컨조인트 분석(Conjoint Analysis)

※ 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)

l       어떤 제품 또는 서비스가 갖고 있는 속성 하나하나에 고객이 부여하는 가치(효용)를 추정함으로써, 그 고객이 어떤 제품을 선택할지를 예측하는 기법

l       컨조인트 분석의 목표
- 고객 개개인이 개별 속성의 각 수준에 대하여 얼마만큼의 선호도를 부여하는지를 추정
- 부분가치 : 개별 속성의 각 수준에 부여되는 선호도

l       컨조인트 모형

l       컨조인트 분석 진행절차

(1) 제품의 중요속성 및 수준 결정

- 각 속성내의 수준들의 개수는 작아야 함(2~4개)

- 각 수준은 다른 수준들과 명백히 구분되어야 함

- 각 속성내의 수준들의 범위는 실제로 시장에서 경쟁하는 제품들의 범위와 비슷해야함

- 속성들간의 수준들의 개수가 비슷해야 함

(2) 제품 프로파일의 설계

- 전프로파일방법(Full Profile Method) : 가장 보편적으로 사용, 선정된 속성들을 전부 이용하여 프로파일을 만든 후, 응답자로 하여금 각 프로파일의 순위를 매기도록 하는 것

* 요인설계방법(Fractional Factorial Design) : 제품프로파일을 만들 때 주로 사용하는 방법, 프로파일내의 속성들간의 상관관계가 존재하지 않고, 속성내의 모든 수준들이 빠짐없이 포함됨

(3) 자료수집 : 응답자에게 카드 묶음을 주고 선호도에 따라 순위를 매기게 함, 기타 제품관련 자료 및 응답자 특성(예, 인구통계학적 변수)에 관한 자료를 수집, 교차타당성 검증을 위해 응답자에게 또 하나의 카드 묶음(보통 6개 카드로 구성)을 주고 선호도 순위를 매기게 함

(4) 부분가치추정 :

가. 컨조인트 모형의 결정

  ① 부분가치 함수모형 : 속성이 질적인 경우(속성들의 수준들이 이산적일 때)
    - 부분가치에 아무런 제약이 부과되지 않은 컨조인트 모형, 가장 유연한 함수모형
    - 단점 : 프로파일들의 수에 비하여 상대적으로 많은 수의 모수들을 추정해야 함
 ② 벡터모형 : 속성이 양적인 경우(속성들의 수준이 연속적일 때)
    - 속성의 값에 따라 부분가치가 선형으로 증가 또는 감소하는 컨조인트 모형
    - 더미변수 대신에 실제 값(정량적 변수)을 직접 사용함으로써 추정계수의 숫자를 줄임
 ③ 이상점 모형
    - 속성이 취하는 값이 변화함에 따라 부분가치의 증가율이 계속 증가 또는 감소
    - 이상점 모형에서 이차항의 계수가 0이면 벡터모형과 동일
    - 이상점 모형을 사용하여 계수의 숫자를 줄이기 위해서는 속성의 수준들이 4개 이상

나. 부분가치 추정 및 속성의 상대적 중요도 도출

다. 교차타당성(Cross-Validity) 검증

       (5) 결과의 응용 : 시장 세분화 및 시장 점유율 예측