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2013
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Korean
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KDC
324
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학술저널
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553-571(19쪽)
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Consumer preference has been a core concept to explain customer choice behavior. There are two schools of thought regarding the preference (Hoeffler and Ariely, 1999). The Economic school is based on the assumption that consumers` choices signal their underlying need and wants, since preferences are revealed when consumers choose. Each consumer has stable and coherent preferences and maximizes those preferences via choice behavior (Rabin, 1998). Preference in Economics is considered as utility, and such choice behavior is called rational utility-maximization choice. On the other hand, Psychology believes that consumer choice looks more like irrational and is affected by status quo or reference products in his mind. That means each choice behavior is governed by preference that is constructed on the spot. The constructive processing approach in Psychology assumes preferences are constructed on the basis of the task and context factors during choice or evaluation. Ever since Huber, Payne, and Puto (1982) have shown the attraction effect, the effect has been one of the main topics in consumer decision research. By adding an asymmetrically dominated alternative to a choice set, they have demonstrated that the newly added alternative helps the alternative that was the most similar, thereby violating the similarity hypothesis and regularity as well (Huber and Puto, 1983). No one can say which school is correct or not in simple and definite terms. The reality might be in the middle, where consumers construct their preferences in a new category and stay there in a consistent way with more experience. Marketing managers should be able to understand not only the origin and formation of preference, but also how to utilize it to make successful performances. Key components of successful marketing strategy include prediction or estimation of sales and optimal design of product characteristics. In order to estimate sales of new products, marketing models usually employ models based on either statistical techniques or micro economic theory. Recently, there was a growing interest in structural models which is based on sound theory, not just forecasting formula (Chintagunta et al., 2006). Existing BDT research builds theory with only a small number of alternatives. However, quantitative choice modelers need to test behavioral theories using secondary data which is collected in more realistic choice environments (Kivetz et al., 2008). The proposed model collects customer choice behavior data from three alternative sets and estimates a choice response surface from the choice behavior data, which is a smoothed preference surface function from empirical choice distribution on joint product attributes. The purpose of the paper is to investigate how preference structure changes due to increment of number of competing products. It can be done by comparing each choice probabilities of space where different number of product exists. Next, the paper tries to find out any context effect by changing relative position of products nearby. Finally, there are two cases of introducing additional product to the existing choice space. Introducing the second product where only one product exists, and introducing the third product where there are already two existing products. By comparing these two cases, we can find out whether the effect of introducing additional product is different depending on number of existing products, and whether it comes from local configuration or from global configuration. The proposed model consists of three parts: 1) collecting data for preference surface with only one alternative, and with two alternatives, and three alternatives, 2) obtaining the preference surface using smoothing technique, multiple local linear regression and 3) applying fisher exact test to find out whether choice space is different from each other. We collect data from quasi experiments. Hypothetical product, antibacterial towel for display monitor of computer
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.45 | 1.45 | 1.48 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.64 | 1.69 | 2.793 | 0.2 |
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