Most companies recognize that new product is accompanied by high costs and risks. These risks can be controlled through use of sound explicit models for planning and forecasting new product sales. The new product models have been developed for mainly three purposes in marketing: to identify the competitive structure in new product market, to forecast sales, and to evaluate the concepts of new products.
Batsell and Polkings model could yield insights into the underlying competitive structure that would suggest relevant attributes and potential tree structures, even though it does not require a priori assumption on the underlying tree structure. Thus, the model is appropriate to identify and test competitive structures in new product market. However, estimation procedure is complex and has a logical problem (for example, there exists a lack of precise relationship between the parameters and the intermediate scales when the number of parameters is smaller than that of observations.). Thus, we addressed this problem with a direct estimation method. An important benefit of the direct method is that it is simpler and easier to apply that the indirect method Batsell and Polking Proposed.
Since the Bass model was introduced in marketing filed, its various modified forms have been successfully demonstrated for forecasting innovation diffusion in diverse product/service categories. In real world, however, we commonly observe structure or radical changes in the external factors that can influence on the diffusion process. Thus, we proposed two approaches that make us model the diffusion process under under abrupt changes of the external factors. The merits of the proposed approaches are summarized as follows. First, the proposed approaches make us model the sales renewal and the growth death diffusion processes. Second, the proposed approaches can be used to measure the impact degree of the external factors (e.g., change of goverment policy or change of marketing strategy), such as the acceleration or deceleration and level up or down of the sales pattern. Third, the Bass model fails to explain diffusion process when the empirical adoption pattern does not follow bell-shaped curve. The proposed approaches are expected to become alternatives in that situation.
Conjoint analysis is a primary tool when marketing researchers conduct product design and market segmentation in new product markets. The respondent is traditionally asked to react to a total product profile, and then the resulting total preference score is decomposed into a set of utilities for each attribute. Few testing methods, however, are available to test attributes utilities estimated by non-metric approaches. Thus, we presented a simple nonparametric testing method for the attribute significance that can used for the trade-off approach as well as for the full-profile approach. One of the major merits of this method is simple and easy to use.
많은 회사들은 장기적인 생존과 번영을 위해 연속적인 신상품개발이 필수적임을 인지하고 있다. 그러나 신상품 개발과 개발된 신상품의 시장 진입에는 높은 비용과 위험이 공존한다. 신상품개발과 진입에 따른 위험은 신상품에 대한 소비자 반응을 정확하게 파악할 수 있다면 통제가능 하다고 보고, 마케팅 연구자들은 신상품시장에 적합한 수리적 모형들을 개발해왔다.
신상품 개발과 진입의 의사결정을 위해 개발된 모형은 사용목적에 따라 크게 세가지로 구분된다. 첫째는 신상품 시장에서 경쟁구조를 파악하기 위해 사용될 수 있는 모형이고, 둘째는 신상품을 시장에 도입했을 때 수요예측을 하기 위해 개발된 모형이고, 셋째는 신상품을 시장에 도입했을 때 자사 신상품에 대한 소비자 반응이 좋은가를 파악하여 신상품 개발방향을 설정하기 위해 개발된 모형이다.
신상품 시장은 성숙시장과 달리, 시장의 시장구조 혹은 핵심 경쟁 속성을 파악하기 어렵기 때문에, 사전적으로 시장구조를 가정하는 대부분의 시장구조분석 모형들은 신상품시장에 적합하지 않다. Batsell and Polking 모형은 사전적 경쟁구조 및 핵심 경쟁 속성을 가정하지 않고 대안들간의 경쟁상태에 대한 정보를 줄 수 있으므로 신상품시장에 적합한 경쟁분석 모형이다. 그러나, 마케팅 실무자들이 실제로 이 모형을 사용하기에 이 모형의 추정방법이 너무 복잡하므로 실무적으로 활용하는데 제약을 받아왔다. 본 연구에서 제시한 OLS 와 GLS 추정법은 이해하기 쉽고 적용이 간단하므로, Batsell and Polking 모형의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
신상품의 수요예측을 위해 사용되는 대표적인 수리모형으로는 Bass 모형을 들 수 있다. 이모형과 개선된 모형들이 수 십년 동안 많은 신상품시장에 적용되면서, 그 유용성은 널리 인정받고있다. 특히, 마케팅 활동을 감안하여 Bass 모형을 확장한 모형들은 좀 더 정확한 수요예측과 마케팅의사결정에 도움을 주어왔다. 그러나, 신상품이 시장에 도입된 이후에 경영환경의 변화나 경영전략의 변화에 따라 신상품의 수요는 크게 달라질 수 있다. 그러나 이와같은 경영환경 및 경영전략의 변화하에서 확산현상을 설명하려는 시도가 부족했다. 본 연구에서 제시한 새로운 모형화방법은 마케팅전략, 법규, 환경 등의 불연속적 변화가 신상품 확산에 미치는 영향을 측정할 수 있는 기본 틀이 될 것으로 기대된다.
컨조인트분석 (Conjoint Analysis) 은 수요예측모형으로 Bass 모형과 더불어, 신상품설계를 위해 사용되는 대표적 마케팅 모형이고, 많은 연구자들이 이모형의 유용성을 실증적으로 보여주어왔다. 이 분석을 위해서는, 가상상품에 대한 소비자 반응을 비모수적으로 추정하는 것이 일반적이다. 비모수적 추정방법이 갖고 있는 커다란 약점은 추정된 효용을 검정할 수 있는 통계적 방법이 많지 않다는 것이다. 특히 컨조인트분석을 위해 데이터를 수집하기 위해 크게 Full-Profile Approach 와 Trade-off Approach가 사용되는데, 후자의 방법을 사용하는 경우에는 추정된 효용치에 대한 검정방법이 개발되어 있지 않다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 간단한 카이스퀘어 검정법을 제시하였다. 새로운 검정법은 비모수적 추정방법으로 컨조인트분석을 수행하는데 있어, 세분시장별로 추구하는 효익이 다른지 검정할때, 모의실험(Choice Simulation)의 효율성을 높이기 위해 유의하지 않은 속성을 제거할때, 동일한 상품군에 대한 연속되는 컨조인트분석시 속성수를 줄이거나 새로운 중요한 속성을 포함하려는 경우에, 그 유용성이 클 것으로 기대된다.
