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영어

This study aims to understand consumer preferences for citrus by segmenting them based on their attributes according to Lancaster's consumer theory. Data was collected from 200 respondents through a choice-based conjoint survey that included four attributes of citrus: weight, size, price, and packaging. Consumer preferences were clustered using two techniques: K-MEANS clustering and latent class analysis. Individual utility coefficients and willingness-to-pay (WTP) were estimated using a mixed logit model before conducting K-MEANS cluster analysis, and principal component analysis (PCA) was used to reduce dimensionality. The results of the two cluster showed some similarities but shared limitd information. K-means cluster analysis is advantageous in identifying distinct consumer groups by simultaneously considering preferences for multiple attributes, while LCA can be used to analyze consumer preferences for a wider range of attribute combinations in more detail, which is advantageous for developing customized marketing strategies targeting specific consumer groups. The results of this study can be used to better understand consumer preferences in the citrus fruit market and to develop effective marketing strategies.

한국어

본 연구는 Lancaster의 소비자 특성수요 이론에 따라 감귤을 속성으로 구분하여 감 귤 속성에 대한 소비자 선호도를 이해하고 소비자의 선호 속성 수준에 따라 소비자를 군집화하는 데 목표를 둔다. 이를 위해 감귤 의 무게, 크기, 가격, 포장 등 네 가지 속성 에 대한 선택 기반 컨조인트 설문조사를 통 해 200명의 응답자로부터 데이터를 수집하 였으며, K-MEANS 군집분석과 잠재계층분석 등 두 가지 기법으로 소비자를 군집화하 고 두 군집 결과를 비교하였다. K-MEANS 군집분석을 수행하기에 앞서 혼합로짓모형 으로 개인별 효용 계수와 지불의사가격을 추정하고 주성분 분석(PCA)을 통해 차원을 축소하였다. K-MEANS 군집분석 및 잠재 계층분석으로 각각 3개의 집단으로 군집화 한 후 분석 결과 두 군집분석 결과 간에 적 당한 일치도를 가지고 결과 간 공유하는 정 보는 많지 않았다. 전반적으로 약간의 유사 성은 있지만 다른 결과를 나타냈다. K-means 군집분석은 다수의 속성에 대한 선호도를 동시에 고려하여 명확한 소비자 그룹을 식별하였고, LCA는 다양한 속성 조 합을 선호하는 소비자 집단을 식별하였다. 본 연구 결과는 향후 감귤 시장에서의 소비 자 선호를 더욱 정확하게 이해하고, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 데 활용될 수 있다.