컨조인트 분석


📊 TEMEP wiki 에서 41 편의 paper 에서 인용

Conjoint Analysis

가상 제품·서비스 프로파일을 속성 (attribute) 의 조합으로 제시하고, 응답자의 선택·평가·순위로부터 각 속성과 수준의 부분가치 (part-worth) 를 분해하는 stated-preference 기반 선호 추출 기법. 시장에 출시되지 않은 신제품·정책 옵션의 수요·후생을 사전적으로 추정할 수 있어, 신기술 수용·요금제 설계·환경 정책 평가 등에서 표준 도구로 자리잡았다.

  • 유형: stated-preference, 실험설계, 이산선택 모형순위형 로짓 모형 와 결합
  • 핵심 가정: 응답자의 효용은 속성 수준의 가법적 함수, 응답이 진실된 선호 (incentive compatibility 가정)
  • 주요 변형: full-profile, choice-based (CBC), rank-ordered, adaptive, Bayesian-estimated mixed logit

개요

Luce 와 Tukey (1964) 의 conjoint measurement 가 심리측정학적 출발점이고, 마케팅 응용은 Green 과 Rao (1971) 의 multi-attribute 평가 절차에서 본격화됐다. Louviere 와 Woodworth (1983) 가 choice-based conjoint 를 도입하면서 이산선택 모형 (특히 random utility model) 과 직접 결합됐고, 이후 mixed logit · hierarchical Bayes 추정의 발전이 개별 응답자 수준의 part-worth 회수를 가능케 했다. 환경 분야에서는 contingent valuation 의 가설편의를 보완하는 대안으로 자리잡았다. TEMEP 에서는 신기술 수용·통신 서비스·대안연료차·요금제 설계 등 미출시 제품의 수요 추정 이 필요한 모든 영역에서 anchor 도구로 쓰인다.

핵심 식·정의

응답자 nn 의 대안 jj 에 대한 간접효용은 속성 kk 의 수준 xnjkx_{njk} 와 part-worth βk\beta_k 의 선형결합과 stochastic term εnj\varepsilon_{nj} 의 합으로 표현된다.

Unj=kβkxnjk+εnjU_{nj} = \sum_k \beta_k x_{njk} + \varepsilon_{nj}

choice-based conjoint 에서는 εnj\varepsilon_{nj} 가 IID Gumbel 분포라 가정하면 conditional logit 의 선택확률

Pnj=exp(kβkxnjk)jexp(kβkxnjk)P_{nj} = \frac{\exp(\sum_k \beta_k x_{njk})}{\sum_{j'} \exp(\sum_k \beta_{k} x_{nj'k})}

로 우도함수가 닫힌형으로 도출된다. mixed logit (random parameter) 은 βk\beta_k 의 이질성을 분포로 모형화하고, Bayesian hierarchical 추정은 응답자별 part-worth 의 posterior 분포를 회수해 시장 시뮬레이션의 정밀도를 높인다. 추정된 part-worth 로부터 willingness-to-pay (속성 kk 의 한계 part-worth ÷ 가격 속성의 part-worth) 와 시장점유율 시뮬레이션을 도출한다.

TEMEP 라인

이종수김연배 이 TEMEP 컨조인트 분석의 두 anchor 다. Evaluation of Technological Innovation in the Cellular Phone Display 가 휴대폰 컬러 디스플레이 혁신 평가로 라인을 열었고, Forecasting future demand for large-screen television sets using conjoint analysis with diffusion model 는 대형 TV 수요 예측에서 컨조인트와 확산모형을 결합했다. Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability 는 번호이동성·전환비용으로 잠재경쟁 강도를 추정하며 통신 정책 응용을 정착시킨다.

김연배 라인은 대안연료차·통신기기 융합에 집중한다. Effects of consumer preferences on the convergence of mobile telecommunications devices 의 통신기기 융합 선호, Using stated-preference data to measure the inconvenience cost of spam among Korean E-mail users 의 스팸 불편비용 추정, Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference DataConsumer preferences for alternative fuel vehicles in South Korea 의 대안연료차 수요·정책 분석이 이 흐름이다. 대안연료차 시리즈는 Bayesian hierarchical 추정을 도입하면서 순위형 로짓 모형 · mixed logit 격상의 한국 응용을 정착시킨다.

방법론 변형은 An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services 의 무선 LAN·모바일 인터넷 서비스 선호 분석이 순위형 로짓 모형 · Bayesian 추정의 결합을 보여주고, Demand forecasting for new technology with a short history in a competitive environment: the case of the home networking market in South Korea 의 홈네트워킹 수요 예측이 컨조인트 + 확산모형 결합의 후속이다. Estimating consumers' willingness to pay for individual quality attributes with DEA 는 컨조인트의 WTP 도출을 DEA 와 비교하는 cross-method 시도다.

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