Smartphone Preferences and Brand Loyalty: A Discrete Choice Model Reflecting the Reference Point and Peer Effect


Junghun Kim, hyunjoo-lee, 이종수 (2020) · journal-of-retailing-and-consumer-services 52:101907 · DOI ↗

한국 스마트폰 시장 (보급률 96%, 세계 1 위) 의 brand loyaltybrand interest 를 reference-dependent mixed logit + peer effect 결합 모형으로 분리 식별. Brand 가 5 attribute 중 RI 27.3% (Samsung) 로 가장 중요하며, Apple 이 loss aversion parameter λ=3.456\lambda = 3.456 으로 brand loyalty 최강 (Samsung 1.642 · LG 1.950). 그러나 brand interest (gains coefficient) 는 Samsung 이 +4.038 *** 으로 최대 — 한국 시장 country-of-origin effect. Innovative peer 의 만족도가 brand interest 를 유의하게 끌어올리지만, brand loyalty 에는 Apple 에만 영향 (20~30 대 Apple 사용자 80% 의 self-projection).

  • RQ: 스마트폰 브랜드 선택에서 brand loyalty (현 보유 브랜드 유지) 와 brand interest (타 브랜드 관심) 를 정량 분리할 수 있는가? Innovative peer 의 만족도가 두 차원에 어떻게 작용하는가?
  • 방법론: reference-dependent-choice-model, 혼합 로짓, peer-effect-model, discrete-choice-experiment, bayesian-inference
  • 데이터: 한국 7 개 도시 (서울 + 5 광역시 + 경기 신도시) 20~59 세 스마트폰 보유자 N=991 (1,001 중 응답 결측 10 명 제외, Gallup Korea face-to-face); 5 attribute (브랜드 4 종 · 화면 3 · 가격 4 · 메모리 4 · 사용자 인식기술 2) × 384 조합 중 16 alternative cards 4 sets; peer effect 는 응답자별 최대 5 명 peer 의 brand 만족도 + 혁신성 5-점 Likert (Cronbach α=0.785\alpha = 0.785)
  • 주요 발견: Brand RI 최대 (Samsung 27.3%, Apple 15.9%, LG 14.4%); 가격 24.2%; Brand loyalty λ\lambda — Apple 3.456 > LG 1.950 > Samsung 1.642; **Brand interest (gains coef) — Samsung +4.038 *** > Apple +2.305 *** > LG +1.951 ***; reference-dependent 모형 AIC 5,375.93 < standard 6,452.40; Apple → Samsung 전환 시 net utility -3.930 (전환 매우 어려움), LG → Samsung 시 +0.233 (전환 가능); peer effect 는 모든 brand 의 interest 에 유의, loyalty 에는 Apple 에만 유의
  • 시사점: Samsung 은 country-of-origin 효과로 신규 유치 우위, Apple 은 loyalty lock-in 으로 기존 고객 방어 우위. 두 회사의 전략은 정반대 — Samsung 은 brand 인지·UI 진입장벽 낮추기, Apple 은 ecosystem 강화

요약

한국은 스마트폰 보급률 96% 로 세계 1 위이지만 교체 주기는 짧고 (글로벌 평균 21 개월) 경쟁이 격화되고 있다. 기존 한국 스마트폰 DCE 연구 (Park and Koo 2016, Reference-Dependent Preferences on Smart Phones in South Korea: Focusing on Attributes with Heterogeneous Preference Direction) 는 OS 차원 (iOS vs Android) 의 switching cost (WTP KRW 202,700) 만 다뤘고, brand 차원 의 loyalty (현 보유 브랜드 유지 의향) 와 brand interest (타 브랜드 매력) 의 비대칭 분리 는 다루지 않았다. 본 논문은 이종수 연구실 제3기 행동경제학 심화 라인 안에서, reference-dependent-choice-modelgains coefficient = brand interest, losses coefficient (절댓값) = brand loyalty 라는 명시적 매핑을 처음 제시. 동시에 사회network theory 의 peer effect 를 interaction term 으로 추가해 innovative peer 의 만족도가 두 차원에 미치는 영향을 정량.

설문은 2018 년 7 월 Gallup Korea 가 1,001 명에게 face-to-face 로 수행. Standard mixed logit (Step 1) 결과 brand RI 가 압도적 — Samsung 27.3% > 가격 24.2% > Apple 15.9% > LG 14.4% > 메모리 10.7% > 사용자 인식기술 5.2% > 화면크기 2.2%. AIC 6,452.40. Reference-dependent mixed logit (Step 2) 에서 응답자 현재 보유 브랜드를 reference point 로 설정. Brand 별 gains/losses 분리 — Samsung gains +4.038 *** / losses -6.632 *** (loyalty λ=1.642\lambda = 1.642); Apple gains +2.305 *** / losses -7.968 *** (loyalty λ=3.456\lambda = 3.456, 최강); LG gains +1.951 *** / losses -3.805 *** (λ=1.950\lambda = 1.950). 모형 적합도 — AIC 5,375.93 < 6,452.40, BIC 5,388.88 < 6,459.38 으로 reference-dependent 명확히 우월. 해석 — Samsung 은 brand interest (신규 유치 매력) 가 최강이지만 loyalty (기존 유지 강도) 는 가장 약함; Apple 은 정반대로 신규 유치는 가장 약하지만 기존 사용자 lock-in 이 가장 강함. Net utility 시뮬레이션: Apple → Samsung 전환의 net utility -3.930 (가격·메모리 등 다른 attribute 가 압도적이지 않으면 전환 불가능), LG → Samsung 은 +0.233 (전환 가능), LG → Apple 은 -1.050 (전환 어려움).

Peer effect 분석 (Step 3, peer 의 brand satisfaction 을 interaction term 으로 추가): innovative peer 의 brand 만족도가 모든 brand 의 interest 를 유의하게 끌어올린다. 그러나 loyalty 강화 효과는 Apple 에만 유의 — 20~30 대 Apple 사용자가 116 명 (전체 Apple 의 80%) 이라 innovative self-projection 가설 정합. Apple 사용자는 자신의 innovative peer 와의 동조를 통해 brand 정체성을 강화. Samsung·LG 사용자는 peer 영향이 호기심 (interest) 에는 작용하지만 충성 (loyalty) 까지 강화하지 않는다. 정책·전략 함의 — Samsung 은 country-of-origin 만으로 신규 유치하지만 lock-in 이 약해 ecosystem (Galaxy Watch · Pay · Buds) 강화로 lock-in 보강 필요; Apple 은 premium price + 복잡한 iOS 가 신규 유치 장벽이지만 한 번 들어온 고객의 self-projection 으로 lock-in 자생.

핵심 결과

Standard mixed logit (N=991, AIC = 6,452.40)

VariableMean coef.Std. DPart-worthRI (%)
Samsung6.571***3.452***6.50527.3
Apple3.627***3.622***3.61015.9
LG3.096***2.005***3.10914.4
가격 (천 USD)−6.431***5.360***5.84624.2
메모리 (100GB)+1.151***1.051***2.59110.7
사용자 인식기술+1.013***1.533***1.1545.2
화면크기 (inch)+0.097*0.651***0.4462.2

Reference-dependent mixed logit (AIC = 5,375.93, log-L = −2,674.97)

BrandGains (interest)Losses (loyalty)λ\lambda (loyalty/interest)
Samsung+4.038*−6.632***1.642
Apple+2.305***−7.968*3.456
LG+1.951***−3.805***1.950

Brand switching net utility (예시)

전환 시나리오Losses (현 brand)Gains (신 brand)Net utility전환 가능성
Apple → Samsung−7.968+4.038−3.930매우 낮음
LG → Samsung−3.805+4.038+0.233가능
LG → Apple−3.805+2.305−1.050낮음

Peer effect 핵심 — innovative peer 만족도가 interest 에는 모든 brand 유의, loyalty 에는 Apple 만 유의 (20~30 대 Apple 사용자 80% 의 self-projection 가설 정합).

방법론 노트

reference-dependent-choice-model 의 brand 차원 확장이 본 paper 의 핵심. Brand 같은 categorical attribute 에서도 응답자 보유 brand 를 reference 로 두고 gains (타 brand 선택) / losses (현 brand 포기) 의 비대칭 coefficient 분리 가능. Brand 별 utility:

Unjbrand=I(βn,B10,dj,Bdr,B)βn,Bgains(dj,Bdr,B)+I(βn,B10,dj,B<dr,B)βn,Blossesdj,Bdr,BU_{nj}^{brand} = I(\beta^1_{n,B} \geq 0, d_{j,B} \geq d_{r,B}) \beta_{n,B}^{gains}(d_{j,B} - d_{r,B}) + I(\beta^1_{n,B} \geq 0, d_{j,B} < d_{r,B}) \beta_{n,B}^{losses}|d_{j,B} - d_{r,B}|

Loss aversion parameter:

λB=βn,Blossesβn,Bgains\lambda_B = \frac{|\beta_{n,B}^{losses}|}{|\beta_{n,B}^{gains}|}

peer-effect-model 은 social network analysis 에서 차용 (Wang et al. 2013). Innovative peer 의 brand 만족도 비중:

o=1OSBo/p=1PSBp\sum_{o=1}^{O} S_{B_o} \Big/ \sum_{p=1}^{P} S_{B_p}

여기서 OO 는 innovative peer 수, PP 는 전체 peer 수, SBoS_{B_o} 는 peer oo 의 brand BB 만족도. 이 ratio 를 brand interaction term 으로 추가한 확장 utility:

Unj=I(Bo=dj,Bdr,B){βn,Bgains+αn,Bo,gratio}(dj,Bdr,B)+U_{nj} = I(B_o = d_{j,B} \geq d_{r,B}) \left\{ \beta_{n,B}^{gains} + \alpha_{n,B}^{o,g} \cdot \text{ratio}\right\}(d_{j,B} - d_{r,B}) + \cdots

αo,g\alpha^{o,g} 는 peer effect 의 interest 영향, αo,l\alpha^{o,l} 는 loyalty 영향. 식별은 (i) 16 alternatives orthogonal design, (ii) standard mixed logit 의 individual β1\beta^1 부호로 direction 분리, (iii) peer satisfaction ratio 의 between-respondent variation. Innovativeness 측정은 3 문항 Likert (Ailawadi 2001 · Goldsmith and Hofacker 1991 · Lam 2010 의 합성), Cronbach α=0.785\alpha = 0.785.

연구 계보

본 paper 의 직접 method 조상은 Reference-Dependent Preferences on Smart Phones in South Korea: Focusing on Attributes with Heterogeneous Preference Direction (Kim, Lee, Ahn 2016, Computers in Human Behavior — 동일 저자 그룹의 smartphone reference-dependent DCM). 본 paper 는 그 framework 를 (i) brand 차원으로 명시 확장 (이전 paper 는 OS 차원), (ii) peer effect interaction term 결합 의 두 갈래로 발전. Peer effect 의 social network 응용은 Wang et al. (2013) · Hahn and Kim (2013) · Lee (2014). Brand loyalty 의 status quo bias 는 Samuelson and Zeckhauser (1988) · Ganesan and Sridhar (2014). Park and Koo (2016) 의 HB 다항 logit 한국 스마트폰 분석이 OS switching cost 측면의 직접 비교 기준. 이종수 author page 의 제3기 행동경제학 심화 라인 안에서, 본 paper 는 sibling Do People Really Want Renewable Energy? Who Wants Renewable Energy? Discrete Choice Model of Reference-Dependent Preference in South Korea (에너지 정책) · Asymmetric Preference and Loss Aversion for Electric Vehicles: The Reference-Dependent Choice Model Capturing Different Preference Directions (전기차) 와 함께 3 부작 reference-dependent 시리즈 의 ICT 적용편이며, 더 거시적으로 brand·peer 결합 차원 까지 확장한 가장 정교한 method 변형이다.

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