About This Journal

korean management review - Vol. 48 , No. 6

[ Article ]
korean management review - Vol. 48, No. 6, pp. 1461-1483
Abbreviation: kmr
ISSN: 1226-1874 (Print)
Print publication date 31 Dec 2019
Received 26 Feb 2019 Revised 21 Aug 2019 Accepted 09 Sep 2019
DOI: https://doi.org/10.17287/kmr.2019.48.6.1461

An Optimal Composition of Market Samples for New Product Test Marketing
Inseong Song* ; Hongsuk Yang**
*(First Author) Seoul National University (isong@snu.ac.kr)
**(Corresponding Author) Seoul National University (hongsuk@snu.ac.kr)

신제품 테스트 마케팅을 위한 최적 시장 표본 구성
송인성* ; 양홍석**
*서울대학교 경영대학, 주저자
**서울대학교 경영대학, 교신저자
Funding Information ▼

Abstract

The development of new products is crucial for a business to maintain its competitive advantages, but the introduction of new products is risky. To avoid huge losses from launching unsuccessful products, marketers try to test the market potential of a new product in the early stages of the development process. It is not uncommon for a multi-store retail chain to test the potential profitability of a new product in a few selected stores before it introduces the product to the entire chain. Since test marketing would involve huge costs, marketers need to find a better way to select markets for accurate testing while keeping the number of test markets as low as possible. This study proposes a model to develop an optimal sampling network with which one can identify the optimal combination of markets for test marketing. Based on a simple demand model, an approach to find an optimal sampling network that would lead to an efficient estimate of the market size of a new product is developed. It is also demonstrated that the samples based on the proposed procedure produces a much more accurate estimate of the market size for a new product than randomly chosen samples do.

초록

기업의 경쟁 우위 확보에 있어서 성공적인 신제품 개발이 매우 중요한 역할을 하지만, 신제품 성공 여부의 불확실성에 따른 커다란 위험이 존재한다. 따라서 실패한 신제품에서 비롯되는 커다란 손실을 예방하기 위해 마케터는 신제품 개발의 초기 단계에서부터 해당 제품의 성공 가능성을 테스트하게 된다. 복수의 점포를 운영하는 소매 유통 체인에서도 신제품을 체인 전반에 출시하기 전에 몇몇 선택된 테스트 점포에서 제품을 시험 판매하여 그 제품의 수익성을 사전에 평가하는 것이 일반적이다. 이러한 테스트 마케팅 활동 자체도 상당한 비용을 수반하므로, 테스트 점포의 숫자를 최소한으로 유지하면서도 보다 정확한 정보를 획득할 수 있는 테스트 점포들을 골라낼 필요가 있다. 본 연구는 테스트 마케팅을 위한 최적의 테스트 마켓을 선별하는데 활용되는 최적 표본 네트워크를 찾는 모형을 개발하였는데, 간단한 수요 모형을 기반으로 하여 신제품의 시장 크기에 대한 효율적인 추정을 할 수 있는 최적 마켓 조합을 찾는 접근 방법을 제시하였다. 실제 시장 자료에 적용해 본 결과, 신제품의 시장 크기를 추정함에 있어본 연구에서 제시한 접근 방법이 단순 임의 표본보다 훨씬 더 정확한 예측 결과를 산출하는 것으로 나타났다.


Keywords: test market, new product development, optimal sampling
키워드: 테스트 마켓, 신제품 개발, 최적 샘플

Acknowledgments

The authors acknowledge the research support from Institute of Management Research, Seoul National University.본 연구는 서울대학교 경영연구소의 지원에 의해 수행되었음.


References
1. Bass, F. M. (1969). A New Product Growth Model for Consumer Durables. Management Science, 15(1), pp.215-227.
2. Bendoly, E., Bharadwaj, A, & Bharadwaj, S. (2012). Complementary Drivers of New Product Development Performance: Cross-Functional Coordination, Information System Capability, and Intelligence Quality. Production and Operations Management, 21(4), pp.653-667.
3. Bronnenberg, B. J., & Mahajan, V. (2001). Unobserved Retailer Behavior in Multimarket Data: Joint Spatial Dependence in Market Share and Promotion Variables. Marketing Science, 20(3), pp.284-299.
4. Bronnenberg, B. J., & Sismeiro, C. (2002). Using multimarket data to predict brand performance in markets for which no or poor data exist. Journal of Marketing Research, 39 (2), pp.1-17.
5. Cao, X., and Zhang, J. (2018). Prelaunch Demand Estimation, Working Paper, MIT
6. Chen, Y., Carrillo, J., Vakharia, A., & Sin, P. (2010). Fusion Product Planning: A Market Offering Perspective. Decision Sciences, 41 (2), pp.325-353.
7. Churchill, G. A., & Brown, T. J. (2004). Basic Marketing Research. Fifth edition, Thomson South-Western.
8. Cressie, N. A. C. (1993). Statistics for Spatial Data, Revised edition, John Wiley and Sons
9. Debo, L. G., Tokay, L. B., & Wassenhove, L. N. (2006). Joint Life-Cycle Dynamics of New and Remanufactured Products. Production and Operations Management, 15(4), pp. 498-513.
10. Druehl, C. & Schmidt, G. (2008). A Strategy for Opening a New Market and Encroaching on the Lower End of the Existing Market. Production and Operations Management, 17(1), pp.44-60.
11. Ettlie, J. E., & Pavlou, P. A. (2006). Technology-Based New Product Development Partnerships. Decision Sciences, 37(2), pp117-147.
12. Fisher, M., & Raman, A. (1996). Reducing the Cost of Demand Uncertainty Through Accurate Response to Early Sales. Operations Research, 44(1), pp.87-99.
13. Groenigen, J. W., & Stein, A. (1998). Constrained Optimization of Spatial Sampling Using Continuous Simulated Annealing. Journal of Environmental Quality, 27(5), pp.1078-1086.
14. Hahn, M., Park, S., Krishnamurthi, L., & Zoltners, A. A. (1994). Analysis of new product diffusion using a four-Segment trial-repeat Model. Marketing Science, 13(3), pp.224-247.
15. Hitsch, G. J. (2006). An Empirical Model of Optimal Dynamic Product Launch and Exit Under Demand Uncertainty. Marketing Science, 25(1), pp.25-50.
16. Jayaram, J. & Malhotra, M. K. (2010). The Differential and Contingent Impact of Concurrency on New Product Development Project Performance: A Holistic Examination. Decision Sciences, 41(1), pp.147-196.
17. Kotler, P., & Armstrong, G. (2010). Principles of Marketing, Thirteenth edition, Pearson.
18. Malhotra, N. (2010). Marketing Research: An Applied Orientation, Second edition, Pearson.
19. Magnus, J. (1982). Multivariate Error Component Analysis of Linear and Nonlinear Regression Model by Maximum Likelihood. Journal of Econometrics, 19, pp.239-285.
20. Schmidt, G. & Druehl, C. (2005). Changes in Product Attributes and Costs as Drivers of New Product Diffusion and Substitution. Production and Operations Management, 14(3), pp.272-285.
21. Shoemaker, R., & Staelin, R. (1976). The Effect of Sampling Variation on Sales Forecasts for New Consumer Products. Journal of Marketing Research, 13(5), pp.138-143.
22. Silk, A. J., & Urban, G. L. (1978). Pre-Test Market Evaluation of New Packaged Good: A Model and Measurement Methodology. Journal of Marketing Research, 15(5), pp.171-191.
23. Sudhir, K., & Rao, V. R. (2006). Do Slotting Allowances Enhance Efficiency or Hinder Competition. Journal of Marketing Research, 43(5), pp.137-155.
24. Taaffe, K., Geunes, J., & Romeijin, H. E. (2008). Target market selection and marketing effort under uncertainty: The selective newsvendor. European Journal of Operational Research, 189, pp.987-1003.
25. Urban, G. L., & Hauser, J. R. (1993). Design and Marketing of New Products. Second edition, Prentice Hall.
26. Zhu, Z. & Stein, M. S. (2006). Spatial Sampling Design for Prediction With Estimated Parameters. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics, 11(1), pp. 24-44.

• 저자 송인성은 현재 서울대학교 경영대학 마케팅 전공 교수로 재직 중이다. 서울대학교 경영대학 및 한국과학기술원 경영과학과를 졸업하였으며, 미국 시카고대학교에서 경영학석사 및 박사를 취득하였다. 박사 학위 취득 이후에는 홍콩과학기술대학에서 조교수 및 부교수로 재직하였다. 주요연구분야는 데이터 기반 소비자 행동 분석, 시장 경쟁 분석, 마케팅 빅데이터 분석 등이다.

• 저자 양홍석은 현재 서울대학교 경영대학 생산관리 전공 교수로 재직 중이다. 서울대학교 경영대학을 졸업하였으며, 미국 스탠포드 대학교에서 산업공학 석사를, 시카고 대학에서 경영학 박사를 받았다. 박사 학위 취득 이후 미국 유타대학교 경영대학에서 조교수로 재직하였다. 주요연구분야는 재고관리, 공급사슬관리, 기술경영, 시뮬레이션 등이다.