Can Search Engine Data Improve Accuracy of Demand Forecasting for New Products? Evidence from Automotive Market

Daejin Kim, 이종수 (2019)

Google Trends 등 search engine 검색량 데이터가 신제품 수요 예측 정확도를 개선할 수 있는지를 한국 자동차 시장 사례로 검증. 전통적 stated-preference / 시계열 vs hybrid 모형 비교.

• RQ: Search engine 검색 데이터가 새 자동차 모델 수요 예측의 정확도를 개선하는가? Big data + 전통 모형의 결합 가능성은?
• 방법론: Search trend analysis + hybrid forecasting (전통 시계열 + 검색량)
• 주요 발견: Hybrid 모형이 전통 모형 대비 forecast accuracy 우위.
• 시사점: 빅데이터 시대의 demand forecasting 도구 정착.

요약

이종수 의 3기 — big data + DCM 결합 라인. 자동차 시장의 Google Trends 활용.

See also

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