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국내 자동차 시장의 선택모형에 관한 연구 = A Study on the Choice Model of Domestic Automobile Market
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2019
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5-22(18쪽)
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본 연구는 다항로짓모형을 이용하여 국내 준중형 및 중형 자동차 시장의 소비자 선택모형에 적합한 설명 변수를 탐색하였다. 연구모형에 투입된 대안특성은 가격, 연비, 성능, 크기 등이며, 개인특성은 성별, 연령, 가구소득, 주행거리 등을 선정하였다. 자동차 같은 내구재의 경우 시간에 따른 대안특성의 변화가 적어 모형의 추정이 불가능한 점을 반영하여 대안특성을 다른 특성들과 상호작용시켰다.
대안특성들을 순차적으로 투입하여 분석한 결과 연비, 크기, 가격의 순으로 구성된 모형이 최적으로 나타났으며, 개인특성은 성별, 연령, 소득의 순으로 최적모형이 선정되었다. 최종 단계로 대안 특성과 개인 특성을 결합한 결과 연비, 크기, 가격, 성별, 연령으로 구성된 모형이 국내 준중형과 중형 자동차 시장의 소비자 선택을 잘 설명하는 것으로 나타났다.
본 연구는 비내구재와 달리 소비자 선택모형에 관한 연구가 상대적으로 부족한 자동차 같은 내구재를 대상으로 실무적으로 쉬운 다항로짓모형을 이용하여 소비자 선택에 영향을 미치는 설명변수를 탐색할 수 있음을 보였고, 소비자의 선호도 및 행동 자료와 공공정보의 결합을 통한 새로운 자료의 생성을 통해 향후 빅데이터 분석에서도 이러한 자료들이 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.
This study explored explanatory variables suitable for the consumer choice model of the domestic semi-medium and mid-sized automobile market using the multinomial logit model. Alternative characteristics injected into the research model include price, fuel economy, performance and size, and personal characteristics were selected for gender, age, household income and mileage. For durable goods such as automobiles, alternative features were interacted with other features, reflecting the fact that the model could not be estimated due to the small variation in alternative characteristics over time.
Analyzing alternative characteristics sequentially, the model comprised of fuel efficiency, size and price was optimal, and the individual characteristics were selected in order of gender, age and income. As a final step, the combination of alternative and personal characteristics showed that models made up of fuel efficiency, size, price, gender and age explain consumer choices in the domestic semi-medium and mid-sized car market.
This study showed that, unlike frequently purchased goods market, a marketer can analyze exploratory variables for consumer choice in car market where seldom researches on consumer choice models were conducted, and that significant combined data that consist of public data, consumer preference and behavioral data can also be useful for big data analysis in the future.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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