DOI QR코드

DOI QR Code

Application of Artificial Neural Network for Conjoint Analysis

컨조인트 분석 결과의 보완을 위한 인공 신경망의 활용

  • Pak, Ro-Jin (Division of Information and Computer Sciences, Dankook University)
  • 박노진 (단국대학교 정보컴퓨터학부)
  • Published : 2007.11.30

Abstract

The conjoint analysis is widely accepted in the field of marketing as a way to understand and incorporate the structure of customer preferences into the new product design process. We apply the conjoint analysis for understanding preferences about after school computer courses in elementary schools. We show that the artificial neural network analysis in addition to the conjoint analysis is very useful to understand the needs of elementary school students about after school computer courses.

컨조인트 분석은 경영학에서 제품 대안들에 대한 소비자의 선호 정도로부터 소비자가 각 속성에 부여하는 상대적 중요도와 각 속성수준의 효용 부분가치를 추정하는 분석방법이다. 본 논문에서는 초등학교 컴퓨터 특기 적성 교육 과목들에 대한 학생들의 선호정도를 컨조인트 분석을 통해 알아보았다. 그 과정에서 특별히 인공 신경망 분석을 부가적으로 수행하면 보다 많은 유용한 지식을 얻을 수 있음을 중점적으로 다루었다.

Keywords

References

  1. 김부용 (2005). 휴대전화기 신제품 개발을 위한 컨조인트분석, <품질경영학회지>, 33, 103-109
  2. 교육인적자원부 (2000). 초.중등학교 정보통신기술교육 운영지침, 교육인적자원부
  3. 박기남 (2005). 품질기능전개와 컨조인트 분석을 결합한 시장 지향적 자료분석 기법, Journal of the Korean Data Analysis Society, 7, 1065-1076
  4. 원태연, 장성원 (2001). <한글 SPSS 통계조사분석>, SPSS 아카데미
  5. Barone, S. and Lombardo, A. (2004). Service quality design through a smart use of conjoint analysis, The Asian Journal of Quality, 5, 34-42 https://doi.org/10.1108/15982688200400004
  6. Green, P. E. and Roo, V. R. (1971). Conjoint measurement for quantifying judgemental data, Journal of Marketing Research, 8, 355-363 https://doi.org/10.2307/3149575
  7. Green, P. E., Carroll, J. D. and Goldberg, S. M. (1981). A general approach to product design optimization via conjoint analysis, Journal of Marketing, 45, 17-37 https://doi.org/10.2307/1251539
  8. Kamakura, W. A. (1988). A least squares procedure for benefit segmentation with conjoint experiments, Journal of Marketing Research, 25, 157-167 https://doi.org/10.2307/3172647
  9. Smith, M. (1993). Neural Networks for Statistical Modeling, Van Nostrand Reinhold, New York
  10. Watkins, D. (1997). Clementine's Neural Networks Technical Overview, SPSS Inc., Chicago