출처: 한국방송광고공사 - 광고연구
4. 결론
이제까지 시장구조분석을 위한 자료기법으로 가장 많이 사용된 계층적 군집기법은 ultrametric tree이며 이는 ultrametric 거리 개념을 사용하여 같은 군집내에 속한 제품은 다른 군집의 제품과의 군집간 거리가 동일하다고 보고 군집간 거리를 군집 바깥에 있는 대상과의 최소, 최대, 평균거리로 정의하여 분석하고 있다. 그러나 군집내에 있는 제품은 군집간거리가 동일하여 군집내 구성원과의 비교가 불가능하기 때문에 보다 정확하고 의미있는 시장구조분석에는 많은 제약점이 있다. 이러한 ultrametric tree를 통한 계층적 군집기법이 지니고 있는 한계를 자유롭게 풀은 free tree를 통한 계층적 군집 기법은 실제 자료와의 일치도를 개선하였다.
한 제품은 다속성을 가지고 있고, 여러 속성을 기반으로 경쟁하는 것이 시장의 현실이다. 즉 한 제품은 속성 A에 의해서 경쟁하는 무리에 속할 수도 있고, 또 한편으로 속성 B에 의해서 경쟁하는 무리에 속할 수도 있는 상황이 실제 현실과 가깝다. 따라서 중첩모형을 사용하면 실제 현실을 잘 보다 반영해 주기 때문에 자료와의 일치도가 높아진다. 이들 중첩기법을 공간형 다차원척도법에 결합하여 사용하면 많은 정보를 얻을 수 있다.
소비자들의 선호도나 상표선택을 반영하고 있는 행동자료를 사용할 경우, 선호정도에 따라 상표자산이나 상표력이 반영되어 상표 A에서 상표 B로의 전환율과 상표 B에서 상표 A로의 전환율의 다르게 되어 비대칭자료가 됨을 보였다. 이러한 상표력을 반영할 수 있다면 실제 시장현실을 설명할 수 있는 중요한 추가정보를 주는 것이므로 비대칭성을 반영하고 있는 거리-밀도모형이나 DEDICOM은 자료와의 일치도를 높이고 있다. 본 연구에서 제시되고있는 free tree 계층형 알고리즘인 ADDTREE, EXTREE, 비계층형이며 중첩형 군집알고리즘인 ADCLUS, INDCLUS, 그리고 비대칭형 자료를 이용하고 있는 DEDICOM과 거리-밀도모형 등은 아직 SAS나 SPSS와 같은 통계 package에 포함될 정도로 보편화 되지는 않았으나 분석하려는 시장구조의 입력자료형태에 따라 적절한 분석기법을 사용하여 제품과 상표간의 경쟁상황을 파악하는 능력은 경쟁우위를 찾는데 매우 중요하다고 판단된다.
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