혁신의 아이콘, 아이폰은 파급력이 큰가? 
Adoption and Diffusion of Innovations

            혁신적인 상품이 소비자들에게 선택되고 확산되는데 결정적인 영향을 미치는 5가지 요소가 있습니다( Rogers chapter  6).  

첫번째, 기존 상품에 보다 상대우위 (Relative Advantage) 있는 경우입니다. ,
존에
사용하고 있는 제품이나 서비스에 비해서 경제적으로 가치가 높거나 아니면 인지상에서 괜찮다고 느끼는 제품은 상대우위를 가지고 있다고 있습니다. 예를 들어 복사기는 내가 손으로 쓰는 것보다  편리하기 때문에 사용을 합니다. 반면 와인은 거의 품질은 동일하나 인식때문에 고급의 와인을 찾습니다.

두번째 요소로는  호환성 (Compatibility)입니다.  사회적으로 기준으로 볼때 바뀌면 안되는 어떤 요소라 있겠습니다. 우리는 와인의 마개는 코르코로만 되어 있어야 하나요? 가령 이것을 소주마개처럼 만들면 안될까요?  이처럼 사회적으로 와인을 마개를 열때 퐁하고 소리가 나야 하고 골프장에 홀컵에 공이 들어가면 통통하고  나는 기분좋은 소리처럼 바뀌면 안되는 것이 있습니다. 이게 바로 호환성입니다. 혁신적인  상품도 이것을 벗어나면 채택율이 떨어진다는 겁니다.

세번째로는 혁신적인 상품의 복잡성(Complexity)입니다. 복잡하면 상대적으로 채택율이 떨어지고 반대로 간단해서 쓰기가 편하면 채택율이 올라갑니다.  그러나 복잡하지만 성공한 대표적인 예로는 컴퓨터를 꼽을  있는데 이것은 복잡성하지만 훨씬 경제적 가치가 높기 때문에 성공을 했다고 있겠죠.

네번째로는 소비자가 쉽게  시도해 있는냐의  문제입니다. 영어로는TRIALABILITY 부릅니다. 시도해보기 쉽다면 이런 혁신적인 상품은 채택율이 높겠죠. BMW 같은 자동차 회사들이 시험드라이빙을 제공하거나 흔히 화장품 가게에 가면 점원들이 공짜로 샘플을 주는 이유도 여기에 있다고 있겠습니다.

마지막으로 혁신적인 상품을 관찰가능성 (Observability) 채택율을 결정한다는 것으로, 이것은 혁신상품을  책택한 결과가 얼마나 다른 사람들에게 보여지느냐라는 것입니다,  아이폰의 흰색 이어폰은 바로 패션트랜드의 상징이죠.  이것을 보고 사람들은 나도 저런 갖고 싶어서 사게 만드는 효과를 만들어냅니다.

아이폰은 왜 성공했을까요? 이 관점에서 분석해보면 재미있지 않을까 생각합니다.

 

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혁신상품의 배스확산모형 (Bass Diffusion Model)

이것은 프랭크 배스가 소개한 개념으로 통계학 분야의 생존분석에서 나오는 위험함수 혹은 고장율과  관련이 있습니다.  영어로는 우리가 익숙하게hazard function (or hazard rate) 라고 불릅니다.

여기서는 이게 결국은 혁신상품의 책택율과 같은 개념이 되죠.

그는 혁신상품이 확산되는 모형을  다음과 같이 정의를  합니다.

 

여기서

 f(t)  채택의 변화율, F(t) 전체중에택한 사람의 비중, p 신상품 채택에 영향을 미치는 혁신 계수,  q 사람들이 얼마나 모방하고 싶어나는냐에 대한 모방계수입니다.

설명을 드리자면  사실  혁신계수, p 광고효과나 외부영향에 따라 움직이는 계수라 있고 여기서 모방계, q 입소문 혹은 WOM(word of mouth) 따라 변하는  내부영향에 따라 움직이는 계수라고 있습니다.

보통 혁신계수 p 0.03으로 추정하고 있으면 자주 0.01보다 작을 경우가 많다고 합니다. 또한 모방계수 q 보통 0.38 나타나고 전형적으로 0.3~0.5 사이값을 나타낸다고 합니다.

아래 그래프는누적 채택함수와 혁신계수, 모방계수 그리고 계수가 만나 함께 만드는 채택율 그래프를 그린 것입니다.


위에서 보시는 바와 같이 통계학에서 보아왔던 생존율, 생존함수랑 같음을 있습니다. 이게 바로 이것이 배스의 확산모델(Bass Innovation Diffusion Model)입니다.

아주 흥미롭고 유용한 모델입니다. 위의 그래프에서 좌측 그래프를 좀 더 세밀하게 그리면 아래와 같습니다. 명확하지 않을 수 있을 것 같아 그래프를 첨부합니다.


참고로 연구자 입장에서  기업들을 조사해서 분석하면 p q 추정할  있을 같습니다. 인터넷 기업은 이런 값들이 어떨지 궁금하네요.
아마도 모방계수가 훨씬 같은데 말이죠. 결국 네트웍 효과가 모방계수가 되니깐요.   

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