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3. 실증적 연구 :세제시장 중심으로
1) 자료본연구에서는 물론 특정 세제 브랜드의 광고비와 판매간의 반응함수로 앞서 설명한 모델 중에서 유형별로 몇개의 모델을 선정하여 추정하였다. 기간은 '91년6월부터 '93년 7월까지 2년정도이며 자료의 기간(date interval)은 두달 단위(hi-monthly)로 하였다. Clark,(1976)의 연구에서 보여졌듯이 광고의 지속효과를 측정하는데 있어서 자료의 기간은 큰 의미를 지니고 있다. 본연구에서 두달 단위로 결정한 것은 특별한 이론적 근거하에서 정해졌다기 보다는 Clarke(1976)연구에서 설명된 interval bias는 연간(yearly)자료를 사용한 경우에 심각하게 나타난다는 내용을 고려했고, 제품의 구매주기(purchase cycle) 를 참작하여 결정되었다. 끝으로 2년이라는 비교적 짧은 기간에 자료점(data point)을 충분히 확보한다는 점도 아울러 고려하였다. 2) 세제시장 전체의 광고비와 판매간의 반응곡선특정 브랜드에 대한 결과를 제시하기에 앞서, 시장 전체에서의 광고비와 판매간의 관계를 고찰해 볼 필요가 있겠다. 물론 제품에 따라서(eg. 내구재 vs 비내구재) 혹은 제품의 수명주기(product life cycle)상의 단계에 따라서 많은 차이를 보임은 재론의 여지가 없으나 본 연구에서 사용한 세제가 제품수명주기상 성숙기에 접어든 제품이라는 점을 고려할 때 그림 3과 그림 4에서 볼 수 있듯이 광고비의 증감이 산업전체의 매출에는 거의 영향을 미치지 못함을 알 수 있다. 따라서 경쟁사간의 치열한 광고전(adverising war)은 한정된 크기의 시장에서 각사의 지분을 유지 내지 증가시키기 위함임을 알 수 있다.
3) 모델
4) 결과가.모델 적합도 모델의 적합성을 판단하는 척도로서 추정된 모델을 이용하여 산출된 예측지와 실제치·사이의 오차의 평균값과 최대 오차값을 사용하였으며, 선형 모델과 선형화 가능한 모델의 경우에는 R'을 추가하였다. 그 내용을 종속변수별로 표 1부터 표 3까지 요약 정리하였다.
표에서 볼 수 있듯이 판매액과 판매량을 종속변수로 사용한 경우에는 오목형 모델인 Modified Exponential Model이 상대적으료 정확한 결과를 도출하고 있다. 특히 평균오차의 경우에는 선형모델이 약간 더 정확한 경우도 있으나 최대오차의 경우에는 모든 경우에 오목형 모델이 작은 오차를 보이고 있다. 모델을 사용하여 미래의 결과를 예측하는 경우에는, 다시말해 불확실성하에서의 의사결정에서는 보수적(conservative)으로 하는 것이 위험회피(risk- averse)라는 합리적 의사결정 기준에 부합하기 때문에 추가적인 분석에는Mo- dified Exponential Model을 사용하였다. 이 모델은 비선형 모델로서 모델의 설명력을 제시하는 R'값은 존재하지 않는다. 시장점유율을 종속변수로 사용한 경우에는 Panial Adjuftment Model이 가장 정확한 결과를 도출하였다. 시장점유율은 매출에 비해 그 변화의 폭이 작은 변수(slow-moving variable)로서 Partial Adjustment Model의 λ가 종속변수 불활성(inertia)을 측정한다는 모델의 개념과 합치하는 까닭인 것으로 해석할 수 있겠다. S형 모델인 Logistic Model의 경우에는 종속변수에 관계없이 모델의 예측력이 타모델에 비해 현저히 떨어지는 것으로 나타났는데,그 원인은 앞서 서론 부분에서 설명한 것과 같은 것으로 추정된다. 나. 모수 추정 결과 본연구에서는 종속변수로서 판매액, 판매량, 그리고 시장점유율을 사용하 였으며, 앞의 두 변수의 경우에는 설명변수로서 당기 광고비, 전기 광고비, 전전기 광고비, 경쟁사 광고비, 그리고 도입역사를 사능하였으며, 시장점유율의 경우에는 광고비 대신에 광고 점유율 (share of voice)을 사용함으로써 경쟁사 광고비가 단독변수로 모델에 들어가지 않고 비율의 개념으로 도입되었다. 광고비의 lagged variables로서 전전기까지 포함시킨 이유는 다음과 같다. Clarke(1976)는 그의 연구에서 광고의 지속효과는 4-9개월 정도라는 결론을 내린바 있다. 그 연구 결과에 근거하여, 본 연구에서는 4개월의 지속효과를 가정하여 전전기까지 모델에 삽입하였다(주 : 2개월 단위 자료). 특히, 자료점 (data point)이 충분하지 않은 점도 4개월의 지속효과를 가정한 또 다른 원인이 되었다. 도입역사를 설명변수로 도입한 것은,본연구에서 사용된 브랜드가 브랜드 수명주기(brand life cycle)상에서 도입기에 있는 제품 으로 판매의 점진적 증대라는 성향(trend)을 고려한 때문이다. 단, Partial Adjustmeut Model의 경우에는 계수 λ가 광고비의 영향이외의 모든 변수의 영향을 측정하기 때문에 도입역사를 별도의 설명변수로 포함하지 않았다. 표 1부터 표 3에 *표시된 모델들의 모수들은 구조시험(structural trst)결과 그 부호가 모두 예측한대로 되었다. 즉, 자사광고비와 도입역사의 경우에는 종속변수에 양의 영향을 미쳤으며, 경쟁사 광고비의 경우에는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 판매액과 판매량을 종속변수로 한 모델들은 모두 비선형 모델로서 추정된 모수에 대한 유의수준(significance Ievel)은 알 수 없으나 시장점유율을 종속 변수로 사용한 경우에 각각의 모순에 대한 유의수준과 자기상관계수(autocor- relation coeffcient)와 Durbin-Watson 통계량은 표 4에 요약제시 하였다.
표 4에서 괄호안에 있는 숫자는 추정된 모수에 대한 P-value이며, A.C는 자기상관계수이고 Durbin-Watson Test결과 자기상관계수가 0이라는 귀무가설은 두모델 모두의 경우에 기각할 수 없었다. 다. 모델에 의한 예측치와 실제치와의 비교 모델에 적합도를 판단하는 기준으로서 평균오차와 최대오차를 사용한 바 있다. 그림 5 부터 그림 10에 예측치와 실제치를 비교한 결과를 종속변수별, 모 델별로 제시하였다. 사용된 모델들은 표 1 부터 표 3에 표시된 것들이다. 라. Weighted Average Model의 예측력(predictive ability)의 가중치(k)에 대한 민감도 표 5와 그림 11에 가중치 K값이 1에서 0.1까지 변화함에 따른 평균오차와 최대오차의 변화를 제시하였다. 그림에서 볼 수 있듯이 모델의 예측력이 k값에 대해 크게 민감한 변화를 보이지 않음을 알 수 있다. 그러나 k값이 작아짐에 따라 예측력이 단조적으로 감소함은 본연구에서 사용된 자료의 경우 광고의 지속효과가 4개월을 넘을 수도 있다는 의미를 내포하고 있다 하겠다.
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