When a firm develops a new product and plans time-to marketing strategy, it makes great efforts in analyzing customers’ demand. From this point of view, finding out the customer demand curve is critical in determining the optimal supply and price level of this product. However, forecasting demand curve is very costly and have many limitations in data accessibility. As E-Commerce thrives, online auction has emerged as one of main stream market mechanism beyond the roles of traditional auctions. In our research, we pay attention to a special feature of auction mechanism. Auction forces bidders to reveal their Willingness-To-Pay (or reservation price) for the goods. Online Auction produces large volume of such data. However, to the best of our knowledge, little research was conducted to utilize such data. In this paper, an exploratory approach for obtaining customer demand curve is proposed. The idea of this approach is based on that customers’ partial demand curve could be estimated through the last bidding data of online auction participants. Therefore, the practical signification of this research is proposing an intelligent process estimating customer demand curve in a cost effective and rapid way. This research is carried out based on the agent-based modeling and estimating process via censored regression.
온라인 옥션은 입찰이라는 과정을 통해 개개인의 willingness-to-pay가 자연스럽게 표출되는 시장이다. 따라서 이러한 데이터를 통해 특정 상품에 대한 수요곡선의 추정 할 수 있다면, 신상품 출시에 있어 유용한 마케팅 전략으로 활용할 수 있다. 하지만, 온라인 옥션에서 표출된 개인들의 willingness-to-pay는 입찰이라는 과정에서 발생하는 제반 비용이 감안 되어진 데이터 이며, 동시에 옥션이라는 마켓을 선호하는 일부의 고객들로부터 얻어진 데이터라는 특성을 지니고 있다. 그러므로 온라인 옥션에서 관찰된 일부의 데이타로 전체 고객의 수요곡선을 추정하기 위해서는 개인의 willingness-to-pay와 그들이 선택하는 마켓메커니즘이 갖는 상관관계에 대해 심층적 분석을 해 볼 필요가 있다. 본 연구는 이러한 내용을 배경으로 개인들이 자신의 utility 정도와 다양한 마켓 메커니즘을 통해 자신에게 최적의 마켓을 선택하고, 마켓 특화된 willingness-to-pay를 표출하는 과정을 시뮬레이션을 통해 실험해 보았다. 실험을 통해 생성된 데이터는 Tobit Model을 통하여 수요곡선 추정을 위한 활용가능성 검증에 사용되어졌다. 시뮬레이션을 통해 실험을 하고 데이터를 생성한 이유는 현실 세계의 데이터를 획득하는 드는 시간과 비용적 제약을 극복하고 추정의 성공가능성에 대한 예비 연구를 해 보고자 함이었으며, 추후 실증적 연구를 통해 모형에 대한 정밀한 검증을 시도하고자 한다. 온라인 옥션의 입찰 데이터가 갖는 시간 및 비용경쟁력을 살려 적시의 수요곡선 추정에 제대로 적용된다면, 기업의 신상품 출시 시 전략적으로 활용될 수 있을 것이라 생각한다.
