Alvarez-Farizo and Hanley, 2002), 의료(Slothuus et al, 2002) 등의 다양 한 분야에서 신상품 및 신기술(Lee et al, 2003a; Lee et al, 2003b)의 각 속성에 대한 소비자의 지불용의액 계산, 가격 설정, 시장 점유율 예측 등에 널리 이용되고 있다.
이와 같은 연구 목적 이외에도 시장 조사 및 마케팅 측면에서도 컨조 인트 분석은 활발히 사용되고 있다. 마케팅 조사 회사들은 물론이고 Proctor & Gamble, Xerox 등의 유수한 기업들과 McKinsey, Boston Consulting Group 등의 주요 컨설팅 회사들이 이에 해당된다. 컨조인트 분석이 활용될 수 있는 마케팅 관련 부분은 신제품 컨셉트(concept) 평 가 및 포지셔닝 (positioning), 경쟁력 분석, 가격설정, 시장세분화 분석 등이다.
[그림 4-1] 컨조인트 분석 단계
가. 목표설정
컨조인트 분석은 마케팅 및 정책 분야에서 다양한 목적으로 실시될 수 있다. 우선 마케팅 측면에서는 기업이 신제품을 출시할 때 판매량이 나 획득 가능한 잠재적인 시장점유율을 예측하는데 목적이 있을 수 있 다. 또한 소비자의 선호에 부합하는 신제품의 성능 및 제원을 결정하고 가격 수준을 설정하는 것도 중요한 목적 중의 하나이다. 그리고 타사에 서 동일 종류의 제품이 나왔을 때 자사 모델과의 경쟁력을 분석하고, 시 장세분화 분석을 통해 자사 제품이 경쟁에서 유리한 고지를 점할 수 있 는 소비자 그룹을 찾아내고 그들에 대한 마케팅에 집중하는 목표시장
(target market) 설정 역시 중요하다.
정책적인 측면에서는 특정 공공투자계획에 대한 대상자들의 지불용의 액 파악을 통한 지원 금액 규모 설정, 또는 정책의 실효성이 있는지에 대한 연구 등에 컨조인트 분석이 이용될 수 있다. 그리고 다양한 대안 정책 중에 어떤 정책이 국민들의 후생을 증대하거나 손실을 최소화할 수 있는지에 대한 판단을 목적으로 할 수도 있다.
컨조인트 분석 목적을 무엇으로 설정하느냐에 따라 설문지의 구조, 분 석 모형 등이 달라질 수 있기 때문에 분석을 실시함에 있어 항상 목적 을 염두에 두고 전체 과정을 진행시켜야 한다.
나. 설문대상 및 방법 결정
컨조인트 분석에서 조사 표본을 구성할 때는 일반적으로는 전체 소비 자를 대표할 수 있는 표본을 구성한다. 이를 위해서 전체 인구에서의 지 역이나 연령, 나이 등의 분포를 고려해서 표본을 추출하는 방법을 사용 한다. 표본의 수는 최소 100명 이상으로 하는 것이 보통이며, 300명 정 도 되면 추정의 신뢰성 확보가 가능하다고 알려져 있다. 그러나 의약품 처럼 사용 소비자가 실제 환자들로 한정된다든가 하는 특수한 분야나 특정 지역의 주민들의 의사를 파악하는 것을 목적으로 하는 경우에는 제품의 주 소비계층 및 일부 지역민들로 표본을 제한하여 구성할 수 있 다.
설문에 있어 응답자와 접촉하는 방법은 우편, 전화 등을 이용하는 방 법과 대인면접이 있으며, 근래에는 인터넷을 통한 온라인 설문도 많이 사용되고 있다. 이 중에서 우편이나 전화를 이용하는 방법과 온라인 설 문은 설문비용이 적게 든다는 장점이 있지만, 응답률이 낮고 설문결과의
신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 게다가 컨조인트 설문은 일반적인 현황조사나 의식조사 설문보다 설문의 난이도가 높기 때문에 더욱 문제 가 될 수 있다. 따라서 비용이 높더라도 대인면접 방법을 사용하는 것이 바람직하다.
다. 제품의 속성 및 수준 선정
분석 목표 설정 및 설문조사 방법 결정 이후에는 실제 설문지를 작성 하는 과정이 필요하다. 컨조인트 설문을 작성할 때 가장 중요한 부분이 대안카드 작성 작업이고, 이를 위해서는 우선 대안카드에 사용할 속성 및 수준을 결정해야 한다.
대안카드 작성에 사용할 속성은 응답자들의 선택과 밀접한 관련이 있을 것으로 판단되는 것들로 선별해야 한다. 이를 위해서는 사전에 충 분히 제품 또는 기술의 특성에 대해 파악해야 하며 필요에 따라서는 사 전조사(pilot survey)를 실시하여 이를 바탕으로 고객들이 중요시하는 제 품속성들을 파악할 필요가 있다. 그리고 또 다른 중요한 고려 사항 중의 하나는 속성간 상관관계의 최소화이다. 예를 들어, 자동차의 최대출력과 최대토크의 경우 모두 엔진의 성능에 관련된 성능 요인인데 이 둘을 모 두 속성에 포함하는 것은 바람직하지 않다. 이는 계량모형의 추정에서 설명변수들 간의 독립성이 보장될 때 추정의 효율성 및 신뢰도가 높아 지기 때문이다. 만약 불가피하게 상관관계가 있는 변수들을 모두 사용해 야 할 경우 변수를 복합적으로 구성하는 방법을 사용해서 분석할 수 있 다. 또한 서로 다른 제품간에 그 속성의 수준이 전부 동일한 경우에 그 속성은 제외된다. 예를 들어, 대안에 속하는 모든 승용차들이 연료로서 휘발유를 사용하고 있는 경우 연료타입속성은 속성변수로 사용할 수 없
으며, 선택된 속성 이외에 항목들은 대안마다 모두 동일하다고 가정하게 된다.
사용속성을 선택한 후에는 각 속성별로 수준을 설정하는데, 각 속성들 의 수준은 실제로 시장에서 경쟁하는 제품들의 수준 또는 가능한 정책 적 범위와 비슷한 수준이어야 한다. 그리고 참고할 만한 기존 제품 및 서비스가 존재하지 않는 혁신적인 재화인 경우 기술적, 상업적 또는 정 책적으로 현실적인 범위 내로 수준을 설정해야 한다. 하지만 속성의 수 준을 너무 좁은 범위에서 잡으면 소비자가 수준간 차이를 잘 인식할 수 없게 될 가능성도 있기 때문에 각 속성의 수준은 소비자가 그 효과를 명백히 구분할 수 있을 정도의 간격으로 설정하는 것이 바람직하다. 각 속성들의 수준의 개수는 일반적으로 2~4개 정도가 적당하며 속성들 간 에 수준의 개수가 비슷한 것이 좋다. 이는 소비자들은 너무 많은 수준이 존재하면 선택에 어려움을 느낄 수 있고, 응답자들은 수준의 개수가 많 은 속성에 좀 더 주목하는 경향이 있기 때문이다.
라. 컨조인트 설문 설계 및 실시
속성과 수준이 결정되면 이를 이용해 대안카드를 작성하고 대안집합 을 구성한다. 대안카드 및 대안집합을 구성하는 가장 일반적인 방법으로 전 프로파일 제시법(full profile method)이 있는데, 이는 모든 속성들을 전부 이용하여 대안카드를 만들어서 응답자에게 제시하는 방법이다(임 종원 외, 2001). 실제 구매상황과 마찬가지로 모든 속성들을 고려하여 선 택하기 때문에 선택의 형태가 현실에 가장 부합하는 방법이다. 그런데 대안카드의 숫자가 너무 많은 경우 응답자의 인지능력의 한계로 인한 문제가 발생할 여지가 있다.
이런 경우 이용하는 방법으로 트레이드오프 제시법(trade-off method) 이 있다. 이 방법은 응답자로 하여금 한 번에 두 개의 속성들만 고려하 도록 하는 형태를 띠며, 응답자가 이해하기 쉽고 부담이 적다는 장점이 있지만 선호도를 함수로 모형화하기 힘들다는 문제가 있어 많이 사용되 지는 않는다.
대안카드의 숫자가 많다는 문제는 대안카드들을 여러 개의 그룹으로 나눠서 제시하는 방법으로도 해결할 수 있기 때문에 효용함수 추정에 있어서는 전 프로파일 제시법이 효과적이라 할 수 있다. 이러한 경우 한 응답자가 여러 번 선택하기 때문에 보다 많은 선택 자료를 확보할 수 있다는 장점도 있다.
대안카드 및 대안집합 구성이 완료되면 실제 컨조인트 설문 조사 작 업에 들어가게 된다. 컨조인트 설문 조사단계에서는 응답자에게 제품의 특성, 제품의 속성, 속성의 수준들에 대해 구체적으로 설명해야 한다. 이 때 일반적인 소비자들도 쉽게 알 수 있도록 내용을 설명하는 것이 중요 하며, 설문조사자들은 응답자들이 설명 내용을 제대로 숙지했는지 확인 한 후 대안카드를 제시하고 선택을 실시하도록 주의해야 한다. 컨조인트 설문을 실시할 때는 시장세분화 분석 등에서 사용할 개별응답자 특성 및 의식이나 현황도 함께 조사한다.
마. 컨조인트 모형의 추정
설문조사를 통해 선호에 대한 응답자료를 확보한 후에 이를 이용해 모형을 추정한다. 이 때 분석목적 및 자료 형태에 따라서 다양한 추정방 법들이 사용될 수 있으며 가장 단순한 방법은 최소자승법과 같은 일반 적인 회귀분석이다. 이 외에도 소비자 선택 자료가 어떤 형태인가에 따
라서 토빗, 프로빗, 다항로짓, 순위로짓 등의 모형을 사용하고 있다.
바. 추정결과 이용
추정을 통해 각 속성에 대한 계수들의 추정치를 구하면 이를 이용해 선택주체들의 효용함수를 파악하고 속성들의 부분가치 및 상대적 중요 도를 구할 수 있다. 이외에 선호도를 나타내는 중요한 지표로서 상대적 중요도, 지불용의액 등을 계산할 수 있다.
속성의 상대적 중요도(relative importance)란 각 속성이 소비자의 선 택에 얼마만큼의 영향을 주는지를 나타내는 지표이다. 상대적 중요도는 속성별로 최대 부분가치와 최저 부분가치사이의 차이를 구하고 이를 모 두 더한 값을 분모로, 그 속성에 대한 값을 분자로 놓고 비율을 구한 것 이다(임종원 외, 2001). 상대적 중요도는 소비자들이 어떤 속성을 중요하 게 생각하는가를 파악함으로써 마케팅 전략 수립에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있지만 이를 사용할 때는 주의를 기울여야 한다. 왜냐하면 상 대적 중요도는 설정된 속성 수준의 범위에 의해 좌우되는 경향이 있기 때문이다. 즉, 속성의 수준을 넓은 범위에서 설정하면 상대적 중요도는 크게 나오며 반대로 좁은 범위에서 설정하면 작게 나오기 때문에 상대 적 중요도 결과가 타당성을 얻기 위해서는 너무 비현실적인 범위를 잡 아서는 안 된다.
지불용의액(Willingness-To-Pay, WTP)이란 어떤 속성의 수준이 변화할 때 그에 대해 소비자가 지불할 의사가 있는 금액으로, 예를 들어 브라운
관 TV에서 LCD TV로의 변화에 대한 지불용의액이 50만원이라면 그 소
비자는 브라운관 방식에서 LCD 방식으로의 디스플레이 방식 전환에 대
해 50만원을 추가로 지불할 의사가 있다는 것을 의미한다. 상대적 중요