In the product life cycle, mature stage is defined as the period of time when products have penetrated into almost all of potential customers and their sales volume reaches a steady state. For some products the maturity phase can be the longest stage as the products are repeatedly purchased by loyal customers. However, while overall sales may grow year-over-year, percentage sales increases may be small. In order to forecast sales of mature market products, Box-Jenkins time series analysis has been used for short-term forecasting, and regression analysis considering many demand factors has been used for long-term forecasting. Since these general forecasting methods do not consider specific characteristics of mature market, they must have some limitations. This thesis suggests tailor-made approaches for forecasting sales of mature market products. They are divided into two main approaches. The first approach is the long-term forecasting model for aggregate level mature market products (A choice-based multi-product (brand) diffusion model incorporating replacement demand) and Short-term forecasting model for individual level mature market products (Bayesian adaptive exponential smoothing). With proposed approaches, we could obtain better forecasts for mature product sales, and deeper understanding of customers in mature market.
본 논문은 대체수요를 고려한 내구재의 판매량을 예측하는 모형과 제품의 판매량이나 경제 시계열의 구조변화를 감지하여 보다 정확한 예측을 수행할 수 있는 적응적 예측 모형의 두 논문으로 구성된다. 첫 번째 논문인 A Choice-based multi-product diffusion model incorporating replacement demand에서는 대체 수요와 여러 제품의 상호작용을 동시에 고려하는 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형은 제품 총량 수준의 장기 예측에서 우수한 성능을 보일 뿐 아니라 제품 전체 판매량만이 관측 가능한 상황에서 신규 수요와 대체 수요를 분리하는 장점을 가지고 있어 기업의 마케팅 목표 고객 선정에 도움을 준다. 한국 자동차의 차종별 판매량 데이터와 휴대폰 제조사 브랜드 별 데이터에 제안 모형을 적용한 결과, 기존 다 제품 확산모형이나 선택관점의 확산모형, 선형 회귀분석 모형에 비해 우수한 예측력을 보임과 동시에 의미 있는 경영시사점을 도출할 수 있었다.
두 번째 논문인 Bayesian adaptive exponential smoothing에서는 개별 제품 수준의 단기 예측에 있어서 갑작스런 구조변화에 적응할 수 있는 지수평활법을 제안하였다. 기존의 적응적 지수평활법이 다소 ad-hoc하고 기울기가 존재하는 시계열에 적용할 경우 예측치의 발산이 존재하는 불안정한 것에 비해 본 논문에서 제시하는 방법은 베이지안 통계 이론에 입각한 통계량으로부터 출발하였고 시뮬레이션 분석을 통해 우수한 예측 성능도 입증하였다. 구조변화가 빈번한 국내 TV 및 냉장고 제조업체의 주별 출하량 데이터와 IMF 등 급격한 수준변화 혹은 기울기 변화를 보이는 국내외 경제 시계열 데이터에 제안 모형을 적용한 결과, 기존 적응적 지수평활법 모형에 비해 제안모형이 구조변화를 빠르게 인식하여 우수한 예측 능력을 보이는 것으로 나타났다.
시장이 포화되어 경쟁이 치열한 내구재 시장에서 판매량 예측에 기반한 마케팅 전략을 수립하고, 급변하는 금융 시장에서 금융 시계열의 구조변화를 빠르게 인식하여 금융기관의 영업 전략을 수립하는데 본 논문이 제안하는 두 가지 예측 모형이 많은 도움이 될 것이다.
