[논문 리뷰] Validating Gravity-Based Market Share Models Using Large-Scale Transactional Data

Yoshihiko Suhara, Mohsen Bahrami외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 09.

Consumer Market Behavior and Pricing참고 문헌 12인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 다양한 소비 카테고리에서 실세계 유통 거래의 대규모 거래 데이터를 사용하여 허프 중력 기반 시장 점유율 모델을 검증한다. 다양한 상권 유형에 걸쳐 회귀 분석과 모델 적합을 적용함으로써, 특히 식료품, 의류, 주유소, 레스토랑에서 모델의 정확성에 대한 강력한 실증적 근거를 제시한다. 주요 인구통계적 다양성이 모델의 타당성을 높이는 데 기여한다.

ABSTRACT

Customer patronage behavior has been widely studied in market share modeling contexts, which is an essential step towards modeling and solving competitive facility location problems. Existing studies have conducted surveys to estimate merchants' market share and factors of attractiveness to use in various proposed mathematical models. Recent trends in Big Data analysis allow us to better understand human behavior and decision making, potentially leading to location models with more realistic assumptions. In this paper, we propose a novel approach for validating Huff gravity market share model, using a large-scale transactional dataset that describes customer patronage behavior in a regional scale. Although the Huff model has been well-studied and widely used in the context of competitive facility location and demand allocation, this paper is the first in validating the Huff model with a real dataset. Our approach helps to easily apply the model in different regions and with different merchant categories. Experimental results show that the Huff model fits well when modeling customer shopping behavior for a number of shopping categories including grocery stores, clothing stores, gas stations, and restaurants. We also conduct regression analysis to show that certain features such as gender diversity and marital status diversity lead to stronger validation of the Huff model. We believe we provide strong evidence, with the help of real world data, that gravity-based market share models are viable assumptions for competitive facility location models.

연구 동기 및 목표

• 설문 기반 추정이 아닌 실대규모 거래 데이터를 사용하여 허프 중력 기반 시장 점유율 모델을 실증적으로 검증하는 것.
• 식료품점, 의류, 주유소, 레스토랑 등 다양한 소매 카테고리에서 모델의 성능을 평가하는 것.
• 실세계 환경에서 모델의 예측 정확도를 향상 또는 저하시키는 사회경제적 인구통계적 요인을 규명하는 것.
• 더 높은 신뢰도로 중력 기반 모델을 경쟁적 시설 위치 계획에 적용하기 위한 데이터 기반 프레임워크 제공.
• 빅데이터를 활용해 소매 및 도시 계획의 위치 모델링 가정을 향상시킬 수 있음을 입증하는 것.

제안 방법

• 지역 소매 점포에서의 고객 방문 및 지출을 기록한 대규모 거래 데이터셋을 활용.
• 시설의 매력도와 고객으로부터의 거리 기반으로 시장 점유율 확률을 추정하기 위해 허프 모델 적용.
• 다양한 구역 및 상권 유형에서의 모델 적합도 평가를 위해 피어슨 상관계수 및 p-값 활용.
• 일반선형제곱법(OLS) 회귀 분석을 통해 모델 성능과 사회경제적 지표(예: 성별 다양성, 혼인 상태 다양성) 간의 관계 분석.
• 구역 단위 집계를 통해 평균 거리, 모델 파라미터(α, β), 모델 적합도 지표(r, p-값) 계산.
• 다양한 상권 유형과 다양한 인구통계적 특성을 지닌 지리적 구역에서의 모델 복원성 검증.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 허프 중력 모델은 다양한 소매 카테고리에서 실세계 고객 이용 행동을 얼마나 정확하게 예측하는가?
• RQ2 어느 지구의 사회경제적 특성이 허프 모델의 예측 정확도에 유의미하게 영향을 미치는가?
• RQ3 다른 인구 및 상권 구성 특성을 지닌 다양한 지리적 구역에서 모델의 성능은 어떻게 변하는가?
• RQ4 대규모 거래 데이터는 전통적인 설문 기반 방법보다 더 신뢰할 수 있는 시장 점유율 모델 검증을 제공할 수 있는가?
• RQ5 성별 다양성 및 혼인 상태 다양성과 같은 요소들이 모델의 설명력 향상에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 모든 테스트된 소매 카테고리에서 허프 모델이 뛰어난 적합도를 보이며, 피어슨 상관계수(r)가 0.365에서 1.000 사이로 높은 예측 능력을 나타낸다.
• 레스토랑 분야에서는 구역 53, 82, 84, 123에서 완벽한 적합도(r = 1.000)를 달성했으며, p-값이 0.000으로 통계적으로 유의미하다.
• 주유소 분야에서는 구역 84에서 r = 0.9977, 구역 70에서 r = 0.9962를 기록하며 높은 성능을 보였으며, 모두 p-값이 0.001 이하였다.
• 회귀 분석 결과, 성별 다양성과 혼인 상태 다양성이 더 나은 모델 적합도와 정확히 관련되어 있었으며, 레스토랑 모델에서 각각 β 계수는 -0.6746과 0.1780이었다.
• 이동성 다양성이 낮고 소득 불평등이 높은 구역에서는 모델의 정확도가 떨어졌으며, 이는 음수이자 유의미하지 않은 계수로 나타났다.
• 본 연구는 중력 기반 모델이 경쟁적 시설 위치 계획에 실현 가능하다는 실증적 증거를 제공하며, 실거래 데이터와 인구통계적 맥락을 반영한 校정이 특히 중요하다고 밝혔다.