[논문이야기] Estimating Cannibalization Rates for Pioneering Innovations

새로운 제품이 출시되면 소비자의 장바구니 구성은 전반적으로 변화하게 됩니다. 흔히 말하는 대체재, 보완재가 그 변화를 지칭하는 대표적인 단어입니다. 즉 신제품의 출시는 단순히 소비자의 장바구니에 추가로 들어가느냐의 차원을 넘어 장바구니의 기존 제품을 대체하거나, 장바구니 밖 시너지를 일으키는 제 3 제품의 구매를 불러오기도 합니다.

신제품 출시, 자사 입장에서 긍정적 또는 부정적인 효과 불러오는지 수치적 확인 못해

문제는 위의 대체재・보완재 효과로 인해, 기업 입장에서 새롭게 출시한 제품이 과연 긍정적 효과를 가져오는지 제대로 확인하기 어렵다는 점입니다. 즉 소비자의 제품 구매 사유를 100% 이해하기는 불가능한 만큼 신제품이 출시됐을때 해당 제품이 자사의 기존 제품의 매출을 떨어뜨리는 ‘cannibalization(자기잠식 효과)’를 불러왔는지, 또는 소비자가 지속적으로 구입해 온 브랜드를 다른 브랜드로 바꾸는 ‘brand switching(브랜드 스위칭)’을 일으켰는지, 아니면 신시장 개척의 효과가 있는지 등을 정량적으로 평가하기는 어렵습니다.

이같은 문제를 해결하기 위해 2010년에 발표된 ‘Estimating Cannibalization Rates for Pioneering Innovations(Harald J. van Heerde 등)‘은 차량 판매 데이터를 활용해 새로운 제품 출시에 따른 Carnivalization과 Brand switching을 수치화 했습니다. 해당 논문은 1998년 렉서스가 출시한 준대형 SUV RX300의 출시 효과를 모델링하기 위해 자사 제품의 구매 고객을 아래와 같이 5가지로 나눴습니다.

‘시변 벡터 오차 수정 모델’ 통한 신제품 출시의 파급효과 검증

우선 논문에서는 각각의 소비자의 종류에 따라 구매까지 도달하는 시간이 다를 것이라고 가정했습니다. 예컨대 자가용을 새롭게 구매할 예정이었던 고객은 구매가 빠르게 이뤄지는 한편, 이미 차가 있던 고객은 고민을 거듭하는 등 구매에 대한 의사결정에 시간이 더 소요될 것으로 생각해볼 수 있습니다. 아울러 기존에 같은 회사의 모델을 사용했던 사람은 그렇지 않은 사람들보다 구매가 빠를 것이기 때문에 자기잠식 효과가 브랜드 스위칭보다 즉각적으로 일어날 것으로 가정할 수 있습니다.

본 논문에서는 이를 기반으로 데이터 생성 과정(Data Generating Process, DGP)을 고려해 5가지 구매 양상을 수학적으로 추상화하는 ‘시변 벡터 오차 수정 모델(Time varying Vector Error Correction Model)’을 아래와 같이 활용했습니다.

본 논문은 특정 회사의 영업 활동에 따른 판매량(Sales) 변화를 다음과 같이 표현했습니다. ‘t 시점에 회사 판매량 변화’는 ‘판매촉진 행동(광고, 제품 개선 등)에 대한 t시점에서의 단기 효과’와 ‘t-1 이전에 시행한 행동의 장기 효과’로 구성됩니다.

반면 Primary demand, 혹은 새로운 시장 형성 효과는 절편인 θ로 표현됩니다. 이는 회사의 마케팅 활동과 관계없이 꾸준히 해당 제품에 대한 소비를 유지하는 base sales(충성 고객층)을 의미하는데, 시변 모델(Time varying model)에서는 이 절편도 변화하며 시장 형성 효과를 나타내게 됩니다. 시간 t 지점에서의 충성 고객층은 t-1 지점에서의 충성 고객층에 발생한 일부 유입・유출로 예측할 수 있으며, 논문에서는 이를 AR(1)로 표현했습니다.

이때 위 그림에서 살펴봤듯 판촉행위와 다른 제품 간의 상호작용 양상에 따라 carnivalization, brand switching, within category, between category로 분류할 수 있습니다.

본 논문은 해당 모델에 렉서스 RX300 및 여타 차량의 판매량 데이터를 대입한 결과, RX300의 총 판매량 중 carnivalization은 26%, primary demand는 37%로 분석됐습니다. 즉 렉서스의 RX300의 출시는 자기 잠식보다 신시장 개척 효과가 크게 나타났으며, 이를 통해 경쟁사에서도 새로운 모델을 출시했을 때도 RX300이 경쟁에서 우위를 점했을 것이라 합리적으로 추론해볼 수 있습니다.

본 모델의 한계

본 논문은 그간 업계에서 감으로 표현되던 자기잠식, 신시장 개척 등의 효과를 정량적으로 모델링했다는 점에서 주목할만하다고 생각됩니다. 특히 신제품 출시 효과를 위의 5가지로 분류한 점, base sales를 활용해 충성 고객층을 모델에 추가한 것은 실제 소비자의 행동을 현실적으로 반영한 적절한 모델링인 것으로 이해됩니다.

다만 모델링에 있어 사용한 변수・가정 등의 한계로 예측력이 상당 부분 제한적일 것으로 예상됩니다. 예컨대 자동차의 판매량은 경제 상황, GDP 성장 등에 많은 영향을 받습니다. 그러나 본 논문에서는 해당 변수가 설명 변수로 포함되지 않은 만큼, 모델에 변수 생략 편향(omitted variable bias)이 존재할 것으로 사료됩니다.

한편 벡터 오차 수정 모델은 두 시계열이 장기적으로 균형관계(equilibrium)에 있을 경우 사용하는 모델이며, 논문에서는 기업의 활동(판촉)과 판매량 간의 균형관계에 주목해 해당 모델을 활용했습니다. 이는 가격할인 등 단기적인 관점의 판매량은 확실하게 상승시킬 수 있으나, 장기적인 균형을 이룰 수 있는지에 대해서는 추가적인 논리가 뒷받침돼야 한다고 판단됩니다.

아울러 판촉행위와 판매량 간에는 동시성(simultaneity)가 존재할 것으로 생각됩니다. 분명 판촉을 하면 판매가 증가하기도 하지만, 판매가 부진한 제품이 가격 할인과 같은 판촉행위를 견인하기도 합니다. 이럴 경우 변수 해석에 문제가 되는 내생성(endogeneity)이 발생할 여지가 존재합니다.