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type: paper
slug: jiwoon-ahn-2012-advertising-digital-cameras
title: >-
  An Analysis of Different Types of Advertising Media and Their Influence on
  Consumer Preferences and Purchase Intentions for Digital Cameras
authors:
  - '[[joongha-ahn]]'
  - '[[changwon-lee]]'
  - '[[jongsulee]]'
  - '[[michael-paik]]'
year: 2012
venue: '[[journal-of-global-scholars-of-marketing-science]]'
volume: '22'
issue: '4'
pages: 356-369
doi: 10.1080/21639159.2012.721212
categories:
  - '[[consumer-choice-research]]'
methods:
  - '[[conjoint-analysis]]'
  - '[[mixed-logit]]'
  - '[[multinomial-logit-ols-two-stage]]'
  - '[[random-utility-theory]]'
themes:
  - '[[advertising-media]]'
  - '[[consumer-purchase-intention]]'
  - '[[new-media]]'
  - '[[digital-cameras]]'
  - '[[user-experience]]'
aliases:
  - ahn-2012-advertising-digital-cameras
last_updated: '2026-05-20T02:09:05+09:00'
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# An Analysis of Different Types of Advertising Media and Their Influence on Consumer Preferences and Purchase Intentions for Digital Cameras

*[[joongha-ahn]], [[changwon-lee]], [[jongsulee]], [[michael-paik]] (2012)* · [[journal-of-global-scholars-of-marketing-science]] 22(4):356-369 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/21639159.2012.721212)

> 4 가지 광고 매체 (인쇄 · 인터넷 · 영업사원 · 새로운 매체) 의 소비자 선호 + 구매의도 영향을 *2 단 분석* 으로 풀어낸 [[conjoint-analysis]] paper. 1 단 [[mixed-logit]] 으로 매체별 utility 추정, 2 단 [[multinomial-logit-ols-two-stage]] 로 매체 노출 전후 구매의도 *변화* 분석. 서울 가전매장 182 명 face-to-face survey, 3 종 디지털 카메라 (low/mid/high-end). 핵심 발견: 인터넷 가장 선호 ($\beta_{INT}$=15.05\*\*) → 새로운 매체 (Microsoft multi-touch screen 기반 Universal Frame) 2 위, 인쇄 음(−), 영업사원 음(−). 고급 카메라 (camera 2·3) 에서 internet + 새로운 매체 가 *구매의도* 에 유의한 양 효과 — 복잡한 high-end 제품일수록 *user experience 강화 매체* 의 영향이 크다.

- **RQ**: 4 종 광고 매체 (인쇄·인터넷·영업사원·새로운 매체) 가 소비자 선호와 구매의도에 어떻게 차별적으로 영향을 미치는가? 제품 복잡도 (low/mid/high-end 카메라) 에 따라 매체 효과가 어떻게 달라지는가?
- **방법론**: [[conjoint-analysis]] (5-attribute orthogonal design, 432 → 16 cards), [[mixed-logit]] (Train 2003, 매체 utility 추정), [[multinomial-logit-ols-two-stage]] (Lee 1983, discrete-continuous choice), [[random-utility-theory]] (McFadden 1974)
- **데이터**: 서울 전자 매장 face-to-face survey, 2012, 182 명 adult (170 명 유효 분석, 12 명 소득/학력 미응답 제외). 매체 attribute: 매체 종류, 전달 시간 (2/5/10 min), 정보량 (0~10), 업데이트 빈도 (1/3/6 month), 접근성 (30/50/100%). 카메라 3 종: 기능 적음·저가·초보용 → 기능 많음·고가·전문가용
- **주요 발견**: (i) Mixed logit 매체 효용: INTERNET 15.05\*\*, PAPER −6.40\*, STAFF −9.13\* (baseline = 새로운 매체); INFOR 17.05\*\* (가장 큰 영향), NEW (업데이트 빈도) −1.71\*\*, ACCESS 0.50\*\*; (ii) Camera 1 (low-end): 매체 종류 영향 거의 없음 — 기본 기능 → 광고로부터 새 정보 학습 X; (iii) Camera 2·3 (mid·high-end): PAPER 음(−31.6\*\*\*, −54.0\*\*\*), INTERNET 양(+14.8\*\*\*, +19.0\*\*\*), 새로운 매체 양 (baseline) — 복잡한 제품일수록 *Internet + 새로운 매체* 가 구매의도 ↑
- **시사점**: high-tech 제품 마케팅 전략에 *interactive new media* (Universal Frame 류 multi-touch + hands-on experience) 가 인쇄·영업사원 대비 압도적. user experience 강화 → brand loyalty 연결. 본 모델은 다른 제품군에도 일반화 가능

![Fig. 1. 광고 매체별 정보 전달 채널 비교 (인쇄·인터넷·영업사원·새로운 매체). 새로운 매체는 Microsoft multi-touch screen + single-touch sensor bar 기반 Universal Frame 으로 hands-on user experience 를 제공하는 유일한 매체. 본 paper 의 핵심 비교 대상.](/papers/201209_AhnJ_An_analysis_of_different_types_of_advertising_media_and_their_influence_on_consumer_preferences_and_purchase_intentions_for_digital_cameras/fig1.jpeg)

## 요약

이 paper 는 [[jongsulee]] 의 *consumer preference + marketing* 라인 sub-branch 로, *광고 매체별 차별적 영향* 이라는 새 응용 영역을 [[conjoint-analysis]] + [[mixed-logit]] 도구 위에 올린 작업이다. motivation 은 ICT 발달에 따른 정보 과잉 환경에서 기업의 광고 매체 선택이 *어떤 매체가 어떤 제품에 가장 효과적인가* 라는 결정 문제로 환원된다는 인식. 기존 연구 (Haynes 1991, Hung et al. 2005, Reid et al. 2005, Li-Leckenby 2004, Ko-Mok 2001, Pergelova et al. 2010, Zentner 2010) 는 매체 종류별 효과를 *각각* 측정했지만, 4 가지 매체를 *동일 setting* 에서 conjoint design 으로 직접 비교한 시도는 부재했다.

방법론은 *2 단 분석* 의 결합이다. 1 단 [[mixed-logit]] 은 응답자에게 카드 4 장 중 1 장을 선택하게 해서 매체별 utility coefficient 와 *consumer heterogeneity* (Std. Dev.) 를 동시 추정 — random utility framework $U_{nj} = \beta_n X_{nj} + \varepsilon_{nj}$ 의 $\beta_n$ 을 random parameter 로 둔다. 2 단 [[multinomial-logit-ols-two-stage]] (Lee 1983) 는 선택 + 연속 outcome (구매의도 변화) 을 동시 모델링 — 1 단에서 매체 선택 확률을 추정하고, 2 단에서 그 확률을 도구로 써서 매체 노출 *후* 구매의도 변화 (0~100 점) 를 OLS 회귀. selection bias 보정 (Heckman 류). 광고 매체 attribute 는 종류 (PAPER/INTERNET/STAFF, baseline = 새로운 매체), 전달 시간 (TIME), 정보량 (INFOR), 업데이트 빈도 (NEW), 접근성 (ACCESS) — 16 conjoint card (432 full factorial 에서 orthogonal subset).

실증 결과는 세 층위로 정리된다. 첫째, Mixed logit (Table 6): INTERNET β=15.05\*\* (가장 강한 양), 새로운 매체 baseline, PAPER −6.40\*, STAFF −9.13\* — 인터넷 > 새로운 매체 > 인쇄 > 영업사원. INFOR (정보량) 가 가장 영향력 큰 *속성* (β=17.05\*\*) — 매체 종류보다 *정보의 양* 이 1 차 결정요인. NEW (업데이트 빈도) 음 (−1.71\*\*) — 응답자는 *덜 자주 바뀌는 정보* 를 선호 (정보 안정성). 둘째, Camera 1 (low-end, 기본 기능): 모든 매체 계수 거의 무의미. 응답자는 *이미 아는 제품* 에 대해 광고로부터 새 정보 학습 못 함 — 광고 효과 흡수 안 됨. 셋째, Camera 2·3 (mid·high-end, 복잡): PAPER 강한 음 (−31.6\*\*\*, −54.0\*\*\*), INTERNET 강한 양 (+14.8\*\*\*, +19.0\*\*\*) — 복잡 제품일수록 hands-on / interactive 매체 우위. socio-demographic 변수 (EDU, SEX, AGE, INCOME) 모두 유의 — 교육 ↑ 구매의도 ↑, 남성 > 여성, 연령 ↑ 구매의도 ↓.

한계는 명시적이다. 첫째, 단일 제품군 (디지털 카메라) 만 분석 — IT 외 일반 소비재로 일반화 추가 검증 필요. 둘째, *새로운 매체* (Universal Frame) 의 *접근성* 이 본질적으로 낮음 (특정 매장에만 설치) — best-case scenario 위주 평가, 일상 노출 시나리오와 괴리. 셋째, 매장 내 face-to-face survey 의 selection bias (전자 매장 방문자 자체가 high-tech 친화). 본 paper 의 contribution 은 *4 가지 매체 직접 비교* + *제품 복잡도와 매체 효과의 interaction* 을 정량 확인한 점.

## 핵심 결과

**Mixed Logit 매체 효용 (Table 6, baseline = 새로운 매체, N=170)**

| Variable | Mean β | Std. Dev. |
|---|---:|---:|
| PAPER (인쇄) | −6.398\* | 15.486\* |
| INTERNET | **15.047\*\*** | 50.525\*\* |
| STAFF (영업사원) | −9.130\* | 51.422\*\* |
| TIME (전달 시간) | −0.349 (n.s.) | 4.851 |
| NEW (업데이트 빈도) | **−1.712\*\*** | 2.780\*\* |
| ACCESS (접근성) | 0.503\*\* | 0.823\*\* |
| INFOR (정보량) | **17.054\*\*** | 11.670\*\* |

**Multinomial Logit-OLS 구매의도 변화 (Table 7)**

| Variable | Camera 1 (low) | Camera 2 (mid) | Camera 3 (high) |
|---|---:|---:|---:|
| PAPER | −5.10 (n.s.) | **−31.63\*\*\*** | **−54.02\*\*\*** |
| INTERNET | −1.96 (n.s.) | **+14.78\*\*\*** | **+19.02\*\*\*** |
| STAFF | −6.85\*\*\* | −14.42\*\*\* | −7.23\*\*\* |
| INFOR | +0.133\*\*\* | +0.134\*\*\* | +0.133\*\*\* |
| EDU | +4.98\*\*\* | +6.23\*\*\* | +3.70\*\*\* |
| AGE | −1.14\*\*\* | −1.35\*\*\* | −1.70\*\*\* |

**핵심 정량 발견**

- 매체 선호 순위: **인터넷 > 새로운 매체 > 인쇄 > 영업사원**
- 정보량 (INFOR) 이 매체 *속성* 중 가장 강한 효용 driver (β=17.05)
- low-end 제품 (Camera 1): 광고 매체 효과 거의 없음
- mid/high-end (Camera 2·3): 인터넷 + 새로운 매체 가 구매의도 유의하게 ↑

\*\*\* p<0.01, \*\* p<0.05, \* p<0.10.

## 방법론 노트

[[mixed-logit]] (random parameter logit) 은 응답자별 taste heterogeneity 를 $\beta_n$ 의 분포로 모델링. random utility:

$$
U_{nj} = \beta_n X_{nj} + \varepsilon_{nj}
$$

여기서 $\beta_n$ 은 random coefficient, $\varepsilon_{nj}$ 는 i.i.d. extreme value. 선택 확률은 logit 을 $\beta$ 의 density $f(\beta)$ 로 적분:

$$
P_{ni} = \int \left(\frac{e^{\beta X_{ni}}}{\sum_{j=1}^{J} e^{\beta X_{nj}}}\right) f(\beta) d\beta
$$

simulation 추정 (R draws): $\hat P_{ni} = (1/R) \sum_{r=1}^{R} L_{ni}(\beta^r)$. log-likelihood: $LL = \sum_n \sum_j d_{nj} \ln P_{nj}$.

[[multinomial-logit-ols-two-stage]] (Lee 1983) 는 *category 선택* + *연속 outcome* 을 동시에. 1 단: $y_s^* = z_s \gamma_s + \eta_s$ (latent utility), category $s$ 가 선택되는 조건 $y_s^* > \max_{j \neq s} y_j^*$. 2 단: $y_s = x_s \beta_s + \sigma_s u_s$ (선택된 category 의 outcome). 결합 log-likelihood:

$$
\ln L = \sum_{i=1}^{N} \sum_{s=1}^{M} \Big\{ D_{si} \ln g_s\!\left(\tfrac{y_{si} - x_{si}\beta_s}{\sigma_s}\right) - D_{si} \ln \sigma_s + D_{si} \ln \Phi\!\left(\tfrac{J_{1s}(z_{si}\gamma_s) - \rho_s J_{2s}(y_{si} - x_{si}\beta_s)}{\sqrt{1-\rho_s^2}}\right) \Big\}
$$

여기서 $J_{1s} = \Phi_0^{-1} F_s$, $J_{2s} = \Phi_0^{-1} G_s$. $\rho_s$ 는 selection equation 과 outcome equation 의 error 상관 (Heckman 류 selection correction). 식별 가정: $\eta_s$ 가 Gumbel (i.i.d.) → 1 단 multinomial logit, $u_s \sim N(0,1)$ → 2 단 정규 outcome.

## 연구 계보

본 paper 는 random utility theory (McFadden 1974) + Train (2003) 의 mixed logit 표준화 + Lee (1983 *Econometrica*) 의 generalized econometric models with selectivity + Wittink-Cattin (1989), D'Souza-Rao (1995), Stanton et al. (1983) 의 conjoint analysis 광고 분야 적용 traditions 의 결합. [[jongsulee]] 그룹의 [[koo-yunmo-2012-energy-efficiency-grades]] (Energy Economics), Choi-Shin-Lee (2012, Behaviour & IT) 등 같은 mixed-logit-conjoint 도구 라인의 sibling. [[jongsulee]] 의 author page 분류상 *consumer preference / discrete choice* 라인의 2010년대 marketing 응용 가지 — 핵심 가족은 [[jongsulee-2003-color-display-conjoint]] (2003) → IT 서비스 [[jongsulee-2006-mobile-internet-dcm]] (2006) → 자동차 [[koo-yunmo-2012-energy-efficiency-grades]] → 본 paper (광고 매체) → [[jiwoon-ahn-2008-afv-mdcev-forecast]] 등으로 이어지는 *DCM 도구의 multi-product 확장* 흐름.

[[joongha-ahn]] (Joongha Ahn) 은 [[jongsulee]] 의 박사과정 제자 군. *jiwoon-ahn* slug 와 본 paper 의 *joongha-ahn* 은 영문 transliteration 차이 (안중하 vs 안지운) 일 가능성도 있으나 본 raw 의 byline 은 "Joongha Ahn". 본 paper 의 [[changwon-lee]] · [[michael-paik]] 은 Cube Consulting & Communications 소속 산업체 공저자 — TEMEP 의 산학협력 패턴.

## See also

- [[jongsulee]]
- [[joongha-ahn]]
- [[conjoint-analysis]]
- [[mixed-logit]]
- [[multinomial-logit-ols-two-stage]]
- [[random-utility-theory]]
- [[advertising-media]]
- [[consumer-purchase-intention]]
- [[user-experience]]
- [[koo-yunmo-2012-energy-efficiency-grades]]
- [[jiwoon-ahn-2008-afv-mdcev-forecast]]