컨조인트 분석(1) (상황 설명과 선호도랭킹)

이번 시간에는 컨조인트 분석이라는 기법을 활용해서 다양한 비즈니스 의사결정을 진행하는 방법을 다뤄보려고 합니다. 그래서 구체적으로 상황 설명부터 살펴보도록 하겠습니다. 데이터 기반 전략이 잘 실행되어서 의미 있는 성과까지 만들어냈습니다. 그래서 이제는 신규 지점을 오픈하려고 합니다. 서울 지역의 서울 동부 지점이라고 하는 지점을 오픈하려고 해요. 그러면 여러분이 신규 지점을 오픈한다고 했을 때 보면 중요도를, 지점 오픈해서 구성에 있어서의 중요도를 어떻게 의사결정을 할 수 있을까요? 예를 들어서 이 섹션 구성은 어떻게 할 거냐, 이용자의 동선은 어떻게 기획할 거냐, 예를 들어서 이용자가 듣는 음악 유형은 어떤 게 최적이냐 전문 가이드 같은 특정 제도를 운영할 거냐 운영하지 않을 거냐, 여러 요인이 존재할 텐데 이러한 요인에 대해서 직관에 기반하지 않고 소비자 선호도를 데이터화해서 수치화해서 그 선호도를 기반으로 해서 의사결정 한번 해보자는 거예요. 그래서 여러분은 신규 지점 방문 고객들이 어떤 점을 바라는지 파악하기 위해서 설문조사를 진행했습니다. 매장 음악의 종류는 어떻게 할 건지, 지점 위치를 어떻게 선호하는지, 취급하는 제품 가격대는 어떻게 되는지, 가전제품 체험존이나 전문 직원의 가이드 정도에 따라서 소비자 선호도라는 결과물을 얻어냈어요. 그러면 이 결과도를 가지고 저희가 어떻게 데이터 기반 의사결정을 진행할 수 있을까요? 그 부분에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 이번 실습은 서울동부점 소비자 선호 요소 파일을 오픈해서 진행할 수 있습니다. 소비자 선호 요소에 대한 순위를 매겨서 그 순위가 얼마나 객관화 있는지 먼저 실습을 한번 해볼게요. 시트를 하나 만들고 시트명을 노트북 선호도 그리고 지금 저희가 취급하려고 하는 게 소비자의 선호도를 파악하려고 하는 게 바로 노트북을 한번 생각을 해볼게요. 노트북이라고 한다면 노트북이라고 한다면 주요한 소비자 선호 요소는 뭐가 있을까요? 제가 한번 선호 요소를 한번 도출해 볼게요. 디자인 같은 게 있을 수도 있을 거고 그리고 보면 CPU, 램 그리고 그 다음에 저장장치, 배터리, 가격 같은 게 있을 수 있을 거예요. 자 그래서 자 보면 첫 번째 제품 타입, 자 제품 타입은 디자인은 세련됐고 CPU는 인텔 i3 정도를 사용하고 램은 예를 들어서 4GB 정도를 사용하고 있습니다. 저장장치는 SSD로 256 그리고 그 다음에 배터리는 예를 들어서 이건 한 10시간? 이라고 생각해보죠. 10시간 정도 갑니다. 자 그리고 요 녀석 같은 경우는 가격이 한 100만원대? 가 있다고 한번 생각해보죠. 램이 너무 작나요? 그럼 이건 8GB 정도를 한번 설정해보도록 하겠습니다. 자 그럼 이게 첫 번째 제품 타입이고 두 번째는 제품 타입 2라고 설정해서 이건 디자인이에요. 조금 투박해요. 자, 그리고 CPU는 i7, 그리고 그 다음에 램은 32GB 정도를 사용하고 있고 저장장치는 SSD 1TB, 그리고 배터리 같은 경우는 이건 시간이 예를 들어서 3시간 정도 소요가 돼요. 가격은 이게 한 300만원 정도 소요가 된다고 생각해보죠. 하나 더 자, 제품 타입 3을 설정하고 제품 타입 3에 해당하는 것은 자, 보면 디자인은 일반적이고 CPU는 i5 정도를 갖고 있고 램은 16GB 정도에 SSD 한 512 정도, 그리고 배터리 지속 타임은 한 6시간, 그리고 가격은 보면 한 140만원 정도. 자, 지금 저희가 노트북을 자, 이 유형에 대해서 여러분한테 한번 선호도 선호도를 한번 물어보도록 할게요. 선호도를 랭킹이라는 방식으로 순위로 한번 물어볼게요. 자, 보면 1번 제품 유형 100만원짜리 노트북, 2번 제품 유형 300만원짜리 노트북, 3번 제품 유형 140만원짜리 노트북, 이런 상황이 있을 때 여러분은 이 세 가지 제품에서 여러분의 개인적인 선호도는 어떻게 구성이 되나요? 제 한 번 선호도와 여러분 선호도가 어떤 차이가 있는지 한번 보도록 할게요. 저라고 한다면 제 선호도는 이게 1등이에요. 이게 1등이고 그 다음에 제품 타입 두 번째 보면 이 녀석이 2등이에요. 그리고 제품 타입 첫 번째가 2등이고요. 그리고 이 녀석이 3등입니다. 자 여러분은, 자 이건 제 개인적인 선호도를 수치화를 시킨 거거든요. 수치화를 시켰는데 여러분은 어떻게 생각되세요? 자 이걸 갖다가 만약에 설문지, 설문지를 만들어서 자 이 노트북에 대한 노트북에 대한 선호도 조사를 한다면 아마도 상당히 많은 고객들이 자 이 랭킹, 자 선호도 순위가 선호도 순위가 자, 제가 제시한 선호도 순위와 일치할 가능성이 되게 높을 거예요. 자, 어떻게 공감되세요? 그래서 내가 어떠한 제품들이 있다면 이런 소비자가 예를 들어서 저희 타겟 고객이 1,000명이다 라고 생각한다면 1,000명들 생각들이 다 다를 거예요. 다를 거지만 특정 제품에서 선호하는 선호도 그룹을 이렇게 숫자를 매겨보면 상당히 보면 그 공통성을 보이게 될 거고, 자, 보면 우리 마케터 입장, 마케터나 아니면 비즈니스 애널리스트 입장에서는 이렇게 취합된 데이터가 상당히 의미 있는 숫자가 되게 될 거예요. 이런 것들이 의사결정을 하는 데 있어서 소비자 선호도를 우리가 취합하는 방법이라고 보시면 됩니다. 이렇게 해서 이런 방식으로 보면 저희는 신규 지점을 오픈하는 데 있어서 보면 서울 동부 지점을 오픈하는 데 있어서 소비자한테 선호도를 한번 물어본 거예요. 선호도를 매장 음악을 선호하는지, 지점 위치는 어떠한 지점을 선호하는지, 제품 가격대의 선호도와 체험존의 선호도, 전문 가이드의 선호도를 서빙을 했고, 조금 전에 노트북에서 제품 유형 1번, 제품 유형 2번, 제품 유형 3번에 대해서 각각 선호도를 순위를 매겼던 것처럼 우리가 선호도를 얻어보니까 순위 테이블은 이런 테이블이 얻어졌어요. 무슨 말이냐면 소비자들한테 물어봤더니 매장 음악으로는 팝송을 선호하고 지점 위치는 역세권이고 제품 가격대는 낮은 가격대에 체험존은 가능하고 전문가에 대한 적극 추천인 경우가 소비자 선호도가 1등이라는 결과가 나온 거예요. 그리고 여기 보면 제일 꼴등은 음악은 팝송이고 역세권의 고가 명품의 불가능의 요청시 지원이라는 이 조합, 이게 보면 노트북에서 예를 들어서 제품 타입 3 같은 걸 생각해 보시면 될 거예요. 위에가 제품 타입 예를 들어서 보면 1번, 제품 타입 3이라고 생각을 한다면 요 녀석에 대한 선호도가 19라고 하는 이런 결과값을 얻었다고 보시면 될 거예요. 일단 배경이 이해되시죠? 저희가 경영 의사결정을 하려고 하는데 보면 소비자 선호도를 객관화시키고 싶은 거예요. 소비자 선호도에 대한 다양한 제품 타입 같은 걸 결정한 다음에 소비자한테 설문조사를 해서 어떤 유형에 대한 어떤 조합에 대한 선호도가 제일 높아요 라고 물어봐서 지금처럼 이렇게 제품 조합과 그에 대한 순위 테이블을 얻어낼 수 있다는 거예요. 이 테이블을 얻어내고 나면 이 요소들에 여기 보면 고객이 선택한 선호도를 기반으로 해서 어떤 요소가 제일 중요한지 어떤 요소가 제일 덜 중요한지를 판단해낼 수 있습니다. 그러한 방법이 바로 와튼스쿨의 폴 그린이라는 교수님이 이 요소에서 소비자 선호도 요소를 추출해내는 방법으로써 우리가 지금 다루려고 하는 컨조인트 분석이라는 기법을 만들어냈습니다. 그러면 이 요소 데이터를 갖다 취합하는 걸 한번 살펴봤고요, 이 취합된 데이터에서 소비자 선호도를 객관화 시키는 방법으로 들어가 보도록 하겠습니다.