컨조인트 분석

컨조인트 분석

컨조인트 분석을 실시하기 위하여 먼저 소비자가 제품을 구입할 때 고려하는 속성(독립변수)들이 무엇인지를 알아야 한다. 평가대상의 선호도나효용을 측정하는데 필요한 속성들을 규명하기 위하여 주로 이용되는 방법은 평가자들에게 중요하게 생각하는 속성(독립변수)들이 무엇인지 직접 물어보는 방법이다. 이외에도 표적집단면접(FGI)이나 심층면접(DepthInterview)을 이용하거나 전문가들의 조언을 통하여 선정하는 방식을 취할 수 있다. 본고의 적용 예에서는 소비자들이 아직 인터넷 구매 경험이 부족하기 때문에 전자상거래 관련 전문가들의 판단을 통해 속성을 선정하는 방법을 사용하였다.

 

이상과 같은 방법을 통하여 관련된 속성들을 선정하는데, 이 과정에서 가장 중요한 것은 분석의 효율성을 고려하여 속성의 수를 중요한 몇 개로 축소하는 것이다. 속성의 수와 명칭이 정해지고 나면 개별 속성들의 수준을 결정해야 한다. 속성수준을 결정할 때 고려해야 할 사항은 각 속성별 수준의 수와 각 수준간의 적정차이의 결정이다. 여기에서 각 속성 수준의 수에 따라 응답자가 비교 평가하여야 할 총 속성의 수가 정해짐을 고려해야 한다. 만약세 가지의 속성이 선정되었을 경우 두 속성은 3개의 수준으로, 한가지 속성은 2개의 수준으로 나누었다면 응답자에게 제시되는 총자극의 수는 32×2=18개가 된다. 총자극의 수가 너무 많아지면 응답자가 응답에 곤란을겪게 되고, 반대로 총자극의 수가 너무 적어지면 모델의 추정오차가 커지게 된다. 따라서 적정수준의 자극의 수를 사용하는 것이 바람직하다. 다음으로 고려할 사항은 각 수준을 어떻게 나눌 것인가이다. 각 수준들이 응답자에게 거의 차이가 없으면 수준을 나누는 의미가 없어지기 때문에3)가능한 한 수준을 나눌 때는 현재 출시되고 있는 제품들의 수준을 반영해주는 것이 바람직하다.

컨조인트 분석을 위해서는 자극(속성수준)을 이용하여 분석에 필요한순위자료를 응답자로부터 얻어야 한다. 순위를 이용한 자료는 서열척도이며 응답자가 가장 좋아하는 것을 1, 그 다음 좋아하는 것을 2로 하여 제

품의 선호도를 얻을 수 있다. 이 때 속성의 수나 속성수준이 많아지면 순위척도에 의한 응답이 현실적으로 불가능하므로, 자료수집의 어려움을 덜기 위한 방법으로서 다음의 몇가지 방법이 사용된다. 첫째, 전체자극들을 우선 ‘가장 선호’, ‘중간선호’, ‘싫어하는 선호’ 순으로 분류한 후 각 분류집단내에서 자극들의 선호순위를 정하고 각 집단간의 경계부분에 있는 자극들을 비교하여 순위를 확정하는 방법이다. 이 방법은 응답자의 비교범위를 축소시켜 주기 때문에 전체자극의 수가 많을 경우에 널리 사용되고 있다. 

둘째, 속성의 수가 많은 경우 전체 속성을 모두 고려하는 총체적 접근법(full profile approach)이 아닌 두 속성씩 비교하는 트레이드오프 제시법(trade-off method)5)을 사용하기도 한다. 이 방법은 응답자가 한번에 처리하여야 하는 정보의 양을 줄여주는 장점이 있으나, 전체적으로 평가하여야 하는 자극의 수는 많아지며, 하나의 자극을 한번에 평가하지 않으므로 평가간에 모순(intransitivity)이 생길 수 있다. 

셋째, 전체 대상간에 서열척도를 구하는 대신 각 자극들의 선호도를 등급법이나 리커트 형태의 척도에 의해 구한후 이를 다시 서열척도로 변환하는 방법이다. 이 방법도 자주 사용되나 자극들간에 같은 응답이 많이 나오기 때문에 자극의 수가 많아지면 사용하기 불편하다. 

넷째, 직접 비교대상이 되는 자극의 수를 줄이는 방법이다. 이 방법은 각 속성단계들간의 상호작용을 최소화하면서 추정에 필요한 자극의 수를 줄이는 방법으로 부분요인설계(fractional factorialdesign)를 하는 방법이다.