매* 와 *B2B 확장*.

방법론 핵심은 *2 도구 결합*: (i) [[conjoint-analysis]] CBC/HB 로 *B2B 서비스 속성별 MWTP* 산출 — Sawtooth CBC/HB 5.3.0 + Gibbs 200,000 iter + thinning 10. (ii) [[contingent-valuation-method]] double-bounded dichotomous choice 로 *전환 비용 (WTA — willingness to accept compensation for switching)* 직접 추정. 두 도구의 결합은 *positive value (서비스 가치)* 와 *negative value (전환 손실)* 를 *별도 추정* 후 비교 가능하게 한다.

핵심 발견 — *데이터 서비스 MWTP 4,422 KRW/월* 이 *인터폰 (1,772) + 메신저 (1,900) = 3,672 합산* 보다 큼. 즉 *데이터 (정보 인프라) 가 음성·텍스트 (커뮤니케이션) 보다 더 가치 있다*. 품질 하향에 대한 보상 요구: medium quality −2,352 KRW/월, low quality −3,931 KRW/월 — *데이터 품질 1 단계 저하 = 데이터 서비스 가치의 절반 손실*. 평균 전환비용 (WTA) 111,000 KRW 는 1 년 약 *26,000 KRW × 4-5 회 환산* 의 lump-sum, 즉 *4-5 개월 추가 사용료* 에 해당. HB 의 *응답자별 개별 V_n* 산출이 시나리오 분석의 기반 — *기업 고객 특성에 따른 차별적 락인 전략* 가능.

[[yunmokoo]] 의 *연구 궤적* 안에서 이 paper 는 *2 기 ICT 도메인* 의 한 갈래이자, [[yuri-park-2016-smartphone-switching-cost]] 의 *B2B 확장*. 도구 (HB + CBC + CVM) 의 결합은 후속 [[hwarang-lee-2024-ict-electrical-safety]] (HB) 와 [[hyejong-joo-2026-digital-product-passport]] (HB + DCE) 에 계승.

## 핵심 결과

| 서비스 / 속성 | Mean MWTP (KRW/월) | β (HB mean) |
|---|---:|---:|
| 데이터 서비스 | +4,422 | +1.7317\* |
| 인터폰 서비스 | +1,772 | +0.6939\* |
| 메신저 서비스 | +1,900 | +0.7438\* |
| 품질 Low (vs High) | −3,931 | −2.1370\* |
| 품질 Medium | −2,352 | −1.3268\* |
| 가격 | — | −3.9158\* |
| **평균 WTA (전환비용)** | **−111,000 KRW lump-sum** | — |

(\* 95% credible interval excludes zero; N=558 기업 응답자)

## 방법론 노트

[[hierarchical-bayesian]] [[mixed-logit]] (Sawtooth CBC/HB 5.3.0):

$$
U_{ij} = \beta_{i,1} \text{data}_j + \beta_{i,2} \text{interphone}_j + \beta_{i,3} \text{messenger}_j + \beta_{i,4} D_{low,j} + \beta_{i,5} D_{med,j} + \beta_{i,6} \text{cost}_j + \varepsilon_{ij}
$$

$\beta_i \sim N(\bar\beta, \Sigma)$ — 응답자별 모수 사후분포 추출.  200,000 iter, thinning 10, 10,000 saved draws, 최종 10,000 draws 평균 = 사후평균.

[[contingent-valuation-method]] double-bounded dichotomous choice (Eq. 4):

$$
P(\text{Yes}|t) = F(\alpha + \beta t), \quad E[WTA] = -\alpha / \beta
$$

STATA 14 doubleb package 로 MLE 추정. 식별가정: (i) SP 응답이 실제 행동 근사, (ii) WTA 의 *income effect* 무시.

## 연구 계보

이 paper 는 (i) Klemperer (1995) 의 [[switching-cost]] 이론 정통, (ii) Train (2003) HB 정통, (iii) Hanemann (1984) 의 *double-bounded dichotomous choice* 정통, (iv) [[yuri-park-2016-smartphone-switching-cost]] 의 *B2C 전환비용* 직접 선행. [[yunmokoo]] 의 *연구 궤적* 2 기 *ICT 라인* 의 *B2B 확장*, 후속 *HB 도구 시리즈* 의 출발점.

## See also

- [[yunmokoo]]
- [[hyunsong-lee]]
- [[hyunhong-choi]]
- [[hierarchical-bayesian]]
- [[conjoint-analysis]]
- [[contingent-valuation-method]]
- [[switching-cost]]
- [[telematics-and-informatics]]
- [[yuri-park-2016-smartphone-switching-cost]]