The predominant paradigm for marketing model of choice is the random utility maximization (RUM) paradigm, which assumes that a rational decision maker chooses an alternative so as to maximize the expected utility derived from the alternatives in the choice set. In contrast to the popular paradigm, Chorus (2010), in transportation science, has proposed a new discrete choice model of random regret minimization (RRM) based on regret theory (Bell, 1982; Loomes & Sugden, 1982). This model is an econometrically tractable, multi-attribute and multinomial reference-dependent model whereby the fundamental underlying decision mechanism is that individuals are assumed to make decisions so as to minimize the anticipated regret arising from the foregone alternatives performing better than the chosen alternative on attribute levels. Although there has been growing interest in the RRM, limited efforts have been made to utilize the RRM to investigate consumers’ choices, and little is known about the potential drivers for decision rules of utility-maximization and regret-minimization (Chorus, van Cranenburgh, & Dekker, 2014).
Filling in such research gap, the main objective of this thesis is to introduce the random regret minimization discrete choice model to the marketing domain, and to investigate expanding the applicability of RRM in marketing. The research question of whether segmentation based on the RRM can delineate different understanding on consumers’ choices and preferences compared to the conventional RUM is addressed via simulation and discrete choice experiments. Consumers’ unobserved response heterogeneity in RRM is examined with a latent class framework. The simulation study demonstrates the consequences of imposing an incorrect data generating process mechanism assumption on the estimated model of consumer choices. Both the model fit and parameter estimates are distorted when incorrect models are estimated. Furthermore, the empirical results from a discrete choice experiment for purchasing an energy-efficient energy appliance on US residents suggest that not only certain attributes but also the relative performance of alternatives at attribute levels are important. The relative segment sizes and important attributes for each segment, and thus, behavioral implications, are different between the RUM and RRM when unobserved heterogeneity is incorporated using a latent class modeling approach.
Furthermore, drawing upon consumer behavior literature, the consumer-specific and situation-specific drivers for decision rules between the RUM and RRM are identified through a series of online discrete choice experiments on US residents again for purchasing an energy-efficient energy appliance. Specifically, chronically promotion-focused consumers are expected more likely to be utility-maximizers while chronically prevention-focused consumers are more likely to be regret-minimizers. Moreover, when consumers are explicitly asked about the anticipated regret, or are expected to quickly find out the outcomes of their choices (both chosen and rejected), they are expected more likely to be regret-minimizers than utility-maximizers. Also, when the purchasing choice is irreversible, compared to when it is easily reversible, consumers are expected more likely to be regret-minimizers than utility-maximizers. The hypotheses and impacts of the consumer-specific and situation-specific drivers for decision rules are explored using a latent class modeling approach to incorporate structural differences of the RUM and RRM. The empirical results provide support for all the hypotheses. In sum, this thesis highlights the importance of incorporating response and structural heterogeneities in exploring consumers’ choices in marketing.
마케팅에서 주로 사용되는 선택 모형은 효용 최대화(random utility maximization; RUM) 패러다임을 기반으로 한다. 이 패러다임에서는 합리적인 의사 결정권자가 선택 가능한 대안들 중에서 효용이 가장 높은 대안을 선택한다고 가정한다. 이 대중적인 패러다임과는 달리, 교통 과학 분야에서 Chorus (2010)이 최근에 후회 이론(Bell, 1982; Loomes & Sugden, 1982)에 근거하여 후회 최소화 선택 모형 (random regret minimization; RRM)을 제안했다. 이 모형은 계량경제학적으로 다루기 용이한, 준거점에 의존하는 다중 속성의 다선택 모형으로 효용 최대화 모형과는 근본적인 메커니즘이 다른 모형이다. 이 모형에서는 의사결정자가 선택된 대안보다 포기한 대안이 속성 수준에서 더 나은 경우 생기는 예상된 후회를 최소화하는 선택을 내린다고 가정한다. RRM 모델이 제시된 이후, 이 모형을 활용한 연구는 나날이 증가하고 있지만, 마케팅에서 이 모형을 사용하여 소비자의 선택을 연구하는 연구는 제한적이었다. 또한, 어떤 소비자들이 언제 효용 최대화적인 의사결정 방법과 후회 최소화적인 의사결정 방법 중에 어떤 의사결정을 내리는지, 그 매개변수에 대한 연구는 거의 알려지지 않았다 (Chorus, van Cranenburgh, & Dekker, 2014).
이러한 연구 격차를 보완하기 위해 본 연구의 주된 목적은 후회 최소화 선택 모델을 마케팅 영역에 도입하고 마케팅에서 RRM의 적용 가능성을 확장하는 방법을 조사하는 것이다. RRM을 기반으로 한 시장 세분화가 종래의 RUM 기반의 시장 세분화와는 다른 소비자의 선택과 선호에 대한 다양한 이해를 가능하게 할지 시뮬레이션 실험과 이산 선택 실험을 통해 살펴본다. RRM에서의 소비자의 관찰할 수 없는 반응 이질성을 잠재 클래스 모델링 방법으로 조사한다. 시뮬레이션 실험을 통해 데이터 제너레이션 프로세스 메커니즘에 대한 가정을 잘못하여 모델들을 추정함에 따른 결과를 보여준다. 잘못된 모델을 추정하면, 모델 적합도와 파라미터의 추정치들이 모두 왜곡된다. 그리고 미국 소비자들을 대상으로 한 에너지효율 기기 구매에 대한 이산 선택실험을 통해 제품을 구입할 때 특정 속성이 중요하다는 사실뿐만 아니라 대안의 속성 수준에서 상대적인 성능도 중요하다는 사실을 확인할 수 있다.
잠재 클래스 모델링 접근법을 사용하여 소비자의 이질성을 반영하면 각 세그먼트의 상대적 크기뿐만 아니라 각 세그먼트 별로 에너지 효율기기를 구매할 때 중요한 속성들이 RUM 모델을 기반으로 했을 때와 RRM 모델을 기반으로 했을 때 달라지는 것을 확인할 수 있다. 이는 궁극적으로 행동적 함의가 달라지는 것을 의미한다.
또한, 소비자심리학 문헌에 기반하여 어떤 소비자가 언제 RUM과 RRM 중 어떤 방식으로 의사결정을 내릴 확률이 높은지 미국 소비자들을 대상으로 한 일련의 에너지 효율 기기 구매에 대한 온라인 이산 선택실험들을 통해 살펴본다. 구체적으로, 조절 초점 이론에 따르면, 만성적으로 향상초점의 소비자는 효용 최대화적인 소비자일 가능성이 높고, 예방초점의 소비자가 후회 최소화적인 소비자일 가능성이 더 높을 것이라고 예상된다. 또한, 후회 조절 이론에 따르면, 소비자가 예상된 후회에 대해 명시적으로 질문하여 생각하게 하거나, 자신의 선택에 대한 결과(본인이 선택한 대안과 포기한 대안들의 결과)를 선택 후 금방 확인할 수 있는 경우에는 효용 최대화적인 소비자보다 후회 최소화적인 소비자일 가능성이 높을 것으로 예상된다. 마지막으로 구매 선택을 되돌릴 수 없는 경우에는 선택을 쉽게 되돌릴 수 있는 경우와 대비하여 소비자가 효용 최대화적이기보다는 후회 최소화적일 것으로 예상된다. 이런 가설들과 소비자에 따른, 혹은 상황에 따른 매개변수들의 소비자의 어떤 방식으로 의사 결정을 내릴 지에 대한 확률에 미치는 영향은 잠재 클래스 모델링 방법을 통해 살펴본다. 미국 소비자들을 대상으로 한 에너지효율 기기 구매에 대한 이산 선택실험 결과, 모든 가설은 지지되었다. 요컨대 이 연구에서는 마케팅에서 소비자의 선택에 대해 연구할 때, 소비자들의 선호 이질성뿐만 아니라 구조적 이질성을 고려하고, 어떤 소비자가 언제 어떤 방식으로 의사결정을 내리는지 통합적으로 고려하는 것의 중요성을 강조한다.
