This study proposes new models (i.e., a flexible attribute overlap model and an artificial neural network model) in order to analyze and forecast market and consumer choice behavior. To analyze cigarette market-opening effect and cigarette consumption in Korea, a regression model is applied. In addition, logistic regression model, tobit model, and multinomial logit model are applied to the analysis of cigarette consumers' characteristics and choice behavior. The limited dependent variable models are very useful to the analysis of situations where dependent variables are either qualitative or limited in their range. In chapter 2, a technique of evaluating substitutability in the portfolio selections of items with multiple attributes is proposed. This approach differs from current techniques in that it evaluates substitutability of portfolios encompassing more than 3 items on the basis of attributes. The values of parameter representing substitutability in the portfolio selection are presented. To examine the validity of the proposed model, a comparative analysis of the predictability of credit card portfolio preferences has been conducted using the proposed method and an existing methodology. The result reveals the superiority of the present approach. The implications of the proposed model for marketing strategies and further research needs are discussed. In chapter 3, a prediction model of consumers choice behavior which utilizes the technique of artificial neural networks is presented. In order to examine the prediction power of the proposed model, a comparative analysis of the predictability of credit card portfolio preferences is conducted using the proposed neural network and the existing multiattribute models of preferences. The results show that the proposed neural net is superior to the multiattribute models in the prediction power. In addition, it has an advantage in the application of the prediction of the choice problem such as the credit card portfolio selection. The merits and applicability of the proposed neural networks, its limitations and the areas of further research to improve the proposed neural networks are discussed. In chapter 4, the effect of the market-opening on the cigarette demand in Korea is explored. Other explanatory variables such as price, disposable income, and purchase inertia are also considered. The demand function is estimated at the brand level as well as at the industry level. The results indicate that the consumption of home-made cigarettes is not significantly influenced by market-opening. It is also found that the demand for domestic cigarettes is affected by disposable income and purchase inertia rather than price. In addition, the brand level analysis shows substantial differences in the price and income elasticities of demand, and purchase inertia between the high-priced brand and the low-priced brand. Implications of empirical results and further research on the Korean cigarette market are also discussed. Chapter 5 deals with the investigation of foreign cigarette consumers' demographic, socio-economic, and attitudinal characteristics. In addition, the choice behavior of foreign cigarette consumers is analyzed on the basis of the cigarette attributes. The significant results are found. For example, foreign cigarette consumers in Korea are not sensitive to the price and hardly choose infamous foreign brands. Managerial implications and marketing strategy are discussed. Finally, the findings and contributions of the above studies are summarized in chapter 6. In addition, the concluding remarks are pointed and areas of further research are proposed.
현대 산업사회에 있어서의 마켓팅 활동은 시장과 소비자 선택행위에 대한 정확한 분석없이는 효과적으로 이루어질 수 없다. 시장 및 소비자 선택행위의 분석을 위해서는 기존의 적절한 모형들의 응용과 함께 새로운 모형의 개발이 필요하다. 본 연구는 시장 및 소비자 선택행위를 분석, 예측하기 위해 새로운 모형들의 개발과 기존 모형들의 적절한 응용을 시도한다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 다속성을 지니는 품목들의 대체성을 평가할 수 있는 유연속성중복모형(Flexible Attribute Overlap Model)을 개발하였다. 이 모형은 속성 차원에서 3가지 이상의 품목들간의 대체성도 평가할 수 있다는 점에서 기존의 모형들과 다르다. 개발된 모형의 타당성을 검증하기 위해 유연속성중복모형과 기존의 대안적 모형과 소비자 선택행위를 분석하고 예측해 본 결과 제안된 모형이 더 우수한 것으로 판명되었다. 이 모형은 시장 분석과 마켓팅 전략수립시 많은 도움을 줄 수 있으며 기존의 다른 모형들로 부터 얻을 수 없는 정보(경쟁 품목들간 속성 차원에서의 대체성)를 제시해 준다는 점에서 매우 의미가 있다. 둘째, 소비자 선택행위를 예측하는데 있어 기존의 수리적, 통계적 모형과 달리 예측력이 우수하고 여러가지 장점들을 지니고 있는, 또 최근에 학문적 관심이 고조되고 있는 인공신경망 기법을 활용한 소비자 선택행위 예측모형을 제시하였다. 제시된 인공신경망모형은 실험적 검증결과 기존의 소비자선호도 모형들보다 예측력이 우수하였다. 그리고 제시된 본 모형은 다음과 같은 장점을 지니고 있었다. 즉, 모형을 추정하는데 필요한 과거 자료들이 많지 않은 경우에도 원만히 활용될 수 있으며, 또한 사용자들이 모형에 대한 지식이 많지않아도 기존의 다른 모형들에 비해 사용하기가 편하다. 본 연구는 인공신경망기법을 소비자 선택행위 예측분야에 최초로 도입하여 그 가능성을 보여주었다는 점에서 중요한 의미를 지닌다. 제시된 모형이 앞으로 개선될 경우 유력한 새로운 소비자 선택 모형이 될 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 셋째, 우리나라의 산업화, 국제화와 세계조류에 따라 해외로 부터의 각종 시장의 개방압력이 높아지고 있다. 이런 맥락에서 특정제품의 시장이 개방되었을 때 시장개방이 미치는 효과에 대한 분석이 중요해 진다. 본 연구는 지난 1988. 7월에 개방된 한국의 담배시장에 대한 시장개방효과를 분석하였다. 뿐만아니라 담배소비에 영향을 미치는 가격, 가처분 소득, 구매관성효과에 대한 분석도 함께 하였다. 분석 결과, 아직까지는 담배시장개방으로 인한 국산담배 소비에 미치는 부정적 효과가 미미하였다. 그리고 국내 담배 소비는 가격보다는 가처분 소득 혹은 구매관성효과에 더 많은 영향을 받고 있었다. 담배시장에 대한 개방효과를 검사하는 본 연구는 다른 제품의 시장개방효과를 분석할 때 중요한 지침이 될 수 있다는 점에서 연구의 큰 의의가 있다. 넷째, 한국의 담배시장이 개방된 이후 달라진 담배시장을 분석하기 위해 먼저 시장 분석에 기본이 되는 소비자 특성 파악, 즉 외산담배 소비자들의 인구통계적, 사회 경제적 특성들이 무엇인지, 또 제조국가별 담배에 대한 태도와 주요 브랜드들(국산 및 외산)에 대한 태도적 특성은 무엇인지를 분석하였다. 이를 위해 logit model과 tobit model이 활용되었다. 그리고 국산담배 소비자들과 외산담배 소비자들간 담배선택행위에 어떤 차이가 있는지 담배 속성차원에서 분석하였다. 이 분석에는 multinomial logit model이 적용되었다. 분석 결과 외산 담배를 규칙적으로 소비하는 계층은 여성, 저학력층, 상대적 고소득층, 장기해외 거주자, 해외여행 유경험자 등이었다. 그리고 외산 담배소비자들은 일본 담배 특히 마일드 세븐 라이트에 대해 긍정적 태도를 지니고 있었다. 그리고 미국산 담배 중에서는 말보로에 대한 태도가 긍정적이었다. 국산담배소비자들과 외산담배 소비자들간의 선택행위의 차이점은 국산담배 소비자들이 담배선택시 가격에 영향을 받고 있는 반면 외산담배 소비자들은 상대적으로 담배의 명성과 향을 추구하는 경향을 보였다. 본 연구는 위에서 언급한 바와 같이 시장 및 소비자 분석을 위한 마케팅모형의 개발과 응용면에서 이론적, 실증적 공헌을 하고 있다. 본 연구에서 응용된 기존의 모형들은 선진 외국에서 이론적, 실증적 분석에 매우 활발하게 응용되고 있는데도 불구하고 국내에서의 활용은 미흡한 상태이다. 따라서 본 연구는 동 모형들이 국내에서 활발하게 이용되는데 자극과 도움을 줄 수 있을 것이다. 그리고 본 연구에서 새롭게 제시된 모형들은 기존의 다른 모형에서 얻을 수 없는 새로운 정보를 제공하고 있을 뿐만 아니라 여러가지 장점들을 지니고 있기 때문에 본 연구에서 개발된 모형들로 부터 여러가지 혜택을 누릴 수 있다.
